Адаптивное управление микроклиматом в кабине мобильного энергетического средства на основе прогнозирования методом экспоненциального сглаживания

EDN:

A. P. Savelyev a, N. I. Jabborov b, S. A. Petrov c H a National Research Mordovia State University, Saransk, Russian Federation, b Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM,

St. Petersburg, Russian Federation, c Tver State Agricultural Academy,

Tver, Russian Federation,

Микроклиматические условия в кабине мобильных энергетических средств (МЭС) играют ключевую роль в обеспечении комфорта и продуктивности работы оператора. Их оптимальные параметры в кабинах устанавливаются нормативной документацией1. Несмотря на наличие современных климатических установок, многие МЭС сталкиваются с различными проблемами в обеспечении нормативных микроклиматических условий в кабине, что негативно сказывается на здоровье и работоспособности оператора [1]. Так при температуре выше +24…+25 °C работоспособность начинает снижаться2. Повышение температуры с +26 до +29 °C приводит к снижению производительности труда примерно на 13 %3, а при +33 °C снижение может достигать 35 % [2–4]. В то же время поддержание температуры в диапазоне +20...+24 °C может повысить производительность примерно на 7 % [5–7]. Таким образом, поддержание оптимальных микроклиматических условий на рабочих местах необходимо для обеспечения высокой производительности и сохранения здоровья работников. Основным фактором, влияющим на микроклиматические условия в кабине, являются тепло-поступления. Теплопоступления в кабину МЭС – это количество теплоты, которое поступает из внешней среды. Они могут быть обусловлены разными факторами: солнечная радиация, теплопередача через прозрачные и непрозрачные ограждающие конструкции, тепловыделения от двигателя, трансмиссии, гидросистемы, электрооборудование, человек4. Источники теплопоступлений разнообразны. Тепло поступает в кабину за счет солнечной радиации, которая зависит от ориентации окон по сторонам света, времени суток и географического положения. Например, в теплый период года кабины с большой поверхностью остекления испытывают повышенный теплоприток за счет солнечной инсоляции. Тепло может поступать через теплопередачу – этот процесс зависит от разницы между температурой снаружи и внутри кабины, а также от характеристик ограждающих конструкций [7-9]. В течение рабочей смены теплопоступления неравномерны5, что обусловлено ориентацией кабины в пространстве, интенсивностью солнечной радиации, меняющейся в течение дня, конструкцией кабины МЭС, внешними климатическими факторами [10]. Неравномерность теплопоступлений от ограждающих поверхностей кабины и наружного воздуха требует разработки адаптивного алгоритма работы климатической установки, способного прогнозировать изменения теплопоступлений в кабину и заранее корректировать холодопроизводительность. При исследовании температурных условий в кабинах современных тракторов было выявлено их несоответствие оптимальным значениям, а также установлено, что алгоритм работы климатической установки неспособен быстро реагировать на изменение температурных условий. Для того чтобы обеспечить соответствующие температурные условия следует ввести интервальный контроль изменения температуры, по результатам которого будет устанавливаться необходимая холодопроизводительности климатической установки.

Целью исследования является создание и верификация алгоритма адаптивного управления климат-контролем кабины МЭС, позволяющего компенсировать неравномерность теплопоступлений за счет прогнозной корректировки холодопроизводительности на основе метода экспоненциального сглаживания.

ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Требования к микроклиматическим условиям в кабинах МЭС, обеспечивающие безопасность и комфортные условия труда оператора, регламентируются соответствующими нормативными документами, согласно которым оптимальная температура воздуха на рабочем месте составляет +18…+24 °С6, относительная влажность – 40–60 %7, скорость воздуха – не более 0,2 м/с8 [10; 11]. По данным Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека9 и Федеральной службы государственной статистики10от 60 до 300 тыс. операторов МЭС нуждаются в улучшении условий труда. Вопросам улучшения условий труда за счет нормализации параметров микроклимата на рабочих местах посвящены исследования А. М. Кормина, М. В. Михайлова, В. И. Слепцова, А. В. Деревягина, А. В. Власова, М. А. Журавца, Ю. И. Аверьянова, В. В. Масленского, Y. Xie, H. Yin и др.

А. М. Кормин предложил нормализовать микроклимат в кабинах через совершенствование теплозащитных свойств, внедрение ограждений, вентилируемых прослоек и водоиспарительного охладителя11. Обосновал способ теплозащиты путем экранирования ограждений и разработал жалюзи для окон, снижающие радиационную нагрузку. Определил эффект от специальных стекол и разработал алгоритмы расчета микроклимата12. В. И. Слепцов разработал методику определения температурного режима на основе теплового баланса и предложил регулировать тепловой режим с помощью полупроводниковых термомодулей13. Ученым из Саратовского аграрного университета разработана и внедрена конструктивно-технологическая схема устройства для очистки вентиляции кабины и воздуха от пыли14. Разработана модель формирования микроклимата, на основании которой предложена сферическая форма кабины, значительно уменьшающая тепловой поток15. В свою очередь, В. В. Масленский предложил модель теплового излучения для кабин, учитывающую геометрию, излучение, конвекцию и тепло-проводность16. Существует аналитический способ оценки тепловой нагрузки на оператора и конструкцию водоиспарительного охладителя с высоким холодильным коэффициентом17. Ю. И. Аверьяновым предложен интегральный критерий комфортности микроклимата и обоснована необходимость применения локальных терморегулирующих устройств18.

Зарубежными учеными создана динамическая тепловая модель системы кондиционирования воздуха (AC) автомобиля, учитывающая влияние скорости транспортного средства и внешних условий на теплообмен с салоном. Предложена и применена стратегия интеллектуального прогнозного управления (IMPC), включающая модуль скорости автомобиля и адаптацию под тепловой комфорт пассажиров [12]. Разработана интегрированная модель на базе программ ANSYS Simplorer и ANSYS Fluent для совместного моделирования работы ECS и температурного режима салона, а также внедрения ПИД-регулятора для динамического управления температурой подаваемого воздуха с поддержанием стабильности в пределах ±0,6 К от заданной [13].

Существующие исследования предлагают разрозненные решения (теплозащита, охладители, фильтры) или специализированные модели. Однако для достижения гарантированного комфорта в динамически меняющихся условиях недостаточно улучшать отдельные компоненты. Требуется система, способная координировать их работу, выбирая оптимальный режим в каждый момент времени. Совершенствование средств нормализации микроклимата достигает предела своей эффективности без адекватной системы управления. Важной задачей становится разработка и внедрение адаптивных алгоритмов, способных получать данные от различных датчиков, прогнозировать тепловую нагрузку и динамично управлять всеми элементами климатической системы для поддержания заданного комфорта при минимальных энергозатратх. Это позволит создать оптимальные микроклиматические условия, что в конечном итоге будет способствовать повышению эффективности работы и сохранению здоровья работников сельского хозяйства.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В качестве объекта исследования был принят процесс формирования микроклиматических условий в кабине МЭС, предмет исследования – зависимость изменения температуры в кабине МЭС.

С целью подтверждения теоретических предпосылок возможности использованного разрабатываемого адаптивного алгоритма была создана экспериментальная установка и проведены исследования.

Экспериментальная установка состояла из измерительного устройства, расположенного в кабине трактора Т-150К (рис. 1). Оно представляет собой размещенную в прямоугольном коробе плату 1 на основе микроконтроллера ATmega 328, часы реального времени 2 на базе микросхемы DS1307z, SPI адаптер 3 для карт MicroSD, пьезодинамик 4 , два сигнальных светодиода 5 , 6 , кнопку перезагрузки 7

и аккумуляторный блок 8 . За короб вынесен внутренний датчик DHT22 для измерения температуры и относительной влажности в кабине 9 , а также внешний датчик DHT22, выносимый за пределы кабины для измерения температуры и относительной влажности снаружи 10 .

Р и с. 1. Измерительное устройство: 1 - плата на основе микроконтроллера ATmega 328;

2 – часы реального времени на базе микросхемы DS1307z; 3 – SPI адаптер для карт MicroSD;

• 4    - пьезодинамик; 5 , 6 - сигнальный светодиод; 7 - кнопка перезагрузки; 8 - аккумуляторный блок; 9 - датчик DHT22 для измерения температуры и относительной влажности в кабине;

10 - внешний датчик DHT22 для измерения температуры и относительной влажности снаружи кабины

F i g. 1. Measuring device: 1 – ATmega 328 microcontroller board; 2 – real–time clock based on DS1307z chip; 3 - SPI adapter for microSD cards; 4 - piezodynamics; 5, 6 - signal LED; 7 - reset button; 8 – battery pack; 9 – DHT22 sensor for measuring temperature and relative humidity in the cabin; 10 – external sensor DHT22 for measuring temperature and relative humidity outside the cabin

Источник : фотографии сделаны С. А. Петровым при создании устройства в лаборатории технического сервиса Тверской ГСХА (г. Тверь, п. Сахарово, 2024).

Source : the photos were taken by S. A. Petrov when creating the device in the laboratory of technical service of the Tver State Agricultural Academy (Tver, Sakharovo settlement, 2024).

Методикой предусматривалось измерение и запись значений температуры воздуха снаружи и внутри кабины МЭС с интервалом в одну минуту (в течение рабочей смены оператора МЭС – 6 часов, в самый теплонагруженный период времени – с 11 до 17 часов). Полученные данные записывались на SD-карту, затем обрабатывались на персональном компьютере с помощью программного обеспечения. Для оценки расхождения теоретических расчетов и результатов эксперимента предусматривалось построение графиков.

Создание адаптивного алгоритма работы климатической установки опиралось на ряд теоретических предпосылок, включая уравнение теплового баланса кабины. Для эффективного управления микроклиматическими условиями в кабине МЭС необходимо учитывать соотношение между поступающим и отводимым из кабины количеством теплоты. В летний период года основным естественным источником теплопоступления в кабины МЭС служит солнечная радиация, взаимодействующая с прозрачными и не прозрачными ограждениями. В настоящее время наиболее распространенным и эффективным способом снижения теплопоступлений остается использование систем вентиляции и кондиционирования воздуха, которые обеспечивают принудительное охлаждения воздуха в кабине. При этом количество теплоты, отводимое с помощью вентиляции и кондиционера Qvnt.kl , в теплый период года определяли по следующей формуле:

Q^ = Q„ + Qn , где Qkl – количество теплоты, отводимое климатической установкой, Дж; Qvnt – количество теплоты, отводимое вентиляцией, Дж.

Для определения количества теплоты, которое необходимо удалить из воздуха в кабине Q_yd , и понижения температуры с начальной температуры T_n до конечной температуры T_k применяли формулу [14; 15]:

Qyd = c • m • (T„ - Tk), где m - масса воздуха в кабине, кг; Tn - начальная температура воздуха, °С; Тк - конечная температура воздуха, °С; c – удельная теплоемкость воздуха, Дж/(кг·°С).

Удаление количества теплоты происходит за счет вентиляции, т. е. замещением теплого воздуха более холодным, и с помощью рециркуляции - охлаждения находящегося в кабине воздуха за счет пропускания через испаритель кондиционера. Часто применяется смешанный режим (режим частичной рециркуляции) – часть воздуха берется из окружающей среды, часть из внутреннего пространства кабины.

где G – массовый расход воздуха, кг/с.

Массовый расход воздуха²⁰ G нашли по следующей формуле [7]:

G = v • A • р, где р - плотность воздуха, кг/м3; A - площадь поперечного сечения воздуховода, м2; ν – скорость воздушного потока, м/с.

В кабине МЭС с помощью вентиляции создавалось избыточное давление на 10–30 Па выше атмосферного²¹. Воздух из кабины выходил не только через вентиляционные окна, но и через неплотности кабины. Для того, чтобы найти затраты холодопроизводительности климатической установки на эксфильтрацию, выяснили массовый расход эксфильтрируемого воздуха²² G e^i :

Ge/i =V e ■ As -P, где ve - скорость эксфильтрируемого воздушного потока, м/с, Als - площадь поперечного сечения неплотностей, м2.

Зная разницу давлений в кабине и снаружи кабины Δ P , определили скорость эксфильтрируемого воздушного потока²³ ν _e :

V e

где Δ P – разность давлений внутри кабины и снаружи, Па.

Подставляя полученные значения в формулу (1), получили выражение для нахождения холодопроизводительности, затрачиваемой на эксфильтрацию воздуха Q_ei [14; 18]:

Q eH = G*-c • ( T n - T k ) ,

Тогда общее количество теплоты Q ydo , которое необходимо удалить из воздуха равно:

Q yd.o = Q yd ± Q e/i

Затраты холодопроизводительности на конденсацию влаги из воздуха Q_cn нашли из формулы удельной теплоты парообразования и конденсации²⁴ [14]:

Qcn = m • L, где m – масса влаги в воздухе, кг; L – удельная теплота парообразования или конденсации, Дж/кг.

Зная действительную холодопроизводительность климатической установки Q d и количество теплоты от ограждающих поверхностей Qe.s , а также количество теплоты, затраченное на конденсацию жидкости, рассчитали эффективную хо- лодопроизводительность установки Qef , затрачиваемую на охлаждение воздуха:

Q ef = Q ins.d — Q„ — Q cn •

Для нахождения времени t_coo изменения температуры воздуха с начальной T_n до конечной T_k применили следующую формулу:

t coo

Qyd.o

. ^Qef

Время tcoo необходимо для снижения температуры в кабине МЭС до уровня соответствующего нормативным показателям. Далее эффективная холодопроизводительность тратилась на поддержание нормативных температурных условий, т. е. на ограничение теплопоступлений от ограждающих конструкций. Однако неравномерность теплопоступлений поверхностей кабины и наружного воздуха требовала такого алгоритма работы климатической установки, который способен прогнозировать их изменения и своевременно корректировать холодопроизводительность.

Для определения текущей холодопроизводительности Q_d климатической установки кабины МЭС в данный момент времени при теоретических расчетах использовали формулу:

Q d = G • c • ( T 2 — T .n 2 ),                             (2)

где G – массовый расход воздуха через испаритель климатической установки, кг/час; c – удельная теплоемкость воздуха, кДж/(кг ⋅ °С); T_{a.nar 2} – текущее значение температуры наружного воздуха, °С; T a _{vn 2} - текущее значение температуры воздуха в кабине, °С.

Как видим из формулы (2) для определения холодопроизводительности климатической установки необходимо знать разность температур наружного воздуха T_{a nar 2} и воздуха в кабине T_{a vn 2}.

Для расчета прогнозируемой холодопроизводительности Q p заменили температуру воздуха в кабине T_{a vn 2} на прогнозируемое значение температуры T_p :

Q p = ^G • С • ( T anar 2 — ^T p ).                                (³)

Для прогнозирования температуры воздуха в кабине трактора T_p воспользовались методом экспоненциального сглаживания. Данный метод базируется на принципе различной весомости исторических данных, где более новым измерениям присваивается повышенный коэффициент значимости, а вес устаревающих данных снижается экспоненциально. Формула для расчета прогнозируемой температуры T_p воздуха в кабине выглядит следующим образом:

T_p = 0,9 · T_{a vn 2}+ 0,1 · T_{a vn 1},                             (4)

где T a v„ 1 — предыдущее значение температуры воздуха в кабине трактора, °С; 0,9 и 0,1 – соответственно вес текущего и прошлого значения температуры.

Как показала практика, оптимальный временной интервал для наиболее точного прогнозирования температуры T_p составляет 1 минуту. Учитывая тот факт, что прогнозирование наружной температуры T_{a nar i} в краткосрочном периоде (1 минута) нецелесообразно из-за ее большой инертности, то для расчета прогнозируемой холодопроизводительности Q_p воспользались предыдущим значением наружной температуры T_{a nar 1}. Объединяя формулы (3) и (4), получили:

Q p = ^G • С 'С ^T a. vn 1 ± ° a. nar — (⁰,⁹ ' ^T a. vn 2 ^{+ 0,1} ' ^T .. vn 1 )),                     (⁵)

где T_{a nar 1} - предыдущее значение температуры наружного воздуха, °С, ° a _nar — отклонение значения температуры наружного воздуха, °С.

Прогнозируемая холодопроизводительность Q p учитывала тепловое воздействие не только ограждающих конструкций кабины, но и воздействие эксфильтрации. Первые две минуты работы климатической установки, ее Technologies, machinery and equipment                                                    149

холодопроизводительность была максимальная. Это необходимо для того, чтобы снизить температуру воздуха до нормативных параметров. Затем климатическая установка начала работать по алгоритму, представленному формулой (5).

Произвели теоретический расчет прогнозированной температуры T p и холодопроизводительности Q_p согласно формулам (4) и (5) и исходным данным, представленными в таблице.

Т а б л и ц а

T a b l e

Исходные данные для расчета Initial data for calculation

Текущее значение температуры воздуха в кабине Ta.vn 2, °С / Current value of air temperature in the cabin T , °С a.vn 2	Предыдущее значение температуры воздуха в кабине трактора T n 1 , ° С / Previous value of air temperature in the tractor cabin T a.vn 1 , °С	Предыдущее значение температуры наружного воздуха Ta.vn 1, °С / Previous value of outside air temperature Ta.vn 1, °С	Отклонение значения температуры наружного воздуха σ a.nar , °С / Deviation of the outside air temperature value σ a.nar , °С	Удельная теплоемкость воздуха c , кДж/ (кг ⋅ °С) / Specific heat capacity of air c , kJ/(kg·°С)	Массовый расход воздуха через испаритель климатической установки G, кг/час / Air mass flow through the evaporator of climate control system G , kg/h
28,58	28,7	30,6	0,1	1005	0,0313

Полученные данные аппроксимированы с помощью интерполяционного полинома Лагранжа и представлены в виде следующих математических моделей:

– для прогнозируемой температуры T_p :

y = -2 • 10^-8 • x 4 + 2 • 10^-5 • x ³ - 0,0038 • x ² + 0,3094 • x + 28,395

– для прогнозируемой холодопроизводительности Q_p :

y = -4 • 10^-7 • x ⁴+ 0,0003 • x ³ - 0,666 • x ² + 4,8105 • x + 72,591

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

По полученным данным построены графики прогнозированной температуры T_p и холодопроизводительности Q_p , а так же аппроксимированных значений (рис. 2, 3).

С помощью аппроксимации описали изменение температуры и холодопроизводительности полиномом меньшей степени с приемлемой точностью.

Для оценки расхождения прогнозируемых и экспериментальных данных температуры и холодопроизводительности в кабине МЭС провели сравнительный анализ. Для этого рассчитали прогнозируемые значения температуры T_p воздуха и холодопроизводительности Q_p в кабине, полученные по формулам (4) и (5), и сравнили их с экспериментально полученными значениями температуры T_a.vn воздуха и холодопроизводительности Q_d в кабине МЭС. Результаты анализа представлены на рисунках 4 и 5, для наглядности на рисунках указано 60 измерений из 360.

Р и с. 2. Графики изменения прогнозируемых T_p и аппроксимированных T_apr значений температуры

F i g. 2. Graphs of changes in forecasted T_p and approximated T_apr temperature values

Источник : графики для рисунков 2–5 составлены авторами статьи в программе Microsoft Excel .

Source : the graphs for figures 2–5 were compiled by the authors of the article in the program Microsoft Excel.

Р и с. 3. Графики изменения прогнозируемых Q_p и аппроксимированных Q_apr значений холодопроизводительности

F i g. 3. Graphs of changes in the forecasted Q_p and approximated Q_apr values of cooling capacity

F i g. 4. Graphs of forecasted temperature values T and experimentally obtained temperature values T p a.vn

Р и с. 5. Графики прогнозируемых значений холодопроизводительности Q и текущих значений холодопроизводительности Q_d

F i g. 5. Graphs of forecasted cooling capacity values Q and current cooling capacity values Q_d

Расхождение экспериментальных и прогнозируемых значений температур составила 2 %. На графике (рис. 4) видно, что кривая расчетных значений полностью повторяет кривую истинных значений. Расхождение текущих и прогнозируемых значений холодопроизводительности составила 5 %, кривая холодопроизводительности по расчетным значениям несущественно отклоняется от кривой холодопроизводительности по истинным значениям и повторяет тенденцию ее изменения (рис. 5).

ОБСУЖДЕНИЕ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты данного исследования позволяют сделать вывод о том, что цель работы была достигнута. В основу адаптивного алгоритма работы климатической установки кабины МЭС положен метод экспоненциального сглаживания, который продемонстрировал высокую эффективность для краткосрочного (одноминутного) прогнозирования температуры воздуха в кабине и требуемой холодопроизводительности системы. Интерпретация полученных данных (рис. 4, 5) показывает, что расхождение между прогнозируемыми и экспериментальными значениями температуры составляет всего 2 %, а для холодопроизводительности – 5 %. Такая точность свидетельствует о том, что алгоритм адекватно отражает динамику тепловых процессов в кабине трактора Т-150К и может быть положен в основу системы управления климатической установкой различных МЭС.

Как и в работах зарубежных коллег, ключевой идеей является прогнозирование управления микроклиматом для повышения комфорта и энергоэффективности. Однако, в отличие от сложных интегрированных моделей, требующих значительных вычислительных ресурсов, представленный алгоритм предлагает прагматичное и вычислительно простое решение, основанное на модификации классического уравнения теплового баланса с использованием доступного метода экспоненциального сглаживания. В отличие от исследований, направленных на модернизацию конструктивных элементов кабины, данный алгоритм фокусируется на оптимизации управления существующей системой, что может быть реализовано с минимальными аппаратными доработками.

К сильным сторонам исследования можно отнести простоту реализации алгоритма и высокую точность прогноза. К недостаткам исследования относится то, что алгоритм в первую очередь оценивает температуру в кабине, влияние других факторов оценивается через уравнение теплового баланса.

Разработанный алгоритм имеет практическую ценность для сельскохозяйственной и транспортной отрасли, его внедрение позволит автоматически поддерживать микроклимат в кабине МЭС в оптимальном диапазоне, повышая производительность и безопасность труда оператора. Благодаря простоте интеграции в системы управления, данный алгоритм может быть адаптирован для использования на широком спектре мобильных энергетических средств.

Перспективы дальнейших исследований заключаются в расширении модели за счет учета влажности и скорости воздуха для более точной оценки микроклимата. Важным шагом станет включение алгоритма в контур системы управления климатической установкой, а также в общий контур интеллектуальной системы управления агрегатом. Это позволит создать комплексную систему, оптимизирующую как условия труда оператора, так и общую энергоэффективность агрегата.