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Tecnologia e casi applicativi di BRAIN per edifici realmente smart, efficienti e orientati alla sostenibilità

Uso di AI e machine learning in casi reali: RSA, residenze universitarie e una conceria. Riduzione dei consumi e miglior controllo Sistemi di controllo per HVAC. Sistema BRAIN un sistema intelligente.

La gestione dell'impianto diventa un processo governato dai dati e auto-apprendente.

Un nuovo approccio che è un cambiamento sostanziale.
- Feedforward sistema ad anello aperto
- Feedback sistema ad anello chiuso

Sistemi con controllo in avanti Feedforward

Il controllo in avanti (detto anche ad anello aperto in avanti o in feedforward), è una tecnica di controllo caratterizzata dall'assenza di una misura diretta della grandezza da controllare, poiché l'ingresso del sistema da controllare è calcolato sulla base delle caratteristiche note di tale sistema e sull'eventuale misura dei disturbi agenti su esso.

L'elemento cardine è la conoscenza del comportamento del sistema da controllare e di conseguenza del modello matematico che lo descrive.

Tipicamente si tratta di un modello matematico costruito sulla base delle leggi fisiche che regolano il sistema.
Se il modello così costruito può essere invertito, sarà possibile ricavare l'ingresso da applicare al sistema per ottenere l'uscita desiderata grazie al modello inverso.

Risulta evidente che le prestazioni del sistema saranno legate alla capacità del modello di descrivere in modo accurato il sistema da controllare.

Sistemi con retro-azione

La retroregolazione o retroazione (feedback in inglese) è la capacità di un sistema dinamico di tenere conto dei risultati del sistema per modificare le caratteristiche del sistema stesso. In un controllo in retroazione il valore della variabile in uscita dal sistema viene letto dal controllore che agisce modificando l'ingresso del sistema.

Casi applicativi del sistema BRAIN
1. Residenza universitaria
2. Residenza sanitaria assistenziale
3. Stabilimento industriale (conceria)

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Gunther Breda - Tree Solutions
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