Bir iklimlendirme odasının bulanık mantık yöntemi ile kontrolü
Fuzzy control of a HVAC system
- Tez No: 78338
- Danışmanlar: PROF. DR. BURHANETTİN CAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Eğitim ve Öğretim, Electrical and Electronics Engineering, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
ÖZET Bu çalışmada, M.Ü. Tek.Eğt.Fak. Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü, Kontrol Eğitimi Anabilim Dalı Otomatik Kontrol Laboratuvan'nda bulunan, iklimlendirme odasının sıcaklık, bağıl nem ve hava hızının, belirlenen konfor noktasında sabit tutulması amaçlanmıştır. Bu amaçla, oda hava hızının kontrolü için yazılımla PID (Proportional Integral Derivative) kontrolör, oda sıcaklık ve bağıl neminin kontrolü için ise Kural Tabanlı Bulanık Kontrolör (Fuzzy Controller) tasarlanmıştır. Kontrolör tasarımının başarılı olması, öncelikle, kontrolünü gerçekleştireceğimiz iklimlendirme odasının davranışına ait bilgilere sahip olmamıza bağlıdır. Odanın davranışını belirlemek amacıyla, hem kış, hem de yaz mevsiminde bir dizi deney yapılmıştır. Bu deneylerde; giriş havası damperi (taze hava damperi, THD) açıklığı arttıkça, odanın ısınma ve soğuma sürelerinin de arttığı görülmüştür. Aynı şekilde, oda sıcaklığı ile bağıl nem değerinin de birbiri ile ters orantılı değiştikleri tespit edilmiştir. İklimlendirme ile ilgili sistemlerin bir çoğunda ortama gönderilecek hava, bir karışım odasında önceden hazırlandıktan (şartlandırıldıktan) sonra iklimlendirilecek ortama gönderilmektedir. Gerçekleştirilen sistemde ise, dış ortam havası doğrudan oda içerisine verilmektedir. Bu nedenle dış ortam sıcaklığı ve bağıl nemi, iklimlendirme odasının sıcaklığı ve nemini etkilemektedir. Kontrolörün tasarımında; iklimlendirme odasının sıcaklığı ve bağıl nemi, dış ortam sıcaklığı ve bağıl nemi, oda başlangıç sıcaklığı, oda sıcaklığı değişim hızı ve taze hava miktarı, bulanık kontrolörün giriş değişkenleri olarak seçilmiştir. Giriş değişkenlerinin üyelik fonksiyonları için, üçüncü dereceden polinom kullanılmıştır. Oda sıcaklığı, oda nemi ve taze hava miktarı için 4, dış ortam sıcaklığı, dış nem, oda başlangıç sıcaklığı ve oda sıcaklığı değişim hızı için 2 adet bulanık küme kullanılmıştır. Kural Tabanı; oda davranış deneylerinden elde edilen bilgi ve tecrübelerden faydalanılarak, aşağıda verilen 6 adet değişken grup ile ilgili 118 adet kural kullanılarak oluşturulmuştur: oda sıcaklığı - oda nemi - taze hava miktarı - oda sıcaklığı değişim hızı oda sıcaklığı - oda nemi - taze hava miktarı oda sıcaklığı - dış sıcaklık - taze hava miktarıoda sıcaklığı - oda başlangıç sıcaklığı - taze hava miktarı oda nemi - dış nem - taze hava miktarı oda sıcaklığı - oda nemi - dış nem - taze hava miktarı Literatür incelemelerinde oda başlangıç sıcaklığı, dış sıcaklık ve nem, değişkenlerinin kontrolör tasarımında dikkate alınmadığı, ancak, havanın önceden şartlandırma odalarında hazırlandığı görülmüştür. Buradaki çalışmada, şartlandırma odası kullanılmamıştır. Şartlandırma odası kullanılmadığı zaman, bu değişkenler dikkate alınmadan oluşturulan kontrolörle yapılan deneylerde oda sıcaklık ve neminin arzu edildiği gibi kontrol edilemediği; ya büyük periyotlu salınımların meydana geldiği, ya da kalıcı hal hatası oluştuğu tespit edilmiştir. Bu nedenle, tasarlanan kontrol sisteminde bu değişkenler de kontrolör girişi olarak seçilmiştir. Böylelikle, kontrolörün farklı koşullar altında kontrol edebilme yeteneği arttırılmıştır. Kış mevsimi deneylerinde ortaya çıkan ısıtıcı ataleti sorununu çözmek için, yeni bir yaklaşım olarak, oda sıcaklığının değişimi 5 bölgeye ayrılmış ve her bölge için bir kontrol değeri grubu oluşturulmuştur. 5 bölgeli bir kontrol değer grubu oluşturulması ile, aşımsız olarak referans değere ulaşma sağlanmıştır. Aşım zamanı ve yerleşme zamanı tek bölgeli duruma nazaran küçültülmüştür. Tolerans bölgesinin daha da dar seçilme imkanı elde edilmiştir. Önerilen kontrolörün, yaz ve kış mevsim şartlarında yapılan deneylerinde; değişik referans değerlerde, THD konumlarında, başlangıç sıcaklığında, örnekleme aralıklarında, dış ortam sıcaklık ve neminde ve sisteme bozucu ithal edilmesi durumlarındaki davranışı incelenmiştir. Yapılan deneylerde; THD açıklığı artıkça, yükselme ve yerleşme zamanı uzamaktadır. Dış ortam sıcaklığının yüksek olduğu durumlarda da yükselme ve oturma zamanı büyümektedir. Kış şartlarında çalışırken, sıcaklık hatası 9 °C'den büyük, THD'de %50'den daha fazla açık ise, sıcaklık ve nem değeri istenilen referansa getirilememektedir. Belirtilen bu şartların dışındaki kış şartlarında, kontrolör oda sıcaklık ve nemini aşımsız olarak referans değere getirebilmektedir. Yaz şartlarında çalışırken, sıcaklık hatası 6°C'den büyük, THD'de %50 veya daha fazla açık ise, ya da dış nem değeri çok yüksek ise (%60'dan büyük), sıcaklık ve nem değeri istenilen referansa getirilememektedir. Belirtilen bu şartların dışındaki yaz şartlarında, kontrolör oda sıcaklık ve nemini aşımsız olarak referans değere getirebilmektedir Örnekleme zamanı artırıldığında, salınım oluştuğu, 4s.'lik örnekleme zamanının bu sistem için uygun olduğu anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In the present work, it has been planned as a goal to maintain at the comfort point the HVAC (Heating, Ventilating and Air Conditioning) system's temperature, relative humidity and the air speed at the Automatic Control Laboratory of the Control Education Mainfield, Electronics-Computer Education Department of the Technical Education Faculty of Marmara University. To this aim, a PID (Proportional Integral Derivative) controller and a Fuzzy Controller have been planned in order to control the room's air speed and the temperature, and the relative humidity. The success of the controller design is mainly dependent on the data concerning the behaviour of HVAC system, the control of which is going to be realised. To determine the behaviour of the HVAC system, a number of experiments were made both in summer and winter season conditions. In these experiments, when the degree of openness of fresh air damper got increasing, it seemed that the durations of cooling and heating were increasing as well. In the same way, it was determined that the room temperature and the relative humidity changed with respect to each other oppositely. In most of the air conditioning systems, air is prepared before sending to the controlled air conditioning zone. In the present system, the fresh air was given directly without condition. That's why outside temperature (ambient temperature) and outside relative humidity (ambient relative humidity) affect the temperature and the humidity of the controlled zone. In the controller's design, the temperature and the relative humidity of the HVAC system, the temperature and the relative humidity of the environment, the room start temperature, the room temperature variation rate and the amount of the fresh air have been selected as the input variables of the Fuzzy Controller. For the membership function of the input variables, polynoms of third order have been used. Four fuzzy sets and two fuzzy sets have been used for room temperature, room humidity, amount of fresh air and for enviromental temperature, enviromental humidity, room start temperature, room temperature variation rate respectively. The rule-base was formed by using the experience and the knowledge from the experiments made to determine the behaviour of HVAC system.The rule base was formed by using 118 rules concerning different variable groups given belowRoom temperature - Room humidity - Fresh air - Derivative of room temperature Room temperature - Room humidity - Fresh air Room temperature - Ambient temperature - Fresh air Room temperature - Room starting temperature - Fresh air Room humidity - Ambient humidity - Fresh air Room temperature - Room humidity - Ambient humidity - Fresh air In the literature survey, it seemed that the room starting temperature, the ambient temperature and the ambient relative humidity were not taken into consideration, but air was conditioned in prepearing room in advance. In this study the prepearing room was not used. When the prepearing room was not used, the room temperature and the relative humidity were not controlled succesufully; it seemed that either large oscillation or steady state error occured. For this reason, the room starting temperature, the ambient temperature and the ambient relative humidity were selected as the fuzzified inputs. Therefore, the control ability of the controller under different conditions was increased. To solve the problem of the heater inertia, occuring in the winter experiments, as a new approach the variation of room temperature was divided into 5 regions and for every region a group of control values was formed. Doing this way, it was satisfied to reach the reference value without overshoot. The peak time and the settling time were shortened with respect to the single region. The possibility of selecting much more narrow the tolerance band was obtained. The experiments made in the summer and the winter conditions of the proposed controller; the response was examined in case of the various reference values, the fresh air position, the starting temperature, the sampling intervals, the ambient temperature and the humidity and importing disturbance to the system. In the experiments made; as the damper opennes of the fresh air increases the raising and the settling times increase. When operating in winter conditions, the values of the temperature and the humidity can not be brought the desired reference if the error is bigger than 9 °C and the fresh air damper open more then 50 percent. Except these expressed conditions in the winter conditions, the controller can set the room temperature without overshooting. Having increased the sampling time, it seemed that an oscillation occured. That's why sampling period was choosen as 4 seconds for this system.
Benzer Tezler
- İklimlendirme deney tesisatının neuro-fuzzy yöntemiyle kontrolü
Neuro-fuzzy control of HVAC system
AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
Doktora
Türkçe
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BURHANETTİN CAN
- Eğitim amaçlı bir iklimlendirme odasının yapay zeka teknikleri ile modellenmesi ve kontrolu
Modelling and control of a climatization test chamber with artificial intelligence techniques
YUSUF İZGİ
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHANETTİN CAN
YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDAL
- İklimlendirme odasının matematik modelinin çıkartılması ve simülasyonunun yapılması
Mathematical model and simulation of HVAC system
İSA TAŞDELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. FEVZİ BABA
- A numerical simulation and analysis of indoor thermal environment around an occupant for different air supply and exhaust modes
Farklı hava besleme ve egzoz modları için bir kişi çevresindeki iç mekan termal ortamının sayısal simülasyonu ve analizi
DHAFER SAMEER FATHULLAH AMEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM KOÇ
- Güneş enerjisi destekli bir termoelektrik iklimlendirme sisteminin tasarımı
Design of solar assisted thermoelectric air-conditioning system
MANUEL FERNANDO ARIZA TABA