Fakultät für Angewandte Natur- und Geisteswissenschaften
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Knowing about the presence and number of people in a room can be of interest for precise control of heating, ventilation and air conditioning. To determine the number and presence of occupants cost-effectively, it is of interest to use already existing air condition sensors (temperature, humidity, CO2) of the building automation system. Different approaches and methods for determining presence have attracted attention in recent years. We propose an occupancy detection method based on a method of supervised machine learning. In an experiment, measurement data were recorded in a research apartment with controllable boundary conditions. The presence of people was simulated by artificial injection of water vapour, CO2 and heat dissipation. The variation of the number of artificial users, the duration of presence and the supply air volume flow of the ventilation resulted in a total of 720 combinations. By using artificial users, the boundary conditions were accurately defined, and different presence situations could be measured time-effectively. The data is evaluated with a method of supervised machine learning called random forest. The statistical model can determine precisely the number of people in over 93% of the cases in a disjoint test sample. The experiments took part in the Rosenheim Technical University of Applied Sciences laboratory.
The energy efficiency of the building HVAC systems can be improved when faults in the running system are known. To this day, there are no cost-efficient, automatic methods that detect faults of the building HVAC systems to a satisfactory degree. This study induces a new method for fault detection that can replace a graphical, user-subjective evaluation of a building data measured on site with an automatic, data-based approach. This method can be a step towards cost-effective monitoring. For this research, the data from a detailed simulation of a residential case study house was used to compare a faultless operation of a building with a faulty operation. We argue that one can detect faults by analysing the properties of residuals of the prediction to the actual data. A machine learning model and an ARX model predict the building operation, and the method employs various statistical tests such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that the amount of data, the type and density of system faults significantly affect the accuracy of the prediction of faults. It became apparent that the challenge is to find a decision rule for the best combination of statistical tests on residuals to predict a fault.
Ein Ziel des DFG-AiF-Clusterforschungsvorhabens Vibroakustik im Planungsprozess für Holzbauten ist die Reduktion des schalltechnischen Planungsaufwandes bei der Holzmassivbauweise. Hierzu soll das Prognoseverfahren der DIN EN 12354 angepasst werden. Darin ist ein vereinfachter SEA-Ansatz zugrunde gelegt, welcher diffuse Körperschallfelder in den Bauteilen sowie deren schwache Kopplung voraussetzt. Tatsächlich trifft die Annahme diffuser Körperschallfelder nur bei Bauteilen mit geringer Ausbreitungsdämpfung zu. Um ein Maß für die Kopplung der Bauteile zu erhalten, wird ein Energieverhältnis aus den Bauteilschnellen gebildet. In der DIN EN ISO 10848-1 wird eine Vorschrift für die Messung der mittleren Bauteilschnelle beschrieben. Daraus wird ein örtlich und zeitlich gemittelter Schnellepegel je Bauteil berechnet, mit dem die Energie des Bauteils bestimmt wird. In diesem Beitrag werden Messergebnisse von Körperschallfeldern an Brettsperrholzelementen im Hinblick auf die Energiebestimmung diskutiert. Bei der statistischen Auswertung werden die Anzahl der Anregepositionen und der Messpositionen auf dem direkt und indirekt angeregten Bauteil analysiert. In einem weiteren Schritt werden die erforderlichen Messpositionen durch eine geeignete Auswahl reduziert und mit den pauschalen, geometrischen Vorgaben der Messvorschrift aus der DIN EN ISO 10848-1 verglichen. Die Erkenntnisse werden zur Bewertung von Messergebnissen und für Empfehlungen an die Durchführung zukünftiger Messungen herangezogen.