METHODS AND MODELS OF AUTOMATED DESIGN OF SMART HOUSE SYSTEM BASED ON NEUROCONTROLLERS

Розглянуто особливості підходів до проектування "інтелектуальних будинків". Запропоновано ввести інтелектуальний аспект за використання блоково-ієрархічного підходу в процесі проектування систем "інтелектуального будинку" (ІБ). Розроблено структуру системи "інтелектуального будинку" на базі нейроконтролерів. Представлено структуру підсистеми клімат-контроль та наведено структуру типового нейроконтролера системи ІБ. Подано моделі на основі кольорових мереж Петрі для аналізу роботи системи, які дають змогу дослідити динаміку роботи. Побудовано моделі, що ґрунтуються на штучних нейронних мережах, які дають змогу опрацювати нечіткі та неструктуровані дані від підсистеми давачів ІБ.Рассмотрены особенности подходов к проектированию "интеллектуальных зданий". Предложено ввести интеллектуальный аспект при использовании блочно-иерархического подхода для проектирования систем "интеллектуального дома" (ИД). Разработана структура системы "интеллектуального дома" на базе нейроконтроллеров. Представлена структура подсистемы климат-контроль и приведена структура типового нейроконтроллера системы ИД. Представлены модели на основании цветных сетей Петри для анализа работы системы, позволяющие исследовать динамику работы. Построены модели, основанные на искусственных нейронных сетях, позволяющие обработать нечеткие и неструктурированные данные от подсистемы датчиков ИБ.We described some features of the design approaches of smart house systems. During the design of smart house (SH) system, it is proposed to use the intellectual aspects with the block-hierarchical approach. The structure of smart house system based on the neuro controller was designed. Climate control subsystem structure as a typical neurocontroller for SH system was described. Models based on colored Petri Nets were used for analysis of the system. They allow exploring the dynamics of the system. Models based on artificial neural networks that allow working out fuzzy and unstructured data from a sensor SH subsystem were designed