Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorСевастьянов, В. М.uk
dc.contributor.authorБондаренко, Д. С.uk
dc.contributor.authorSevastyanov, V. M.en
dc.contributor.authorBondarenko, D. S.en
dc.date.accessioned2026-01-12T11:57:33Z
dc.date.available2026-01-12T11:57:33Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationСевастьянов В. М., Бондаренко Д. С. Аналіз частотно-часових характеристик температурних змін у системах опалення з використанням вейвлет-аналізу та Фур`є-перетворень // Наукові праці ВНТУ. Електрон. текст. дані. 2025. № 4. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/893.uk
dc.identifier.issn2307-5376
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50428
dc.description.abstractДля забезпечення комфорту в житлових і комерційних будівлях, а також для ефективного використання енергії, ключову роль відіграють системи опалення. Їхня продуктивність безпосередньо впливає на затишок приміщень і витрати на енергоносії. У статті досліджено застосування методів обробки сигналів для підвищення ефективності роботи систем опалення в «розумних будинках». Для аналізу використано дані температурних сенсорів та показники енергоспоживання, зібрані у приватній одноповерховій будівлі площею 128 м², обладнаній мережею IoT-пристроїв, 12 температурними датчиками та інтелектуальними термостатами. Метод дискретного Фур`є-перетворення застосовано для виявлення основних частотних складових температурних змін, визначення добових та субдобових гармонік, а також для усунення високочастотного шуму шляхом Фур`є-фільтрації. Це дозволило зменшити кількість увімкнень системи опалення та оптимізувати роботу термостатів, скоротивши споживання теплової енергії на 10 – 15 %. Для аналізу короткочасних та локальних змін застосовано безперервне Вейвлет-перетворення, що дало змогу виявити раптові температурні збурення, спричинені побутовою активністю мешканців, відкриванням вікон або зміною зовнішніх умов. Використання Вейвлет-аналізу забезпечило додаткове скорочення споживання енергії на 5 – 7 % завдяки зменшенню кількості необов`язкових коротких циклів нагріву та підвищенню адаптивності системи керування. Порівняльний аналіз двох підходів продемонстрував, що їх комплексне застосування забезпечує сумарну економію енергії на рівні 15 – 22 % без погіршення теплового комфорту. Оптимізована система опалення працює стабільніше, швидше реагує на зміни мікроклімату та знижує навантаження на обладнання. Отримані результати підтверджують ефективність поєднання Фур`є- та Вейвлет-перетворень у задачах енергоефективного керування мікрокліматом у «розумних будинках» та демонструють значний потенціал цих методів для подальшого удосконалення систем клімат-контролю.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofНаукові праці ВНТУ. № 4.uk
dc.relation.urihttps://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/893
dc.subjectсистеми опаленняuk
dc.subject«розумні будинки»uk
dc.subjectФур`є-перетворенняuk
dc.subjectВейвлет-перетворенняuk
dc.subjectобробка сигналівuk
dc.subjectоптимізація енергоспоживанняuk
dc.subjectклімат-контрольuk
dc.subjectтемпературні коливанняuk
dc.subjectенергоефективністьuk
dc.subjectIoTuk
dc.titleАналіз частотно-часових характеристик температурних змін у системах опалення з використанням вейвлет-аналізу та Фур`є-перетвореньuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc628.85
dc.relation.referencesКукунін С. В. Розробка цілісної методології організації систем типу «розумний будинок» в рамках парадигми «інтернету речей». Комп’ютерно інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. 2020. Вип. 38. С. 40–45. URL: https://u.to/TfVGGw.uk
dc.relation.referencesШостак І. В., Данова М. О., Феоктистова О. І. Підхід до роботизації процесів функціонування системи «Розумний будинок» на основі Інтернету речей. Інтегровані інтелектуальні робототехнічні комплекси : матеріали ХІІІ міжнар. наук.-практ. конф. (19–20 трав. 2020 р., м. Київ). Київ, 2020. С. 48–49. URL: https://cutt.ly/avJvqdb.uk
dc.relation.referencesБобровнікова К. Ю., Товстуха Е. В. Методи забезпечення енергоефективності та енергозбереження в системі розумного будинку. Комп’ютерні системи та інформаційні технології. 2020. № 1. С. 54–59. URL: https://u.to/RTBNGw.uk
dc.relation.referencesБабенко О. В., Омельянчук М. С. Актуальність технологій розумних будинків для підвищення енергоефективності економіки держави. Матеріали XLVIII наук.-техн. конф. підрозділів Вінницького національного технічного університету (НТКП ВНТУ-2019) : зб. доп. Вінниця, 2019. С. 2920–2921. URL: https://u.to/1lREGw.uk
dc.relation.referencesОбробка даних системи цифрових сенсорів температури з метою оптимізації енерговитрат «розумного» будинку / Л. С. Монастирський та ін. Сенсорна електроніка і мікросистемні технології. 2018. Т. 15, № 3. С. 74–81. URL: https://u.to/ADBNGw.uk
dc.relation.referencesЦмоць І. Г., Карпінець Р. М., Сидоренко Р. В. Структури та алгоритми роботи підсистем управління мікрокліматом і освітленням розумного будинку. Науковий вісник НЛТУ України. 2018. Т. 28, № 1. С. 108–111. URL: https://u.to/4fRLGwuk
dc.relation.referencesIoT-based Smart Electric Heating Control System. IEEE Xplore. 2024. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/7993895.en
dc.relation.referencesDevelopment of an Intelligent Heating System for Residential Buildings Using Machine Learning. IEEE Xplore. 2023. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9023478.en
dc.relation.referencesSmart Heating System Control Strategy to Enhance Comfort and Increase Energy Savings. IEEE Xplore. 2022. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6672709.en
dc.relation.referencesBracewell R. N. The Fourier Transform and Its Applications: 3rd ed. New York : McGraw-Hill, 2000. 616 pen
dc.relation.referencesMallat S. A Wavelet Tour of Signal Processing : 3rd ed. San Diego : Academic Press, 2008. 832 p.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію