Розроблення інтелектуальної системи автоматичного керування вуличним освітленням на основі IoT та машинного навчання

1. МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ Кафедра КІТАР

1
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ
Кафедра КІТАР
КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА
НА ТЕМУ: Розроблення інтелектуальної системи автоматичного
керування вуличним освітленням на основі IoT та машинного
навчання
Виконав студент групи АКТСІ21-1: Маслов А. Д.
Науковий керівник: ст. виклад. кафедри КІТАР Гурін Д.В
Харків 2025

2. Мета кваліфікаційної роботи

2
Розроблення та дослідження
інтелектуальної системи автоматичного
керування вуличним освітленням, яка
забезпечує підвищення енергоефективності,
зниження експлуатаційних витрат та
адаптивне регулювання режимів освітлення
залежно від навколишніх умов, за рахунок
використання IoT-платформи та алгоритмів
машинного навчання.

3. Задачі

Проаналізувати сучасні автоматизовані системи керування
вуличним освітленням;
Дослідити технології Інтернету речей (IoT), застосовні для
керування вуличним освітленням
Провести аналіз існуючих алгоритмів машинного навчання, що
можуть бути використані для прогнозування режимів освітлення
та адаптації системи до змін середовища;
Розробити програмно-апаратну реалізацію системи;
Провести експериментальні дослідження та оцінити
ефективність розробленої системи.
3

4. Порівняння споживання електроенергії системами освітлення

4

5. Порівняння мікроконтролерів за ключовими характеристиками

обчислювальна потужність
Енергоефективність
Можливость бездротового зв’язку
5

6. Порівняння датчиків освітленості за ключовими характеристиками

Ціна (USD)
Максимальний
діапазон вимірювання
освітленості (люкс).
6

7. Порівняння датчиків руху за ціною та дальністю виявлення.

7

8. Порівняння MQTT-брокерів за ключовими характеристиками

8

9. Порівняння п’яти баз даних — InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, MongoDB, MySQL

9

10. Архітектура інтелектуальної системи керування вуличним освітленням

10

11. Алгоритм Random Forest для автоматичного керування освітленням

11

12. Загальна структурна схема системи

12

13. Модель передачі даних у системі інтелектуального керування вуличним освітленням

13

14. Інформаційних панелі системи моніторингу освітленості

15. ВИСНОВКИ

Розроблено та реалізовано прототип інтелектуальної системи
автоматичного керування вуличним освітленням на основі IoT та
машинного навчання.
Створено розподілену архітектуру системи, що включає сенсорні вузли,
шлюзи MQTT, хмарну інфраструктуру (InfluxDB, Grafana) та модуль
машинного навчання.
Забезпечено адаптивне керування вуличним освітленням у режимі
реального часу з урахуванням даних про рух та рівень природного
освітлення.
Використання ПІД-регуляторів у поєднанні з машинним навчанням
забезпечило високу швидкодію, точність та ефективність регулювання
яскравості освітлення.
Підтверджено практичну придатність моделі машинного навчання для
системи адаптивного керування.
Окреслено перспективи розвитку системи: інтеграція з платформами
15