Подход к синтезу интеллектуальных автоматизированных систем климат-контроля

Approach to synthesis of the intellectual automated climate control systems

Северюхин Е.П.

25.12.2018 454

№ 12 (57)

10. Информатика, вычислительная техника и управление

Цитировать:

Северюхин Е.П. Подход к синтезу интеллектуальных автоматизированных систем климат-контроля // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2018. № 12 (57). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/6677 (дата обращения: 18.04.2024).

Прочитать статью:

АННОТАЦИЯ

Рассматривается проблема многокритериальной параметрической оптимизации. В статье приведен общий подход к решению задачи многокритериального параметрического синтеза интеллектуальной системы климат-контроля. Приводится общая постановка задачи синтеза интеллектуальной системы. В процессе решения этой задачи предлагается разделение на классы различных вариантов исполнения по типам интерфейсов, формируется матрица возможных решений, рассматривается выбор решений. Приводится общий вид алгоритма синтеза системы климат-контроля по критериям. В окончании приводится анализ результатов, и теоретические выводы, заключение о возможности практического применения.

ABSTRACT

The problem of multicriteria parametrical optimization is considered here. Article is devoted the problem resolution of multicriteria parameter optimization. In article the general approach is given to the solution of a problem of multicriteria synthesis of intellectual system of climate control. The problem definition of synthesis of intellectual system is given. In the course of the solution of this task division into classes of various options of execution on types of interfaces is offered, the matrix of possible decisions is formed, the choice of decisions is considered. The synthesis algorithm of system of climate control by criteria is given. The analysis of results, and theoretical conclusions, the conclusion is provided in the termination about possibility of practical application.

Ключевые слова: интеллектуальная система климат-контроля; параметрическая оптимизация; экономия ресурсов

Keywords: intellectual system climate control, parametrical optimization; resource saving

На современном этапе развития общества, человек предъявляет все больше и больше требований к комфорту внутри своего жилья. Кроме того, возрастают требования по экономии тепла, электроэнергии, а также экономии финансовых ресурсов для домохозяйств. В этой статье рассматривается общий подход к синтезу интеллектуальных систем с помощью блоков их составляющих.

Задача оптимального параметрического синтеза [2] состоит в выборе номинальных значений внутренних параметров синтезируемой системы V_ном= (v_{1 ном},..,v_n _ном) обеспечивающих максимум вероятности ее безотказной работы, а также функции максимума комфорта и функции минимума энергозатрат, в течение заданного времени: V_ном =arg max P1{V(v_ном, t) Є D_x, t Є[0,T]} U

V_ном =arg min P2{V(v_ном, t) Є D_x, t Є[0,T]} (1).

Здесь V (v_ном, t) – случайный процесс изменения параметров; D_x-область работоспособности; T-заданное время эксплуатации системы.

У проектировщика имеется ряд параметров: 1) Q={q₁, q₂, …,q₄} – множество общих показателей качества , описывающих характеристики системы климат-контроля ; U ={u₁,u₂,..,u_n} общие условия характеризующие систему климат-контроля , O=. {o₁,o₂..,o_n} общие ограничения характеризующие всю систему климат-контроля;

2) P_a={p_a₁, p_a_{2,. ..}p_a₆ },.,P_f={ p_f₁, p_f_{2,. ..}p_f₆ } – множество частных показателей качества, характеризующих блоки системы климат-контроля; U_a={u_a₁, u_a_2, u_an},..,U_f={ u_f₁, u_f₂ } – множество частных условий , описывающих характеристики блоков составляющих системы климат-контроля; O_a={O_a₁, O_a_{2,. ..}O_a₆ },..,O_f={ O_f₁, O_f_{2,. ..}O_f₆ } – множество частных ограничений, описывающих характеристики блоков составляющих системы климат-контроля;

3) N_q – число возможных значений на шкале критериев q i G K, характеризующих каждый уровень;

4){₁}, {₂}, {₃} – множество векторов, определяющих альтернативные варианты реализации первого уровня системы КК, LON- интерфейса; EIB- интерфейса; и X10-интерфейсов соответственно;

{₁},{₂},{₃} – множество векторов, определяющих альтернативные варианты второго уровня системы КК, LON-интерфейса;EIB- интерфейса; и X10-интерфейсов соответственно;

{₁},{₂},{₃} – множество векторов, определяющих альтернативные варианты третьего уровня системы КК, LON-интерфейса;EIB- интерфейса; и X10-интерфейсов соответственно;

{₁},{₂},{₃} – множество векторов, определяющих альтернативные варианты четвертого уровня системы КК, LON-интерфейса; EIB-интерфейса; и X10-интерфейсов соответственно;

{₁},{₂},{₃} – множество векторов, определяющих альтернативные варианты пятого уровня системы КК, LON- интерфейса; EIB-интерфейса; и X10-интерфейсов соответственно;

5) T= {T_i}; i=1,2,..,t – множество из t векторов, описывающих данные системы климат-контроля в целом;

6) Значимость общих показателей качества, q_i=(q _i₁ , q _i₂, …,q _i_n), где q_i Є K_q; u_i Є U ;

Задачей, решаемой в данной статье является: подобрать и предложить метод проектирования системы климат-контроля, построив понятную и непротиворечивую классификацию векторов по предпочтениям лица принимающего решение(ЛПР).

С математической точки зрения проектировщику интеллектуальной системы климат-контроля требуется построить классификацию векторов A→{}, l=1,2,..,L оптимальным образом, удовлетворяющую требованиям заказчика.

Выбрав наилучший вариант проектировщику (лицу, принимающему решение) предстоит работать в дальнейшем над его практической реализацией.

Если отметить более точно, то общая задача с математической очки зрения состоит в том, чтобы отыскать и подобрать составляющие матрицы T, где

T= .

Вышеуказанная матрица T-представляет собой матрицу оптимальных решений, составляющих систему климат-контроля по уровням. В ней каждая буква─модель отображается вектором c координатами взаимнооднозначно отображающим значения показателей качества приведенных систем. В данном случае три вектора с пятью компонентами составляющими, по числу блоков образуют матрицу оптимальных решений.

Таблица 1 (в приложении) обозначает и выделяет эти блоки-уровни проектирования, которые отображаются на рисунке 1. Также на данном рисунке приводится примерная система климат-контроля с выделенными ее составляющими, техническими комплектующими. Они распределены по данным блокам-уровням.

Рисунок 1. Модель автоматизированной системы климат-контроля c разделением на блоки-уровни проектирования

При проектировании оптимальных вариантов системы огромное значение имеет тип интерфейса, на котором функционирует данная система, поэтому каждый блок, составляющий системы климат-контроля, относят к тому или иному типу интерфейса. Матрица решений T приводится с учетом трех, рассматриваемых в статье типов интерфейса: LON, EIB, X-10. Типовой пример решения данной задачи представляется на нижеприведенном алгоритме. Общий вид реализации, отбора и доработки до технической модели приведен на рисунке 2.

Выводы. Алгоритм синтеза интеллектуальной системы климат-контроля реализованной на едином интерфейсе

Реализацию алгоритма предполагается осуществлять по этапам, которые регламентируют процесс создания матрицы нехудших решений и в дальнейшем отобранные блоки могут служить основой для синтеза оптимальной технической модели системы климат-контроля. Т.е. отобранные таким образом блоки можно считать оптимальными компонентами для создания законченной системы климат-контроля.

1) Техническое и экономическое обоснование и введение пяти выделяемых блоков системы климат-контроля;

2) Выбор лицом, принимающим решение (ЛПР), показателей качества, условий и ограничений как общих, технически характеризующих всю систему целиком; так и частных, технически характеризующих пять уровней системы обособленно друг от друга;

3) Сбор информации из доступных источников и формирование информационной базы данных, состоящей из самых современных автоматизированных систем климат-контроля;

4) Условная фрагментация интеллектуальных систем по блокам, составляющим интеллектуальную систему, с выделением их в отдельные таблицы данных для удобства использования, компонуемых по единому типу интерфейса. Таким образом, чтобы один блок при желании проектировщика, можно было заменить на другой.

5) Из альтернативных вариантов исполнения посредством блоков (известных фирм производителей: Johnson Controls, Honeywell, Siemens и.т.п) происходит формирование векторов, отображающих законченную автоматизированную систему. Каждому блоку синтезируемой системы соответствует своя буква: α₁, β₁, γ₁и.т.д. Параметры, численно характеризующие эти блоки, подвергаются анализу. Далее осуществляется формирование из векторов ─множества матриц, соответствующих отдельной интеллектуальной системе климат-контроля. Одна матрица соответствует одному законченному варианту реализации интеллектуальной системы климат-контроля.

6) Применяется безусловный критерий предпочтения: по определенным частным показателям качества реализуется отбор среди векторов, для каждого уровня проектирования по принципу оптимальности по Парето [1].

7) Применяется условный критерий предпочтения, к выделенным блокам в табл.1., используется условный критерий предпочтения.

8) Теперь на данном этапе ЛПР, имея набор векторов, производит перебор комбинаций сочетаний векторов, ставя конечной целью, добиться формирование из них законченных систем (общим количеством L единиц), представляемых пока в матричной форме T;

9) Анализ матриц-моделей по общим: показателям качества, условиям и ограничениям скомбинированных вариантов на уровне законченных моделей систем климат-контроля подразумевает:

9.1) Применение к L вариантам безусловного критерия предпочтения: по общим показателям качества реализуется отбор по принципу паретовской оптимизации [1].

9.2) Отметка и фиксирование всех моделей интеллектуальных систем, прошедших отбор (общим количеством L-g единиц).

10) Применение к L–g вариатам (где g–это не прошедшие отбор по пункту 9 вектора) условного критерия предпочтения для окончательного выбора в общем случае. Далее выбор по этому условному критерию предпочтения реализуется по общим условиям и общим ограничениям, а также с использованием субъективной целевой результирующей функции.

11) Фиксируются и отмечаются L-g-g₁ оставшиеся модели после отбора по пункту 10.

12) Расположение прошедших отбор вариантов (кол-вом L-g-g₁штук) функционально представленных функциями F1 (q₁,q₂,..,q_n), F2 (q₁,q₂,..,q_n),.., F_L_-_g_-_g₁ (q₁,q₂,..,q_n ) на шкале оценок[1], [3] составленной лицом принимающим решения, с помощью субъективной целевой результирующей функции (CЦРФ).

13) Сравнение векторов, отображающих законченные варианты исполнения систем климат-контроля) и последующий выбор того вектора с координатами при j=1,2,3. , у котором F_L (q₁,q₂,..,q_n) принимает минимальное значение. Данное действие реализуется при учете того, что все значения показателей качества устремляются к минимуму.

14) Формирование единственной матрицы

T1 = решений, из отобранных указанным, подобно приведенному алгоритму методу. Таким образом определяется набор векторов, принадлежащих множеству M5, составляющие в совокупности матрицу T1.

15) Осуществление проектирования и создания технической модели системы, а затем и технического проекта интеллектуальной системы климат -контроля на основе матрицы, указанной в пункте 14.

16) Представление технического проекта для его последующей поэтапной реализации на практике, в отведенном жилом доме. При этом компонуются и выделяются зоны проектирования, т.е используется зонный принцип построения системы.

17) Реализация выводов, проверка, повторный анализ технических свойств синтезированных систем климат-контроля.

Рисунок 2. Иллюстрирует общий, укрупненный вид алгоритма синтеза интеллектуальной системы климат-контроля

У инженера-разработчика, работающего над новым проектом автоматизированной системы климат-контроля, появляется возможность найти оптимальное равновесие в процессе синтеза: не сокращая выбор по одному показателю качества, при этом не ухудшать другой показатель качества. Такое требование и соответствующая задача подчас возникают перед генеральным конструктором и командой инженеров-проектировщиков: им необходимо четко ограничивать свои возможности, сопоставляя их с имеющимися доступными аналогами и потребностями заказчика. Реализуется данное требование заказчика за счет применения эллиптической фигуры оптимизации, и последующего за этим исключения нехудших решений. Таким образом, создается мобильность при принятий решений в выборе оптимального сочетания компонентов, которая наиболее необходима для достижения технической совместимости устройств.

У проектировщика обозначается возможность исключить неудачные варианты реализации систем, за счет многократных повторяемых применений условного критерия предпочтения, сначала к отдельным блокам, а затем и к целым сформированным системам. Аналоги российского производства адаптируются к российским климатическим условиям и возможностью изготовить их нашими предприятиями с оптимальным соотношением цены и технических характеристик.

Список литературы:

1. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения. М:” Радио и связь”,1981.

2. Абрамов О.В. Методы и алгоритмы параметрического синтеза стохастических систем// Проблемы управления, №4, 2006.С.3-8

3. Батищев И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР. Издательство Воронежского государственного университета,1997.

Приложение.

Таблица 1.

Предполагаемые блоки-уровни проектирования интеллектуальной автоматизированной системы климат-контроля

Номер	Уровни системы климат-контроля
1 уровень	блок сбора и обработки информации
2 уровень	блок управления и передачи информации
3 уровень	блок "умного" пола
4 уровень	блок отопления и устройств обогрева
5 уровень	блок исполнительных и переключающих устройств