智能办公环境温度控制方法

doi:10.3724/SP.J.1087.2012.02545

计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (09): 2545-2547.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02545

智能办公环境温度控制方法

王海珍^1*,廉佐政²,滕艳平¹

1.齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院,黑龙江齐齐哈尔 161006;
2.齐齐哈尔大学计算中心,黑龙江齐齐哈尔 161006

收稿日期:2012-04-09 修回日期:2012-05-19 发布日期:2012-09-01 出版日期:2012-09-01
通讯作者: 王海珍
作者简介:王海珍(1976-),女,山东临沂人,讲师,硕士,主要研究方向:嵌入式、网络设计; 廉佐政(1977-),男,黑龙江海伦人,讲师,硕士,CCF会员,主要研究方向:人工智能、数据挖掘; 滕艳平(1965-),女,黑龙江齐齐哈尔人,副教授,主要研究方向:计算机网络、操作系统。
基金资助:
齐齐哈尔大学青年教师科研启动支持计划项目(2011k-M05)

Temperature control approach in intelligent office environment

WANG Hai-zhen^1*,LIAN Zuo-zheng²,TENG Yan-ping¹

1.School of Computer and Control Engineering,Qiqihar University,Qiqihar Heilongjiang 161006,China;
2.Computer Center,Qiqihar University,Qiqihar Heilongjiang 161006,China

Received:2012-04-09 Revised:2012-05-19 Online:2012-09-01 Published:2012-09-01

摘要/Abstract

摘要： 针对变频空调技术参数固定不能适应智能办公环境变化的问题,为提高环境温度的舒适度,提出一种新的变频空调温度控制方法。该方法引入多智能体(Agent)技术设计温度模糊控制结构,确定输入输出变量及其模糊集,然后引入动作回报值改进模糊Q学习算法,由推理Agent执行算法学习手动调节空调的动作、修改模糊规则。将得到的优化模糊规则用于环境温度的控制。实验结果表明,与常规模糊温度控制方法相比,该控制方法缩短了空调的响应时间,减少了超调量。

关键词: 智能办公环境, 环境温度, 模糊控制, 模糊Q学习算法, 响应时间

Abstract: The parameters of inverter air-conditioner are fixed, which cannot adapt to changed intelligent office environment. This paper proposed a new air-conditioner control approach in order to improve the comfort of the ambient temperature. Multi-Agent technology was introduced, and input and output variables and their fuzzy sets were given, and then the fuzzy Q-learning algorithm introduced rewards was proposed, which was executed by reasoning Agent to learn manually adjusting the air-conditioner action, and modify the fuzzy rules, so the fuzzy rules were optimized. Finally the optimization fuzzy rules were applied to control ambient temperature. The experimental result shows that the response time and overshoot of the air-conditioner are less than the conventional fuzzy temperature control approach.

Key words: intelligent office environment, ambient temperature, fuzzy control, fuzzy Q-learning algorithm, response time

中图分类号:

TP181

王海珍廉佐政滕艳平. 智能办公环境温度控制方法[J]. 计算机应用, 2012, 32(09): 2545-2547.

WANG Hai-zhen LIAN Zuo-zheng TENG Yan-ping. Temperature control approach in intelligent office environment[J]. Journal of Computer Applications, 2012, 32(09): 2545-2547.

参考文献

[1]王路.智能建筑系统中嵌入式Agent的设计与实现[D].济南:山东建筑大学,2011.
[2]赵妮娜.实验室环境温度智能控制方案设计[D].大连:大连交通大学,2008.
[3]李友胜.智能建筑中变风量空调控制系统的控制与研究[D].兰州:兰州理工大学,2011.
[4]欧阳东,陈国荣,王滨.智能建筑办公环境的无线网节能控制系统及其控制方法:中国,CN101706663A[P].2010-05-12.
[5]杨柱勇,吴克寿,罗维芳,等.智能办公大楼环境管理系统[EB/OL].[2012-02-03].http://dbpub.cnki.net/Grid2008/Dbpub/detail.aspx?filename=SNAD000001362382&dbname=SNAD&uid=WEEvREcwSlJHSldSdnQ1Zkk1YkpFRWZkS2JFVE16aDhZMDl0 N2NDcXpxQkt6R1BzeW9yMGRJdjZEQlNxMWtnPQ=〖KG-*3〗=.
[6]龙凤,程绪建,陈桂明.室内温度模糊神经控制策略研究[J].微电子学与计算机,2009,26(8):226-229.
[7]COOk D J,DAS S K .How smart are our environments? An updated look at the state of the art[J].Pervasive and Mobile Computing,2007,3(2):53-73.
[8]王立刚,牟海维,孙树清,等.嵌入式室内智能温度控制器的研究与设计[J].东北林业大学学报,2009,37(6):64-66.
[9]朱如春.基于模糊神经网络算法智能变频空调控制系统的研究[D].苏州:苏州大学,2007.
[10]陈志,王汝传,孙力娟.一种无线传感器网络的多Agent系统模型[J].电子学报,2007,35(2):240-243.
[11]LESSER V,CHARLES L O,MINLIND T.Distributed sensor networks:A multi-Agent perspective[M].Berlin:Springer-Verlag,2003.
[12]付晓,于振华,刘宇.一种无线传感器网络形式化模型及应用研究[J].传感技术学报,2008,21(9):1623-1628.
[13]ACAMPORA G,LOIA V.Fuzzy control interoperability and scalability for adaptive domotic framework[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics,2005,1(2):97-111.
[14]刘建辉.单片机智能控制技术[M].北京:国防工业出版社,2007:5-15.

[1]	梁臻, 房体育, 李金屏. 基于虚拟导航线的农业机器人精确视觉导航方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(1): 191-198.
[2]	胡润彦, 李翠然. 基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(9): 2691-2697.
[3]	林政, 吕霞付. 基于改进模糊算法的水面无人艇自主避障[J]. 计算机应用, 2019, 39(9): 2523-2528.
[4]	孙功武, 谢基榕, 王俊轩. 基于动态遗忘因子递推最小二乘算法的船舶航向模型辨识[J]. 计算机应用, 2018, 38(3): 900-904.
[5]	胡黄水, 沈玮娜, 王出航, 张邦成. 基于自适应模糊控制器的无线传感器网络功率控制[J]. 计算机应用, 2017, 37(9): 2470-2473.
[6]	甘峰浩, 牛玉刚, 贾廷纲. 基于模糊压缩感知的无线传感网络拥塞控制算法[J]. 计算机应用, 2015, 35(9): 2430-2435.
[7]	彭玉青, 李木, 张媛媛. 基于改进模糊算法的移动机器人避障[J]. 计算机应用, 2015, 35(8): 2256-2260.
[8]	田瑞琴, 吴尽昭, 唐鼎. 物联网网关中轻量化规则引擎的设计与实现[J]. 计算机应用, 2015, 35(4): 1035-1039.
[9]	潘小波. 基于模糊与遗传逼近策略的轮胎预设定值充放气控制[J]. 计算机应用, 2013, 33(11): 3305-3308.
[10]	李跃宗王鹏玲林轩王青元. 高速列车自动驾驶优化算法[J]. 计算机应用, 2012, 32(11): 3221-3224.
[11]	王佳. 模糊控制在垂直切换判决算法中的应用[J]. 计算机应用, 2012, 32(10): 2704-2706.
[12]	张志杰. 基于测距特征向量匹配和模糊控制的室内清洁机器人路径规划[J]. 计算机应用, 2012, 32(09): 2527-2529.
[13]	葛宇王学平梁静. 改进的混合蛙跳算法[J]. 计算机应用, 2012, 32(01): 234-237.
[14]	夏桂华杨晟蔡成涛. 遥自主移动机器人系统设计及实现[J]. 计算机应用, 2011, 31(11): 3129-3131.
[15]	邓琛王永琦. 基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法[J]. 计算机应用, 2011, 31(08): 2062-2064.

智能办公环境温度控制方法

Temperature control approach in intelligent office environment

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics