tezĂ de · pdf file 2018. 10. 31. · proiectarea și modelarea unui controler...

UNIVERSITATEA TEHNICĂ DE CONSTRUCȚII BUCUREȘTI

Facultatea de Inginerie a Instalațiilor

TEZĂ DE DOCTORAT

Modelarea numerică a unui controler folosind conceptele inteligenței artificiale ȋn vederea

implementării pe sistemele BMS

Conducător doctorat

Prof. univ. dr. ing. Sorin CALUIANU

Doctorand Ing. Florin-Adrian Hebean

BUCUREȘTI 2018

- 1 -

Cuprins

Capitolul 1 Concepte ale teoriei sistemelor automate aplicate pentru conducerea instalațiilor din clădiri

4

1.1 Noțiuni introductive în studiul sistemelor automate 4

1.1.1 Definirea noțiunii de teoria sistemelor și automatică 4

1.1.2 Conceptele de semnal, sistem și model 5

1.1.3 Conceptul de sistem automat 6

1.1.4 Funcțiile sistemelor automate 8

1.2 Modelul matematic al sistemelor liniare 9

1.2.1 Tipuri de semnale și răspunsuri ale SRA 9

1.2.2 Modele matematice liniare de tip intrare-ieșire 12

1.2.3 Identificarea proceselor și proiectarea SRA 13

1.3 Sisteme de reglare automată liniare și continue 20

1.3.1 Generalități 20

1.3.2 Structuri de sisteme de reglare automată 21

1.3.3 Performanțele sistemelor de reglare automată liniare 24

1.3.4 Regulatoare automate liniare. Clasificare 26

1.3.5 Alegerea regulatoarelor automate liniare 32

1.4 Sisteme de reglare automată neliniare 33

1.4.1 Conceptul de sistem neliniar. Tipuri de neliniarități 33

1.4.2 Regulatoare automate neliniare 34

1.4.3 Regulatorul bipozițional 35

1.4.4 Regulatorul tripozițional 36

Capitolul 2 Noțiuni ale inteligenței artificiale utilizate în sistemele de automatizare

39

2.1 Logica fuzzy - Stadiul actual al cercetării 39

2.1.1 Noțiuni fundamentale 41

2.1.2 Funcții de apartenență 43

2.1.3 Operatori ai mulțimilor fuzzy 44

2.1.4 Reguli și raționamente fuzzy 45

2.2 Regulatoare fuzzy 46

2.2.1 Structura regulatorului fuzzy 47

2.2.2 Fuzificarea 48

2.2.3 Baza de cunoștințe 49

2.2.4 Baza de reguli 49

2.2.5 Inferența 50

2.2.6 Defuzificarea 52

2.3 Structuri de control cu regulatoare fuzzy 55

2.3.1 Tipuri de structuri de control fuzzy 55

2.3.2 Etapele de dezvoltare a unei structuri de control cu regulator fuzzy

57

2.4 Rețele neurale 59

2.4.1 Modelul general al unei rețele neurale 59

- 2 -

2.4.2 Ecuația de evoluție a rețelei 60

2.4.3 Paradigme ale instruirii 62

2.4.4 Topologia multistrat a rețelelor neurale 62

2.5 Algoritmi genetici 63

2.5.1 Generalități 63

2.5.2 Algoritmul genetic canonic 63

Capitolul 3 Controlere bazate pe inteligență artificială 65

3.1 Implementarea controlerelor fuzzy 65

3.1.1 Modalități de implementare a controlerelor fuzzy 65

3.1.2 Implementări hardware existente 66

Capitolul 4 Stadiul actual al cercetării în domeniul inteligenței artificiale și al conceptului de “Cloud Computing”

70

4.1 Stadiul actual al cercetării în domeniul logicii fuzzy aplicată în conducerea instalațiilor din clădiri

70

4.2 Realizări hardware având la bază conceptele inteligenței artificiale

78

4.3 Cercetări referitoare la conceptele ,,IoT’’ aplicate instalațiilor din clădiri

4.4 Conceptul de ,,Cloud Computing” și ,,IoT’’ – prezent și viitor 79

Capitolul 5 Proiectarea și modelarea unui controler fuzzy pentru asigurarea confortului în clădiri

87

5.1 Generalități 87

5.2 Caracteristicile procesului condus de controlerul de confort fuzzy

88

5.3 Proiectarea controlerului de confort fuzzy 90

5.4 Procesul de fuzificare 94

5.5 Simularea și validarea controlerului fuzzy de confort 130

5.6 Validarea controlerului de confort fuzzy prin rularea în Matlab a unui set de date de intrare provenite de la sistemul de automatizare a unei clădiri existente

136

5.6.1 Compararea ieșirilor obținute pentru controlerul fuzzy de confort cu ieșirile controlerului PID, pentru perioada de iarna

140

5.6.2 Compararea ieșirilor obținute pentru controlerul fuzzy de confort cu ieșirile controlerului PID, pentru perioada de vara

148

Capitolul 6 Integrarea controllerului fuzzy pentru asigurarea confortului în clădiri în rețeaua de "Cloud Computing"

154

6.1 Conceptul de “Cloud Computing” 154

6.2 Platforma de analiză a datelor în cloud computing 156

6.3 Integrarea controlerului fuzzy de confort în platforma de analiză 160

- 3 -

6.3.1 Platforma de analiză externă 160

6.3.2 Virtualizarea datelor în platforma cloud 161

6.3.3 Definirea regulilor analitice pentru controlerul fuzzy de confort 162

6.3.4 Rularea regulilor în platforma analitică

174

Capitolul 7 Concluzii

183

7.1 Contribuții personale 184

7.2 Direcții viitoare de cercetare

185

Bibliografie

186

Anexe 191

Anexa1 – Valorile de intrare, valorile de ieșire PID, valorile de ieșire fuzzy

Anexa2 – Comparație între controlul PID și controlul fuzzy logic

Anexa3 – Codul sursa al regulilor analitice, în limbajul de programare Axon

- 4 -

Capitolul 1 Concepte ale teoriei sistemelor automate aplicate pentru conducerea instalațiilor din clădiri

1.1. Noțiuni introductive în studiul sistemelor automate

1.1.1 Definirea noțiunii de teoria sistemelor și automatică

La noțiunea de sistem, se pot formula următoarele caracteristici relative: a). Pentru un sistem este esențial faptul că părțile sale componente sunt într-o anumită relație, care constituie totodată criteriul de delimitare față de mediul exterior. b). Părțile sau elementele componente au funcții precise și ocupă în cadrul sistemului poziții bine determinate, ceea ce permite să se afirme că sistemul se caracterizează printr-o anumită structură. c). Între mărimile fizice ale sistemului există legături de cauzalitate concretizate în procesarea substanței, energiei și informației în conformitate cu legile generale ale naturii. d). Legăturile de cauzalitate pot fi astfel ordonate încât în cadrul sistemului să existe legături inverse – reacții. Acest tip de conexiune este specifică sistemelor cibernetice. e). Acțiunea comuna a părților sistemului asigura realizarea unui anumit scop; prin reuniunea părților, sistemul dobândește calități noi, care nu pot fi identificate din analiza părților sale, luate separat. f). Realizarea scopului propus în exemplul dat, se poate face utilizând un operator uman sau un regulator automat. Funcțional, cele două soluții au la baza aceeași structură abstractă a comunicațiilor între părțile sistemului. Faptul acesta arată că legăturile din cadrul sistemului pot fi descrise pe baza unei scheme abstracte. Sistemele care au aceeași schemă abstractă sunt izomorfe. g). Noțiunea de sistem este relativă deoarece una și aceiași realitate fizică poate cuprinde diverse sisteme corelate sau nu între ele. În natura regăsim sisteme care se bucura de proprietățile enunțate mai înainte, în cele mai diverse domenii (economie, biologie, tehnică, natură și societate etc.). Analiza unitara a unei asemenea diversități de sisteme impune elaborarea unor principii, a unor metode și reguli generale pe baza cărora să se poată face aprecieri asupra sistemelor din cele mai diverse domenii. Teoria sistemelor este știința care se ocupă cu elaborarea metodelor de studiu cele mai generale utilizabile în studierea sistemelor din cele mai diverse ramuri de activitate. O categorie aparte de sisteme o formează sistemele automate. Acestea sunt sisteme tehnice care funcționează în mod automat (fără intervenția omului) pentru realizarea unui scop impus de realizatorii sistemelor respective. Ramura științei care se ocupă cu studiul metodelor și mijloacelor prin intermediul cărora se asigură conducerea proceselor tehnice, fără intervenția directă a operatorului uman, poartă denumirea de Automatică. Implementarea practică a acestor principii, metode și mijloace de automatizare poartă denumirea de Automatizare (Iliescu și Făgărășan,2013). Problematica generală a automaticii ca ramură a științei conducerii vizează în primul rând conceperea structurilor și strategiilor optime pentru conducerea proceselor și în al doilea rând implementarea pe un suport fizic (hardware) corespunzător acestor strategii. În automatică, sistemul automat este format din:

- 5 -

- Obiectul sau procesul automatizat; - Instalația (echipamentul) de automatizare.

Ansamblul de obiecte și materiale care asigură controlul desfășurării proceselor tehnice sau altor categorii de procese, fără intervenția operatorului uman, se numește echipament de automatizare. Un sistem poate fi privit ca un model al unui obiect, realizat prin metode sistemice, în scopul studierii în raport cu variabila independentă timpul (Iliescu, Arghira, Făgărășan, Dumitru, 2013). 1.1.2 Conceptele de semnal, sistem și model

Conceptul