RU2822870C1 - System for controlling air flow in ventilation system - Google Patents
System for controlling air flow in ventilation system Download PDFInfo
- Publication number
- RU2822870C1 RU2822870C1 RU2024105594A RU2024105594A RU2822870C1 RU 2822870 C1 RU2822870 C1 RU 2822870C1 RU 2024105594 A RU2024105594 A RU 2024105594A RU 2024105594 A RU2024105594 A RU 2024105594A RU 2822870 C1 RU2822870 C1 RU 2822870C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- air
- ventilation
- controller
- ventilation unit
- valves
- Prior art date
Links
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 5
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
Abstract
Description
Предлагаемое изобретение относится к управлению расходом воздуха в системах вентиляции c двумя и более зонами подвода (отвода) воздуха.The present invention relates to air flow control in ventilation systems with two or more air supply (exhaust) zones.
Известно устройство адаптивного автоматизированного управления системой отопления, вентиляции и кондиционирования, содержащее по меньшей мере один процессор, или программируемую логическую интегральную схему (ПЛИС), или интегральную схему специального назначения (ИССН); и по меньшей мере один модуль памяти, соединенный с процессором, или ПЛИС, или ИССН, который содержит машиночитаемые инструкции, которые при их выполнении процессором ПЛИС или ИССН обеспечивают выполнение способа (патент №2784191, G05B 19/00, опубл. 23.11.2022 Бюл. № 33).A device for adaptive automated control of a heating, ventilation and air conditioning system is known, containing at least one processor, or a programmable logic integrated circuit (FPGA), or a special purpose integrated circuit (SPIC); and at least one memory module connected to the processor, or FPGA, or ISSN, which contains machine-readable instructions, which, when executed by the FPGA or ISSN processor, ensure execution of the method (patent No. 2784191, G05B 19/00, published 11/23/2022 Bulletin . No. 33).
Недостаток заключается в том, что регулируются только качественные параметры - температура, влажность.The disadvantage is that only qualitative parameters are regulated - temperature, humidity.
Известна система вентиляции с автоматической балансировкой потока, полученная на основе нейронной сети и методы использования, содержащая: вентиляционное устройство, выполненное с возможностью создания воздушного потока и включающее: первый узел нагнетателя, включающий двигатель нагнетателя и схему управления, причем указанная схема управления запрограммирована с помощью первого математического уравнения; при этом первое математическое уравнение определяет расчетный расход воздуха нагнетателя для первого узла нагнетателя на основании по меньшей мере: (i) параметров воздушного канала двигателя нагнетателя, которые получены с помощью нейронной сети, (ii) скорости двигателя нагнетателя, и (iii) ток электродвигателя вентилятора; при этом воздушный поток вентиляционного устройства установлен на заданное значение расхода воздуха, расчетный расход нагнетательного воздуха находится в пределах 5% от указанного заданного значения воздушного потока. (патент № US 11703247 B2, F24F 11/0001, опубл. 13.10.2021 г.).A ventilation system with automatic flow balancing is known, obtained on the basis of a neural network and methods of use, containing: a ventilation device configured to create an air flow and including: a first blower assembly, including a blower motor and a control circuit, wherein said control circuit is programmed using the first mathematical equation; wherein the first mathematical equation determines the estimated blower air flow rate for the first blower assembly based on at least: (i) blower motor air duct parameters that are obtained using a neural network, (ii) blower motor speed, and (iii) blower motor current ; when the air flow of the ventilation device is set to the set air flow value, the calculated discharge air flow rate is within 5% of the specified set air flow value. (patent no. US 11703247 B2, F24F 11/0001, published 10/13/2021).
Недостаток заключается в том, что осуществляется только балансировка потоков приточной и вытяжной системам, но не обеспечивается распределение воздуха в помещениях.The disadvantage is that it only balances the flows of the supply and exhaust systems, but does not ensure air distribution in the rooms.
Задача предлагаемого изобретения заключается в поддержании требуемого расхода воздуха в помещениях с помощью плавно управляемых воздушных клапанов, компенсируя их влияние друг на друга.The objective of the present invention is to maintain the required air flow in rooms using smoothly controlled air valves, compensating their influence on each other.
Технический результат - создание возможности вычисления положения заслонок клапанов для поддержания требуемого расхода воздуха с учетом взаимного влияния клапанов друг на друга.The technical result is the creation of the ability to calculate the position of the valve flaps to maintain the required air flow, taking into account the mutual influence of the valves on each other.
Указанный технический результат достигается системой для управления расходом воздуха в вентиляционной системе, включающей вентиляционную установку с подключенными к ней воздуховодами, на которых расположены клапаны, выполненные с заслонками, на валах которых размещены приводы, причем система дополнительно оснащена системой управления, включающей контроллер с подключенными к нему датчиком давления, датчиком скорости воздуха, приводами клапанов и частотным приводом, датчик давления и датчик скорости воздуха установлены на общем участке воздуховода и выполнены с возможностью измерения суммарного давления и суммарного расхода в системе, и передачи данных в контроллер, частотный привод выполнен с возможностью изменения производительности вентиляционной установки путем изменения оборотов вентилятора вентиляционной установки, при этом контроллер выполнен с возможностью задания значений оборотов вентиляционной установки и управления положением заслонок клапанов, записи и преобразования измеренных значений давления и скорости воздуха в набор данных, а также с возможностью исполнения обученной нейросети.The specified technical result is achieved by a system for controlling air flow in a ventilation system, including a ventilation unit with air ducts connected to it, on which valves are located, made with dampers, on the shafts of which drives are located, and the system is additionally equipped with a control system, including a controller with connected to it a pressure sensor, an air speed sensor, valve drives and a frequency drive, the pressure sensor and the air speed sensor are installed on a common section of the air duct and are capable of measuring the total pressure and total flow rate in the system, and transmitting data to the controller, the frequency drive is configured to change the performance ventilation unit by changing the fan speed of the ventilation unit, wherein the controller is configured to set the speed values of the ventilation unit and control the position of the valve dampers, record and convert the measured values of pressure and air speed into a data set, as well as the ability to execute a trained neural network.
Изобретение иллюстрируется чертежами, где на фиг. 1 показана схема вентиляционной установки, на фиг. 2 - пример математической модели в виде блока.The invention is illustrated by drawings, where in FIGS. 1 shows a diagram of the ventilation unit; Fig. 2 - an example of a mathematical model in the form of a block.
Система вентиляции состоит из вентиляционной установки 1, воздуховодов (веток) 2, подключенных к вентиляционной установке 1, управляемых клапанов 3, установленных на каждый воздуховод 2 и системы управления, которая представляет собой электронный контроллер 4, который обычно монтируется рядом с вентиляционной установкой 1. Изобретение применимо для, по меньшей мере, двух клапанов 3 на систему (двух приточных и двух вытяжных). Контроллер 4 является автономным вычислителем.The ventilation system consists of a ventilation unit 1, air ducts (branches) 2 connected to the ventilation unit 1, controlled valves 3 installed on each air duct 2 and a control system, which is an electronic controller 4, which is usually mounted next to the ventilation unit 1. Invention applicable for at least two valves 3 per system (two supply and two exhaust). Controller 4 is an autonomous computer.
Клапаны 3 выполнены с заслонками и плавно управляемыми приводами, которые являются исполнительными устройствами для контроллера 4. Контроллер 4 снабжен выходами (разъемами) для подключения приводов клапанов 3, датчиков давления 5 и скорости воздуха 6, частотного привода 7.Valves 3 are made with dampers and smoothly controlled drives, which are actuators for controller 4. Controller 4 is equipped with outputs (connectors) for connecting valve drives 3, pressure sensors 5 and air speed 6, and frequency drive 7.
Приводы клапанов 3 установлены на валы заслонок и управляются при помощи плавно изменяемого сигнала по кабелю от соответствующих выходов контроллера 4. Система управления также включает датчик давления 5 и датчик скорости воздуха 6, которые установлены на общем участке воздуховода 2 (фиг. 1) и подключаются ко входам контроллера 4 с помощью проводов. Датчики давления 5 и скорости воздуха 6 измеряют суммарное давление и суммарный расход в системе, и транслируют данные в контроллер 4. Для изменения производительности вентиляционной установки 1 применяется частотный привод 7, изменяющий обороты вентиляционной установки 1. Частотный привод 7 является исполнительным устройством и управляется контроллером 4 при помощи плавно изменяемого сигнала по кабелю от соответствующего выхода контроллера 4.The valve drives 3 are installed on the damper shafts and are controlled using a continuously variable signal via a cable from the corresponding outputs of the controller 4. The control system also includes a pressure sensor 5 and an air speed sensor 6, which are installed on a common section of the air duct 2 (Fig. 1) and are connected to controller 4 inputs using wires. Pressure sensors 5 and air speed 6 measure the total pressure and total flow rate in the system, and transmit the data to controller 4. To change the performance of the ventilation unit 1, a frequency drive 7 is used, which changes the speed of the ventilation unit 1. The frequency drive 7 is an actuator and is controlled by controller 4 using a smoothly varying signal via a cable from the corresponding output of controller 4.
Устройство работает следующим образом.The device works as follows.
В частном случае применено три клапана 3 (на фиг. 1 и в таблице 1).In a particular case, three valves 3 are used (in Fig. 1 and Table 1).
Два и более помещения обслуживаются одной приточной (приточно-вытяжной или/и вытяжной) вентиляционной установкой 1 (фиг. 1). К каждому помещению подходит свой воздуховод 2. Требуемый расход воздуха для каждого помещения задается индивидуально управляемыми клапанами 3.Two or more rooms are served by one supply (supply and exhaust and/or exhaust) ventilation unit 1 (Fig. 1). Each room has its own air duct 2. The required air flow for each room is set by individually controlled valves 3.
При запросе какого-либо значения расхода в одном из помещений контроллер 4 подает команду на изменение положения заслонки соответствующего клапана 3. При этом изменяется давление воздуха (также подходит для любого газа) в системе вентиляции, что приведет к изменению расхода воздуха в других помещениях.When requesting any flow rate value in one of the rooms, controller 4 sends a command to change the position of the damper of the corresponding valve 3. This changes the air pressure (also suitable for any gas) in the ventilation system, which will lead to a change in air flow in other rooms.
Задача состоит в том, чтобы вычислить, в какое положение выставить заслонки остальных клапанов 3 при изменении положения одного. Расход воздуха во всех помещениях, при этом, должен быть равен требуемым значениям.The task is to calculate in what position to set the dampers of the remaining valves 3 when the position of one changes. The air flow in all rooms must be equal to the required values.
Принцип работы системы заключается в создании математических моделей воздуховодов 2 для каждого помещения, затем по этим моделям вычисляют положения клапанов 3 в соответствии с запросами расхода воздуха для выбранного значения давления в воздуховоде 2. Контроллер 4 выставляет заслонки в заданные положения и далее поддерживает суммарный расход воздуха в системе вентиляции изменением числа оборотов вентиляционной установки 1 с помощью частотного привода 7.The principle of operation of the system is to create mathematical models of air ducts 2 for each room, then from these models the positions of the valves 3 are calculated in accordance with the air flow requests for the selected pressure value in the air duct 2. The controller 4 sets the dampers to the specified positions and then maintains the total air flow in ventilation system by changing the speed of the ventilation unit 1 using a frequency drive 7.
Математические модели создают с использованием нейросетей методом глубокого обучения. Набор данных (датасет) для обучения формируют путем измерений и записи значений датчиков давления 5 и датчика скорости воздуха 6 при значениях положений заслонок клапанов 3 и оборотов вентиляционной установки 1, изменяемых с заданным шагом. Этот процесс называется калибровкой. Сбор этих данных и исполнение обученной нейросети производится контроллером 4. Обучение нейросети осуществляют на произвольном вычислительном устройстве (можно внешнем).Mathematical models are created using neural networks using deep learning. A data set (dataset) for training is formed by measuring and recording the values of pressure sensors 5 and air speed sensor 6 at the values of the positions of the dampers 3 and the speed of the ventilation unit 1, changed with a given step. This process is called calibration. The collection of this data and execution of the trained neural network is carried out by controller 4. The neural network is trained on an arbitrary computing device (possibly external).
Если вентиляционная система состоит из приточной и вытяжной подсистем, то калибровка выполняется для каждой подсистемы отдельно.If the ventilation system consists of supply and exhaust subsystems, then calibration is performed for each subsystem separately.
Пример практического применения системы.An example of practical application of the system.
1. После завершения пуско-наладочных работ вентиляционной системы запускают процесс калибровки. В процессе калибровки контроллер 4 задает значения оборотов вентиляционной установки 1 и положения заслонок клапанов 3 в соответствии с таблицей 1 сбора данных для обучения. Записывает измеренные значения давления на датчике давления 5 и скорости воздуха на датчик скорости воздуха 6 в соответствующие ячейки.1. After completion of commissioning of the ventilation system, the calibration process is started. During the calibration process, controller 4 sets the speed values of the ventilation unit 1 and the position of the damper flaps 3 in accordance with Table 1 of data collection for training. Writes the measured values of pressure on pressure sensor 5 and air speed to air speed sensor 6 in the appropriate cells.
2. Полученный массив данных нормализуется (можно автоматически), то есть преобразуется в набор данных, пригодных для машинного обучения (датасет).2. The resulting data array is normalized (can be done automatically), that is, converted into a set of data suitable for machine learning (dataset).
3. При помощи нейросети и алгоритмов машинного обучения создают математическая модель вентиляционной системы, которая затем исполняется на контроллере 4. На вход этой математической модели подаются значения требуемых расходов для каждой ветки воздуховода 2 (например, через меню интерфейса оператора), а на выход, после вычислений, значения положений заслонок всех клапанов 3.3. Using a neural network and machine learning algorithms, a mathematical model of the ventilation system is created, which is then executed on controller 4. The values of the required flow rates for each branch of air duct 2 are supplied to the input of this mathematical model (for example, through the operator interface menu), and to the output, after calculations, values of the damper positions of all valves 3.
Также с помощью обычной (тривиальной) математики вычисляют значение суммарной скорости воздуха в общем воздуховоде 2 в качестве уставки регулятора (регулирование - тривиально). Поддержание этого параметра производится при помощи изменения числа оборотов вентиляционной установки 1. Скорость воздуха в общем воздуховоде:Also, using ordinary (trivial) mathematics, the value of the total air speed in the common air duct 2 is calculated as the regulator setting (regulation is trivial). This parameter is maintained by changing the speed of ventilation unit 1. Air speed in the common air duct:
V=L/S где: V, м/с,V=L/S where: V, m/s,
где L, м3/с, - общий расход, S - площадь сечения воздуховода, где производятся измерения.where L, m 3 /s, is the total flow rate, S is the cross-sectional area of the air duct where measurements are taken.
Сумма расходов во всех ветках, это заданные значения:The sum of expenses in all branches is the given values:
L=L1+L2+...LnL=L1+L2+...Ln
Для круглых воздуховодов площадь сечения:For round air ducts cross-sectional area:
S=3.14*(d/4)^2 S=3.14*(d/4)^2
Для прямоугольных воздуховодов:For rectangular ducts:
S=a*b,S=a*b,
где a, b - длина сторон воздуховода.where a, b is the length of the sides of the air duct.
Таблица 1 Table 1
Claims (7)
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2822870C1 true RU2822870C1 (en) | 2024-07-15 |
Family
ID=
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1392376A (en) * | 2001-06-20 | 2003-01-22 | 俞天平 | Independently controlled central air conditioner air pipe system |
US20090247064A1 (en) * | 2008-03-28 | 2009-10-01 | Yamatake Corporation | Ventilating system and ventilating system control method |
CN104344509A (en) * | 2013-08-05 | 2015-02-11 | 天津敬信科技咨询有限公司 | Variable-frequency ventilating device |
RU2778847C1 (en) * | 2017-12-19 | 2022-08-26 | Аэреко | Air distribution method |
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1392376A (en) * | 2001-06-20 | 2003-01-22 | 俞天平 | Independently controlled central air conditioner air pipe system |
US20090247064A1 (en) * | 2008-03-28 | 2009-10-01 | Yamatake Corporation | Ventilating system and ventilating system control method |
CN104344509A (en) * | 2013-08-05 | 2015-02-11 | 天津敬信科技咨询有限公司 | Variable-frequency ventilating device |
RU2778847C1 (en) * | 2017-12-19 | 2022-08-26 | Аэреко | Air distribution method |
RU2784191C1 (en) * | 2021-12-27 | 2022-11-23 | Андрей Павлович Катанский | Method and apparatus for adaptive automated control of a heating, ventilation and air conditioning system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5446677A (en) | Diagnostic system for use in an environment control network | |
US8255085B2 (en) | Asymmetrical control system and method for energy savings in buildings | |
US20080294291A1 (en) | Building automation systems and methods for controlling interacting control loops | |
US8666517B2 (en) | Extremum seeking control with reset control | |
US20120197828A1 (en) | Energy Saving Control for Data Center | |
CN111365828A (en) | Model prediction control method for realizing energy-saving temperature control of data center by combining machine learning | |
US8596079B2 (en) | Intelligent venting | |
US7024258B2 (en) | System and method for model-based control of a building fluid distribution system | |
US11268714B2 (en) | System and method for controlling building fluid distribution | |
WO2009012269A2 (en) | Extremum seeking control with actuator saturation control | |
JPH1063341A (en) | Device and method for automatically calibrating branch flow rate in hvac distribution system | |
CN109990445B (en) | Energy-saving controller and method for variable air volume air conditioning system | |
US20210073636A1 (en) | Optimal control with deep learning | |
JP2019203670A (en) | Air conditioner and method | |
RU2822870C1 (en) | System for controlling air flow in ventilation system | |
US11499731B2 (en) | Automated monitoring system for a forced air handling system and method of operation | |
AU2021100960A4 (en) | Artificial Intelligence Based Cooling System for Managing the Energy Efficiency | |
US20230250989A1 (en) | Gain-scheduling system and method for improving fan speed control in air handling units | |
US11835251B2 (en) | Method and a system for operating an air handling unit at effective static pressure | |
Vladimirovna et al. | Automated setting of regulators for automated process control systems in the SIMINTECH visual modeling system | |
CA3089987C (en) | Minimization of fan power in air distribution or extraction | |
CN113374713A (en) | Motor controller of electric blower | |
CN113418288A (en) | Simulation model-based neural network multi-terminal air valve control system and method | |
JP4390164B2 (en) | Air conditioning system analysis method | |
KR102443273B1 (en) | Building automatic control apparatus capable of energy optimization and facility operation efficiency using data analysis method and method of the same |