ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ КЛИМАТОМ В ЧИСТЫХ ПОМЕЩЕНИЯХ НА ОСНОВЕ IOT И SCADA
https://doi.org/10.53360/2788-7995-2024-4(16)-17
Аннотация
В статье представлены результаты исследований по разработке и внедрению интеллектуальной системы управления параметрами чистых помещений на основе технологий Интернета вещей (IoT), выполненных в рамках проекта по созданию автоматизированной системы мониторинга для медицинских и промышленных объектов. Установлены закономерности технологического процесса управления микроклиматом в чистых помещениях, включая контроль за температурой, влажностью и качеством воздуха, что обеспечивает высокую точность и надежность системы. Рациональные режимы работы системы, поддерживаемые IoT-сенсорами и платформой SCADA, обеспечивают стабильные параметры окружающей среды, что повышает эффективность работы медицинского оборудования и снижает энергопотребление.
Предложена конструктивная особенность системы управления, позволяющая сократить энергозатраты при увеличении точности мониторинга и поддержании оптимальных условий в чистых помещениях, а также интеграция с облачными платформами для удаленного контроля и анализа данных.
Ключевые слова
интернет вещей (IoT),
SCADA,
чистые помещения,
управление микроклиматом,
автоматизация,
мониторинг воздуха,
температура,
влажность
При поддержке: Данное исследование финансировалось за счет гранта Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан BR24993051 «Разработка интеллектуальной городской системы на основе IoT и анализа данных» (2024-2026).
Об авторах
Б. Т. Иманбек
Казахский национальный исследовательский технический университет им. К.И. Сатпаева;
Казахский национальный университет имени аль-Фараби
Казахстан
Казахстан
Баглан Талғаткызы Иманбек – кандидат технических наук, и.о. доцента, старший преподаватель
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. К. Сатпаева, 22
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, пр. аль-Фараби, 71
Ж. Е. Байғараева
Казахский национальный исследовательский технический университет им. К.И. Сатпаева;
Казахский национальный университет имени аль-Фараби
Казахстан
Казахстан
Жанель Ермашкызы Байгараева – магистрант
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. К. Сатпаева, 22
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, пр. аль-Фараби, 71
А. К. Болтабоева
Казахский национальный исследовательский технический университет им. К.И. Сатпаева;
Казахский национальный университет имени аль-Фараби
Казахстан
Казахстан
Асия Кубландикызы Болтабоева – магистр, аспирант 1 курса
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. К. Сатпаева, 22
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, пр. аль-Фараби, 71
Ж. Б. Кальпеева
Казахский национальный исследовательский технический университет им. К.И. Сатпаева
Казахстан
Казахстан
Жулдыз Бейшеналиевна Кальпеева – кандидат технических наук, доцент, директор Института автоматизации и информационных технологий
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. К. Сатпаева, 22
А. Б. Копенов
Казахский национальный университет имени аль-Фараби
Казахстан
Казахстан
Абай Байболатович Копенов – бакалавр 3-го курса кафедры «Искусственный интеллект и Big Data
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, пр. аль-Фараби, 71
Список литературы
1. Wang K. Internet of Things (IoT)-Based Smart City with Urban Computing / K. Wang, L. Wang, Y. Zhang // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2021. – № 17(4). – Р. 2245-2255.
2. Madakam S. Internet of Things (IoT): A Literature Review. / S. Madakam, R. Ramaswamy, S. Tripathi // Journal of Computational Chemistry. – 2015. – № 3. – Р. 164-173.
3. Internet of Things (IoT): A Vision, Architectural Elements, and Future Directions / J. Gubbi et al // Future Generation Computer Systems/ – 2013. – № 29(7). – Р. 1645-1660.
4. Numerical simulation of energy systems to control environment microclimate / А. Genco et al // Int J Heat & Tech. – 2016. – Vol. 34, № Special Issue 2. – Р. S545-S552. https://doi.org/10.18280/ijht.34Sp0249.
5. University of Wisconsin, Madison. Energy Simulation Software, from http://sel.me.wisc.edu/trnsys/index.html.
6. Nik V.M. Assessing the efficiency and robustness of the retrofitted building envelope against climate change / V.M. Nik, E. Mata, A.S. Kalagasidis // Energy Procedia. – 2015. – Vol. 78. – Р. 955-960. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2015.11.031.
7. Dynamic modeling and simulation of buildings energy performance based on different climatic conditions / А. Genco et al // Int J Heat & Tech. – 2015. – Vol. 33, № 4. – P. 107-116. https://doi.org/10.18280/ijht.330414.
8. A genetic optimization of a hybrid organic Rankine plant for solar and low-grade, energy sources / D. Scardigno et al // Energy. – 2015. – Vol. 91. – Р. 807-815. https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.08.066.
9. Fadaee M. Multi-objective optimization of a stand-alone hybrid renewable energy system by using evolutionary algorithms: A review / M. Fadaee, M.A.M. Radzi // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2012. – Vol. 16, № 5. – Р. 3364-3369. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.02.071.
10. HVAC control strategies to enhance comfort and minimise energy usage / Е.Н. Mathews et al // Energy and Buildings. – 2001. – Vol. 33, № 8. – Р. 853-863. https://doi.org/10.1016/S03787788(01)00075-5.
11. Congradac V. HVAC system optimization with CO2 concentration control using genetic algorithms / V. Congradac, F. Kulic // Energy and Buildings. – 2009. – Vol. 41, № 5. – Р. 571-577. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2008.12.004.
12. Fong K.F. HVAC system optimization for energy management by evolutionary programming / K.F. Fong, V.I. Hanby, T.T. Chow // Energy and Buildings. – 2006. – Vol. 38, № 3. – Р. 220-231. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2008.12.004.
13. Fong K.F. System optimization for HVAC energy management using the robust evolutionary algorithm / K.F. Fong, V.I. Hanby, T.T. Chow // Applied Thermal Engineering. – 2009. – Vol. 29, № 11-12. – Р. 2327-2334. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2008.11.019.
14. Xu L.D. Internet of Things in Industries: A Survey / L.D. Xu, W. He, S. Li // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2014. – № 10(4). – Р. 2233-2243.
15. Atzori L. The Internet of Things: A Survey / L. Atzori, A. Iera, G. Morabito // Computer Networks. – 2010. – № 54(15). Р. – 2787-2805.
16. Internet of Things: Vision, Applications, and Research Challenges / D. Miorandi et al // Ad Hoc Networks. – 2012. – № 10(7). – Р. 1497-1516.
17. Wang K. Internet of Things (IoT)-Based Smart City with Urban Computing / K. Wang, L. Wang, Y. Zhang // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2021. – № 17(4). – Р. 2245-2255.
18. Madakam S. Internet of Things (IoT): A Literature Review / S. Madakam, R. Ramaswamy, S. Tripathi // Journal of Computational Chemistry. – 2015. – № 3. – Р. 164-173.
19. Internet of Things (IoT): A Vision, Architectural Elements, and Future Directions / J. Gubbi et al // Future Generation Computer Systems. – 2013. – № 29(7). – Р. 1645-1660.
Рецензия
Для цитирования:
Иманбек Б.Т., Байғараева Ж.Е., Болтабоева А.К., Кальпеева Ж.Б., Копенов А.Б. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ КЛИМАТОМ В ЧИСТЫХ ПОМЕЩЕНИЯХ НА ОСНОВЕ IOT И SCADA. Вестник Университета Шакарима. Серия технические науки. 2024;1(4(16)):127-135. https://doi.org/10.53360/2788-7995-2024-4(16)-17
For citation:
Imanbek B.T., Baigarayeva Zh.E., Boltaboyeva A.K., Kalpeyeva Zh.B., Kopenov A.B. AN INTELLIGENT CLIMATE MONITORING AND MANAGEMENT SYSTEM FOR CLEAN ROOMS BASED ON IOT AND SCADA. Bulletin of Shakarim University. Technical Sciences. 2024;1(4(16)):127-135. (In Russ.) https://doi.org/10.53360/2788-7995-2024-4(16)-17
Просмотров:
139
Послать статью по эл. почте 
