автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.05, диссертация на тему:Мехатронная система управления микроклиматом в зданиях на базе нечеткой логики

На правах рукописи

/7

003430502

Аль Джубури Иссам Мохаммед Али

МЕХАТРОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МИКРОКЛИМАТОМ В ЗДАНИЯХ НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Специальность 05.02.05 «Роботы, мехатроника и робототехнические системы»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 8 ЯНВ 2910

Новочеркасск-2010

003490502

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)» на кафедре «Автоматизация производства, робототехника и мехатроника»

Научный руководитель: Булгаков Алексей Григорьевич

доктор технических наук заслуженный деятель науки РФ

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Паршин Дмитрий Яковлевич доктор технических наук

Гринченков Валерий Петрович кандидат технических наук

Ростовский государственный строительный университет (г. Ростов-на-Дону)

Защита состоится «12» февраля 2010 г. в 10:00 на заседании диссертационного совета Д.212.304.04 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)» по адресу: 346428, г. Новочеркасск Ростовской области, ул. Просвещения, 132, ауд.107 глав, корпуса.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института). С текстом автореферата можно ознакомиться на сайте ЮРГЩНПИ) www.npi-tu.ru

Автореферат разослан «04-» января 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук

В.С. Исаков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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 робототех-нических 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 интегрирова-

ния, 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.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность темы диссертации, определены цели и задачи диссертационного исследования, сформулированы положения, выносимые на защиту, раскрыта научная новизна работы, подтверждена обоснованность и достоверность полученных результатов, а также их научно-практическое значение.

В первой главе рассмотрены этапы формирования понятия «Интеллектуальное здание» и технико-экономические аспекты эксплуатации зданий с автоматизированным регулированием микроклимата в помещениях, проанализированы современные концепции и методы управления микроклиматом в зданиях, особенности построения и функционирования систем поддержания и регулирования параметров микроклимата в помещениях зданий и сооружений на основе методов нечеткой логики.

На долю оборудования для отопления, вентиляции, кондиционирования воздуха (ОВКВ), компонуемого из мехатронных исполнительных устройств, приходится более 65% расхода электроэнергии от всего объема, требуемого для поддержания жизнеобеспечения в здании. Традиционные методы регулирования довольно широко представлены в системах ОВКВ, но они отличаются высокой стоимостью обслуживания и повышенным энергопотреблением. Альтернативным вариантом может быть переход к использованию методов нечеткой логики для управления микроклиматом помещений в зданиях и сооружениях. Это обусловлено еще и тем, что температурно-влажностный комфорт, как правило, субъективен в формальном описании, из-за того, что разные люди имеют различные представления о нем. Такие системы управления ОВКВ в состоянии экстраполировать неполадки оборудования, тем самым, обеспечивая предпосылки для своевременного их предупреждения или устранения с минимальными затратами. Система управления микроклиматом в зданиях и сооружениях должна отличаться высоким быстродействием, экономичностью и устойчивостью в работе. Управление необходимо осуществлять своевременно во избежание недопустимых отклонений режимов работы от заданных значений. Так как подобные отклонения вызывают, как температурный дискомфорт, так и нестабильную работу, то они должны устраняться. Чрезвычайно важным является общая потребность системы ОВКВ в энергии. Стабильность управления характеризуется точностью, рациональностью использования исполнительных устройств и надежностью управляющей программы.

Проведенный критический анализ современных разработок показал, что мехатронные системы управления, основанные на использовании аппарата нечеткой логики, предпочтительнее для регулирования параметров микроклимата помещений зданий и сооружений, чем традиционные и показывают лучшие результаты по трем критериям - поддержанию комфортных условий, энергопотреблению и быстродействию.

Во второй главе приведен предлагаемой метод математического моделирования микроклимата зданий, как объекта управления, базирующийся на экс-

пертно-аналитической оценке среды, выполнено моделирование тепло-влажностных режимов и представлены его результаты.

Динамический режим здания описывается с помощью системы обычных линейных дифференциальных уравнений. Их можно переписать в виде матриц, а затем реализовать динамическую модель. Уравнения имеют следующий вид:

(1)

С^Ь-Т^Ь-Т.) ; (2)

(3)

где Т1 - температура воздушной зоны; Т2 - температура внутренней стороны конструкции; Т3 -температура наружной стороны конструкции; Т; - температура воздуха внутри помещения, Сртеплоёмкость фасада здания; С2,Сз - теплоёмкость конструкции внутри и снаружи; Я] - конвективное сопротивление фасада здания; Я2 - конвективное сопротивление внутренней стороны конструкции; Яз-конвективное сопротивление конструкции; Г^-конвективное сопротивление внешней стороны конструкции; - солнечное излучение; ч* - коэффициент солнечного излучения; А^- площадь поверхности стекла. Показатель конвекции

(¡1 к, к2 /\ч

где Qm - теплоотдача от внутренних источников тепла; рв„ - согревающая/ охлаждающая энергия.

При решении уравнения (1-4) принимают следующий вид:

(6)

Пг О О, •

л!cJ (ДС,,! ' [я2с,) ^с, Д2С, Й5С, яр,)

Уравнение (5-8) может легко привести к матричному виду:

х = Ах+Ви-у = Сх + йи

(9) (10)

со следующими векторами:

X X X X '

т2 % Ъ. 0»

х= > У= >и=

ъ % ъ 0,н

т<_ 'X т<_ 5изл_

А =

Щ

_1_ ад

о

-1__

«,С2

Н1С,

о

щ

ад ад

о

ад 1

ад

о

1 _ 1___1_

ч ад ад

в=

о

о

"с

ДзС,

о о о

с,

о

о

о

_1_ с,

у 5

С, о

о

, у 5

с,

с=

"1 0 0 0" "1 0 0 0

0 1 0 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 1 0

0 0 0 1_ 0 0 0 1

Анализ результатов моделирования и расчётов тепловых режимов здания выполнен путем использования тепловой модели здания (рис. 1). Он показал, что приведенное аналитическое описание динамических режимов здания не в состоянии в полной мере отразить все протекающие в нем процессы. Органичным дополнением к такому описанию служит аппарат нечеткой логики, не требующий точного знания значений регулируемых параметров во всех зонах помещения.

На температуру воздуха внутри здания существенное влияние оказывают материалы, применяемые при строительстве. Очевидно, при использовании теплоизолирующих материалов не только достижение заданного значения температуры будет происходить быстрее, но и потребуются меньше энергоресурсов для ее поддержания (рис. 2.). С другой стороны, в случае легких строительных конструкций с низкой теплоёмкостью (рис. 3), колебания температуры внутри помещения будут значительно больше и, соответственно, увеличатся затраты на поддержание комфортного микроклимата.

Кадарукщя

Ах

У «:С* + Рг

Помещение

' Внутренние источники

Зона

Зона

Я йОМ!'ТрЯЙ

'Зона Иазучеод»

Окно

Песшеши» кщ-аж

Зона Иззуче»ис

Крыша

с

Зона Излушшг

Пол

ГуЩ-П Ц

|

■' ИянуЧйййе ;

Стена-1

Кшструт«! Гешегрйд Зоя

Стена-2

Стеиа-3

Зим

Стсна-4

Рис. 1. Структура тепловой модели здания

Время.День Время. День

Рис.2. Внутренняя и внешняя температурные Рис.3. Внутренняя и внешняя температур-характеристики массивных конструкций ные характеристики легких конструкций

На рис. 4 и 5 показана температура пола, температура внутренней и внешней поверхности стен здания, которые со временем меняются. Температура наружной стены с низкой теплостойкостью равна внешней температуре. Температура пола и комнаты (рис. 4) колеблется относительно заданного значения. Эти колебания замечаются в здании, конструкция которого обладает высоким тепловым сопротивлением (рис. 5).

Рис. 4. Температурные характеристики конст- Рис. 5. Температурные характеристики конструктивных элементов здания низкой руктивных элементов здания высокой теплоемкости теплоемкости

Модель позволяет эффективно рассчитывать температуру и влажность внутри помещения, учитывая теплопотери через ограждающие конструкции здания (стены, окна, потолок, пол, кровля). Основные расчетные зависимости, коэффициенты и порядок расчета приняты в соответствии с существующими стандартами. Использование модели дает возможность осуществлять расчет температуры и влажности непосредственно в программной среде, что дает возможность сэкономить время при трудоемком вводе исходных данных и производить визуальный контроль над их вводом. Так как любой проект ОВКВ подразумевает наличие в качестве технического задания архитектурной планировки здания, то для расчета теплопотерь в нем достаточно определить функциональное назначение помещений и ограждающих их конструкций. При составлении модели разработаны пользовательский интерфейс, рассчитанный на минимальное количество команд, и нелинейный алгоритм, т.е. не требующий строгой последовательности действий. В целом, все сводится к описанию помещения и ограждающих конструкций за счет использования соответствующих команд. В результате получена тепловая модель здания, с помощью которой могут проводиться соответствующие расчеты, а также становится возможной разработка интеллектуальной системы регулирования микроклимата в зданиях и сооружениях.

В третьей главе рассмотрены возможности применения нечеткой логики для решения задач регулирования микроклимата, представлена обобщенная процедура проектирования нечеткого регулятора, предложены методы построения реализуемой на базе нечеткой логики и самонастраивающейся на изменяющиеся условия эксплуатации системы управления микроклиматом, описаны метод нечеткого управления мехатронной системой и реализующий его алгоритм, представлены результаты моделирования разработанной системы.

При проведении исследований рассматривается регулятор с нечеткой логикой (фаззи-регулятор) с двумя входными и с тремя выходными параметрами. К входным параметрам относятся разность действительных и заданных значений температуры (е) и скорости изменения температуры воздуха (Аё):

е = ТшМ-Т*Л1), (11)

где Тмъ Ттек - заданная и текущая температуры, °С; 1 - время, мин.

Ле = КО-('"О]. (12)

К выходным параметрам относятся уровень охлаждения, нагрева, а так же скорость воздушного потока, создаваемого вентилятором. Аналоговый сигнал поступает на вход цифро-аналогового преобразователя, выходное значение которого является входным значением системы управления.

Для лингвистических переменных е, Ае определяются нечеткие множества с соответствующими идентификаторами для функций принадлежности ц(Ле) и формируются две функции принадлежности. В одном случае аргументом является параметр е и Ае (рис. 6). Для /и(е), ц(Ае) идентификаторы формулируются следующим образом: «отклонение положительное большое» (РВ), «отклонение положительное среднее» (РМ), «отклонение положительное малое» (РБ), «отклонение нулевое» (2), «отклонение отрицательное малое» (N5), «отклонение отрицательное среднее» (ЫМ), «отклонение отрицательное большое» (N8).

а) б)

Рис. 6. Входные лингвистические функции принадлежности

С помощью функции принадлежности (рис. 7а) задается требуемый режим работы системы нагрева и охлаждения ¡г(р). Нечеткие переменные,.

а) б)

Рис. 7. Выходные лингвистические функции принадлежности

имеют идентификаторы: «сильное охлаждение» (СЗ), «среднее охлаждение» (С2), «малое охлаждение» (С1), «без изменений» (N0), «нагрев1» (HI), «нагрев2» (Н2). Подобным способом вычисляется также скорость вращения вентилятора /i(fsj (рис. 86). Нечеткие переменные, соответствующие скорости вентилятора, имеют следующие идентификаторы: «высокая» (Fast), «нормальная» (Med), «низкая» (Low), «нулевая» (Z).

Рис. 8. Графики зависимостей между входными и выходными величинами а - для кондиционера; б - для вентилятора.

Зависимость между входными и выходными величинами каждого нечеткого регулятора для кондиционера и вентилятора можно представить в виде трехмерных графиков (рис. 8 а,б).

Алгоритм работы системы управления микроклиматом помещения представлен на рис. 9. _

( Начало 3

ЕЬ-мфечии Г, ,ВЛ) Измерение Т0 ,ВЛ,

т

Ба:а правил База правил База правя'!

печетои -ктики нечеткой лотки нечеткой логики

1 у

Нагреватель Выкя. Коцдишояер Вкл. Коилз!цконер Выкл. Ншрена-гсз»- Вк.л. Ыагревагея!) Выкл. Комдинионср Выкл.

-! Увлажните;«' Выкд. 1 I Ушкшянтезп. Вкл. I Увнажшггеш. Вшл. -1- |

Рис.9. Алгоритм работы системы управления микроклиматом помещения

13

Принцип работы интеллектуальной системы управления микроклиматом в здании представлен на рис. 10.

Связь между входными и выходными данными осуществляется через лингвистическую трансформацию. Нахождение входной функции принадлежности можно осуществлять через импликацию и суммирование, используя базу правил и дефаззификацию лингвистических выходных данных в числовые значения величин (степень нагрева, охлаждения и скорость вращения вентилятора). Окружающая среда представляется в виде блоков: «Средняя внешняя температура» и «Суточное изменение внешней температуры». Результирующие значения выходов блоков, соответствующих нагревателю, охладителю и вентилятору являются входными для блока «Здание». Полученное значение внутренней температуры помещения поступает в контур обратной связи и сравнивается с заданным значением.

График изменения внутренней и внешней температуры и погрешностей для системы управления микроклиматом здания изображен на рис.

Время, сек. Время, сок.

Рис. 11. Внутренняя и внешняя температура Рис. 12. Поведение системы при ступенчатом

воздуха изменении заданной температуры 14

Рис.10. Блок-схема мехатронной системы управления микроклиматом Реакция на ступенчатое изменение заданной температуры приведена на рис. 12. Эти зависимости показывают, насколько точно система отслеживает заданную температуру.

Мехатронная система управления микроклиматом способна эффективно работать при любых объемах помещений, что является важной технической особенностью данной разработки, а также не требует постоянной переналадки и настройки, в случае изменения состава оборудования или конфигурации помещения.

В четвертой главе представлены результаты экспериментальных исследований, описан состав аппаратных средств и назначение экспериментальной мехатронной системы управления микроклиматом, в качестве стратегии исследований нечетких регуляторов использована методика факторного планирования эксперимента, разработаны рекомендации по созданию мехатронных систем управления микроклиматом в зданиях и сооружениях.

Аппаратная часть системы состоит из блока управления, комплекса датчиков для сбора измерительной информации о параметрах микроклимата помещения, блока ручного управления и релейной коммутации. Для реализации регулятора опытного образца системы управления микроклиматом выбран микропроцессор фирмы MOTOROLA MC56F8645. На его базе разработан опытный образец системы управления микроклиматом. Экспериментальная установка (рис.13), использованная в работе, включает в себя исполнительные устройства: 1 - кондиционер, имеющий 4 режима работы, выполняющий так же роль вентиляционной системы; 2 - нагреватель, имеющий 2 режима работы; 3 - паровой увлажнитель; 4 - нечеткий контроллер; 5 - компьютер, 6 - блок датчиков температуры и влажности. Датчики и исполнительные механизмы разнесены внутри физической модели таким образом, чтобы обеспечить наименьшее взаимовлияние контуров управления при работе системы.

Особенностью представляемой системы управления является возможность формирования стратегии использования исполнительного оборудования и, соответственно, акцентирование управления на выполнении либо экономических, либо других требований, учитывающих функциональную предназначенность помещения. Стратегия управления задается в табличной форме, в которой проставляются экспертные оценки предпочтения использования конту-

ров обогрева и вентиляции для поддержания заданных значений температуры и влажности воздуха.

Регулятором непрерывно на основе сравнения внутренних и внешних факторов рассчитываются прогнозируемые тепло-влажностные параметры в здании. При этом используются не только данные, полученные с датчиков в текущий момент, но и предыстория состояния микроклимата здания. Особенностью данного алгоритма является:

- возможность поддержания заданного микроклимата;

- согласованное управление всеми системами поддержания микроклимата для оптимального соотношения экономии энергоресурсов и качества регулирования микроклимата;

- слежение за фактическими показателями контуров отопления, охлаждения, увлажнения и вентиляции.

Для дистанционного мониторинга системы управления микроклиматом и регистрации получаемых ею данных она имеет возможность подключения к персональному компьютеру через последовательный порт. Внешний вид интерфейса взаимодействия с пользователем представлен на рис. 14.

Отмеченная на нем область 1 позволяет пользователю выбирать представляемые на экране отдельные графики (область 3), соответствующие зависимостям влажности и температуры внутри и снаружи помещения, а также потребляемой мощности от времени. Кроме того, отображается обобщенный график для всех параметров вместе взятых. Область 4 дает возможность пользователю помимо контроля данных, отображаемых на графиках, производить контроль значений этих параметров. При необходимости имеется возможность внесения изменений в работу системы управления микроклиматом посредством

задания желаемых параметров функций принадлежности, отображаемых в области 4.

Графики, отображающие реализацию желаемого микроклимата, полученные в результате проведенных экспериментов, представлены на рис. 15.

О 5 10 и 30 35 30 35 40 45 30 о 5 10 13 30 15 30 33 « 45 50

Врсчм. МИН. П)Ч'мм. МИН,

а) Изменение температуры во времени

б) Изменение влажности во времени

10 13 Ю 35 30 35

в) Потребляемая мощность Рис.15. Графики изменения параметров микроклимата при автоматическом управлении

Табл.1.

Каталог функций принадлежности

В ходе экспериментальных исследований опытного образца системы как в ручном, так и в автоматическом режиме управления был составлен каталог функций принадлежности, каждая из которых обеспечивает приведение микроклимата в помещении к комфортным условиям при разных значениях параметров, указанных в табл.1.

Время достижения заданной температуры и имеющая при этом место ошибка, а также энергопотребление существенно зависят от вида функции принадлежности (ФП) (табл.1). В соответствии с ней сужение диапазона нулевого терма {Ъ) обеспечивает гарантированный

Фувюая

ПрЛЮТ

Ошибка

СО

Врем« достижения

зялялпая температура

Энсрго-Потреблен * (кВт/час)

Удельное

потребление (кВ г/Час*3)

выход на заданную величину. Это подтверждается снижением ошибки на этапе приближения температуры в помещении к заданному значению. Если необходима высокая точность для поддержания заданной температуры, то целесообразно применить диапазон ФП №1, но это влечет за собой увеличение энергопотребления и времени работы системы. Если же желательно высокое быстродействие и экономия электроэнергии, то целесообразно выбрать диапазоны ФП №4-6. Но в данном случае возрастет разница между заданной и текущей температурой. ФП №2 и 3 наиболее подходят для использования, так как обеспечивают умеренное энергопотребление при небольшой ошибке поддержания заданных значений параметров микроклимата.

В соответствии с методикой факторного планирования эксперимента были определены уровни факторов и интервалы их варьирования, шаг функции принадлежности (XI) и месторасположения датчиков (Х2). Регрессионный анализ проведен для неполной квадратической модели. Уравнение регрессии для потребляемой мощности имеет вид:

Расхождение результатов моделирования и экспериментальных исследований не превысило 10 %.

Сравнивая полученные результаты нечеткого и ручного управления, можно сделать следующий вывод: нечеткая система обладает более высоким быстродействием и меньшим энергопотреблением. Время, необходимое для достижения заданной температуры, уменьшилось на 19 %, а удельное энергопотребление при управлении на базе нечеткой логики снизилось на 20 %.

В диссертационной работе на основании теоретических и экспериментальных исследований решена актуальная научно-техническая задача разработки мехатронной системы управления микроклиматом зданий, реализуемой на базе методов нечеткой логики, с целью обеспечения в них комфортных условий для пребывания человека, а также экономичных режимов эксплуатации. В ходе выполнения работы получены следующие результаты, имеющие как научное, так и практическое значение.

у = 1,045-0,405X1 + 0,09X2-0,16X1X2 • Уравнение регрессии для ошибки выглядит следующим образом: г = -0,86 - 0,3125X1 - 0,016X2 - 0,11X1X2 •

Среднеквадратическая ошибка эксперимента имеет вид: - для потребляемой мощности

- для ошибки между заданной и установившейся температурой

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Научно обоснована целесообразность разработки мехатронной системы управления микроклиматом зданий, реализуемой на базе нечеткой логики с регулированием режимов работы исполнительных мехатронных устройств на основе экспертных данных.

2. Разработан метод математического моделирования микроклимата зданий как объекта управления, базирующийся на экспертно-аналитической оценке среды.

3. Разработан метод построения включающей в свою структуру нечеткий регулятор и самонастраивающейся на изменяющиеся условия эксплуатации мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях, за счет использования базы экспертных данных, непрерывно формируемых нечетко-логическим регулятором.

4. Разработаны метод нечеткого управления мехатронной системой и реализующий его алгоритм для экономичного поддержания комфортного микроклимата в зданиях, позволяющий непрерывно выбирать и реализовывать необходимые режимы работы исполнительных устройств, за счет использования соответствующих множеств дискретных выходных величин, непрерывно формируемых программируемым нечетким регулятором на основании лингвистических функций принадлежности.

5. Разработана математическая модель мехатронной системы управления, построенная на базе нечеткой логики, работающей с использованием экспертных данных.

6. Разработаны рекомендации по применению мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях, обеспечивающей экономичные режимы работы ее исполнительных устройств.

7. Разработанные методы и алгоритмы мехатронной системы управления микроклиматом зданий готовы к использованию и могут быть применены при проектировании систем жизнеобеспечения «интеллектуальных зданий».

8. 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.

9. 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.

10. Разработанный программный пакет может быть использован при управлении мехатронными системами при решении задачи непрерывного и точного управления микроклиматом зданий.

11. Достижимое снижение энергопотребления при эксплуатации мехатронных систем управления микроклиматом в зданиях и сооружениях за счет внедрения предлагаемой разработки составляет 20 %.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Аль Джубури Иссам Мохаммед Али. Building Automation Technologies. Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. - 2007,- Спец. вып. "Проблемы мехатроники-2006". - С. 94-98.

2. Аль Джубури Иссам Мохаммед Али. Нечеткая система управления микроклиматом помещений зданий. / Булгаков А.Г., Аль Джубури Иссам Мохаммед Али // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. -2009.-№ 3,-С. 31-37.

3. Аль Джубури Иссам Мохаммед Али.Моделирование тепловых режимов эксплуатации зданий с использованием систем MATLAB/Simulink.HjnecTHa вузов.Северо-Кавказский регион.Технические науки.-2009.-№1.-С. 95-99.

4. Аль Джубури Иссам Мохаммед Али. Управление энергопотреблением интеллектуальных зданий. Новые технологии управления движением технических объектов. Сб. ст. по материалам 9-й Международной научно-техн. конфЛОж.-Рос.гос.техн. ун-т (НПИ). Новочеркасск: Лик, 2008. -Т. 1 .-С.22-26.

5. Аль Джубури Иссам Мохаммед Али. Автоматическое регулирование микроклимата в зданиях и сооружениях на базе нечеткой логики. Строительный вестник Российской инженерной академии. Тр. секции «Строительство» Рос. инженер, акад. 2008.-Вып.9. - С. 193-198. (п.л. 0.72)

6. Аль Джубури Иссам Мохаммед Али. Интеллектуальное управление в системах кондиционирования воздуха. 58-й науч.-техн. конф. проф.-преп. состава, науч. работа., асп. и студентов ЮРГТУ(НПИ)/Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). Новочеркасск: ЮРГТУ, 2009,- С. 24-25.

7. Патент на полезную модель 86709 РФ, МПК F24F 11/00. Система управления микроклиматом помещений внутри здания / Булгаков А.Г., Аль Джубури Иссам Мохаммед Али; патентообладатель ГОУ ВПО Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (Новочерк. политехи. ин-т).-№2009119640/22 (027095); заявл.25.05.09; опубл. 10.09.2009, Бюл. № 25.

8. Патент на полезную модель 89672 РФ, МПК F24F 11/00. Система управления микроклиматом внутри здания / Булгаков А.Г, Аль Джубури Иссам Мохаммед Али // патентообладатель ГОУ ВПО Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (Новочерк. политехи. ин-т).-№2009107680/22 ; заявл.03.03.09; опубл. 10.12.2009, Бюл. №34.

МЕХАТРОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МИКРОКЛИМАТОМ В ЗДАНИЯХ НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Подписано в печать 30.12.2009. Формат 60x84 V16. Бумага офсетная. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,85. Тираж 120 экз. Заказ 819.

Отпечатано в Издательстве ЮРГТУ (НПИ) 346428, г. Новочеркасск, ул. Просвещения, 132

Аль Джубури Иссам Мохаммед Али

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ.

1.1 Этапы формирования понятия «Интеллектуальное здание».

1.2 Технико-экономические аспекты интеллектуальных зданий для поддержания и регулирования микроклимата в помещениях.

1.3 Особенности построения интеллектуальных систем поддержания и регулирования микроклимата в помещениях зданий.

1.4. Принципы функционирования системы «Интеллектуальное здание».

1.5. Особенности управления параметрами воздушной среды в помещениях зданий и сооружений на основе методов нечеткой логики.

1.6. Постановка задачи исследований.

1.7. Выводы по главе.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ МИКРОКЛИМАТА В ЗДАНИЯХ.

2.1. Особенности построения тепловой модели здания.

2.2. Математическое описание теплоизоляционных систем зданий

2.3. Математическое описание микроклимата в помещении

2.4. Схема замещения модели здания.

2.5. Тепловая модель здания.

2.6. Результаты моделирования.

2.6. Выводы по главе.

ГЛАВА 3. СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВ ЛЕНИЯ

МИКРОКЛИМАТОМ В ПОМЕЩЕНИЯХ.

3.1. Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики.

3.2. Системы управления микроклиматом зданий с применением нечеткой логики.

3.3. Моделирование системы управления микроклиматом.

3.4. Выводы по главе.

Глава 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МИКРОКЛИМАТОМ В ЗДАНИЯХ И СООРУЖЕНИЯХ.

4.1. Состав и назначение экспериментальной системы управления микроклиматом.

4.2. Аппаратная реализации системы управления микроклиматом.

4.3 Методика проведения экспериментов.

4.4. Результаты экспериментальных исследований.

4.5 Рекомендации по созданию мехатронных систем регулирования микроклимата в зданиях и сооружениях.

4.6. Выводы по главе.

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 (НИИ) 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 С

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. ч»

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

• 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.

4.6 Выводы по главе

1. Созданная база правил и принятые в мехатрнной системе управления функции принадлежности позволяют осуществить эффективное регулирование микроклимата в замкнутом помещении.

2. Разработанный для экспериментального образца интерфейс поставляет оператору необходимую информацию, достаточную для реализации всех возможностей фаззи-управления, заложенного в мехатрнной системе.

3. Сравнивая полученные результаты нечеткого и ручного управления можно сделать следующий вывод: нечеткая система обладает более высоким быстродействием и меньшим энергопотреблением. Время, необходимое для достижения заданной температуры, уменьшилось на 19 %, а удельное энергопотребление при управлении на базе нечеткой логики снизилось на 20 %.

4. Мехатронное управление позволяет изменять алгоритм работы регулятора при помощи задания параметров его конфигурации. Данный подход дает возможность сконфигурировать регулятор не только при помощи персонального компьютера через внешний интерфейс, но и непосредственно с панели оператора. В этом случае наладчик может настроить регулятор путём задания значений параметров с операторской панели. Имея доступ к этим параметрам, наладчик всегда сможет перестроить алгоритм управления под новые задачи, оценив при этом удобство работы с регулятором и эффект энергосбережения. При необходимости отладки конфигурации или моделирования работы регулятора возможно применение упрощённых средств разработки конфигураций для ПК. Компьютер, в свою очередь, передаёт на регулятор полученные значения параметров, отвечающих новому алгоритму работы.

135

5. Ошибка, время достижения заданной температуры, энергопотребление сильно зависят от вида функции принадлежности. Сужение диапазона нулевого терма Z, даст более качественный выход на заданную величину. Это подтверждается снижением ошибки на этапе приближения температуры в помещении к заданному значению. Если необходима высокая точность для поддержания заданной температуры, то целесообразно применить нижний уровень фактора XI.

6. Если же необходимы высокое быстродействие и экономия электроэнергии, то целесообразно выбрать нижний уровень фактора Х2, но в данном случае возрастет ошибка между значениями заданной и текущей температуры. Наиболее целесообразны для использования комбинации факторов (например, верхний уровень фактора XI и нижний уровень фактора Х2), обеспечивающие умеренное энергопотребление и небольшую ошибку.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе на основании теоретических и экспериментальных исследований решена актуальная научно-техническая задача разработки мехатронной системы управления микроклиматом зданий, реализуемой на базе методов нечеткой логики, с целью обеспечения в них комфортных условий для пребывания человека, а также экономичных режимов эксплуатации. В ходе выполнения работы получены следующие результаты, имеющие как научное, так и практическое значение.

1. Научно обоснована целесообразность разработки мехатронной системы управления микроклиматом зданий, реализуемой на базе нечеткой логики с регулированием режимов работы исполнительных мехатронных устройств на основе экспертных данных.

2. Разработан метод математического моделирования микроклимата зданий как объекта управления, базирующийся на экспертно-аналитической оценке среды.

3. Разработан метод построения включающей в свою структуру нечеткий регулятор и самонастраивающейся на изменяющиеся условия эксплуатации мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях, за счет использования базы экспертных даннвтх, непрерывно формируемых нечетко-логическим регулятором.

4. Разработаны метод нечеткого управления мехатронной системой и реализующий его алгоритм для экономичного поддержания комфортного микроклимата в зданиях, позволяющий непрерывно выбирать и реализовывать необходимые режимы работы исполнительных устройств, за счет использования соответствующих множеств дискретных выходных величин, непрерывно формируемых программируемым нечетким регулятором на основании лингвистических функций принадлежности.

5. Разработана математическая модель мехатронной системы управления, построенная на базе нечеткой логики, работающей с использованием экспертных данных.

6. Разработаны рекомендации по применению мехатронной системы управления микроклиматом в зданиях, обеспечивающей экономичные режимы работы ее исполнительных устройств.

7. Разработанные методы и алгоритмы мехатронной системы управления микроклиматом зданий готовы к использованию и могут быть применены при проектировании систем жизнеобеспечения «интеллектуальных зданий».

8. Разработанная мехатронная система управления микроклиматом зданий на базе методов нечеткой логики, обеспечивает гибкую самонастройку режимов нагрева, охлаждения, увлажнеция и скорости • потока вентилируемого воздуха в зависимости от реальных условий.

9. Разработанные рекомендации по созданию систем управления микроклиматом в зданиях позволяют обоснрванно, в зависимости от их конструктивных особенностей, выбирать системы и способы программной реализации предложенных методов и алгоритмов управления.

10. Разработанный программный пакет может быть использован при управлении мехатронными системами при решении задачи непрерывного и точного управления микроклиматом зданий":

11. Достижимое снижение энергопотребления при эксплуатации мехатронных систем управления микроклиматом в зданиях и сооружениях за счет внедрения предлагаемой разработки составляет 20 %.

1. Альберт Т.П, Элвин С.В., Вонг К.С. Новое определение «интеллектуального здания» для Азии., Автоматизация зданий, май 2006.

2. Жиленков Н. Умный дом перспективы развития, С. 60-63, http://www.cta.ru, №1, 2005.

3. Бегеба А.А. «Энергоэффективные здания — новый уровень удобства, безопасности и комфорт» http://conf.bstu.ru/conf/docs/0048/2148.doc, Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова, 2007.

4. Steven D. KaehlerMarion "fuzzy logic an introduction" www.seattlerobotics.org.

5. René Aaholm "Intelligent Buildings and the Systems Inside" M.Sc.thesis. Aalborg University, 2002.

6. T. Derek, J. Clements-Croome, "What do we mean by Intelligent Buildings", Automation in Construction, 6, pp.394-400,1997.

7. A.C.W.Wong, A.T.P.So "Building Automation In The 21st century"th

8. Proceeding of the 4 International Conference on advances in Power System control, Operation and management, Hong Kong, November, pp. 819-824, 1997.

9. Barry M. Flax "Intelligent Buildings", IEEE, pp. 24-27, 1991.

10. Ростислав Сергеев. CKC: от локальной сети до интеллектуального здания. Центр новейших телекоммуникационных систем WWW.CNTS-NET.RU.

11. Ю. Королев «Умный дом: приятная неизбежность» http://www.sf.perm.ru/kddophouse.html.

12. Макеев JI.H .Интеллектуальные системы для современной эксплуатации. Автоматизация зданий #1, www.bigru.org,май 2006.

13. Козленко А. «Интеллектуальные здания», телекоммуникации,телевиден ие и интернет, С.48-52, апрель, 2007.13. http://www.nsp.kg/pages/intellect-house.

14. Инженерные системы современного здания, http://www.prite.ru.

15. Роман В.В. «Экономические обоснования автоматизации зданий», Автоматизация зданий, май 2006.

16. Ярослав Е., Яковлев А. «Системы автоматизации зданий: комфорт плос экономия», С. 32-38, http://www.cta.ru, СТА 2/2007.

17. Инженерные системы современного здания, http://www.prite.ru.

18. Ю. Королев «УМНЫЙ ДОМ: приятная неизбежность» http://www.sf.perm.ru/kddophouse.html.

19. Ханс Р. Кранц «Мировой стандарт для автоматизации зданий», Автоматизация зданий , май 2006.

20. Zuo-Jun liu,Wei-Hong Qi, Zhen Jia, Peng Huang "System Integration Control of HVAC in Intelligent Building" IEEE,pp.1125-1128,2004.

21. Jan Jantzen, "Tuning Of Fuzzy PID Controllers", Technical University of Denmark, Department of Automation, Bldg 326, DK-2800 Lyngby, DENMARK.Tech. report no 98-H 871, 30 Sep 1998.

22. J. L. Castro, "Fuzzy logic controllers are universal approximators", IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., vol. 25, no. 4, pp. 629-635, Apr. 1995.

23. Bing Yu , Dolf H.C. and van Passen,"Fuzzy Neural Network for Building energy diagnosis", Eight international IBPSA conference, Eindhoven, Netherlands, pp. 314-321, 2003.

24. Arguello-Serrano, В. and Velez-Reyes, M. "Non-Linear Control of a Heating, Ventilation, and Air conditioning System with Thermal Load Estimation", IEEE, Vol. 7(1), pp. 56-63. 1999.

25. C. W. de Silva, Intelligent Control—Fuzzy Logic Applications. Boca Raton, FL: CRC Press, 1995, pp. 43-102.

26. Ueli Rutishauser, Josef Joller and Rodney Douglas "Control and Learning of Ambience by an Intelligent Building", IEEE, PP.121-132, 2005.

27. Zuo-Jun liu,Wei-Hong Qi, Zhen Jia, Peng Huang "System Integration Control of HVAC in Intelligent Building" IEEE, pp. 1125-1128, 2004.

28. Jantzen Jan "Design Of Fuzzy Controllers", Technical University of Denmark: Department, of Automation, technical report no 98-E-864, pp.27,1998.

29. Wolfgang Kastner, Georg Neugschwandtner, Stefan Soucek and H.Michael Newman, "Communication Systems for Building Automation and Control", IEEE, Vol. 93, № 6, pp.1178-1203, JUNE 2005.

30. Как работает система «Интеллектуальное здание», www.armo-group. ru.intibuild.html.

31. Виктор Г., «Климат-контроль в «умном» доме», 18 сентябрь 7/2008, www.autobuilding.ru.

32. Riza С. Berkan, Sheldon L. Trubatch "Fuzzy Systems Design Principles: Building Fuzzy If-Then Rule Bases" Wiley-IEEE Press,1997.

33. John I. Levenhagen, Donald H. Spethmann "HVAC controls and Systems", McGraw-Hill, Inc. 1993.

34. Marion R.Finly, Ancilla karakura,Raphael Nbogni "Survey of Intelligent Building" Concepts, IEEE, pp. 18-22, 1991.

35. E. Г. Малявина. "Теплопотери здания Справочное пособие", Москва, 2007.

36. Robert McDowall. "Fundamentals of HVAC Systems", ButterworthHeinemann, First edition 2006.

37. John I. Levenhagen, and Donald H. Spethmann, "HVAC Controls and Systems" McGraw-Hill, Inc. 1993.

38. James Vernon, Fuzzy Logic Systems, (Control Systems Principles), PDF accessed online November 28, 2006, http://www.control-systems-principles.co.uk.

39. A.Lopez, L.Sanches, F.H.Hangars, V.Callaghan "An evolutionary algorithm for the Off-Line Data Driven Generation of Fuzzy Controllers for Intelligent Buildings", IEEE, pp. 42-47, 2004.

40. Arguello-Serrano, B. and Velez-Reyes, M., "Non-Linear Control of a Heating, Ventilation, and Air conditioning System with Thermal Load Estimation", IEEE, Vol. 7(1), pp. 56-63, 1999.

41. Samuel C. Sugarman, "HVAC Fundamentals" THE FAIRMONT PRESS, INC. ISBN: 0-88173-489-6 (print) — 0-88173-490-X (electronic), 2005.

42. Robert McDowall "Fundamentals of HVAC Systems", American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers Inc, Inc. and Elsevier Inc Published by Elsevier ISBN-13: 978-0-12-372497-7, 2006.

43. Moriaka Azegami and Hideak Fujiyoshi, "A Systematic Approach to Intelligent Building Design",pp.46-48,IEEE,1993.

44. Singh G et al. " Adaptive Control of Multivariable Thermal Processes in HVAC Systems", Energy Conservation and Management, Vol. 41, pp. 1671-1685,2000.

45. Nabil Nassif Stanislaw Kajl, Robert Sabourin, "Optimization of HVAC Control System Strategy Using Two-Objective Genetic Algorithm" Vol. 11, № 3, HVAC&R RESEARCH JULY, 2005.

46. Angelov P.P, Buswell R.A., Hanby V.I. and Wright J.A. "A methodology for Modeling HVAC Components using Evolving Fuzzy rules"pp.247-252, IEEE, 2000.

47. Arguello-Serrano, B. and Velez-Reyes, M., "Non-Linear Control of a Heating, Ventilation, and Air conditionings System with Thermal Load Estimation",IEEE, Vol. 7(1),pp. 56-63.1999.

48. Jili Zhang, Yongpan Chen "Advance of Systematic Design Methods on Fuzzy Control" Control Systems for Energy Efficiency and Comfort, Vol. V-2-5, 2006.

49. Kuntze H.B. and Bernard Th. "A new Fuzzy Supervisory Control Concept for the Demand-responsive Optimization of HVAC Control Systems" pp. 4258-4263, IEEE, 1998.

50. M. Ning M., Zaheeruddin and Z. Chen "Fuzzy-Set Based HVAC System Uncertainty Analysis", pp. 229-234, IEEE, 2006.

51. S. N. Sivanandam, S. Sumathi and S. N. Deepa "Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB" Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007.

52. J. Harris" Fuzzy Logic Applications in Engineering Science", Springer, 2006.

53. William Siler and James J. Buckley "FUZZY EXPERT SYSTEMS AND FUZZY REASONING" , JOHN WILEY & SONS, INC.2005.

54. Ahmad M. Ibrahim "Fuzzy Logic for Embedded Systems applications", Elsevier Science, 2004.

55. Kevin M. Passino and Stephen Yurkovich "Fuzzy Control", Addison Wesley Longman, Inc. 1998.

56. Timothy J. Ross "Fuzzy Logic with Engineering Applications", John Wiley & Sons, Ltd. Second Edition, 2004.

57. Amit Konar. "Artificial intelligence and soft computing: behavioral and cognitive modeling of the human brain" , CRC Press LLC, 2000.

58. Guanrong Chen, Trung Tat Pham. "Introduction to fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy control systems" , CRC Press LLC, 2001

59. James J. Buckley "Simulating Fuzzy Systems", Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2005.

60. Fuzzy Logic Toolbox for Use with MATLAB® User's Guide Version 2, www.mathworks.com. 2002.

61. Tobi Toshikazu and Hanafiisa Toshiharu "A practical application of fuzzy control for air-conditioning system", International journal of approximate reasoning;5:331-348,1991.

62. Jota F.G., Dexter A.L. "Self-tuning control of a chilled water cooling coil: simulation and experiment assessment",Proceeding of second International

63. Conference on System simulation in Building, Liege, Belgium, pp. 577-599, 1986.

64. Hung S. and R.M. Nelson "A PID Low Combining Fuzzy Controller for HVAC Application", ASHRAE Transaction.pp.768-774, 1991.

65. Hung S. and R.M. Nelson" Rule Development and adjustment Strategies of a Fuzzy Logic Controller for an HVAC system: part one- Analysis", ASHRAE Transaction, pp. 841-850, 1994.

66. Hung S. and R.M. Nelson" Rule Development and adjustment Strategies of a Fuzzy Logic Controller for an HVAC system: part two- Experiment", ASHRAE Transaction, pp. 851-856, 1994.

67. A.I Dounis, D.E Manolakis "Design of a fuzzy system for living space thermal-comfort regulation" Applied Energy 69, pp. 119-144, 2001.

68. A.I Dounis, MJ.Santamouris, C.C Lefas, D.E Manolakis "Thermal-comfort degradation by a visual comfort fuzzy-reasoning machine under natural ventilation" Applied Energy , 48, pp.115-130, 1994.

69. A.I Dounis, MJ.Santamouris, C.C Lefas "Building visual comfort with fuzzy reasoning" Energy convers.Mgmt Vol. 34, № 1, pp. 17-28, 1993.

70. A.I Dounis, M.J.santamouris, C.C Lefas, A.Argiriou "Design of a fuzzy set environment comfort system", Energy and Buildings, 22 , pp. 81-87, 1995.

71. G.S.Virk, A.B.gazali and D.Azzi "Fuzzy Logic Control of Building Management Systems", UKACC International Conference on CONTROL'96, 2-5 September 1996, Conference Publication No.427©IEE 1996 pp. 580-585.

72. Masanori Aima, Elmer H. Hara and Jack D. Katzberg "A fuzzy Logic and Rough Sets Controller for HVAC System", IEEE, pp.133-138, 1995.

73. Robert N. Lea, Edgar dohmann, wayne Prebilsky and yashvant Jani "An HVAC Fuzzy Logic control system and performance Results", IEEE, pp.2175-2180, 1996.

74. Maher Hamdi and Gerard Lachiver, "A fuzzy Control System Based on the Human Sensation of Thermal Comfort", IEEE, pp.487-492, 1998.

75. Piao Ying-Guo, Zhang Hua-Guang and Zeungnam" A Simple Fuzzy Adaptive Control Method and Application /m HVAC"pp.528-532, IEEE, 1998.

76. H.B. Kuntze and Th. Bernard "A New Fuzzy-based supervisory control concept for the demand-responsive Optimization of HVAC Control system", IEEE, pp.4258-4263, 1998.

77. R.S. Gates, K.Chao, N. Sigrimis "Fuzzy Control Simulation of plant and animal Environments" ASAE Annual International Meeting, Toronto, Canada, Paper No.993136, pp. 1-24, 1999.

78. K.Chao,R.S. Gates, N. Sigrimis "fuzzy Logic controller design For Stage heating and ventilating System", ASAE, pp. 1885-1894, 2000.

79. R.S. Gates, K.Chao, N. Sigrimis "Identifying design parameters for fuzzy control of staged ventilation control system", Computer and electronics in Agricultural, pp. 61-74, 2001 .

80. P.P.Angelov, R.A.Buswell, V.I.Hanby and J.A.Wright "A Methodology for Modeling HVAC Components using Evolving Fuzzy rules", IEEE, pp.247252, 2000.

81. Adolfo Bauchspiess, Alexander S. Souza, Antonio A.C. Leite, Leandro M.A.Ramos, Enio S. Pereira, Ronaldo J. Santos "Fuzzy thermal control with remote access for building automation", University of Brasilia, ENE, pp. 1-6, 2002.

82. Abdolreza Rahmati, Farzan Rashidi and Mehran Rashidi" A Hybrid Fuzzy Logic and PID Controller for Control of Nonlinear HVAC Systems"2249-2254, IEEE, 2003

83. AB. Shepherd and WJ. Batty "Fuzzy control strategies to provide cost and energyefficien high quality indoor environments in buildings with high occupant densities" Building Serv. Eng. Res. Technol. 24, 1, pp. 35-45, 2003.

84. Zuo-Jun Liu Wei-Hong Qi Zhen Jia Peng Huang, "System integration control of HVAC in intelligent building" IEEE, pp. 1125-1128,vol.2, 2004.

85. Ljiljana Marjanovic, mahroo Eftekhari, "Design and simulation of a fuzzy controller for natural ventilated building" Building Serv. Eng. Res. Technol. 25,1, pp. 33-53,2004.

86. D.kolokotsa, K, Niachou, V. Geros, k.Kalaitzakis "Implementation of an integrated indoor environment and energy management system", Energy and building,37, pp. 93-99, 2005.

87. M. Mongkolwongrojn, V. Sarawit "Implementation of Fuzzy Logic Control for Air Conditioning System", KINTEX,Gyeonggi-Do, Korea,ICCAS,2005.

88. Chi-Min Chu, tai-lang Jong and Yue-Wei Huang, " A Direct Load control of Air-Conditioning Load with thermal Comfort Control", Energy Conversion & Management 46, pp. 1579-1593, 2005.

89. Jiangjiang Wang, Dawei An and Chengzhi Lou "Application of Fuzzy-PID Controller in Heating Ventilating and Air-Conditioning System",pp.2217-2222, IEEE-2006.

90. Jia Lei Lv Hongli, Wenjian Cai" Model Predictive Control Based on Fuzzy Linearization Technique For HVAC Systems Temperature Control" IEEE, pp. 2215-2219,2006.

91. Md. Shabiul Islam, Md. Shakowat Zaman Sarker, Kazi Ashique Ahmed Rafi and Masuri Othman "Development of a Fuzzy Logic Controller Algorithm for Air-conditioning System" IEEE, pp.830-834, 2006.

92. M. Ning, M. Zaheeruddin, Z. Chen "Fuzzy-Set Based HVAC System Uncertainty Analysis", IEEE, PP. 229-234, 2006.r).

93. Jinming yang "Management and control for optimal performance of the heating substation presented" Building commissioning for Energy Efficiency and Comfort, ICEBO, Shenzhen, China, Vol.VI-7-5, pp. 17-21, 2006.

94. Tian Bai, Jianli Zhang, Ning Ning, kai Tong, Yifeng Wu, Honglin Wang "Fuzzy Regulation Strategies in The Air Volume Air Conditioning System" ICEBO, Shenzhen, China, Control Systems for Energy Efficiency and Comfort,Vol.V-1-2, pp.43-47, 2006.

95. Ismail Saritas, Nazmi Etik, Novruz Allahverdi, and Ibrahim Unal Sert" Fuzzy Expert Syatem Design For Operating Room Air condition Control Syatems" International Conference on Computer Systems and Technologies — CompSysTech, pp. IIIA1-1-IIIA1-8, 2007

96. Seem J.E. "A new pattern recognition adaptive controller with applications HVAC systems", Automatica, Vol. 34(8), pp. 969-982, 1998.

97. Sing G. etal, "Adaptive control of multivariable thermal processes in HVAC systems", Energy Conservation and management, Vol.41, pp. 1671-1685, 2000.

98. Wang S.W. and Jin x.Q. " Model-based optimal control of VAV air-conditioning system using genetic algorithm", Building and Environment, Vol. 35, pp.471-487, 2000.

99. ASHRAE Handbook CD, Fundamentals, SI Edition, 1997.

100. Nathan Mendes, Gustavo H.C. Oliveira and Humberto X. de Arajo, "Building Thermal performance Analysis by Using MATLAB/Simulink", Building Simulation, pp.473-480, 2001.

101. Mendes N, Oliveira G H C, Araûjo H X and Coelho L S, "A MATLAB-Based Simulation Tool For Building Thermal Performance Analysis", Building Simulation, pp. 855-862, 2003.

102. Peter Riederer, "Thermal Room Modeling Adaptive to The test of HVAC Control Systems", NSMP, Paris, France, 2002.

103. P. Riederer, "MATLAB/Simulink For building and HVAC Simulation-State of The Art", Ninth International IBPSA Conference Montréal, Canada, August, pp. 15-18, 2005.

104. EMRE KAYMAZ, "Identification and Fuzzy Logic Control of Nonlinear Dynamical Systems", Ph.D. Dissertation, Texas Tech University, 1995.

105. R.Tugrul Ogulata and S.Noyan Ogulata, "Heat analysis of Building For Thermal Comfort Conditions", pp.637-640, Elsevier Science Ltd, 2000.

106. I.Skrjanc, B.Zupancic, B.Furlan, A.Krainer, ' "Theoretical and experimental FUZZY modeling of building thermal dynamic response", Building and Environment, pp. 1023-1038, 2001. •<

107. Hudson G. and Underwood C.P., "A Simple Building Modeling Procedure for MATLAB/Simulink", Proceeding of the 6th international Conference on Building performance Simulation. Kyto-Japan, pp.777-783, 1999.

108. M.Kummert, P.Andre and J.Nicolas, "Optimised thermal zone controller for integration within a Building Energy Management System", Foundation Universitaire Luxembourgeoise.

109. Sven Peets, Tonis Peets and Eugen Kokin, "Môdelling of thermal processes in apartment houses", Proc. Estonian Acad. Sci. Eng., 12, pp. 59-71, 2006.

110. A.W.M.(Jos) Van Chijndel, "Solving Building Physics problems based on PDEs With FEMLAB", Building Physics 6th Nordic Symposium, 2002.

111. A.Rabl, "Parameter Estimation in Buildings: Methods for Dynamic Analysis of Measured Energy Use", ASME Journal of Solar Energy Engineering, Vol. 110, pp. 52-66, February 1988.

112. R. С. Sonderegger, "Dynamic Models of House Heating Based on Equivalent Thermal Parameters", Ph.D. Dissertation, Princeton University, 1977.

113. L. K. Norford, A. Rabl, R. H. Socolow, "Measurement of Performance of Solar Heated Office Buildings", Princeton University Center for Energy and Environmental Studies Report PUICEES159. January 1984.

114. N. W.Wilson, B. S. Wagner and W. G. Colbourne, "Equivalent Thermal Parameters for an Occupied Gas-Heated House", ASHRAE Trans., Vol. 91, Part 2, pp.1875-1885, 1985.

115. С.Гриняев. «Нечеткая логика в системах управления». Журнал «Компьютер», http://www.computerra.ru/, Издательский дом «КОМПЬЮТЕРА» 2002.

116. Т.Тэрано, К. АСАИ, М. СУГЭНО «Прикладные нечеткие системы», ББК 32.973,П75, УДК 681.3, Москва, Мир, 1993.

117. Пяров Т.Р. «Нечеткая логика в системах управления», Московская государственная Академия приборостроения и информатики, Москва, 2002.

118. Г.В.Нимича, В.А.Михайлова, А.С.Гордиенко, Е.С.Бондаря, «Автоматизация систем вентиляции и кондиционирования воздуха», ББК 38.762, Н58, УДК 697.95-52,серия № 1480, 2003.

119. Peter Bauer, Stephan Nouak and Roman Winkler , «Введение в нечеткую логику и системы нечеткого управления». Перевод с английского С. В. Кряжевских, 1997,http://www.flll.uni-linz.ac.at/steve/my .html.

120. В.Я.Пивкин, Е.П.Бакулин, Д.И.Кореньков. «Нечеткие множества в системах управления», В рукописном виде пособие было основой курса лекций, читавшегося на кафедре «Автоматизации физико-технических исследований» физического факультета НГУ, 1995.

121. Бекузаров И., Дедегкаев А.Г., «Нечетко-логические модели и алгоритмы», Северо-Кавказский государственный технологический универси-тет, 2001.

122. J.-S. Roger Jang and Ned Gulley, "Fuzzy Logic Toolbox User's Guide", by The MathWorks, Inc., 1997.

123. Fuzzy Logic Toolbox User's Guide, The MathWorks, Inc, 2006.

124. Using Simulink, The MathWorks, Inc, 2007.

125. James Vernon, "Fuzzy Logic System"; http://www.control-systems-principles.co.uk/.

126. Дьяконов В.П., «Matlab 6/5 SP 1/7/7 SP1/7 SP2+ Simulink 5/6. Инструменты искусвенного интеллекта и биоинформатики», М., 2006.

127. Hossein Mirinejad, Seyed Hossein Sadati, Maryam Ghasemian and Hamid Torab, "Control Techniques in Heating, Ventilating and Air Conditioning (HVAC) Systems", Journal of Computer Science 4 (9): 777-783, 2008.

128. Arguello-Serrano В. and M. Velez-Reyes, "Design of a nonlinear HVAC control system with thermal load estimation". Proceeding of the IEEE Conference on Control Applications, Sept. 28-29, IEEE Computer Society, Washington DC., USA., pp: 33-39. 1995.

129. Wang S.W. and Jin X.Q., "Model-base Optimal Control of VAV Air conditioning System Using Genetic Algorithm", Building and Environment,Vol. 35, pp. 471-487.

130. Jota, F.G. and Dexter, A.L. "Self-tuning Control of an air-handling Plant". Proceeding of International Conference on Control, pp41-46.IEEE, 1993.

131. Arguello-Serrano В. and M. Velez-Reyes. "Nonlinear control of a heating, ventilating and air conditioning system with thermal load estimation". IEEE Trans. Control Syst. Technol., 7: pp.56-63. 1999.

132. Hossein Mirinejad, Seyed Hossein Sadati, Maryam Ghasemian and Hamid Torab, "Control Techniques in Heating, Ventilating and Air Conditioning (HVAC) Systems", Journal of Computer Science 4 (9): 777-783, 2008.

133. И.Э.Батыршин. «Основные операции нечеткой логики и их обобщения», Казанский государственный технологический Университет, ББК 22.12 , УДК 510, Б28, Казань, 2001.

134. Tse wai Leung, "Development of Intelligent Air-Conditioning Control Algorithms and Models", Ph.D. Dissertation, City University of Hong Kong, 2000.

135. И.З.Батыршин. «Основные операции нечеткой логики и их обобщения», Казанский государственный технологический университет, ББК 22.12, УДК 510, Б28, Казань, 2001.

136. Али Иссам. «Моделирование тепловых режимов эксплуатации зданий с использованием систем MATLAB/ Simulink». Известия вузов. СевероКавказский регион. Технические науки. № 1. С. 95-99, 2009.

137. Налимов В.В. Голикова Т.И. «Логические основания планирования эксперимента» М., Металлургия, 1981.

138. Хике У. «Основные принципы планирования эксперимента», М., 1967.

139. Бродский В.З. «Введение в факторное планирование эксперимента». М., 1976.

140. Митропольский А.К. «Техника статистических вычислений», М., 1961.