Öğrenebilen, web tabanlı, düşük enerji tüketimli, modüler ev otomasyon sistemi geliştirilmesi
Citation
Güneş, Hüseyin. Öğrenebilen, web tabanlı, düşük enerji tüketimli, modüler ev otomasyon sistemi geliştirilmesi. Yayınlanmamış doktora tezi. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016.Abstract
Akıllı ev otomasyon sistemleri evin aydınlatma, güvenlik, havalandırma, sıcaklık vb. sistemlerinin kullanıcı tarafından daha kolay kontrol ve takip edilebilmesini sağlamaktadır. Bu sistemler, ilk dönemlerinde yalnızca kullanıcı tarafından evin kolay bir şekilde kontrol edilebilmesini sağlarken, zamanla birlikte ev sakinlerinin yaşam şekillerini öğrenerek otonom olarak evin kontrolünü sağlamaya başlamışlardır. Bu çalışmada, öğrenebilen, modüler ve düşük enerji tüketimli çoklu ajan sistemleri temelli özgün bir akıllı ev otomasyon sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan sistem, merkezde yer alan bir bulut sunucu ve ona bağlı olarak her odada bulunan oda kontrolcüler ile ısıtma sistemini kontrol eden termostat bileşeni, lambaları kontrol eden aydınlatma bileşeni, prizleri kontrol eden priz bileşeni ve sensör bileşenlerinden oluşmaktadır. Sistemin kontrolü, geliştirilen web arayüzü ve her odada bulunan dokunmatik ekranlar ile sağlanmaktadır. Akıllı ev sisteminin kullanıcı davranışlarını öğrenerek otonom hareket edebilmesi için çeşitli yapay zekâ algoritmaları geliştirilmiştir. Bu yapay zekâ algoritmalarının geliştirilmesi, iyileştirilmesi ve test edilebilmesi için sistemin belirli bir süre farklı kullanıcılar tarafından kullanılması gerekmektedir. Gerçek test ortamında yaşanabilecek sorunlardan dolayı sanal bir aile ve bir ev oluşturularak geliştirilen akıllı evi bu aile kullanıyormuş gibi kayıtlar üreten bir yazılım geliştirilmiş ve bir yıllık kayıtlar oluşturulmuştur. Daha sonra geliştirilen yapay zekâ algoritmalarının gerçek ortamda ve gerçek zamanda testi için bu sanal aile ile gerçek bir bireyi, gerçek bir odaya sahip sanal bir evde beraber yaşıyormuş gibi sunabilen hibrit bir akıllı ev simülasyonu geliştirilmiştir. Geliştirilen akıllı ev otomasyon sisteminde yapay zekâ; etki tepki, yetkilendirme, kişi konum tespit, aygıt durum tespit, kişi tercihleri tespit ve oda ısınma soğuma sürelerinin tespit işlemlerini gerçekleştirmekte ve bu tespit işlemlerinden elde edilen verileri gerçek zamanlı olarak çalışan sistem üzerinde kullanarak otonom olarak hareket edebilmektedir. Sonuç olarak kullanıcı davranışlarını öğrenerek her kullanıcıya özel olarak otonom hareket edebilen, kullanıcıların evin aydınlatma, ısıtma ve elektrik hatlarını kontrol edebildiği ve oda sıcaklığı, nemi ve parlaklık düzeyi gibi bilgileri takip edebildiği, web tabanlı, düşük enerji tüketimli, özgün tasarıma sahip prototip bir akıllı ev otomasyon sistemi gerçekleştirilmiştir. Smart automation systems enable the systems of house's lighting, security, air-conditioning, heating, etc. to be controlled and monitored easily by users. While these systems were enabling the house to be controlled easily by only the user in the beginnings, they have started to autonomously assume control of the house by learning the life styles of house dwellers in time. In this study, multiple operative system based a unique smart automation system, with modular and less energy consumption, which is able to learn has been designed. Designed system consists of thermostat constituents controlling heating system, lighting constituents controlling lights, socket constituents controlling sockets and sensor constituents with cloud server in the center and room controllers existing in each room depending on cloud server. The control of the system is assumed with developed web interface and touch screens in each room. The various artificial intelligence algorithm should be developed in order that smart house system is able to act autonomously by learning user behavior. The system should be used by users for a length of time in order to develop, enhance and test this artificial intelligence algorithm. A software, which produces registrations as if the family uses the smart house developed by creating imaginary family and a house, has been developed and annual registrations have been created due to problems that might occur in the real test environment. Afterwards, a hybrid smart house simulation that presents as if this imaginary family and a real person live together in an imaginary house having a real room has been developed for the test of developed artificial intelligence algorithms in the real environment and time. In the developed system of smart house automation, artificial intelligence carries out the processes of action and reaction, authorization, the detection of person and place, the detection of device status, the detection of personal preferences and the detection of heating and cooling time of the room and acts autonomously by using the data acquired from detection processes on a real and simultaneously working system. As a result, a prototype smart house automation system; web-based, with low energy consumption and having a unique design, which is able to dedicatedly act for each user by learning their behaviors; control lighting, heating and the powerline of the users' houses; and monitor information such as room temperature, humid and brightness level, has been created.