Control of personalized thermal conditioning systems

Metzmacher, Henning; van Treeck, Christoph Alban (Thesis advisor); Rumpe, Bernhard (Thesis advisor)

Aachen : RWTH University Aachen (2020, 2021)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020

Kurzfassung

Die globale Erderwärmung ist eine zentrale Folge des Klimawandels und wird primär durch die Emission von Treibhausgasen durch das Verbrennen von fossilen Brennstoffen verursacht. Der Energiesektor macht 72% des globalen Ausstoßes aus welcher sich in Elektritzität und Heizenergie (31.0%), Transportwesen (15.0%), Fertigung- und Bauwesen (12.4%), Treibstoff und Verbrennung (8.4%) sowie flüchtige Emission (12.4%) aufteilt [Pac+14]. Ein großer Teil des Energieverbrauchs von Wohn- und kommerziellen Gebäuden sowie des Transportsektors kann auf die Nutzung von Klimaanlagen zurückgeführt werden [POP08; FR00; Lu+05]. Perez et al. erklären, dass Heiz-, Lüftung und Klimaanlagen Systeme (HVAC) die größten Endenergieverbraucher in Industrieländern sind. Reduktion des Energieverbrauches für diese Anwendungen ist demzufolge ein wichtiger Beitrag zur Eindämmung der Klimaerwärmung. Derzeitig erfolgt die herkömmliche Klimatisierung durch das Kühlen oder Heizen des gesamten Luftvolumens eines Raumes. Obwohl moderne Passagierfahrzeuge Einstellungen für zonales Heizen oder Kühlen bieten, funktionieren Steuerungsheuristiken eher auf einer globalen oder semi-globalen Ebene. Analog hierzu werden in Gebäuden Räume als einzelne Zonen angesehen. Die Klimatisierung eines gesamten Raumes ist jedoch nicht immer die effizienteste Methode um ein angenehmes Raumklima für Passagiere oder Bewohner herzustellen. Das ist darin begründet, dass Energie welche genutzt wird um Luft die nicht im direkten Austausch mit dem menschlichen Körper steht effektiv ungenutzt bleibt. Ein sehr viel effizienterer Weg um einen wünschenswerten thermischen Zustand einer Person herzustellen ist Körpersegmente direkt zu heizen oder zu kühlen ohne die gesamte Lufttemperatur zu verändern. Diese Methode, welche als "personalisierte Klimatisierung" beschrieben wird, nutzt benutzerspezifische Informationen welche durch Sensordaten, direktem Nutzerfeedback sowie durch thermophysiologische Simulationsdaten gewonnen wird.Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Entwicklung eines personalisierten Klimatisierungssystems welches lokale Heiz- und Kühlaktuatoren nahe des menschlichen Körpers steuert. Das System nutzt körpersegmentweise Hauttemperaturen in Kombination mit internen Modellen zur Abschätzung des aktuellen Zustands der thermischen Behaglichkeit. Hauttemperaturen werden mithilfe einer Infrarotkamera und einem Gesichts- und Körpertracking Algorithmus gemessen. Empirische Modelle werden in Quasi Echtzeit mithilfe von direktem Nutzerfeedback und der Korrelation mit entsprechenden Hauttemperaturmessungen erstellt. Modelle die in dieser Arbeit genutzt werden sind ein existierendes Behaglichkeitsmodell vorgestellt von Zhang [Zha+10b] welches konstant gehalten wird und als Referenzmodell dient, eine adaptive Version des Zhang Modells dessen Koeffizienten mithilfe von Monte Carlo Sampling modifiziert werden sowie ein Entscheidungsbaum, eine Support Vector Machine und ein Multilayer Perceptron welche ohne vorausgehende Information trainiert werden. Das System ist so konzipiert, dass verschiedene Software- und Hardwarekomponenten asynchron über einen zentralen Server kommunizieren. Ein Schlüsselwert Speicher wird genutzt um Daten zwischen Sensor- und Aktuatorsoftware, numerischen Modellen, Visualisierungswergzeugen und externer Software auszutauschen. Die Softwarekomponenten welche am Datenserver angebunden sind beinhalten eine Vision Komponente welche Nutzer Gesichts- und Körpertracking sowie thermografisches Messen von Hauttemperaturen umfasst, Komponenten welche als Adapter für Sensor- und Aktuatorhardware fungieren, eine Komponenten für die Akquise von Nutzerfeedback sowie für das Lernen von Behaglichkeitsmodellen und ein Co-Simulations Adapter für die Integrierung von Thermophysiologie Modellen. Weiterhin zielt diese Arbeit darauf ab einen generellen Leitfaden für das Design von personalisierten Klimatisierungssystemen zu bieten im Hinblick auf Software Entwurfsmuster, Daten und Steuerungsfluss, Auswahl von Software und Hardware, Programmiersprachen und Bibliotheken sowie Aufbau, Experiment Design, Tests und Validation. Das System wird bewertet mit der Betrachtung der Richtigkeit der angewandten Messmethoden, Vorhersagegenauigkeit, Nutzerkomfort und Leistungsverbrauch. Die folgenden experimentellen Studien wurden durchgeführt: kontaktlose Hauttemperaturmessung mithilfe von Thermografie wird untersucht durch die Variation von verfolgten Messpunkten. Heizen und Kühlen von lokalen Körperregionen durch On-Off Steuerung, Proportional-Integral-Derivative (PID) Steuerung und Model Predictive Control (MPC) wird mithilfe einer Messpuppe mit beheizten Sensoren untersucht. Darüber hinaus wird eine Nutzerstudie durchgeführt welche die vorgeschlagenen Konzepte im Verbund evaluiert: das Trainieren von individuellen Behaglichkeitsmodellen durch Nutzerfeedback und kontaktlose Hauttemperaturmessungen sowie die anschließende Steuerung lokaler Aktuatoren unter variierenden Raumlufttemperaturen.

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