Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ состояния вопроса и постановка задачи исследований 11
1.1 Этапы формирования понятия «Интеллектуальное здание» 11
1.2 Технико-экономические аспекты интеллектуальных зданий для поддержания и регулирования микроклимата в помещениях 16
1.3 Особенности построения интеллектуальных систем поддержания и регулирования микроклимата в помещениях зданий 24
1.4. Принципы функционирования системы «Интеллектуальное здание» 29
1.5. Особенности управления параметрами воздушной среды в помещениях зданий и сооружений на основе методов нечеткой логики 37
1.6. Постановка задачи исследований 46
1.7. Выводы по главе 48
ГЛАВА 2. Математическое описание и моделирование микроклимата в зданиях 50
2.1. Особенности построения тепловой модели здания 50
2.2. Математическое описание теплоизоляционных систем зданий 52
2.3. Математическое описание микроклимата в помещении 55
2.4. Схема замещения модели здания 59
2.5. Тепловая модель здания 64
2.6. Результаты моделирования 70
2.6. Выводы по главе 73
ГЛАВА 3. Системы интеллектуального управления микроклиматом в помещениях 75
3.1. Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики 75
3.2. Системы управления микроклиматом зданий с применением нечеткой логики 81
3.3. Моделирование системы управления микроклиматом 100
3.4. Выводы по главе 102
Глава 4. Экспериментальные исследования и разработка рекомендаций по созданию системы управления микроклиматом в зданиях и сооружениях 104
4.1. Состав и назначение экспериментальной системы управления микроклиматом 104
4.2. Аппаратная реализации системы управления микроклиматом 109
4.3 Методика проведения экспериментов 117
4.4. Результаты экспериментальных исследований 124
4.5 Рекомендации по созданию мехатронных систем регулирования микроклимата в зданиях и сооружениях 134
4.6. Выводы по главе V. 135
Заключение 137
Литература 139
Приложения 152
- Технико-экономические аспекты интеллектуальных зданий для поддержания и регулирования микроклимата в помещениях
- Особенности управления параметрами воздушной среды в помещениях зданий и сооружений на основе методов нечеткой логики
- Системы управления микроклиматом зданий с применением нечеткой логики
- Аппаратная реализации системы управления микроклиматом
Введение к работе
Актуальность работы. К современным зданиям и сооружениям предъявляются повышенные требования с точки зрения комфортности и здоровых условий среды обитания человека, а также экономичности их эксплуатационных режимов. Постоянно растущие цены на электроэнергию, водо- и теплоснабжение, потребление которых в народном хозяйстве страны превышает 40% вырабатываемой первичной энергии, заставляют проектировщиков искать и использовать ресурсосберегающие технологии, теплоизоляционные материалы, с целью снижения потерь тепла в зимний и расхода электроэнергии на охлаждение воздуха – в летний периоды. Это позволяет, в итоге, снизить эксплуатационные расходы, но влечет за собой новые проблемы, связанные с качеством вдыхаемого воздуха. Снижение доли свежего воздуха в изолированном помещении при его обогреве или кондиционировании приводит к вредным для здоровья человека последствиям. В помещениях зданий при этом также провоцируется, например, образование плесени и грибков, что негативно сказывается на сроке его службы. Неконтролируемое спонтанное проветривание ведет, в свою очередь, к нецелесообразному расходу энергии и сводит на нет эффект от реализации указанных выше дорогостоящих мероприятий.
Использование классических методов для решения проблем оптимизации режимов теплоснабжения и регулирования микроклимата в помещениях зданий и сооружений связано с необходимостью проведения их математического моделирования в каждом случае, когда осуществляется перепланировка помещений или изменяется состав оборудования, используемого для их жизнеобеспечения. Связанные с этим затраты труда и времени высококвалифицированного персонала весьма велики. Применение для реализации этих целей информационно-измерительных средств и систем связано с инсталляцией сложных коммуникаций из-за необходимости непрерывного измерения разного рода многочисленных параметров и обработки постоянно меняющихся результатов.
В последнее время все большую популярность у застройщиков нового жилья и административных зданий приобретают технические решения, известные под названием «Интеллектуальные здания». Они представляют собой состоящие из мехатронных исполнительных устройств системы, которые должны уметь распознавать конкретные ситуации, имеющие место в здании, и соответствующим образом на них реагировать, в том числе, и для обогрева, охлаждения и проветривания. Надежного и экономичного обеспечения комфортности микроклимата возможно добиться, используя для управления ими методы нечеткой логики, базирующиеся на нечетком вербальном описании процесса за счет лингвистических правил и управляющих воздействий. Режимы работы исполнительных устройств могут выбираться и настраиваться системой в зависимости от характера деятельности людей в помещении, режимов работы находящегося в нем оборудования, дневных и сезонных внешних климатических условий. Пользователь сам в состоянии задавать параметры микроклимата: от максимального комфорта до максимальной экономичности.
Таким образом, для решения проблемы экономичного обеспечения комфортного микроклимата в зданиях необходимо разработать метод построения и алгоритм управления исполнительной мехатронной системой, гибко реагирующей на изменяющиеся условия внутренней и воздействия внешней окружающей среды, что составляет предмет данной диссертации.
Соответствие диссертации плану работ ЮРГТУ (НПИ) и целевым комплексным программам. Диссертационная работа выполнена в рамках научного направления ЮРГТУ (НПИ) «Теория и принципы создания робототехнических и мехатронных систем и комплексов», утвержденного ученым советом 25.04.2001 г. и соответствует госбюджетной теме П.3.837 «Разработка принципов и средств автоматизации и роботизации производства на основе мехатронных технологий и систем» (2004-2008 гг.).
Цель исследования - разработка методов создания мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях на базе нечеткой логики, для обеспечения комфортных условий и экономичных режимов эксплуатации.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:
– провести критический анализ мехатронных средств и систем контроля и управления микроклиматом помещений в зданиях различного назначения;
– разработать методы математического моделирования среды помещений зданий как объекта управления;
– разработать методы построения реализуемой на базе нечеткой логики мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях;
разработать методы управления мехатронной системой и реализующий их алгоритм для экономичного поддержания желаемого микроклимата в зданиях, позволяющий системе гибко реагировать на изменяющиеся условия их эксплуатации;
провести математическое моделирование мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях, построенной на базе нечеткой логики;
– провести экспериментальные исследования разработанной мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях на базе нечеткой логики;
– разработать рекомендации по применению мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях, обеспечивающей экономичные режимы работы ее исполнительных устройств.
Идея работы. Идея этой работы состоит в использовании методов нечеткой логики и непрерывного формирования экспертных данных в алгоритме управления мехатронной системой для экономичного поддержания комфортного микроклимата в зданиях с возможностью постоянной самонастройки режимов ее эксплуатации.
Методы исследования. В работе использованы методы математического анализа, нечеткой логики, математического моделирования, теории автоматического управления, мехатроники и робототехники, дискретного интегрирования, экспериментальных исследований на натурных образцах с аналитической обработкой результатов на ЭВМ.
Научные положения, выносимые на защиту:
метод математического моделирования микроклимата зданий как объекта управления, базирующийся на экспертно-аналитической оценке среды;
метод построения мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях, реализуемой на базе нечеткой логики и самонастраивающейся на изменяющиеся условия эксплуатации;
– метод нечеткого управления мехатронной системой и реализующий их алгоритм для экономичного поддержания комфортного микроклимата в зданиях, позволяющий непрерывно выбирать и реализовывать необходимые режимы работы исполнительных устройств.
Научная новизна работы заключается в разработке:
– метода математического моделирования микроклимата зданий как объекта управления, базирующегося на экспертно-аналитической оценке среды, отличающегося учетом теплоизоляционных свойств строительных конструкций;
– метода построения включающей в свою структуру нечеткий регулятор и самонастраивающейся на изменяющиеся условия эксплуатации мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях, отличающегося использованием базы экспертных данных, непрерывно формируемых нечетко-логическим регулятором;
– метода нечеткого управления мехатронной системой и реализующего его алгоритма для экономичного поддержания комфортного микроклимата в зданиях, позволяющего непрерывно выбирать и реализовывать необходимые режимы работы исполнительных устройств, отличающегося использованием соответствующих множеств дискретных выходных величин, непрерывно формируемых программируемым нечетким регулятором на основании лингвистических функций принадлежности.
Обоснованность и достоверность результатов обеспечивается корректным использованием фундаментальных законов физики, механики, робототехники, классической теории управления, теории электропривода, методов планирования эксперимента, корректными допущениями при составлении математических моделей и подтверждается данными экспериментов на модели системы управления микроклиматом, результатами физического и компьютерного моделирования. Расхождение результатов математического моделирования и проведенных экспериментов на натурных образцах не превысило 10%.
Научное значение результатов исследований состоит в том, что предложенная в диссертации мехатронная система управления микроклиматом в зданиях на базе нечеткой логики может быть использована при проведении исследовательских работ по созданию эффективных систем жизнеобеспечения сооружений, предназначенных для повышения комфортности пребывания в них человека и снижения эксплуатационных затрат.
Практическая ценность работы состоит в том, что предложенные в ней методы, модели и алгоритмы управления мехатронной системой управления микроклиматом зданий на базе нечеткой логики позволяют использовать их при проведении проектных работ и реконструкции жилых и офисных зданий и сооружений. Прикладная значимость результатов заключается в следующем:
разработанные метод и алгоритм управления мехатронной системой для экономичного поддержания комфортного микроклимата зданий готовы к использованию и могут быть применены при проектировании систем жизнеобеспечения «интеллектуальных зданий»;
– разработанная мехатронная система управления микроклиматом зданий на базе методов нечеткой логики, обеспечивает гибкую самонастройку режимов, нагрева, охлаждения, увлажнения и скорости потока вентилируемого воздуха в зависимости от реальных условий;
разработанные рекомендации по созданию систем управления микроклиматом в зданиях позволяют обоснованно, в зависимости от их конструктивных особенностей, выбирать системы и способы программной реализации предложенных методов и алгоритмов управления;
разработанный программный пакет может быть использован при управлении мехатронными системами при решении задачи непрерывного и точного управления микроклиматом зданий.
Внедрение результатов диссертационного исследования. Разработанные модели и методы приняты к внедрению в проектную и конструкторскую документацию ООО СП «ТОП-Дизайн» (г. Новочеркасск). Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры «Автоматизация производства, робототехника и мехатроника» ЮРГТУ (НПИ) для студентов специальностей 22040165 «Мехатроника» и 22040265 «Роботы и робототехнические системы».
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международной научно-технической конференции «Проблемы мехатроники 2006» (Новочеркасск, 2006 г.), 9-й международной научно-технической конференции «Новые технологии управления движением технических объектов» (Новочеркасск, 2008 г.), 58-й научной конференции ЮРГТУ (НПИ) (Новочеркасск, 2009 г.).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 6 статьях, в том числе в трех изданиях, рекомендованных ВАК, получены два патента на полезную модель.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы и 3 приложений. Общий объем работы составляет 188 страниц машинописного текста, содержит 65 рисунков, 15 таблиц, список литературы из 142 наименований.
Технико-экономические аспекты интеллектуальных зданий для поддержания и регулирования микроклимата в помещениях
Термин «интеллектуальное здание», или «умный дом», появился в начале 80-х годов прошлого века. До сих пор он является неустоявшимся и трактуется по-разному, возможно, и из-за постоянного изменения восприятия нами самого понятия «искусственный интеллект», обусловленного непрерывным развитием и появлением все новых достижений в данной области знаний, сопровождающихся соответствующими техническими разработками, способными коренным образом менять многие устоявшиеся технологии. Например, традиционно здание рассматривалось как пассивный объект по отношению к его пользователю, теперь же оно считается динамической структурой, которая призвана адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать оптимальные условия с точки зрения среды обитания человека. Когда речь идет об интеллектуальном здании, то под этим подразумевается также технический комплекс, создаваемый для пользователя, набор устройств и оборудования, позволяющего эффективно отслеживать изменения окружающей среды, осуществлять надзор за безопасностью эксплуатации, управлять аварийной сигнализацией, связью с персоналом, работающим в таком здании, а также способствовать созданию условий для повышения производительности труда и творческой активности человека на рабочем месте [1]. Для удовлетворения требований, предъявляемых к рабочим помещениям, в них должен создаваться микроклимат, благоприятный для тех, кто там работает, и гибко адаптирующийся к изменениям технологического процесса. Этот фактор очень важен, так как от самочувствия обслуживающего персонала зависит уровень производительности труда. Внедрение интеллектуальных систем контроля климата в данном случае означает управление оперативными расходами производства за счет совершенствования технологии и улучшения обслуживания.
Одним из первых определений для данного термина, которое было предложено на международном симпозиуме, состоявшемся в мае 1985 года в Торонто, являлось следующее: «Интеллектуальное здание сочетает в себе инновации - технологические и технические, с грамотным менеджментом для максимизации доходов от капиталовложения» [2]. Определение, данное Институтом интеллектуальных зданий (ИИЗ) в Вашингтоне, звучит как: «Интеллектуальное здание - это здание, которое обеспечивает продуктивную и экономичную среду пребывания человека за счет оптимизации четырех основных ее элементов — структуры, оборудования, систем обслуживания и управления - и взаимозависимость между ними. Интеллектуальные здания способствуют достижению владельцами и пользователями экономичности в эксплуатации, комфорта, удобства, безопасности, гибкости в использовании в соответствии с потребностями рынка» [3]. Американский институт интеллектуальных зданий (АИИЗ) трактует этот термин аналогичным образом: «Интеллектуальное здание использует четыре фундаментальных элемента: структуру, оборудование, системы обслуживания и оптимального управления для получения максимального дохода от вложенного капитала и обеспечения комфортных условий для работы». Еще одно определение предложено Европейской группой интеллектуальных зданий (ЕГИЗ): «Интеллектуальное здание - здание, которое позволяет пользователям достигать его максимального КПД при низких затратах на содержание, минимальных сроках окупаемости и эффективном использовании его ресурсов» [4,5].
В Сингапуре и Китае исторически сложилось так, что термин «Интеллектуальное здание» фигурирует приколисаний систем управления зданием и коммуникациями с использованием высоких технологий [4-8]. В Японии определение интеллектуального здания в основном фокусируется на нуждах людей, находящихся в здании, и включает в себя четыре основных аспекта: 1. Выступать в качестве площадки для обмена информацией и поддержки эффективности управления. 2. Обеспечивать удовлетворение запросов и создавать комфортные условия для людей, находящихся в здании. 3. Рационально управлять зданием и обеспечивать более качественное обслуживание при одновременном снижении расходов на его эксплуатацию. 4. Быстро приспосабливаться к изменениям, в том числе экономическим и социальным, быть связанным с процессами работы в офисе и бизнес-стратегиями. В настоящее время в научной литературе можно встретить различные интерпретации понятия интеллектуального здания: Sustainable Building (жизнестойкое здание), Energy-efficiency Building (энергоэффективное здание), Intelligent Building (интеллектуальное здание), Bioclimatic Architecture (биоклиматическая архитектура), Healthy Building (здоровое здание) - это направление в архитектуре и инженерии зданий, которое до настоящего времени не имеет строгого определения, научные основы только создаются, но оно уже начинает реализовываться в развитых странах в значительном количестве строительных проектов, в застройках районов городов и сельских местности. Интеллектуальное здание объединяет совокупность инженерно-технических решений и организационных її мероприятий при наличии высокоэффективной экономичной системы управления (Building Management Systems), максимально отвечающей потребностям его пользователей и владельцев. Здание должно быть спроектировано так, чтобы все системы его управления возможно было интегрировать друг с другом с минимальными затратами, а их обслуживание было бы организовано оптимальным образом. Кроме того, проектирование предполагает возможность наращивания и видоизменения конфигурации инсталлированных систем, установленных в интеллектуальном здании в большом количестве: системы жизнеобеспечения, противопожарные системы, локальные вычислительные сети, комплекс технических средств охраны, офисные службы и др. [9]. Контроль над работой систем может быть распределенным или централизованным. Так, вахтер или местная охрана могут управлять системами видеонаблюдения, контроля доступа и защиты от проникновения; ответственный за пожарную безопасность - противопожарной системой, а администратор локальной сети - доступом пользователей сети здания к внешним и внутренним информационным ресурсам, например, к файловым серверам или ю Интернету.
Особенности управления параметрами воздушной среды в помещениях зданий и сооружений на основе методов нечеткой логики
В отличие от традиционного регулирования параметрами воздушной среды в помещениях зданий и сооружений путем периодического включения и выключения оборудования, автоматическое регулирование осуществляется с использованием цифрового управления, алгоритм которого, обычно, базируется на использовании ПИД-регуляторов, а также регуляторов с адаптивной самонастройкой.
ОВКВ состоит из внутренней и внешней замкнутых воздушных систем. В каждом контуре имеется ряд динамических переменных, которые взаимодействуют друг с другом. Таким образом, ОВКВ - это типичная нелинейная многомерная изменяемая во времени система.
Разработка математической модели, описывающей рабочий процесс в широком диапазоне, а также соответствующего регулятора, представляется довольно сложной задачей. В настоящее время для создания регуляторов в основном используются классические методы систем автоматического управления. На практике все еще широко применяются ПИД-регуляторы, благодаря их низкой себестоимости и высокой надежности в сложных условиях эксплуатации.
При корректно настроенном ПИД-регуляторе работа системы может быть довольно эффективной, но лишь для узкого рабочего диапазона. Если условия окружающей среды значительно меняются, то возникает потребность в его повторной настройке. Например, разработанный для регулирования отопления в месте с высокой теплоемкостью ПИД-регулятор будет квазиоптимальным, а в месте с низкой теплоемкостью возможно даже непригодным для использования. Подобные трудности имеют место для всех применяемых отопительных систем [42].
Регулятор на основе нечеткой логики может в полной мере соответствовать этим требованиям и является более пригодным по сравнению с традиционными ПИД-регуляторами. Регулирование процесса подготовки и подачи воздуха на основе нечеткой логики, прежде всего, может осуществляться для жилых и офисных помещений. Одной из главных причин использования нечеткой логики в этом случае является экономия энергии и создание комфортных условий для человека [44-48].
Интеллектуальные нечеткие контроллеры начинают находить все большее применение в системах кондиционирования и вентиляции воздуха благодаря их соответствию требованиям, предъявляемым к таким системам, что помогает эффективно решать задачи, связанные с требованиями кондиционирования зданий [49-60].
Практическое применение нечетких контроллеров для систем кондиционирования было предложено в работе Tobi и Hanafusa [61]. Система управления имеет два управляемых параметра (температура и влажность) и три исполнительных управляемых элемента (охладитель, нагреватель и увлажнитель). В этой системе управления используется нечеткий вывод для управления устройствами. Результаты моделирования и практического использования показали, что эта конструкция эффективна и экономична, при этом что все три клапана не открываются одновременно. Jota и Dexter [62] успешно использовали контроллер релейной логики для управления камерой смешивания воздуха.
Разработка правил и настройки нечетких регуляторов для систем ОВКВ представлена в работах [63-65], где осо бое внимание уделено трем положениям, имеющим существенное влияние на их поведение: базам правил, функциям принадлежности и масштабным коэффициентам. Эксперименты показали, что нечеткий регулятор показывает лучшие результаты, чем традиционный ПИД-регулятор. В работах [66-69] также отмечается, что использование нечеткого регулятора улучшает комфорт в помещениях зданий и сооружений.
Нечеткие системы управления зданием разработаны в [70] для применения при отоплении, вентиляции и кондиционировании, для регулирования температуры и относительной влажности в офисах с центральным отоплением, охлаждением и увлажнением. Применение в них нечетких регуляторов показывает, что хорошие результаты могут быть достигнуты по сравнению с ПИ-контроллерами для регулирования температуры и относительной влажности воздуха. В этой работе используется один режим регулирования - скорость вращения вентилятора.
Нечеткий регулятор для систем управления микроклиматом помещений ОВКВ описан в работе [71], где использован микроконтроллер Motorola М68НС711. Система была приспособлена для регулирования температуры и влажности внутри помещений с использованием проходящего через вентиляционный канал потока горячей воды для нагревания или холодной для охлаждения.
Концепции проектирования систем регулирования отоплением, вентиляцией и кондиционированием, основанных на принципах нечеткой логики, приведены в [72]. Эта система была реализована на микропроцессорах со связью с датчиками, компрессором и вентилятором и установлена в испытуемом здании для проведения исследований. Система использовалась для регулирования комфортной температуры в каждой зоне. Она показала хорошие результаты при поддержании уровня комфортной температуры и относительной влажности, при этом увлажнитель для регулирования относительной влажности не использовался. Нечеткий контроллер регулировал температуру и относительную влажность изменением скорости вращения вентилятора и компрессора в соответствии с особенностями зоны регулирования.
Нечеткая система управления, основанная на человеческом восприятии температурного комфорта, предложена в работе [73]. Предложенная система управления отоплением, вентиляцией и кондиционированием имеет целью поддерживать постоянным температурный комфорт. Нечеткая логика применена для вычисления скорости и температуры воздуха, значения которых должны быть переданы в систему регулирования микроклимата для поддержания внутреннего температурного комфорта. Архитектура предлагаемой системы управления позволяет легче поддерживать внутренний микроклимат благодаря лингвистическому описанию параметров температурного комфорта, что делает это более простым для понимания и исполнения, чем вычисление итеративной и комплексной математической модели. Результаты моделирования показывают, что такое управление обеспечивает лучший комфорт при меньшей стоимости, чем просто поддержание постоянной температуры. Недостатком системы является то, что не использован увлажнитель для поддержания требуемого уровня влажности воздуха внутри помещения.
Piao Ying-guo использовал при построении системы управления ОВКВ плавательного бассейна простой и практичный режим скольжения [74]. Реализация системы выполнена на дешевых и распространенных микроконтроллерах типа Intel MCS-96. Связь между 8098 ц.С платой и РС586 реализована по стандартному интерфейсу RS-232. Данные и инструкции передаются и получаются между хостом и РС586. Результаты моделирования показали, что характеристика этого подхода превосходит алгоритмы ПИД-регуляторов.
Системы управления микроклиматом зданий с применением нечеткой логики
Тепловая модель должна отражать температурную характеристику здания, состоящую из многих комнат (или зон). В каждой комнате температура разная. При этом учитывается изменение температур вдоль стен и пола, под потолком и возле окон. Вследствие этого комната должна быть разбита на несколько составляющих ее компонентов - стены здания, пол и предметы помещения. Для первых двух компонентов расчет температурных характеристик проводится методом конечных элементов. Предметами помещения могут быть как мебель, так и бытовые устройства и принадлежности (холодильник, кухонный комбайн и т.д.). С точки зрения поглощения и выделения тепла они будут рассматриваться как единое целое.
Расчет теплопотерь является важнейшим этапом проектирования систем ОВКВ. Для определения тепловой мощности, соответствующей максимальной нагрузке на системы отопления и охлаждения, необходимо знать теплопотери здания в экстремальные периоды ее эксплуатации, с точки зрения внешних климатических условий - наиболее холодного и жаркого периодов года. Для решения вопроса о соответствии уровня теплопотребления системой ОВКВ здания современным требованиям, особенно с учетом проблемы энергосбережения, необходимо определить теплопотери здания за весь холодный и отопительный период.
Качественная теплоизоляция здания позволяет значительно сократить потребление энергии на отопление зимой и кондиционирование в жаркое время года. В теплоизолированном доме летом прохладнее, а зимой теплее, чем в доме без теплоизоляции.
В строительстве и при отделке зданий теплоизоляция применяется для внутренних и внешних стен (в том числе вентилируемых фасадов), перекрытий верхних и нижних этажей, утепления кровли, фундамента и подвалов. В широком смысле слова термин "теплоизоляция" подразумевает под собой комплекс мер по уменьшению передачи тепла и холода, т.е. замедлению нагрева и охлаждения за счет использования специальных материалов для теплоизоляции. В последние годы в мире активно пропагандируется такое понятие, как "energy efficient building" (энергоэффективное здание, пассивный дом, экодом) -дом, в котором энергопотребление составляет 10% от обычного. При строительстве таких зданий большое внимание уделяют эффективной теплоизоляции всех поверхностей — кровли, чердака, потолка, внутренних и внешних стен (фасада), пола, подвала и фундамента. Для того чтобы одновременно не выпускать тепло из здания и не впускать холод внутрь него в энергоэффективном доме, формируется несколько слоев теплоизоляции — внутренняя и внешняя. В результате в пассивных домах тепловые потери почти в 20 раз ниже, чем в обычных зданиях и не превышают 15 кВт-ч сім2 отапливаемой площади в год, а затраты окупаются через 5-7 лет. Больше всего тепловой энергии уходит сквозь стены - около 35%. Учитывая тот факт, что в нашей стране отопительный сезон длится около семи месяцев, можно себе представить, какую роль в экономии энергии играет теплоизоляция стен зданий. Примерно 25% тепла покидает здания через крышу зимой и более 50% проникает внутрь в жаркое время года, поэтому теплоизоляция кровли имеет не менее важное значение в сравнении с изоляцией стен. Применяя материалы для теплоизоляции, можно не только сберечь энергию, но и сократить на 400 миллионов тонн объем вредных выбросов в атмосферу, которые используются для обогрева помещений при сгорании топлива. Для грамотного расчета теплоизоляции и подбора мощности отопительных систем необходимо знать о реальных теплопотерях дома. Основные потери тепловой энергии зданий приходятся на стены, крышу, окна и полы. Значительная часть тепла покидает помещения через системы вентиляции. В основном на теплопотери влияют следующие два фактора: 1. Разница температур в помещении и на улице, т.е. чем она выше, тем больше телопотери; 2. Теплоизоляционные свойства ограждающих конструкций (стены, перекрытия, окна). Ограждающие конструкции препятствуют проникновению тепловой энергии наружу, потому что обладают определенными теплоизоляционными свойствами, которые измеряют величиной, называемой сопротивлением теплопередаче. Эта величина показывает, каков будет перепад температур при прохождении определенного количества тепла через 1м2 ограждающей конструкции или сколько тепла уйдет через 1м2 при определенном перепаде температур [35,100].
Математическая описание зданий является сложной задачей из-за многих нелинейных параметров, таких как коэффициенты конвективной теплоотдачи, свойства материалов, неопределённость внешних погодных условий и радиации. При моделировании микроклимата здания также должны учитываться имеющие место системы отопления, вентиляции и кондиционирования, работа электрооборудования и электроприборов, присутствие людей.
Моделирование можно использовать еще до непосредственного возведения здания и использовать полученные результаты для прогнозирования эксплуатационных характеристик систем здания, а также для сравнения результатов с установленными стандартами. Известно, что качество строительных проектов можно проверить и улучшить с помощью правильного применения прикладных средств моделирования. Контроль качества проекта может осуществляться путем моделирования известных эксплутационных характеристик. Оценка теплопроводности стен или окон рассматривается как одномерная задача. Главным допущением модели является то, что изменения температуры в перпендикулярном направлении стенам или окнам намного больше, чем изменения температуры поверхности стены или окон (рис. 2.1). Основное уравнение теплопроводности (для одномерной задачи) в твердых материалах может быть упрощено, если средняя температура всего слоя материала определяется как в уравнении (2.1) [101-104]
Аппаратная реализации системы управления микроклиматом
Теория нечетких множеств, основные идеи которой были предложены американским математиком Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) в 1965 году, позволяет описывать качественные, неточные понятия, которыми характеризуется окружающий мир, а также оперировать этими знаниями с целью получения новой информации. Основанные на этой теории методы построения информационных моделей существенно расширяют традиционные области применения компьютеров и образуют самостоятельное направление научно-прикладных исследований, которое получило специальное название — нечеткое моделирование [116].
Традиционные системы автоматизированного управления технологическими процессами строятся на основе линейных моделей объектов, основанных на некоторых критериях оптимальности. Полученные таким образом регуляторы являются оптимальными и устойчивыми по отношению к заложенным в их основу моделям реальных технологических процессов, объектов управления или регулирования. Однако часто методы оптимизации и линеаризации, применяемые к нелинейным, динамическим, нечетко определенным объектам не дают ожидаемых результатов, устойчивого управления и желаемого качества управления реальным технологическим процессом. С увеличением сложности структуры объекта и выполняемых им функций становится все сложнее использовать классические методы управления.
В последнее время нечеткое моделирование является одной из наиболее активных и перспективных направлений прикладных исследований. Нечеткое моделирование оказывается особенно эффективным, когда в описании технических систем и бизнес-планов присутствует неопределённость, которая затрудняет или даже исключает применение точных количественных методов и подходов.
Для управления системами кондиционирования воздуха активно развиваются принципиально новые законы регулирования, получившие название «нейротехнология и нечеткая логика» (Neuro&Fuzzy logic).
Нейротехнология это новая технология управления, в которой в качестве модели используется нейронная система. Данный способ заключается в использовании параметров, определяющих для человека комфортные условия окружающей среды по величине индексов дискомфорта условий (Aj) . Система измеряет температуру в помещении и автоматически выбирает режим работы. Выбор основывается на практическом анализе. За эталон берутся стандартные предпочтения людей, находящихся в помещении. Величины D„ отражают уровни различных факторов, от значения которых зависит самочувствие человека: температура, влажность, интенсивность воздушных потоков, тип одежды (летняя/зимняя) и др. [117].
Приведем пример учета воздействия влажности на состояние человека. Ощущение теплоты или прохлады является следствием не только температуры воздуха, но его влажности. Температура воздуха 26 С и влажность 50-60% считаются нормой летом, тогда как зимой при температуре 22 С климатические условия тоже будут считаться комфортными. При одинаковой температуре и разной влажности воздуха человек может чувствовать себя по-разному (табл. 3.1). При повышении влажности температура будет казаться более высокой, чем есть на самом деле. Для оценки совместного влияния температуры и влажности на человека введен индекс:
Такой подход хорошо согласуется с логической системой обработки информации, которая применяется в нечетких логических регуляторах. Нечеткая логика имеет преимущества по сравнению с использованием ПИД-регуляторов при рассмотрении сложных процессов, решении нелинейных уравнений высокого порядка, а так же при обработке экспертных (лингвистически сформулированных) данных. Нечеткая логика оперирует не цифровыми, а лингвистическими понятиями.
Ключевыми понятиями нечеткой логики являются: - фаззификация - преобразование множества значений аргумента (х) внекоторую функцию принадлежности \i(x), т. е. перевод значений (х) внечеткий формат; — дефаззификация - процесс обратный фаззификации.
Системы с нечеткой логикой работают по следующему принципу: показания измерительных приборов фаззифицируются (переводятся в нечеткий формат), обрабатываются, дефаззируются и затем в виде обычных сигналов подаются на исполнительные устройства.
Микроконтроллер, реализующий нечеткую логику, состоит из следующих частей: блок фаззификации, база данных, логическое устройство, блок дефаззификации (рис.3.1). Чтобы микроконтроллер был удобен и прост в эксплуатации, с одной стороны, он должен быть достаточно гибок для применения в современных сложных системах, с другой - сочетать в себе простоту и удобство параметрического конфигурирования, а также функциональность программируемого контроллера. Кроме того, необходим доступ к изменению в нем параметров функциональных блоков контуров регулирования и логического управления, а также параметров, характеризующих поведенческую модель микроконтроллера.
Рассмотрев схему нечеткого микроконтроллера, можно сказать, что в системе управления на основе нечеткой логики имеются четыре основных ступени процесса управления: - блок фаззификации преобразует четкие величины, измеренные на выходе управляемого объекта, в нечеткие величины, описываемые лингвистическими переменными; - логическое устройство использует нечеткие условные правила, заложенные в базе данных, для преобразования нечетких входных данных в управляющие сигналы; — блок дефаззификация преобразует нечеткие данные с выхода блока решений в четкую величину, которая используется для управления объектом.
После постановки задачи в базе правил, состоящей из условий и выводов, производится их обработка по специальным алгоритмам. Идея обработки состоит в преобразовании (fz) нечетких значений условий и выводов в количественную форму. Для этого используются различного рода функции принадлежности: треугольные, трапецеидальные, колоколообразные и другие. Выбор типа функции зависит от решаемой задачи. Операция f=, по аналогии с интегральными преобразованиями Лапласа, Фурье и другими, может быть интерпретирована, как переход в другое пространство. В новом пространстве производится обработка нечетких переменных с использованием логических операций. Наиболее часто для этого применяется алгоритм Мамдани. После этого полученный результат логической обработки с использованием обратного преобразования (дефаззификации) переводится в исходное пространство числовых переменных.
