Air infiltration monitoring using thermography and neural networks

Abstract

Este artículo presenta un estudio de viabilidad sobre el uso de redes neuronales multicapa para determinar el flujo de aire. Infiltración de termógrafos y, por tanto, la consiguiente fuga de energía. El método desarrollado, destinado a obtener resultados precisos Evaluación del flujo de aire de entrada a través de una abertura en la envolvente del edificio, utiliza como datos de entrada infrarrojos. Imágenes de los cambios de temperatura en una superficie de renderizado cerca de una abertura en la envolvente del edificio. La recopilación de datos de estas mediciones se puede lograr con relativa simplicidad y, por lo tanto, podría conducir a un método alternativo o complementario a las formas estandarizadas de medir la infiltración basada en prueba Blower Door, aumentando las posibilidades de seguimiento, supervisión y gestión continua de ventilación y estanqueidad del edificio. Los resultados de laboratorio muestran una precisión promedio de más del 93 % en forma instantánea. muestras y más del 98% de precisión global para secuencias. La capacidad de generalización de este método tiene También se han explorado y analizado varias topologías de redes neuronales.