STRUCTURE OF DECISION SUPPORT SYSTEM OF INFORMATION SYSTEM INTELLIGENT CLIMATE CONTROL RESIDENTIAL

Актуальність. Постійно зростаюча тенденція до подорожчання енергоресурсів призводить до необхідності зниження енергоспоживання, тобто до економії енергоресурсів. З точки зору житлових приміщень, впровадження систем мікроклімату необхідне для організації комфортних умов перебування суб’єктів і економного використання енергоресурсів. Мета. Метою роботи є вирішення актуальної задачі енергоефективного регулювання мікроклімату приміщень на основі використання інформаційної інтелектуальної системи яка враховує побажання суб’єктів які там знаходяться, що у свою чергу, дозволяє забезпечити ефективне керування опалювальними приладами за рахунок зменшення або збільшення температури оточуючого середовища. Метод. Вирішення поставленої задачі запропоновано шляхом використання структури експертної системи, як однієї із складових системи інтелектуального регулювання мікроклімату приміщень, на основі використання нейро-нечіткої підсистеми логічного виводу. Дана підсистема дозволяє автоматично формувати керуючу інформацію для регулювання мікроклімату приміщень в залежності від побажань суб’єктів, узагальнюючи інформацію про час і місце їх перебування у різні періоди часу. У якості підсистеми логічного- виводу запропоновано п’ятишарову нейро-нечітку систему прямого розповсюдження помилки, яка реалізує систему нечіткого виводу типу Сугено нульового порядку. Також запропоновано схему роботи інтелектуальної системи регулювання мікроклімату приміщень та підхід щодо реалізації процесу ідентифікації суб’єктів у приміщенні. Результати експериментальних досліджень підтвердили ефективність використання запропонованої структури експертної системи в системах типу «Інтелектуальний дім». Також було встановлено значення параметрів які впливають на якість та продуктивність роботи запропонованої системи. У якості енергоресурсу було обрано природний газ та середньостатистичні діапазони температур житлових приміщень. Висновки. Особливістю запропонованої системи є універсальність використання будь-яких кліматичних пристроїв, а також мож- ливість автоматичного налаштування мікроклімату приміщення з урахуванням побажань суб’єктів. Також, головною особливістю запропонованого методу налаштування мікроклімату є визначення та запам’ятовування поведінки суб’єктів приміщення, що у по- єднанні із апаратом нейронних мереж надає змогу до прогнозування встановлення відповідних значень мікроклімату приміщення, і, як результат, до економії енергоресурсів.