Intelligent Fuzzy-PID Temperature Control System for Ensuring Comfortable Microclimate in an Intelligent Building

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.14569/ijacsa.2024.0150331
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In an era characterized by the growing significance of energy-efficient and human-centric environmental control systems, this research endeavors to investigate the efficacy of a Fuzzy Proportional-Integral-Derivative (PID) control approach for temperature regulation within Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems. The study leverages the adaptability and robustness of fuzzy logic to dynamically tune the PID controller's parameters in response to changing environmental conditions. Through comprehensive simulations and comparative analyses, the research showcases the superior performance of the proposed fuzzy PID control system in terms of rapid response, overload avoidance, and minimal steady-state error, particularly when contrasted with conventional PID control and model predictive control (MPC) methodologies. Furthermore, the research extends its scope to assess the control system's resilience in the face of significant load variations, affirming its practical applicability in real-world HVAC scenarios. Beyond its immediate implications for HVAC systems, this research underscores the broader potential of fuzzy PID control in enhancing control precision and adaptability across various domains, including robotics, industrial automation, and process control. By advocating for future research endeavors in optimizing fuzzy membership functions, implementing real-time solutions, and exploring multi-objective optimization, among other avenues, this study seeks to contribute to the ongoing discourse surrounding advanced control strategies for achieving energy-efficient and human-centric environmental regulation.