Abstract:
Проблема якості повітря в замкнених приміщеннях виникає через експлуатацію систем опалення, використання дже-рел відкритого вогню, дихання людей, розкладання синтетичних матеріалів, а також через потрапляння пилу ззовні і наяв-ність мікроорганізмів. Перевищення допустимих концентрацій може погіршувати самопочуття людини, тому контроль якості повітря є важливим. Традиційні вентиляційні системи не враховують змінюваність умов і не дозволяють гнучко регулювати повітрообмін. Створення сучасних автоматизованих систем вентиляції з використанням обчислювальних тех-нологій та з врахуванням результатів спостереження за параметрами повітря постають науковою проблемою. Проаналізовано сучасні підходи до керування HVAC системами, які контролюють якість та комфортність повітря в приміщеннях, підтримують параметри повітря відповідно до санітарних норм та дозволяють створювати замкнені системи керування. Розглянуто системи керування на основі теорії нечіткої логіки та нейронних мереж, які дозволяють ефективно керувати параметрами повітря та забезпечувати енергоефективність будівель.Метою статті є розробка нейроконтролера для системи вентиляції офісного приміщення, що забезпечує авто-матизоване керування з урахуванням нестаціонарної поведінки об’єкта через регулювання швидкості двигуна ком-пресора охолоджувальної системи вентиляції. Нейромережева система керування, що пропонується, використовує принцип інверсного нейрокерування для навчання моделі та забезпечує керування шляхом мінімізації функції похибки. Нейроконтролер побудований у вигляді багатошарової нейронної мережі з сігмоїдними функціями активації. Для ана-лізу ефективності запропонованого підходу використано набір даних у вигляді часових рядів, що містять вимірювання температури, вологості та концентрації вуглекислого газу. Обчислювальні експерименти з різними варіантами струк-тури нейронної мережі показали ефективність мережі з одним прихованим шаром.Встановлено, що нейроконтролер швидко реагує на вхідний сигнал, керована вентиляційна система забезпечує нормативну температуру у приміщенні за прийнятний час та без перерегулювання. Порівняння з П-контролером та ПІД-контролером вказує на суттєву перевагу нейроконтролера в забезпеченні точності керування, швидкості реакції на зміни у параметрах повітря та зменшення енергоспоживання.
