СИСТЕМА КОНТРОЛЮ КЛІМАТУ РОЗУМНОГО БУДИНКУ НА ОСНОВІ КОНТРОЛЕРА НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

Igor Olenych

Анотація


У роботі розроблено систему контролю клімату розумного будинку на основі контролера нечіткої логіки та мікрокомп’ютера Raspberry Pi. Запропонована система контролю клімату забезпечує роботу обігрівача, кондиціонера та зволожувача повітря. У результаті представлення вхідних даних у вигляді лінгвістичних змінних і бази нечітких продукційних правил для поточних значень температури та відносної вологості повітря отримано вихідні сигнали для управління функціональними пристроями, що забезпечують комфортні кліматичні умови мешканцям розумного будинку.

Запропонований підхід реалізовано на основі алгоритму Мамдані, який містить етапи фазифікації вхідних змінних, агрегування істинності підумов кожного з нечітких продукційних правил, активації висновків та дефазифікації вихідних змінних. Застосування нечіткої логіки у системі контролю клімату розумного будинку дає змогу врахувати індивідуальні особливості та уподобання мешканців і не вимагає складних розрахунків. Це забезпечує спрощення процесу керування кліматом у розумних будинках.

Система контролю клімату реалізована на основі мікрокомп’ютера Raspberry Pi з використанням модуля RPi.GPIO і бібліотек мови програмування Python, необхідних для нечіткого моделювання та роботи з сенсором DHT11, який було використано для визначення температури та відносної вологості повітря.

Ключові слова:  розумний будинок, система клімат-контролю, контролер нечіткої логіки, продукційні правила, нечіткий висновок, Raspberry Pi.


Повний текст:

PDF (English)

Посилання


[1] Harper R. Inside the Smart Home. - London: Springer, 2003.

[2] Ming С., Kadry S., Dasel A. Automating smart Internet of Things devices in modern homes using context-based fuzzy logic // Computational Intelligence. - 2020, https://doi.org/10.1111/coin.12370

[3] Zhou S., Wu Z., Li J., Zhang X. Real-time Energy Control Approach for Smart Home Energy Management System // Electric Power Components and Systems. - 2014. - Vol. 42. - P. 315-326.

[4] Mendes T.D.P., Godina R., Rodrigues E.M.G., Matias J.C.O., Catalao J.P.S. Smart home communication technologies and applications: wireless protocol assessment for home area network resources // Energies. - 2015. - Vol. 8. - P. 7279-7311.

[5] Zhang D., Shah N., Papageorgiou L.G. Efficient energy consumption and operation management in a smart building with microgrid // Energy Conversion and Management. - 2013. - Vol. 74. - P. 209-222.

[6] Robles R.J., Kim T.-H. Applications, systems and methods in smart home technology: A review // International Journal of Advanced Science and Technology. - 2010. - Vol. 15. - P. 37-47.

[7] Hsu Y.L., Chou P.H., Chang H.C., Lin S.L., Yang S.C., Su H.Y., Chang C.C., Cheng Y.S., Kuo Y.C. Design and Implementation of a Smart Home System Using Multisensor Data Fusion Technology // Sensors. - 2017. - Vol. 17. - P. 1631.

[8] Higuera J., Hertog W., Per?lvarez M., Carreras J. Hybrid smart lighting and climate control system for buildings // Proc. Conference: IET Future Intelligent Cities, 2014, London. DOI:10.1049/ic.2014.0047.

[9] Nacer A., Marhic B., Delahoche L. Smart Home, Smart HEMS, Smart heating: An overview of the latest products and trends // 2017 6th International Conference on Systems and Control (ICSC). - 2017. - P. 90-95.

[10] Altayeva A.B., Omarov B.S., Cho Y.I. Intelligent Microclimate Control System Based on IoT // International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems. - 2016. - Vol. 16, No. 4 - P. 254-261.

[11] Jimenez-Bravo D.M., Murciego A.L., De la Iglesia D.H., De Paz J.F., Gonzalez G.V. Central Heating Cost Optimization for Smart-Homes with Fuzzy Logic and a Multi-Agent Architecture // Appl. Sci. - 2020. - Vol. 10. - 4057. DOI:10.3390/app10124057

[12] Olenych I.B. Fuzzy logic controller for smart home lighting control // Information and Telecommunication Sciences. - 2017. -Vol. 9, No 2. - P. 50-55.

[13] Kumar V., Kumar S., Kansal H. Fuzzy logic controller based operating room air condition control system // International Journal of Innovative Research in Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering. - 2014. - Vol. 2. - P. 510-514.

[14] Sobhy S.M., Khedr W.M. Developing of fuzzy logic controller for air condition system // International Journal of Computer Applications. - 2015. - Vol. 126. - P. 1-8.

[15] Mamdani E.H. Application of fuzzy algorithms for the control of a simple dynamic plant // Proceedings of the Institution of Electrical Engineers. - 1974. - Vol. 121. - P. 1585-1588.

[16] Bai Y., Wang D. Fundamentals of fuzzy logic control - fuzzy sets, fuzzy rules and defuzzifications. Advanced Fuzzy Logic Technologies in Industrial Applications. - Springer, 2006.

[17] Raspberry Pi Documentation [Electronic resource]. - Mode of access: https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/os.html

[18] DHT11 Temperature & Humidity Sensor [Electronic resource]. - Mode of access: https://www.mouser.com/datasheet/2/758/DHT11-Technical-Data-Sheet-Translated-Version-1143054.pdf




DOI: http://dx.doi.org/10.30970/eli.17.3

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.