Многоуровневая автоматизированная система управления микроклиматом на основе нечеткой логики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Бобриков Дмитрий Александрович

• Бобриков Дмитрий Александрович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Бобриков Дмитрий Александрович

Введение

Глава 1. Построение многоуровневой системы управления для повышения энергоэффективности объекта

1.1 Развитие энергетического менеджмента

1.2 Информационные системы управления зданием

1.3 Классификация многоуровневых информационных автоматизированных систем управления

1.4 Характеристики потоков данных

1.5 Выводы к главе

Глава 2. Разработка метода построения математической модели каждого помещения как объекта, входящего в состав здания

2.1 Особенности объекта управления и нахождение общих тепловых теплопотерь здания согласно строительным нормам и правилам

2.2 Алгоритмизация процесса вычисления взаимного влияния на помещение климатических условий соседних помещений

2.3 Применение симплекс-метода в качестве инструмента поиска оптимального графика отопления помещений с учетом взаимного влияния

2.4 Выводы к главе

Глава 3. Система интеллектуального управления микроклиматом в помещениях

3.1 Автоматическое регулирование на основе нечеткой логики

3.2 Определение оптимальных климатических условий

3.3 Задача фаззификации параметров, определяющих управление технологическим процессом

3.3.1 Фаззификация пропорциональной и дифференцирующей

составляющих внутренней температуры воздуха

3.3.2 Фаззификация пропорциональной и дифференцирующей

составляющих внутренней влажности воздуха

3.3.3 Фаззификация внешней температуры воздуха

3.3.4 Фаззификация внешней влажности воздуха

3.3.5 Фаззификация интенсивности (скорости) ветра

3.4 Задача фаззификации управляющих воздействий на технологический процесс

3.5 Алгоритм системы управления на базе нечеткой логики и данные термов

3.6 Нечеткий вывод и дефаззификация

3.7 Моделирование системы управления, построенной на базе контроллера

3.7.1 Построение функций принадлежности входных и выходных

параметров

3.7.2. Разработка базы правил нечеткого вывода

3.7.3 Построение системы в пакете Simulink

3.8 Выводы к главе

Глава 4. Реализация системы интеллектуального управления микроклиматом в помещениях

4.1 Рекомендации к изменениям в структуре блока нечеткой логики

4.2 Способы применения предлагаемых решений

4.2.1 Применение системы на стадии планирования объекта и ввода в эксплуатацию

4.2.2 Применение системы для снижения энергопотребления действующего объекта

4.3 Выводы к главе

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Введение

Актуальность работы. В настоящее время системы автоматизированного управления являются основным механизмом, используемым для контроля технологических процессов в различных сферах человеческой деятельности. Применение данных систем при управлении микроклиматом приводит к снижению потребляемых энергетических ресурсов, необходимых для поддержания заданных параметров, среди которых можно выделить температуру и относительную влажность воздуха, а также концентрацию углекислого газа.

Управление каждым отдельным параметром микроклимата не всегда благоприятно сказывается на эффективности работы системы, что обусловлено как ограничениями, накладываемыми на элементы системы управления, так и спецификой функционирования самого объекта регулирования. Поэтому данную задачу необходимо решать с использованием достижений в сферах интеллектуального управления. Данной тематике посвящен ряд работ: С. М. Кулакова, С. И. Савосина, В. М. Макарова, В. И. Васильева, J. Utracki, A.-M. Amjad, P. Borkowski и других [1-19].

В условиях информационной неопределенности, характеризующейся отсутствием достоверной и полной информации о параметрах и стадиях протекания процесса, ситуационное управление позволяет создавать эффективные информационные системы, которые учитывают опыт как технологов, так и накопленные в процессе функционирования данные [20-39]. Поэтому в диссертационной работе решена задача создания и интеграции построенных на основе аппарата нечеткой логики автоматизированных систем по управлению климатическими параметрами. В качестве объекта исследования выбраны помещения различного назначения, для которых при разработке системы необходимо предусматривать взаимное влияние поддерживаемых параметров

микроклимата, а также рекомендации технологов в случае рассмотрения процесса производства или хранения продукции.

Нечеткие системы управления микроклиматом относятся к классу интеллектуальных систем, способных к адаптации к постоянно изменяющимся процессам. Однако известные примеры использования принципов нечеткого управления климатическими параметрами единичны и рассматривают объект в качестве изолированной системы, т. е. не учитывают воздействие внешних климатических параметров (В. Jinsung, D. Kolokotsa, N. Ма^ю, L.A. Zadeh, М. С. Пешко, М. Н. Анохин, Аль Джубури Иссам Мохамед Али) [24, 40-51].

Построение систем на базе нечеткой логики для управления микроклиматом с учетом внешнего воздействия затрудняется в связи с отсутствием методов и алгоритмов реализации систем подобного типа, что определяет ориентированность работы на разработку и создание способов и подходов к описанию и определению функций принадлежности рассматриваемых параметров микроклимата и создания базы правил для нечеткого регулятора. Также при создании систем особое внимание уделялось разработке алгоритмов работы контроллера и выделению термов, т.е. представлению диапазона абсолютных значений параметров в виде нечетких выражений, для более эффективного управления.

Таким образом, проведение исследований для определения возможностей построения нечетких систем управления микроклиматом для обозначенного выше класса объектов является актуальным.

Цель диссертационной работы: создание многоуровневых автоматизированных систем управления микроклиматом на основе нечеткой логики для регулирования заданных параметров в жилых и производственных помещениях

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

• Провести анализ критериев энергоэффективности создания определенного микроклимата в помещениях с заданными характеристиками и исследовать структурные особенности многоуровневых систем управления микроклиматом и потоков данных в них.

• Разработать математическую модель жилого или производственного помещения и динамики протекающих в нём процессов по изменению контролируемых параметров микроклимата.

• Разработать методику определения взаимного влияния смежных климатических зон.

• Разработать многоуровневую систему управления параметрами микроклимата на базе нечеткой логики.

• Провести моделирование помещений с учетом возможного диапазона изменения входных данных и сформулировать рекомендации к применению разработанных методов.

• Разработать базу правил для реализации системы управления на основе нечеткой логики объектов различного назначения и оценить результаты опытно-промышленной эксплуатации.

Методы исследования

В работе использованы: методы математического и системного анализа, теории автоматического управления; численные методы решения систем нелинейных уравнений; методы поиска оптимального решения; методы построения математической модели на базе нечеткой логики; пакет прикладных

программ МайаЬ; система визуального моделирования Simulink. При реализации задачи использовались современные компьютерные технологии, средства разработки и отладки ПО.

Научная новизна диссертации состоит в создании, проведении и реализации научно-обоснованных разработок:

• Разработана методика определения взаимного влияния смежных климатических зон с учетом теплоизоляционных свойств строительных конструкций при расчете затрат энергии, требуемой для поддержания заданных параметров микроклимата, позволяющая снизить потребление энергии до 50% в зависимости от рассматриваемого периода, климатической зоны и типа объекта.

• Предложена оригинальная математическая модель системы автоматического управления микроклиматом, определяющая эффективность подходов для обеспечения требуемых параметров заданного микроклимата при наличии непостоянных внешних возмущений.

• Разработана структура системы управления на базе нечеткой логики с определением термов входных и выходных параметров, их функций принадлежности и операций нечеткого вывода.

• Сформирована полная база правил нечеткой логики, учитывающая все входные и выходные термы, позволяющая добиться адаптивности системы управления микроклиматом с учетом нелинейно изменяющихся факторов протекающих процессов.

• Разработана методика моделирования системы управления микроклиматом, позволяющая оценивать точностные и временные

характеристики микроклимата помещения с применением контроллера на базе нечеткой логики.

Практическая значимость работы заключается в следующих результатах:

• Разработан алгоритм вычисления взаимного влияния смежных помещений и наружных климатических зон на климатические условия помещения с учетом теплоизоляционных свойств строительных конструкций.

• Разработаны рекомендации по выбору термов лингвистических переменных и функций принадлежности для описания параметров микроклимата и протекающих на объекте процессов в терминах нечеткой логики.

• Разработана информационная система управления параметрами микроклимата объекта в условиях информационной неопределенности с применением аппарата нечеткой логики, в результате использования которой, в зависимости от типа объекта и энергоносителя, достигается снижение затрат на поддержание требуемых параметров от 5 до 50% в год.

• Разработано техническое решение для микроконтроллера PIC18F44K20 в рамках построения многоуровневой системы управления объектом как жилого, так и производственного назначения, для которого было разработано специализированное ПО и получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017613050 «Программа управления микроклиматическими параметрами помещения».

Достоверность полученных результатов подтверждается данными проведения имитационного моделирования различными математическими аппаратами, а также экспериментальными исследованиями и успешными применениями разработанных средств повышения энергоэффективности поддержания заданных климатических параметров на объектах различного назначения. На разработанное программное обеспечение, реализующее предложенные решения получено свидетельство о государственной регистрации.

Личный вклад автора

Основные результаты диссертации, представленные в работе, получены автором лично, либо в соавторстве при его непосредственном участии. Во всех совместных работах автор участвовал в постановке задач, разработке методик исследования, проведения экспериментов, анализе результатов, написании статей, а также представлял результаты исследований на научно-технических конференциях.

Внедрение результатов

Разработанные модели и методы внедрены в производственный процесс сельскохозяйственного предприятия ООО «Валмикс» (Акт внедрения прилагается).

Разработанные модели и методы внедрены в проектную и конструкторскую документацию ООО проектная фирма «Инженерные системы городов» (Акт внедрения прилагается).

Отдельные результаты диссертационной работы используются в учебный процесс МИЭТ в рамках дисциплины «Управление информационными ресурсами» (Акт прилагается).

Основные положения и результаты, выносимые на защиту

1. Результат определения взаимного влияния смежных климатических зон позволил построить структуру многосвязной системы автоматического регулирования микроклимата, а также разработать модель, обеспечивающую оптимизацию потребления энергии путем составления графика управления исполнительными устройствами с учетом временных тарифов.

2. Математическая модель системы на базе нечеткой логики, позволяющая за счет способности максимального учета взаимного влияния различных параметров друг на друга, а также адаптивности к изменяющимся условиям, оперативно учитывать нелинейности протекания процессов изменения микроклимата.

3. Правила построения лингвистических переменных и термов для каждого из учитываемых параметров, а также обоснована связь между ними и их физическими значениями.

4. Многоуровневая система управления жилым и производственным помещением с использованием контроллера с разработанным специализированным ПО, реализующим принципы управления на базе нечеткой логики и моделей оценки точностных и временных характеристик микроклимата.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Многоуровневая автоматизированная система управления микроклиматом на основе нечеткой логики»

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

• Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем, I международная научно-практическая конференция (Москва 2014 г.)

• Трансформация экономических теорий и процессов в эпоху глобализации, XXI научно-практическая конференция, (Санкт-Петербург 2014 г.)

• Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем, II международная научно-практическая конференция (Москва 2015г.)

• Конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники, 2016 ElConRus (Санкт-Петербург 2016 г.)

• Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем, III международная научно-практическая конференция (Москва 2016 г.)

• Конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники, 2017 ElConRus (Москва 2017 г.)

Публикации по работе.

По теме диссертационной работы опубликовано 16 работ, из них 15 статей, из которых 3 опубликованы в рецензируемых журналах Scopus и 3 работы в журналах, входящих в список, утвержденный ВАК, а также получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017613050 «Программа управления микроклиматическими параметрами помещения.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 123 наименований, 2 приложений и 2 актов внедрения результатов диссертационной работы. Работа содержит 154 страницы основного текста, 56 рисунков и 31 таблиц.

Глава 1. Построение многоуровневой системы управления для повышения

энергоэффективности объекта 1.1 Развитие энергетического менеджмента

В настоящее время все больше внимания уделяется рациональному использованию энергоресурсов, обусловленному ограниченностью ископаемых энергоносителей. Так в большинстве развитых стран уже давно широко используется политика энергоэффективности. Так для экономики Российской Федерации поставлены цели снижения к 2020 году энергоемкости валового внутреннего продукта не менее чем на 40 процентов по сравнению с 2007 годом (указ Президента Российской Федерации от 4 июня 2008 г. №889 «О некоторых мерах по повышению энергетической и экологической эффективности российской экономики» )[52].

В 2012 году 26 октября в соответствии с приказом федерального агентства по техническому регулированию и метрологии был утвержден и введен в действие ГОСТ Р ИСО 500001-2012, подготовленный ОАО "Всероссийским научно-исследовательским институтом сертификации"[53]. Данный стандарт идентичен международному стандарту ISO 50001:2011 [54]. Основополагающим эффектом от полного или частичного внедрения данного стандарта является сокращение затрат за счет более рационального энергопотребления.

По своей структуре данный стандарт схож с европейским стандартом EN 16001:2009. Однако он содержит дополнительные аспекты, среди которых можно выделить необходимость определения энергетических параметров предприятия и разработку процедур по оптимизации энергозатрат для поддержания работы существующего или планируемого к покупке оборудования (Рисунок 1.1.1).

Рисунок 1.2.1 - Формирование стандарта ISO 50001 Так как при разработке данного стандарта за основу была взята методология Plan-Do-Check-Act. Можно выделить один из основных этапов, посвященный энергетическому планированию.

Данный этап в свою очередь можно разбить стадии:

• Энергетический аудит

• Выявление энергетических базисов

• Разработка показателей энергоэффективности

• Разработка плана мероприятий по внедрению стандарта Результатами проведенного энергоаудита здания являются:

• Выявленные потребители электроэнергии с выделенными среди них основными потребителями

• Выявленные пути развития для повышения энергоэффективности функционирования

Уделяют особое внимание задачам анализа потребления электроэнергии в предыдущие периоды и сравнение с аналогичными периодами текущего периода возможностью планирования/прогнозирования будущих затрат [55].

Во время разработки энергетических базисов следует уделять внимание тому, какие параметры у основных потребителей электроэнергии. Типовыми базисами для систем поддержания теплового режима можно назвать:

• Периоды отопления

• Градусо-сутки периода

Далее разрабатываются показатели энергоэффективности. Как и любые показатели, они могут быть количественными (чаще встречаются) или качественными (довольно редко встречаются) и должны быть измеряемы в любой момент времени. В качестве примера, таким показателем может являться количество потребляемой энергии измеряемой в ваттах [56].

Примером успешного использования политики энергетического менеджмента может служить внедрение компанией ООО "Обис Энергомонтаж" автоматизированной системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) котельной [57].

Результатами внедрения, которой послужили:

• минимизация потребления энергоресурсов;

• централизованный учет потребления энергоресурсов - газа, тепла, воды, электроэнергии;

• снижение эксплуатационных расходов;

• увеличение срока службы оборудования вследствие оптимизации режимов его работы;

• увеличение срока службы оборудования вследствие обеспечения его равномерной наработки;

• обеспечение автоматизированного эффективного управления технологическими процессами в нормальных, переходных и пред-аварийных режимах работы;

• удаленная диагностика состояния оборудования;

Любому объекту, будь то крупное предприятие или частный дом, рано или поздно потребуется задуматься об энергоэффективности. На сегодняшний день именно использование информационной системы управления объектом способно в полной мере достигнуть данной цели.

1.2 Информационные системы управления зданием

В настоящее время, здания, оснащенные автономными системами управления называются интеллектуальными. Эти системы могут включать в себя следующие компоненты: управление энергоснабжением, управление внутренним климатом (кондиционирование воздуха, поддержание температуры), управление освещением, система видеонаблюдения, контроль доступа и безопасности и т.д. [18, 58].

Уровень интеллекта здания может быть различным, он, как правило, зависит от структуры здания, разработанной системы, а также от планов и потребностей инвестора данного здания. Небольшие здания (например, места проживания), как правило, имеют один интегральный контур с программируемым логическим контроллером (PLC) для работы с однофункциональными системами, такими как кондиционирование, центральное отопление, расход горячей воды, освещение и т.д. [59]. Такие централизованные системы могут управлять рольставнями окна, кондиционерами, откатными воротами для гаража или процессом ирригации, что, несомненно обеспечит комфорт пользователя и повысит эффективность использования энергии [7, 60, 61].

Гибридные системы, оснащенные солнечными батареями и системами отопления солнцем можно отнести к простым решениям по экономии электроэнергии. Однако, на самом деле, в любом здании намного больше параметров, которыми можно управлять и которые следует учитывать при проектировании, и, что, несомненно, скажется на уровне энергопотребления во время эксплуатации. При формировании интеллектуальной системы в здании происходит объединение друг с другом ранее децентрализованных однофункциональных подсистем с целью повышения эффективности управления каждым рассматриваемым параметром или состоянием в зависимости от комбинации одного или нескольких условий [62].

Общая концепция состоит в том, что каждое отдельное помещение контролируется сенсорами и их текущие параметры поддерживаются с помощью :

• автоматического управления - управление микроклиматом при помощи изменения температуры и интенсивности потоков воздуха;

• управления по расписанию - приведение параметров микроклимата к комфортным в соответствии с заранее подготовленным расписанием;

• ручного управления - управление на основе опыта технологов или операторов в зависимости от состояния процесса.

Это означает, что система будет управляться с одного центрального блока, как, например, разнообразные системы типа ОВКВ (отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха) [9], хотя это может быть причиной уязвимости в случае неисправностей в центральном блоке центрального управления. Для решения таких проблем предлагается использовать системы распределенного управления[63].

В подавляющем большинстве случаев системы управления энергозатратами здания могут, за счет увеличения эффективности использования энергии, сокращать энергопотери здания вплоть до 60%[49, 64]. Данный параметр может

быть увеличен только за счет применения новых технологий как на этапе строительства (применение новых материалов, препятствующих пропусканию тепловой энергии во внешнюю климатическую зону), так и в процессе эксплуатации (применение возобновляемых источников энергии, как, например, установка на фасаде или крыше здания фотоэлектрических/солнечных панелей, ветровых генераторов и т.д.). Несмотря на то, что данные решения не уменьшают потребляемую энергию, а лишь предоставляют лишь её дополнительный источник, они все же снижают нагрузку на электрическую сеть, что в свою очередь, приводит к снижению затрат на функционирование объекта [19].

Развивающиеся подходы для управления объектом, использующие законы нечеткой логики с применением алгоритмов самообучения, позволяют осуществлять эффективное управление в условиях постоянно изменяющихся внешних условий, изменять расписание управления, или осуществлять ручное управление на основании показаний датчиков внешнего контура или с учетом данных, полученных из внешних источников, как, например систем прогнозирования метеорологического состояния.

Самодостаточность контуров управления является одним из ключевых факторов предотвращения сбоев и обеспечения надежности системы в целом. В случае выхода из строя центрального блока управления возможность автоматического управления и/или управления по расписанию может оказаться недоступной, но система можете продолжить функционировать автономно, в случае заранее запрограммированных блоков расширения, которые смогут продолжить регулирование базовых параметров объекта до полного восстановления работоспособности системы [65].

Однако данный подход помимо преимуществ имеет и недостатки. Они заключаются в том, что каждая зона рассматриваемого объекта управляется в зависимости от настроек для данной зоны и показаний датчиков, расположенных в

ней, но не учитывает параметры и режимы управления смежных климатических зон. Это приводит к недостаточно эффективному расходованию ресурсов всей системы. В центральном блоке управления отсутствуют программно реализованные методы и алгоритмы, решающие данную проблему. Именно поэтому множество ученых посвятили свои работы решению данной задачи.

Так, Martin Olejar в своей работе рассматривал автоматизированную систему на базе нечеткой логики для управления влажностными и температурными параметрами на фабрике по разведению птицы в условиях информационной неопределенности [66]. Поддержание комфортных условий является критическим важным в первые дни после вылупления, так как у птицы еще отсутствует защитный покров. В результате применения данной технологии затраты на поддержание требуемых параметров снизились на 24%. В дальнейшем автор проводит сравнительный анализ двух подходов управления, где в первом случае в базе правил содержится 9 логических высказываний и 49 во втором (Рисунок 1.2.2).

Fig. 6. Regulation area of the fuzzy controller of temperature and humidity: (a) with 9 interference rules, (b) with 49 interference rules

eh - humidity control deviation; и - actuating variable; temperature control deviation

Рисунок 1.2.2 - Графическое представление двух входов и одного выхода для баз с 9 (слева) и 49 (справа) правилами с помощью инструмента Surface Viewer

в пакете MATLAB

В процессе сравнительного анализа автор замерял затраты электроэнергии на поддержание требуемых параметров и точность при приведении текущих условий в заданный диапазон. В результате, база с 49 правилами оказалась на 12,55% более энергоэффективна, нежели вторая. Значения отклонений показаны на рисунке 1.2.3.

Statistical indicator

Internal temperature

Internal relative humidity

9 rules

49 rules

9 rules

49 rules

Variance 0.046°C 0.0039°C 3.45% RH 1.82% RH

Standard deviation 0.216°C 0.062°C 1.858% RH 1.348% RH

Coefficient of variation 0.774% 0.225% 2.543% 1.86%

Average deviation 0.175°C 0.05ГС 1.57% RH 1.069% RH

Рисунок 1.2.3 - Статистические показатели критериев контроля внутренних

температуры и влажности

По данным сравнительного анализа сделан вывод о том, что, хотя увеличение базы приводит к возрастанию длительности настройки, оно способствует получению системы, с более эффективным управлением и как следствие приводит к уменьшению энергозатрат.

В работе Denia Kolokotsa описывается управление такими параметрами микроклимата как температура и концентрация углекислого газа, а также управление освещением [24]. Регулирование осуществляется посредством управления работой системами нагрева/охлаждения воздуха, вентиляции, освещения и затенения световых проемов.

Приводится множественный анализ применения различных типов реализации систем с последующим сравнением результатов как друг с другом, так и с ручным управлением. На рисунке 1.2.4 показаны результаты моделирования трех вариантов управления отоплением и освещением: без использования системы управления, т.е. ручное (NO CONTROL/ON-OFF); с использованием регулятора с пропорциональной составляющей на базе нечеткой логики (Fuzzy P); с использованием регулятора с пропорциональной и дифференцирующей составляющими на базе нечеткой логики (Fuzzy PD).

Energy consumption

Annual period : heating and cooling

Fuzzy P 8367 kWh 58.1 kWh/m2

Estimated energy saving 20.1%

Fuzzy PD 8297 kWh 57.6 KWh/m2

ONMDFF 10475 kWh 72.0 KWh/m2

Annual period — Lighting Fuzzy P 1045.6 kWh 7.3 kWh/m2

Estimated energy saving 76.3%

Fuzzy PD 1055 kWh 7.3 kWh/m2

NO CONTROL 4419.4 kWh 30.7 kWh/m2

Annual period Fuzzy P

Total energy consumption

Fuzzy PD 9352 kWh 65 kWh/m2

ON^3FF 14894.4 kWh 103.4 kWh/m2

9412.6 kWh 65.4 kWh/m2

Estimated energy saving 36.8%

Рисунок 1.2.4 - Результаты прогнозирования энергозатрат на управление

отоплением и освещением за год

Полученные данные показали что система с применением нечеткого регулятора позволить снизить общие затраты на электроэнергию более чем на

Анохин М.Н. в своих исследованиях решает задачу регулирования параметров микроклимата насыпных хранилищ при помощи усовершенствования программно-аппаратных средств в условиях информационной неопределенности [42]. Автор предлагает новые модели и алгоритмы управления актюаторами с использованием законов нечеткой логики, основанные на данных о распределении тепла, влажности и концентрации углекислого газа в помещениях с насыпными культурами. Выделены следующие модели (Рисунок 1.4.5):

35%.

• Нечеткая модель управления температурой приточного воздуха в режиме естественного охлаждения массы продукции с активным вентилированием

• Нечеткая модель управления скоростью изменения температуры массы продукции

• Нечеткая модель управления влажностью приточного воздуха

Нечеткая модель формирования приточной смеси воздуха

Рисунок 1.2.5 - Схема взаимодействия нечетких моделей в составе

автоматизированной системы контроля и управления микроклиматом хранилищ

Результатом данной работы стала автоматизированная система, позволяющая поддерживать нормативные параметры, а также, в случае неисправности, определять вышедший из строя компонент.

В 2010 году Аль Джубури Исаам Мохаммед Али в своей диссертационной работе описал систему автоматизированного управления микроклиматом на базе нечеткой логики [43]. Автором предложен алгоритм, отражающий поведения актюаторов на внешние возмущения в соответствии со сформированной базой правил нечеткой логики.

Рисунок 1.2.6 - Алгоритм работы системы управления микроклиматом

Автор приходит к выводу о том, что классические П, ПИ, ПД и ПИД регуляторы требуют постоянной и кропотливой перенастройки при изменении конфигурации оборудования для рационального использования энергоресурсов.

При построении системы, каждый из этапов работы нечеткого регулятора был настроен в соответствии с алгоритмом Мамдани. Результатом экспериментальных исследований было уменьшение времени, необходимого для установления заданной температуры в тестовом помещении на 19% и снижение

удельного энергопотребления, затрачиваемого на поддержание комфортных условий на 20%

При построении системы управления технологическим процессом выращивания грибной продукции Пешко М.С. был также использован алгоритм нечеткой логики [41]. В работе обоснована необходимость применения нечеткого регулятора вместо обычных ПИД регуляторов и целесообразность применения модифицированного метода Томаса Саати при переводе накопленного опыта и знаний экспертов в базу правил нечеткой логики [67]. Автор представил образец системы нечеткого управления с использование пакета МА^АВ, который был применен на реальном производстве (Рисунок 1.2.7).

уставка температуры - пунктирная; б) Значение внешней температуры

Система, в результате построения, позволила обеспечить соблюдение всех технологических режимов и оперативно реагировать на изменяющиеся внешние возмущения.

1.3 Классификация многоуровневых информационных (автоматизированных) систем управления

Управление объектом с помощью использования многоуровневой информационной системы позволяет более эффективно расходовать имеющиеся ресурсы, а также наладить оперативный контроль за объектом [68]. В зависимости от сложности рассматриваемого объекта возможно выделение различного количества уровней управления.

При рассмотрении такого объекта как загородный жилой дом можно выделить следующие уровни, характеризующие возможности использования АСУ [69]:

Уровень 0 (Рисунок 1.3.1)

Рисунок 1.3.1 - Использование АСУ на нулевом уровне

Данный уровень характеризуется, в большинстве случаев, отсутствием каких-либо потоков данных по причине ручного задания температуры и включением и отключением подачи электроэнергии за счет деформации металлической пластины (проводника) при нагреве жидкости в котле до определенной температуры.

Уровень 1

При отсутствии у котла встроенной системы терморегуляции следует прибегнуть к использованию экстернального измерителя.

Рисунок 1.3.2 - Использование АСУ на первом уровне

На данном уровне в качестве управляющего элемента системы выступает контроллер, который обеспечивает работу системы посредством обмена управляющими сигналами с датчиком температуры, используя определенный протокол передачи данных. Потоки данных, которые присутствуют между этими двумя элементами, заключаются в опросе термодатчика и передаче показателей нагрева воздуха соответственно. Основываясь на полученных данных контроллер, руководствуясь описанными алгоритмами внутри процессора, принимает решение о подаче питания на котел с целью нагрева жидкости до заданного значения [70].

На данном этапе при рассмотрении обмена потоков данных необходимо обратить внимание на то, как часто необходимо опрашивать экстернальный датчик, в какой битности кодировки и по какому протоколу необходимо пересылать данные, а также с помощью какой процедуры реализовано включение и отключение нагрева.

Уровень 2

В случае управления несколькими устройствами усложняется структура системы управления.

На данном уровне на контролер возлагается большая нагрузка по сравнению с прежним уровнем. Это обусловлено необходимостью управления множеством устройств исходя из показаний множества различных измерителей. При этом соотношение измерителя к устройству может выглядеть как 1:1 и 1:М. Поэтому необходимо рассчитывать необходимую пропускную способность, как контроллера, так и канала связи по причине возрастающих размеров потоков данных, а также исключения возможности наложения сигналов и, следовательно, возникновения коллизий.

Уровень 3

При повышении требований к системе, что приведет к увеличению операций для её функционирования, заложенной производительности контроллера может быть недостаточно для выполнения необходимых операций. Решить данную задачу можно двумя способами. Первый заключается в увеличении мощности контроллера, что, несомненно, приведет к дополнительным затратам. Второй способ подразумевает использование дополнительных устройств, которые могут взять на себя часть операций, выполняемых контроллером. С целью разгрузки основного контроллера есть возможность прибегнуть к помощи блоков аппаратного расширения (БАР) (рисунок 1.3.4).

Рисунок 1.3.4 - Использование АСУ на третьем уровне

Данное устройство может выступать в качестве повторителя (repeater) для сигнала от контроллера по аналогии с репитером при организации сетевого соединения.

Использование блока расширения может позволить проводить группировку зон управления и контроля по различным признакам, например:

• Управление освещением.

• Управление отоплением.

• Обеспечение безопасности.

• Поддержание необходимых параметров теплице.

• И т.д.

Использования БАРа помимо описанных преимуществ позволит также уменьшить величину ущерба при выходе из строя какого-либо компонента системы. Данное преимущество достигается благодаря децентрализации выполняемых процессов. Так, при отключении контроллера, блоки расширения способны самостоятельно обеспечивать автоматизированное функционирование области, которая управляется данным блоком.

Уровень 4

В свою очередь конечная система, осуществляющая оперативный контроль над объектом в режиме реального времени построена на основе использования контроллера. Контроллер выступает в качестве узла между информационной системой и исполнительными устройствами. (Рисунок 1.3.5).

Рисунок 1.3.5 - Использование АСУ на четвертом уровне

Все расчеты и управление осуществляются на сервере, где используя информацию из базы данных, а также из различных внешних источников, таких как сервис текущей погоды, позволяют спрогнозировать необходимую конфигурацию системы для проведения контрмер и сохранения заданных климатических параметров. При этом оператор автоматизированного рабочего места способен отслеживать текущее состояние системы и вносить свои корректировки.

Контроллер, получая данные от сервера, обрабатывает их и формирует сигнал на исполнительное устройство для осуществления управления. Контроллер

способен самостоятельно обрабатывать некоторые операции на основе данных получаемых от датчиков, тем самым не загружая сервер лишними операциями. При этом возможно использования блоков расширения, позволяющих управлять каждой выделенной зоной более эффективно

1.4 Характеристики потоков данных

Расхождение показаний температуры за сутки может изменяться до Дt = 20оС, т.е. приблизительно 1 градус в час. Для примера рассмотрим ситуацию, при которой требуемая точность поддержания необходимой температуры будет равняться 0.5 оС. Период контроля показаний окружающей температуры составит 5 мин. При определении интенсивности воздействия температуры окружающей среды необходимо учитывать интенсивность и направление движения воздуха, поэтому примем необходимость сбора статистики движения воздуха равной 2 минутам. В среднем опрос датчиков необходимо осуществлять каждые 3 минуты, что равно частоте в 1/180 = 5,5 мГц. Принимая во внимание положения теоремы Котельникова (Найквиста- Шеннона) данная частота должна быть увеличена в 2 раза, т.е. равняться 11 мГц [71]. При рассмотрении объекта средней планировки, в котором, в зависимости от типов помещений, необходимо обеспечить поддержание определенных климатических условий потребуется использование датчиков, количество которых будет приблизительно равно 20. Это означает, что частота запросов данных датчиков будет равна 0,2 Гц или же время, выделяемое на полный цикл обработки данных с датчика, включающего в себя определение опрашиваемого датчика, формирование тела запроса, его кодирование на понятный датчику язык (в соответствии с протоколом обмена данными), отправку запроса и получение данных от сенсора суммарно не должно превышать 5 секунд [72].

Современные микроконтроллеры в качестве источников тактовых сигналов могут иметь: керамический генератор; кварцевый генератор или калиброванный внутренний RC-генератор. В настоящее время диапазон тактовых частот однокристальных микроЭВМ ведет свой отсчет от значения в 1МГц, что означает выполнение 106 тактов в секунду [73]. Время, затрачиваемое на обработку тех или иных команд в микроконтроллере, напрямую зависит от выбранного языка программирования. Хотя языки программирования, предназначенные для микроконтроллеров, мало чем отличаются по своей структуре от классических языков, на них все же накладывается одно ограничение. Оно заключается в необходимости наличия и поддержания битово-ориентированных команд. Среди таких языков можно выделить [74-76]:

• Ассемблер - язык самого низкого уровня, характерен возможностью получения компактного кода и как следствие уменьшением требований к объемам памяти, однако полученная программа может отличаться труднопонимаемостью.

• С/С++ - весьма распространенный язык высокого уровня. Программа, написанная на нем, отличается высокой производительностью и более понятна человеку. Однако программный код получается громоздким и накладывает повышенные требования к ресурсам системы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бобриков Дмитрий Александрович, 2018 год

Список использованной литературы

1. Интеллектуальные информационные системы и технологии : учебное

пособие / Ю. Ю. Громов [и др.]. - Тамбов : Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013. -244 с.

2. Васильев В.И. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика : учебное пособие / В. И. Васильев, Б. Г. Ильясов М. : Радиотехника, 2009. - 392 с.

3. Кнеллер, Д. В. Усовершенствованное управление и оптимизация технологических процессов : презентация. / Д. В. Кнеллер. - М. : ЗАО «Хоневелл», 2010. - 38 с.

4. Денисенко В. В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. / В. В. Денисенко. - М. : Горячая линия-Телеком, 2014. - 608 с.

5. Ворона В. А. Системы контроля и управления доступом / В. А. Ворона, В. А. Тихонов. - М. : Горячая линия-Телеком, 2010. - 272 с.

6. Антимиров В. М. Проектирование аппаратуры систем автоматического управления / В. М. Антимиров. - Екатеринбург : Изд-во УФУ им.Б.Н. Ельцина, 2015. - 92 с.

7. Borkowski P. Intelligent building management systems / P. Borkowski // Wydawnictwo Politechniki Lódzkiej. - 2011. - P. 58 - 72.

8. Lu P. Artificial intelligence in civil engineering / P. Lu, S. Chen, Y. Zheng // Mathematical problems in engineering. - 2012. - P. 52 - 74.

9. Niezabitowska E., Masly D. Office building quality according to development of intelligence building concept / E. Niezabitowska, D. Masly // Intelligent buildings: Theory and practice. - 2010. - 41 p.

10. Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления / Г. Олссон, Д. Пиани. - СПб. : Невский диалект, 2001. - 557 с.

11. Ицкович Э. Л. Современные тенденции развития автоматической части систем управления технологическими процессами / Э. Л. Ицкович // Датчики и системы. - 2015. - № 11. - С. 68 - 76.

12. Коршунов Г. И. Сокращение времени производственного цикла на основе внедрения методов менеджмента и технологических инноваций / Г. И. Коршунов, С. Л. Поляков. // Информационно-управляющие системы - 2013. - №4. - С. 78 - 82.

13. Гайдук А. Р. Системы автоматического управления. Примеры, анализ и синтез. / А. Р. Гайдук. - Таганрог : Изд-во ТРТУ, 2006. - 414 с.

14. Бобриков Д. А. Технологический процесс как объект оптимизации домашней многоуровневой информационной системы/ Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов, С. В. Сенькин // Международный научно-популярный журнал «Европа-Азия». - 2014. - № 7. - С. 84 - 86.

15. Макаров И. М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И. М. Макаров [и др.]. - М. : Наука, 2006. - 333 с.

16. Савосин С. И. Интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Сергей Иванович Савосин ; Российский Государственный Аграрный Заочный Университет - Москва, - 2009. - 132 с.

17. Utracki Jaroslaw. Building Management System - Artificial Intelligence Elements in Ambient Living Driving and Ant Programming for Energy Saving -Alternative Approach / J. Utracki // Applied Thermal Engineering. - 2000. - Vol. 20. -P. 109 - 120.

18. Amjad A.-M. Optimal smart home energy management considering energy saving and a comfortable lifestyle / A.-M. Amjad, M. Hassan, R. K. Ashkan // Smart Grid. -2015. - Vol. 6. - P. 324 - 332.

19. Кулаков С. М. Интеллектуальные системы управления технологическими объектами: теория и практика : монография / С. М. Кулаков, В. Б. Трофимов. - Новокузнецк : СибГИУ, 2009. - 223 с.

20. Шмид Д. Управляющие системы и автоматика / Д. Шмид [и др.]. - М. : Техносфера, 2007. - 584 с.

21. Емельянов С. Г. Автоматизированные нечетко-логические системы управления : монография / С. Г. Емельянов, B. C. Титов, М. В. Бобырь. - М. : ИНФРА-М, 2012. - 176 с.

22. Глухов А. В. Проектирование структур программно-технических комплексов с использованием математического аппарата нечетких множеств / А. В. Глухов, В. Е. Павловский, В. Е. Красовский // Датчики и системы. - М. : Сенсидат-Плюс, 2007. - №7. - С. 17 - 20

23. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / под ред. Н.Д. Егупова. - М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 744 с.

24. Kolokotsa D. Comparison of the performance of fuzzy controllers for the management of the indoor environment / D. Kolokotsa // Building and Environment. -

2003. - Vol. 38. - P. 1439 -1450.

25. Mamdani E. H. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller / E. H. Mamdani, S. Assilian // International Journal of Man-Machine Studies. - 1975. - Vol. 7. - P. 1 - 13.

26. Sandler U. Neural Cell Behavior and Fuzzy Logic. / U. Sandler, L. Tsitolovsky - NY : Springer Science+Business Media, 2008. - 478 p.

27. Youming C. New analysis method of dynamic heat transfer for building envelops, Chen Youming - Wang Shengwei Beijing : Science publishing company,

2004. - 65 p.

28. Рутковский Л. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. / Лешек Рутковский - М .: Горячая линия-Телеком, 2010. - 520 с.

29. Лисьев Г. А. Технологии поддержки принятия решений. 2-е изд. : учебное пособие / Г. А. Лисьев, И. В. Попова. - М. : ФЛИНТА, 2011. - 133 с.

30. Николайчук О. И. Современные средства автоматизации. / О. И. Николайчук - М. : Солон-пресс, 2006. - 162 с.

31. Борисов В. В. Нечеткие модели и сети. / В. В. Борисов, В. В. Круглов, А. С. Федулов - М. : Горячая линия-Телеком. 2007. - 284 с.

32. Алиев Р. А. Управление производством при нечеткой исходной информации. / Р. А. Алиев, А. Э. Церковный, Мамедова Г. А. - М. : Энергоатомиздат. 1991. - 240 с.

33. Джарратано Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование / Д. Джарратано, Г. Райли, К. А. Птицына. - М. : Издательский Дом Вильямс, 2007. - 1152 с.

34. Макаров В. М. Интеллектуальные системы автоматического управления / И. М. Макаров, В. М. Лохин. - М. : ФИЗМАТЛИТ, 2001. - 576 с.

35. Бураков М. В. Синтез нечетких логических регуляторов / М. В. Бураков, А. С. Коновалов // Информационно-управляющие системы. - Обработка информации и управление. - 2011. - № 1. - С. 22-27.

36. Гузаиров М. Б. Управление технологическими процессами, реализованное на четких логических регуляторах / М. Б. Гузаиров, Е. А. Муравьева. - М. : Машиностроение, 2012. - 305с.

37. Рутковская. Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М. : Горячая линия-Телеком, 2006. - 452 с.

38. Птускин А. С. Нечеткие модели и методы в менеджменте / А. С. Птускин. - М. : Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. - 216 с

39. Пьявченко Т. А. Автоматизированные информационно-управляющие системы / Т. А. Пьявченко, В. И. Финаев. - Таганрог : Изд-во ТРТУ, 2007. - 271 с.

40. Колязов К. А. Система управления энергозатратами для технологических процессов на основе нечетких алгоритмов (на примере автоматизации технологических установок в молочно-консервной промышленности) : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / К. А. Колязов ; ГОУ ВПО «Московский государственный университет технологий и управления». - Мелеуз, 2010. - 19 с.

41. Пешко М. С. Адаптивная система управления параметрами микроклимата процессов производства и хранения пищевых продуктов: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / М. С. Пешко; ФГОУ ВПО «Омский государственный технический университет». - Омск, 2015. - 200 с.

42. Анохин М. Н. Исследование и разработка аппаратно-программных средств для систем управления микроклиматом: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / М. Н. Анохин ; Орловский Государственный Технический Университет. - Орел, 2003. - 182 с.

43. Аль Джубури Иссам Мохамед Али. Мехатронная система управления микроклиматом в зданиях на базе нечеткой логики: дис. ... канд. техн. наук : 05.02.05 / Аль Джубури Иссам Мохамед Али ; ФГОУ ВПО «Южно-российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)». - Новочеркасск, 2010. - 188 с.

44. Тихомиров С. А. Исследование динамики процессов теплопереноса через ограждающие конструкции : дис. ... канд. техн. наук : 05.23.03 / Сергей Алексеевич Тихомиров; Ростовский Государственный Строительный Университет. - Ростов-на-Дону, 2004. - 138 с.

45. Волков В. А. Повышение энергоэффективности систем отопления, вентиляции и кондиционирования на основе оптимизации их композитных решений : дис. ... канд. техн. наук : 05.14.04 / Виталий Алексеевич Волков ; Московский Энергетический Институт - Москва, - 2003. - 199 с.

46. Костин В. И. Принципы расчета эффективных энергосберегающих систем обеспечения микроклимата промышленных зданий : дис. ... докт. техн. наук : 05.23.03 / Костин Владимир Иванович ; Новосибирский Государственный Архитектурно-Строительный Университет - Новосибирск, - 2001. - 352 с.

47. Пустыгин А. Н. Повышение эффективности энергосберегающей системы автоматического управления температурным режимом в теплице путем улучшения характеристик чувствительности и точности регулирования : дис. ... канд. техн. наук : 05.20.02 / Алексей Николаевич Пустыгин; - Челябинск, 2004. -303 с.

48. Попова С. А. Энергосберегающая система автоматического управления температурным режимом в теплице : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.07 / Попова Светлана Александровна ; Челябинский Государственный Агроинженерный Университет - Челябинск, 1995. - 204 с.

49. Jinsung B. Development of a self-adapting intelligent system for building energy saving and context-aware smart services / Byun Jinsung, Park Sehyun // IEEE Transactions on Consumer Electronics. - 2011. - Vol. 57. - P. 90 - 98.

50. Ометова М. Ю. Повышение энергоэффективности воздухораспределительных устройств промышленных предприятий : дис. ... канд. техн. наук : 05.14.04 / Мария Юрьевна Ометова; Ивановская Государственная Архитектурно - Строительная академия. - Иваново, 2004. - 171 с.

51. Mandic N. The application of a fuzzy controller to the control of a multi-degree-of-freedomrobot arm / Mandic N., E. Scharf // Industrial Applications of Fuzzy Control. - 1985. - P. 41 - 62.

52. О некоторых мерах по повышению энергетической и экологической эффективности российской экономики : указ Президента Российской Федерации от 4 июня 2008 г. №889 // Собрание законодательства РФ. - 2008. - № 23.

53. ГОСТ Р ИСО 500001-2012. Системы энергетического менеджмента. Требования и руководство по применению [Текст]. - Введ. 2012-10-26. - М. : Стандартинформ, 2013. - 22 с.

54. ISO 50001:2011. Energy management systems - Requirements with guidance for use. / Geneva : International Organization for Standardization, 2011. - 22 P.

55. Бобриков Д. А. Развитие энергетического менеджмента в качестве предпосылки построения автоматизированной системы управления/ Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов, С. В. Сенькин // Международный научно-популярный журнал «Европа-Азия». - 2014. - № 8. - С. 28 - 31.

56. Оглоблина М. Е. Экономическая стратегия энергосберегающей политики. / М. Е. Оглоблина // Энергосбережение. - 2009. - №1. - С. 4 - 8.

57. Квицинский Н. В. Современные технологии автоматизации повысят энергоэффективность всех объектов [Электронный ресурс] / Н.В. Квицинский // Информатизация и системы управления в промышленности : отраслевой научно-технический журнал. - 2011. - Вып. № 2. - Режим доступа: http://www.isup.ru/articles/18/893/ (дата обращения: 17.04.16).

58. Бобриков Д. А. Image segmentation for determinations of object descriptions / Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов, Наинг Вин Хтет // Конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники, 2016 ElConRus: Материалы Международной научно-практической конференции. -2016. - С. 213 - 215.

59. Гаранин A. B. Практическое применение модели динамического микроклимата для промышленного здания и оценка энергосберегающих мероприятий / A. B. Гаранин // Надёжность и безопасность энергетики -2011. -№12. - C. 14 - 16.

60. Табунщиков Ю. А. Микроклимат и энергосбережение: пора понять приоритеты. / Ю. А.Табунщиков // Инженерные системы и сооружения. - 2010 -№1. - С. 269 - 276.

61. Тигранян Р. Э. Микроклимат. Электронные системы обеспечения. / Р. Э. Тигранян - М. : ИМ РадиоСофт, 2005. - 112 с.

62. Бобриков Д. А. Анализ структуры многоуровневой информационной системы управления технологическими параметрами помещения/ Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов // Естественные и технические науки. - 2016. - № 8. - С. 73-75.

63. Grad P. An idea of dispersed buildings management system / P. Grad // Inteligentne budynki: Teoria i praktyka. - 2010. - P. 127 - 146.

64. Górka A. Heating systems in passive buildings: Fundamental differences in architectural design and construction / A. Górka // Buildings full of energy. - 2013. - P. 19-25.

65. Шушура А. Н. Многоуровневая система управления теплоснабжением жилых домов / А. Н. Шушура, И. И. Звенигородский // Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг. - 2013. - С. 554 - 558.

66. Olejár M. Fuzzy control of temperature and humidity microclimate in closed areas for poultry breeding / M. Olejár [and etc.] // Research in Agricultural Engineering. - 2014. - Vol. 60. - P. 31 - 36.

67. Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. / Т. Л. Саати. - М. : Радио и связь, 1989. - 316 с.

68. Синенко О. Об интеграции АСУП и АСУ ТП в единую систему управления предприятием. / О. Синенко, Н. Куцевич, В. Ленышш, Москва // Промышленные контроллеры и АСУ. - 2000. - №10 - C. 43-47.

69. Бобриков Д. А. Информационная система управления технологическими параметрами помещения / Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов // Естественные и технические науки. - 2015. - № 3. - С. 120 - 122.

70. Минаев И.Г. Свободно программируемые устройства в автоматизированных системах управления. / И. Г. Минаев - Ставрополь: АГРУС, 2016. - 168 с.

71. Ястребов И. П. Дискретизация непрерывных сигналов во времени. теорема котельникова : учебно-методическое пособие. / И. П. Ястребов - Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2012. - 31 с.

72. Нежметдинов Р. А. Применение программно реализованного контроллера типа Soft PLC для управления электроавтоматикой станков с ЧПУ PCNC/ Р. А. Нежметдинов // ВЕСТНИК МГТУ СТАНКИН. - 2009. - № 6. - С. 128 - 131.

73. Микроконтроллеры AVR фирмы "ATMEL" [Электронный ресурс] // сайт. - Режим доступа: http://proga-school.narod.ru/mk_atmel/mk_avr_atmel.htm (дата обращения: 13.02.16).

74. Мазиди М. А. Микроконтроллеры PIC и встроенные системы. Применение ассемблера и C для PIC18 / Мухаммед Али Мазиди [и др.]. - Спб. : Корона Принт, 2009. - 752 с.

75. Петров И. В. Программируемые контроллеры. Стандартные языки и приемы прикладного проектирования. / И. В. Петров - М.: СОЛОН-Пресс, 2004 -256 c.

76. Денисенко В. В. ПИД-регуляторы: принципы построения и модификации / В. В. Денисенко // Современные технологии автоматизации. -2007. - № 1. - С. 78-88.

77. Сводная таблица команд ассемблера микроконтроллеров AVR [Электронный ресурс] // сайт. - Режим доступа: http:// http://fusecalc.mirmk.ru/sc/sk.htm#t0 (дата обращения: 26.01.16).

78. Бобриков Д. А. Выбор аппаратных средств для системы управления технологическими параметрами помещения/ Д. А Бобриков, В. Л.Горбунов // Электронные информационные системы. - 2016. - № 3. - С. 19 - 28.

79. Датчик влажности и температуры ДВТ-03.НЭ1 [Электронный ресурс] // сайт. - Режим доступа: https://relsib.com/product/datchik-vlazhnosti-i-temperatury-dvt-03ne1 (дата обращения: 24.12.15).

80. СНиП 23-02-2003. Тепловая защита зданий [Текст]. - М. : Госстрой России, 2004. - 25 с.

81. Малявина Е. Г. Теплопотери здания : справочное пособие / Е. Г. Малявина. - М. : АВОК ПРЕСС, 2007. - 144 с.

82. СП 23-101-2004. Проектирование тепловой защиты зданий. Свод правил по проектированию и строительству [Текст]. - М. : Госстрой России, 2004. - 100 с.

83. Теплопотери через ограждающие конструкции [Электронный ресурс] // сайт. - Режим доступа: http://www.ing-seti.ru/?p=227 (дата обращения: 08.10.15).

84. Табунщиков Ю. А. Математическое моделирование и оптимизация тепловой эффективности зданий / Ю. А. Табунщиков, М. М. Бродач - М. : АВОК-ПРЕСС, 2002. - 194 с.

85. Богословский В. Н. Строительная теплофизика: теплофизические основы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха / В. Н. Богословский - СПб. : АВОК Северо-Запад, 2006 - 399 с.

86. Самарин О. Д. Предложения по совершенствованию актуализированной редакции СНиП 23-02 / О. Д. Самарин // Жилищное строительство. - М. : Рекламно-издательская фирма "Стройматериалы". - 2012. -№ 6. - С. 13 - 15.

87. Бобриков Д. А. Mathematical Model For Object Energy Loss Calculating According To Mutual Influence Of Adjacent Climate Zones/ Д. А. Бобриков, А. Г.

Балашов, В. Л. Горбунов // Конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники, 2017 ElConRus: Материалы Международной научно-практической конференции. - 2017. - С. 190 - 193.

88. Свистунов В. М. Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха объектов агропромышленного комплекса и жилищно-коммунального хозяйства : учебник для вузов / В. М. Свистунов, Н. К. Пушняков. - СПб. : Политехника, 2001. - 423 с.

89. Бобриков Д. А. Оценка экономической эффективности автоматизированной системы по управлению потреблением электроэнергии для отопления помещений различного типа / Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов, С. В. Сенькин // Трансформация экономических теорий в эпоху глобализации. - 2014. -№ 2. - С. 36-40.

90. Бобриков Д. А. Модель и алгоритм модуля ИС управления микроклиматом помещений / Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов // Электронные информационные системы. - 2015. - № 3. - С. 23 - 33.

91. Бобриков Д. А. Сравнение подходов к управлению технологическими параметрами помещения / Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов // Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем: Материалы Международной научно-практической конференции. - 2015. - С. 22 - 27.

92. Болотникова О. В. Линейное программирование: симплекс-метод и двойственность: учебное пособие / О. В. Болотникова, Д. В. Тарасов, Р. В. Тарасов. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2015. - 84 с.

93. Постановка и решение задачи с помощью надстройки «Поиск статья решения» [Электронный ресурс] // сайт. - Режим доступа: https://support.office.com/m-m/artюle/Постановка-и-решение-задачи-с-помош,ью-надстройки-«Поиск-решения»-5d1a388f-079d-43ac-a7eb-f63e45925040 (дата обращения: 22.07.15).

94. Бобриков Д. А. Методика управления технологическими параметрами помещения/ Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов // Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем: Материалы Международной научно-практической конференции. - 2016. - С. 74 - 78.

95. Об установлении цен (тарифов) на электрическую энергию для населения и приравненных к нему категориям потребителей города Москвы на 2016 год : постановление Правительства Москвы от 18 декабря 2015 г. № 426-ээ [Текст]. - М. : Региональная энергетическая комиссия города Москвы, 2015 - 11 с.

96. Новак В. Математические принципы нечёткой логики. / В. Новак, И. Перфильева, Мочкрож И. - М. : Физматлит, 2006. - 352 с.

97. Крушель Е. Г. Нелинейные алгоритмы регулирования микроклимата / Е. Г. Крушель [и др.] // Известия ВолгГТУ. - 2007. - № 3. - С. 89 - 92.

98. Бобриков Д. А. Нечеткая логика как ключевой элемент управления микроклиматом/ Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов // Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем: Материалы Международной научно-практической конференции. - 2015. - С. 67 - 74

99. Аникин И. В. Усовершенствования системы нечеткого вывода Такаги-Сугено / И. В. Аникин, И. П. Зиновьев // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. - 2009. - №3. - С. 84 - 88

100. Усков А. А. Принципы построения систем управления с нечеткой логикой / А. А. Усков // Управление, контроль, диагностика. Приборы и системы. - 2004. - № 6. - С. 7 - 13.

101. ISO 7730:2005. Ergonomics of the thermal environment - Analytical determination and interpretation of thermal comfort using calculation of the PMV and PPD indices and local thermal comfort criteria. - Geneva: International Organization for Standardization, 2005. - 52 p.

102. Ярцев А. В. Об управлении угловым отклонением рамок электромеханической системы посредством пд-регулятора / А. В. Ярцев // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2015. - C. 139 - 149.

103. Штовба. С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику [Электронный ресурс] / С. Д. Штовба. - Режим доступа: URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php (дата обращения: 28.11.15).

104. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С. Д. Штовба - М. : Горячая линия-Телеком, 2007. - 288 с.

105. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. В. Леоненков. - СПб : БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.

106. Simulink [Электронный ресурс] // сайт. - Режим доступа: http://matlab.ru/products/simulink (дата обращения: 08.09.15).

107. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. / В. П. Дьяконов, В. В. Круглов. -М. : СОЛОН-ПРЕСС, 2009. - 456 с.

108. Бобриков Д. А. Information system for room's technological processes management based on fuzzy logic/ Д. А. Бобриков, А. Г. Балашов, В. Л. Горбунов // Конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники, 2016 ElConRus : Материалы Международной научно-практической конференции. - 2016. С. 210 - 212.

109. Бобриков Д. А. Автоматизированная система управления технологическими параметрами помещения / Д. А. Бобриков // В мире научных открытий. - 2015. - № 12.3. - С. 683 - 692.

110. Бобриков Д. А. Автоматическое регулирование микроклимантом на основе нечеткой логики/ Д. А. Бобриков, В. Л. Горбунов // Интеллектуальные

системы и микросистемная техника: Материалы Международной научно-практической конференции. - 2017. - С. 207 - 215.

111. Зиновьев И. П. Контроллер Мамдани-Сугено с нечеткой правой частью как универсальный аппроксиматор / И. П. Зиновьев // Исследования по информатике. - 2007. - № 12. - С. 117-123.

112. Балашов А. А. Проектирование систем отопления и вентиляции зданий : учебное пособие / А. А. Балашов [и др.]. - Тамбов : ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2014. - 132 с.

113. Альбом поэтапного проектирования системы отопления индивидуального жилого дома. VALTEC [Электронный ресурс]. // сайт. - Режим доступа: http://valtec.ru/document/technical/techdoc/Albom_sistemy_otoplenija_ zhilogo_doma_2014.pdf (дата обращения: 01.12.15).

114. DS18B20 Programmable Resolution 1-Wire Digital Thermometer [Text]. -San Jose : Maxim Integrated, 2008. - 22 p.

115. UPS, UPSD серии 100. [Электронный ресурс]. // сайт. - Режим доступа: http://ru.grundfos.com/products/find-product/ups_100.html#overview (дата обращения: 16.11.15).

116. Управление котлом Кситал GSM-T [Электронный ресурс] // сайт. -Режим доступа: http://www.ksytal.ru/prod.htm (дата обращения: 02.12.15).

117. Бобриков Д. А. Свид. 2017613050 Российская Федерация. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программа управления микроклиматом параметрами помещения / Д. А. Бобриков, А. Г. Балашов, В. Л. Горбунов // Правообладатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники». -№2016662481; - заявл. : 16.11.16. - опубл. : 09.03.17. - Реестр программ для ЭВМ. - 1 с.

118. Внутрисхемный USB программатор-отладчик PICkit2. Microchip [Электронный ресурс] // сайт. - Режим доступа: http://www.microchip.com.ru/ Support/PICkit2_art.html (дата обращения: 23.01.16).

119. DS2438 Smart Battery Monitor [Text]. - San Jose : Maxim Integrated, 2005. - 29 p.

120. DS2450 1-Wire Quad A/D Converter [Text]. - San Jose : Maxim Integrated, 2006. - 25 p.

121. Datasheet: K-30 Sensor [Text]. - Florida : CO2meter, 2015. - 9 p.

122. ГОСТ ЕН 13779:2005. Вентиляция в нежилых зданиях. Технические требования к системам вентиляции и кондиционирования [Текст]. - Введ. 200810-01. - М. : Стандартинформ, 2008. - 45 с.

123. ANSI/ASHRAE Standard 62-2001. Ventilation for Acceptable Indoor Air Quality [Text]. - Atlanta : American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, 2003. - 10 p.

Приложения

Приложение 1

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

Приложение 2

Акты внедрения результатов диссертационной работы

ООО ПРОЕКТНАЯ ФИРМА «ИНЖЕНЕРНЫЕ СИСТЕМЫ ГОРОДОВ»

190000, г. Санкт-Петербург, ул. Декабристов, д. 6, пом. 10 Н

тел./факс [phone]

ИНН/КПП 7816354261/783801001 Северо-Западный банк ПАО Сбербанк г. Санкт-Петербург, р/снет 40702810055200180049, кор. счет 30101810500000000653, БИК 044030653, Код ОКВЭД 74.20.1 ОГРН 1047855064740

В Диссертационный совет Д212.134.04 124498, г. Москва, г. Зеленоград, площадь Шокина, дом I

Справка о внедрении

Настоящим подтверждаем, что в нашей компании тщательно изучены теоритические и практические разработки диссертационного исследования Бобрикова Дмитрия Александровича на тему: «Многоуровневая автоматизированная система управления микроклиматом на основе нечеткой логики», в том числе разработанные подходы к управлению необходимыми параметрами любого объекта с использованием технологии нечеткой логики с применением контроллера. Данный подход внедрен в процесс проектирования в ООО «Инженерные системы городов» и позволил с минимальными ресурсными затратами обеспечивать высокое качество протекания процессов, что несомненно ведет к снижению износа компонентов системы, а также минимизировать сопутствующие издержки. Предложенная математическая модель позволяет еще на моменте проектирования объекта в целом, так и отдельных помещений оценить необходимое количество энергоресурсов, затрачиваемые на поддержание заданных параметров технологических процессов

Наша компания выражает благодарность Бобрикову Д.А. за предоставленную возможность практического использования результатов его диссертационного исследования и надеется на активное продолжение его работ и нашего сотрудничества.

Генеральный директор

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ МОСКОВСКАЯ ОБЛАСТЬ ТАЛДОМСКИЙ РАЙ011

ООО «ВАЛ МИ КС»

ИНН 507Я019В95 КПП 507305001 ОГРН 1115010000490

Московская область Талдомский район д. I Гавдовичн д. 65

тел.: [phone]

В Диссертационный совет Д212.134,04 124498. г. Москва, г. Зеленоград, площадь Шоклна, дом 1

Справка о внедрении

Настоящим подтверждаем, что результаты диссертационного исследования Бобрнкова Д.А. на тему: «Многоуровневые автоматизированные системы управлении микроклиматом на основе нечеткой логики» обладают актуальностью, представляют практический интерес и были использованы при построении системы поддержания необходимых технологических параметров картофельного хранилища, таких как температура воздуха, влажность воздуха, концентрация углекислого газа и т.д. Предложенные Бобриковым Д.А. подходы подтвердили свою состоятельность для задач управления технологическими параметрами объекта.

Генеральный дире

ЯрышевскиЙ М.А,

Утверждаю

Проректор по УЕНИУ МИЭТ

Игнатова И. Г,

« 9 у> 2017 г.

АКТ

об использовании в учебном процессе Национального исследовательского университета «МИЭТ» результатов диссертационной работы Бобрикова Д, А. «Многоуровневая автоматизированная система управления микроклиматом на основе нечеткой логики»

Настоящим подтверждается, что результаты диссертационной работы Бобрикова Д. А. «Многоуровневая автоматизированная система управления микроклиматом на основе нечеткой логики» использовались в учебном процессе НИ У МИЭТ в лекционных материалах и лабораторных практикумах по курсам «Теория автоматического управления», «Интеллектуальные системы управления», а также при выполнении бакалаврских и магистерских выпускных работ студентами, обучающимися по направлениям «Управление в технических системах» (27.03.04, 27.04.04).

Д.т.н., проф. кафедры СЛУиК

А. В. Щагин