Controlo e optimização de sistemas AVAC recorrendo a técnicas de inteligência artificial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, João Duarte Barqueiro Pereira
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.21/4469
Resumo: Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica
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spelling Controlo e optimização de sistemas AVAC recorrendo a técnicas de inteligência artificialInteligência artificialLógica fuzzyControloAquecimentoVentilação e ar condicionadoUnidade de tratamento de arArtificial intelligenceFuzzy logicControlHVAC: HeatingVentilation and air conditioningAir handling unitTrabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia MecânicaO controlo de unidades de tratamento de ar (UTA) é historicamente realizado por controladores industriais, sendo que a presente dissertação apresenta uma alternativa a válida para esse controlo. É através da inteligência artificial que se propõe controlar uma UTA. Sendo a inteligência artificial um tema bastante abrangente foi-se tomando opções do percurso a seguir ao longo do trabalho que culminaram no controlo do sistema através de algoritmos fuzzy, com o motor de inferência de Takagi-Sugeno. É de notar que as UTA’s podem ter diversas configurações, contudo, com vista a manter o modelo de simulação simples e com poucas variáveis utilizou-se uma unidade com 100% de ar novo e uma bateria de arrefecimento. Para além disso, foi criado um espaço fictício com as características construtivas e ambientais internas e externas definidas com base em documentos oficiais e aceites pela comunidade científica. O processo de simulação da acção de controlo bem como da concepção do controlador foi realizado utilizando o Simulink do software Matlab®. Foram concebidas cinco simulações (A, B, C, D e E) sendo que as simulações A, B, C e D representam a acção de controlo para um caudal de ar novo correspondente ao mínimo imposto por lei, a 50%, 75% e 100% do caudal permitido pelo equipamento. Por fim, a simulação E, retrata a acção de controlo de um controlador industrial PID com 100% do caudal máximo permitido pela UTA, permitindo uma comparação entre o controlo fuzzy e o controlador industrial PID. Nas simulações B, C e D, verifica-se uma acção coerente do sistema, com uma resposta positiva face aos objectivos, sendo que os melhores resultados foram obtidos com a simulação D. A simulação A, regista um grande período de saturação, pelo que ficou claro a insuficiência de caudal nesse caso em concreto. A última simulação (E) revelou vantagens no controlo fuzzy face ao controlo clássico, nomeadamente nos períodos de utilização do freecooling.Abstract: Historically the control of air handling units (AHU) is realized by industrial controllers, and in this dissertation is presented a valid alternative to that. It is through artificial intelligence that is proposed to control the AHU. The artificial intelligence is an extensive topic so during the study there was necessity to make some options to trail a path that ended in a control system based on fuzzy algorithms with a Takagi-Sugeno inference engine. The AHU’s can have a several configurations; however with the objective to keep a simple model with few variables was used a unity with an insufflation of 100% outside air and a cooling coil. Although there was created a fictional room with characteristics of construction and internal and external environment based in official documents and other accepted by the scientific community. There was used the Matlab® Simulink software to concept the controller and the control action. There was realized five simulations (A, B, C, D e E) that simulation A represents the system with the minimum input airflow allowed by law and simulation D test the model with the maximum input airflow allowed by the equipment specifications. Meanwhile, were made two simulations with airflows between maximum and minimum, B and C, respectively, 50 and 75% of the maximum airflow allowed by the equipment. To conclude, the E simulation shows the control action of a PID controller with an 100% output air flow, that allows a comparison between the fuzzy controller and the PID. The B, C and D simulations results were consistent with a positive answer to the objectives with the better results achieved in the D simulation. In the first simulation (A), there was a great saturation time of the system, so there is no doubt that the airflow was insufficient to face the requirements. The fuzzy control demonstrates benefits when compared to the PID in E simulation, one of those, the freecooling period.Instituto Superior de Engenharia de LisboaSilva, Pedro Miguel Abreu eMendes, Mário José Gonçalves CavacoRCIPLMarques, João Duarte Barqueiro Pereira2015-04-22T17:19:23Z2015-032015-03-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/4469TID:201221250porMARQUES, João Duarte Barqueiro Pereira - Controlo e optimização de sistemas AVAC recorrendo a técnicas de inteligência artificial. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2015. Dissertação de mestrado.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-08-03T09:46:32Zoai:repositorio.ipl.pt:10400.21/4469Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:13:54.891330Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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