Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИМИ ПАРАМЕТРАМИ ЖИЛОГО ПОМЕЩЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Работа №39323

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информационные системы

Объем работы48
Год сдачи2019
Стоимость4900 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
620
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


РЕФЕРАТ 3
ВВЕДЕНИЕ 6
1 Обзор и анализ существующих решений управления климатическими
параметрами в жилых помещениях 9
1.1 Поиск и анализ аналогов разработанных систем 9
1.1.1 Art-in 9
1.1.2 IPSUM 12
1.1.3 Insyte 14
1.1.4 Анализ по решениям 16
1.2 Особенность данной работы 16
2 Анализ и разработка требований к системе управления климатическими
параметрами 18
2.1 Рекомендуемые параметры микроклимата 18
2.2 0писанда про^ссов 20
2.2.1 Определение оптимальных параметров 20
2.2.2 Управление средствами контроля 23
2.3 Требования к системе 25
2.3.1 Функциональные требования 25
2.3.2 Прочие требования 26
2.4 Модель использования системы 26
2.5 Допущения и ограничения 27
2.6 Особенности, учитываемые при разработке системы управления
микроклиматом 27
3 Разработка системы управления климатическими параметрами жилого
помещения 29
3.1 Реализация искусственной нейронной сети 29
3.1.1 Сигмоидальный нейрон 30
3.2 Обучение сети 32
3.2.1 Метод backpropagation 32
3.2.2 Предварительное обучение 33
4 Имитационное моделирование и анализ разработанной системы управления 34
4.1 Имитация пользователя 35
4.2 Итоги тестирования 35
4.3 Результаты имитационного моделирования 36
4.4 Учёт замедленной реакции среды 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 39
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 41
ПРИЛОЖЕНИЯ 42

«Умный дом» («smarthome») - управляющая система, объединяющая в себе рабочие системы жилого здания (пожарная безопасность, охрана, обогреватель, кондиционер, свет и тд.). Такая система управления появилась раньше чем вычислительные устройства вошли в широкое пользование: сначала на объектах с режимом, позже на объектах производства. По мере использования, стали проникать в жилые дома, так как электроника становилась сложнее. Еще в 1970-х годах, Институтом интеллектуального здания в Вашингтоне было сформулировано понятие «умный дом» как «Здание, обеспечивающее эффективное и рациональное использование рабочего пространства...»
Каждое частное жилое здание (помещение) имеет свою уникальность в планировке и устройстве, именно по этому не существует универсальной системы, которая не будет нуждаться в первоначальной настройке. Большое количество компаний, занимающиеся установкой систем и оборудований для «умного дома» предлагают свои услуги: ABB, Clipsal, Crestron и другие.
Микроклимат помещения - состояние внутренней среды помещения, характеризуемое следующими показателями: температура воздуха
помещения, радиационная температура помещения, скорость движения воздуха в помещении, относительная влажность воздуха в помещении, содержание в воздухе твердых частиц (пыли), наличие приятных запахов (ароматерапия) и др. (ГОСТ 30494 2011 «ЗДАНИЯ ЖИЛЫЕ И
ОБЩЕСТВЕННЫЕ.ПАРАМЕТРЫ МИКРОКЛИМАТА В ПОМЕЩЕНИЯХ»)
Внутренний баланс организма человека во многом зависит от внешних условий. Микроклимат помещения, в котором человек находится долго, играет существенную роль в формировании иммунитета, работоспособности, возможности комфортно отдохнуть и расслабиться. Состояние внутренней среды здания может не только плодотворно влиять на здоровье человека, но и оказывать негативное воздействие. Таким образом, чем дольше мы
пребываем в не вентилируемом помещении, тем сильнее это сказывается на работе нашего организма. Плохой сон, упадок сил, раздражительность - это, нередко, результат плохих микро-климатических условий. [1]
«Умный дом»- это общее название для системы управления жилыми помещениями, состоящий из частей, каждая из которых отвечает за каждый параметр жилого здания. Система управления микро-климатическими параметрами является частью этой системы.
Вне зависимости от варианта реализации управляющей системы, принцип организации датчиков и оборудования для всех одинаковый:
1) Текущие микро-климатические параметры помещения (температура, влажность, движение воздуха) фиксируется с помощью датчиков и обратной связи;
2) Полученные сигналы поступают на вход в центральный блок управления, принимающий решения о состоянии оборудования, основываясь на правилах заложенный производителем и пользователем;
3) Поведение подключенного оборудования (обогреватель, кондиционер, сигнализация) регулируется центральным блоком. С помощью этого оборудование и происходит регулировка состояния в помещении;
4) Цикл повторяется непрерывно.
Существует множество разработок в области автоматизированного управления микроклиматом в помещении, поэтому данная система не является новшеством. Предметом данной работы является разработка управляющей программы, на основе нейронных сетей, для управления микроклиматом в помещении. В отличие от распространенных систем управления, где комфортные параметры в помещении, указываются пользователем при помощи интерфейса, данная система должна самостоятельно автоматически определять комфортные параметры в тот или иной момент времени, для помещения в котором установлена система и для конкретных пользователей. Отсутствие интерфейса указывает на то, что пользователь не сможет самостоятельно выбрать температурный режим, вместо этого, элементами корректировки климата в помещении будет являться оборудования регулирования состояния микро-климатических параметров, а именно: обогреватель, кондиционер и т.д. Программа, должна иметь способность самостоятельно обучаться и подстраивать свой режим работы под пользователя. Система должна будет руководствоваться правилами, которая будет диктовать ей пользователь сам того не подозревая. Система сама включит оборудование при необходимости, если бы того пожелал пользователь еще до того, как он это заметит сам. Также, при разработке концепции, стоит учитывать тот факт, что в ночное и дневное время суток, комфортные параметры будут отличаться друг от друга.
Подобная система могла бы использоваться в помещениях общего пользования, например гостиница или больничная палата, в помещениях, где часто меняются постояльцы, по той простой причине, что системы не нуждается в начальной преднастройке. Система обучается довольно быстро, поэтому легко сможет подстраиваться под новых пользователей.
Ввиду актуальности темы ВКР, целью работы является: улучшение условий проживания людей в жилых помещениях с помощью разработки системы управления климатическими параметрами на основе нейронных сетей.
Задачи:
1) Обзор и анализ существующих решений управления климатическими параметрами в жилых помещениях.
2) Анализ и разработка требований к системе управления климатическими параметрами.
3) Разработка системы управления климатическими параметрами жилого помещения
4) Имитационное моделирование и анализ разработанной системы управления

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Подводя итог, была разработана система, способная в теории регулировать микроклимат помещения, подстраиваясь под пользователя и обстоятельства, и не требующая явной настройки или перенастройки. Отличие от типовой системы в данной области заключается в способности самостоятельно оценивать наиболее оптимальное целевое состояние микроклимата в той или иной ситуации.
Проведённое имитационное моделирование говорит в пользу этой теории. Нейронная сеть в качестве основного алгоритма оценки показала себя хорошо.
Предполагается, что подобная разработка может быть использована для создания подсистемы климат-контроля, включённой в систему типа «умный дом». В таком случае она хорошо бы подошла помещений, которые эксплуатируются часто, либо для тех, в которых регулярно сменяется основной пользователь: например, для больничной палаты общего
пользования. Для менее требовательных случаев регуляции микроклимата (теплиц, камер хранения и т. п.) подобная система является излишней и даже неудобной в использовании.
Остаётся ещё широкое поле для оптимизаций. Например, во избежание слишком резких изменений в работе оборудования (постоянно
открывающегося/закрывающегося окна) есть смысл регистрировать не мгновенные показания датчиков, а усреднённые за некоторый период. («алгоритм скользящего окна»). Также, для плавной регулировки мощности можно использовать пропорционально-интегрально-дифференцируемое управление, первоначально предусмотренное концептом.
Кроме того, возможно, подача на вход нейронной сети некоторых производных от показаний датчиков - скорость прироста температуры/влажности/загазованности - могла бы помочь регистрировать совсем неявные зависимости, например, " заранее открытое окно" если в
комнате прибавилось людей» или «включать «тёплый пол» в режим во время утренней зарядки». Проверить эту гипотезу реального внедрения.


1 Микроклимат помещений и здоровье [В Интернете] // Моё здоровье, http: //my-health. ru , 2018 г.
2 Контроль климатических систем [В Интернете] // Система умный дом под ключ, https://www.art-in.ru , 2019
3 Умный дом - интеллектуальные системы [В интернете] // ООО «IPSUM» - системы автоматизации жилья, http://ipsumgroup.ru , 2018
4 Климат и отопление в умном доме [В Интернете] // INSYTE Electronics, http://www.insyte.ru , 2019
5 ГОСТ 30494-2011 Здания жилые и общественные. Параметры микроклимата в помещениях.
6 Искусственная нейронная сеть [В Интернете] // Википедия, https://ru.wikipedia.org , 2019
7 ПИД-регулятор [В Интернете] // Википедия, https://ru.wikipedia.org ,
2017
8 Алгоритм обратного распространения ошибки [В Интернете] // Портал искусственного интеллекта, http://www.aiportal.ru, 2019
9 Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.
10 Пискунов Н. С. Дифференциальное и интегральное исчисления для втузов, т. 2: Учебное пособие для втузов.—13-е изд.— М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985. — 560 с.
11 BPMN [В Интернете] //Википедия, https://ru.wikipedia.org/wiki/BPMN , 2019

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ