Sammanfattning av denna webbsida: Värme-, ventilations- och luftkonditioneringssystem (HVAC) är typiska icke-linjära flervariabla system med störningar och osäkerheter. I detta dokument föreslås en metod baserad på en kombinerad neuro-fuzzy modell för dynamisk och automatisk reglering av inomhustemperaturen. Det föreslagna artificiella neurala nätverket utför inomhustemperaturprognoser som används för att mata en luddig logisk styrenhet för att hantera på/av-kopplingen av VVS-systemet och regleringen av inloppets lufthastighet. Dessutom optimeras det använda neurala nätverket genom den analytiska beräkningen av inbäddningsparametrarna, och godheten i detta tillvägagångssätt testas genom MATLAB. Den fuzzy regulatorn drivs av inomhustemperaturen prognostiseras av neurala nätverksmodulen och kan justera medlemskap funktioner dynamiskt, eftersom termisk komfort är en mycket subjektiv faktor och kan variera även i samma ämne. Papperet visar några experimentella resultat, genom en verklig implementation i en inbäddad prototyptavla, av den föreslagna metoden i termer av utvecklingen av inloppet lufthastighet injiceras av fläktspolarna, inomhuslufttemperaturen prognostiseras av neurala nätverksmodellen och justering av medlemsfunktioner efter att ha fått användarens feedback.
Collotta och al. REF utformade ett tillvägagångssätt som bestod av luddig logik och ett neuralt nätverk.
A Dynamic Fuzzy Controller to Meet Thermal Comfort by Using Neural Network Forecasted Parameters as the Input
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}