Abstract

Analysis of the application of smart home technology indicates an insufficient level of controllability of its infrastructure, which leads to excessive consumption of energy and information resources. The problem of managing the digital infrastructure of human living space, is associated with a large number of highly specialized solutions for home automation, which complicate the management process. Smart home is considered as a set of independent cyber-physical devices aimed at achieving its goal. For coordinated work of cyber-physical devices it is proposed to provide their joint work through a single information center. Simulation of device operation modes in a digital environment preserves the resource of physical devices by making a virtual calculation for all possible variants of interaction of devices between themselves and the physical environment. A methodology for controlling the microclimate of a smart home using an ensemble of fuzzy artificial neural networks is developed, with the example of joint use of air conditioning, ventilation and heating. The neural network algorithm allows you to monitor the parameters of the physical environment, predict the modes of cyber-physical devices and generate control signals for each of them, ensuring the joint operation of devices with minimal resource consumption and information traffic. A variant of practical implementation of a smart home climate control system on the example of a multifunctional educational computer class is proposed. Hybrid neural networks of air conditioning, ventilation and heating systems were developed. The testing of the microclimate control system of a multifunctional university classroom using hybrid neural networks was carried out, a programmable logic controller of domestic production was used as a control device. The goal of management based on cooperating cyber-physical devices is to achieve a minimum of power and information traffic when they work together.

Highlights

  • Analysis of the application of smart home technology indicates an insufficient level of controllability of its infrastructure, which leads to excessive consumption of energy and information resources

  • Smart home is considered as a set of independent cyber-physical devices aimed at achieving its goal

  • A methodology for controlling the microclimate of a smart home using an ensemble of fuzzy artificial neural networks is developed, with the example of joint use of air conditioning, ventilation and heating

Read more

Summary

Величина принадлежности нормальная влажность низкая влажность высокая влажность

Нечеткие множества по температуре и влажности, представленные на рис. 5 и 6, сформированы на основании рекомендаций СанПиН 1.2.3685-21 «Гигиенические нормативы и требования к обеспечению безопасности и (или) безвредности для человека факторов среды обитания» [28]. Качественная характеристика воздуха, такая как содержание углекислого газа, в нейронной сети выполняет роль уточняющего параметра. Что содержание углекислого газа будет уточнять режимы работы устройств климат-контроля, которые будут получены по сочетанию двух основных параметров. В связи с тем, что температура и влажность воздуха в помещении меняется существеннее и чаще, то по этим параметрам будет определяться основное смещение исходного режима работы устройств. Чтобы сформировать правила соответствия входных данных выходным, было проведено исследование связи режимов работы устройств климат-контроля: энергопроизводительность, расход воздуха, с параметрами температуры, влажности и содержания углекислого газа в воздухе помещения. В таблице 1 представлены обобщенные рекомендации по режимам работы кондиционера в зависимости от параметров физической среды. Обобщенные рекомендации по режимам работы кондиционера в зависимости от параметров физической среды

Обобщенные рекомендуемые режимы среды помещения работы кондиционера
Результат работы нейронной сети
Обобщенные рекомендуемые режисреды помещения мы работы кондиционера
Система кондиционирования
Радиально базисная НС
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call