Формирование информационной системы и алгоритмов управления в подсистемах интеллектуального здания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Нгуен Суан Мань

• Нгуен Суан Мань
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Нгуен Суан Мань

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ_2

ВВЕДЕНИЕ_4

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ЗДАНИЕМ _11

1.1. Основные результаты исследования по управлению интеллектуальным зданием_12

1.2. Исследования по управлению в аварийных ситуациях_22

1.3. Результат исследований подсистемы отопления, вентиляции и кондиционирования_26

1.4. Цель и задачи исследования_27

1.5. Выводы по главе 1_28

ГЛАВА 2. КОНЦЕПЦИЯ И ТЕХНОЛОГИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ЗДАНИЕМ _29

2.1. Концепция построения системы управления интеллектуальным зданием _29

2.2. Технология функционирования системы управления интеллектуальным зданием_33

2.3. Разработка подсистемы принятия решений в СУИЗ_46

2.4. Информационные технологии, используемые в составе СУИЗ_52

2.5. Математическая модель выбора решений в типовых функциональных подсистемах_58

2.6. Выводы по главе 2_67

ГЛАВА 3. ПОДСИСТЕМА СБОРА И РЕГИСТРАЦИИ ДАННЫХ В

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ ЗДАНИИ_69

3.1. Факторы влияния на состояние здания _69

3.2. Анализ источников контроля факторов влияния на состояние здания _72

3.3. Подсистема сбора входных данных_75

3.3. Технологии функционирования подсистемы сбора и подготовки

данных

3.4. Выводы по главе 3_85

ГЛАВА 4. АЛГОРИТМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ НЕКОТОРЫХ БАЗОВЫХ ПОДСИСТЕМ СУИЗ _________________________________________________86

4.1. Общий алгоритм принятия решений в АС_86

4.2. Разработка алгоритма контроля за деформациями._88

4.3. Принятие решений в подсистеме «Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха» _97

4.4. Внедрение результатов работы_114

4.5. Выводы по главе 4_117

ЗАКЛЮЧЕНИЕ_118

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ_120

СПИСОКЛИТЕРАТУРЫ_121

ПРИЛОЖЕНИЕ _____________________________________________________133

ПРИЛОЖЕНИЕ А_133

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В - Продуционные правила подсистемы ОВК_144

ПРИЛОЖЕНИЕ Г - Акт внедрений_157

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Формирование информационной системы и алгоритмов управления в подсистемах интеллектуального здания»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования. В настоящее время активно развиваются различные системы управления интеллектуальным зданием (СУИЗ) [62].

Подавляющая часть населения в городах большую часть времени проводит в зданиях, в других помещениях, на охраняемых территориях. Условия пребывания людей на таких объектах значительно влияют на качество жизни населения [92]. В рабочее время места пребывания людей - это офисы, производственные помещения, учебные аудитории, территории организаций и др. Во внерабочее время - это жилые дома, спортивные объекты, сооружения культурно-массового назначения, клубы и пр. Наблюдается тенденция укрупнения зданий, формирования из них офисных, жилых, торгово-развлекательных, образовательных, лечебно-диагностических и других комплексов с общими системами инженерного обеспечения, температурой и влажностью воздуха, управления физической и криминальной безопасностью.

Рост этажности зданий в городах приводит к усложнению систем инженерного обеспечения их деятельности; усиливает важность решения задач отслеживания деформаций строительных конструкций; требует реализации превентивных мер борьбы с потенциальными террористическими угрозами для физических лиц и организаций, находящихся в зданиях.

Поэтому актуальными являются задачи создания максимального комфорта, безопасности и удобства пребывания людей в/на перечисленных объектах. В частности, в рабочих помещениях необходимо обеспечить условия для эффективной работы персонала; в учебных аудиториях температурно-влажностный режим и другие параметры должны способствовать эффективному проведению образовательного процесса; в жилом доме люди должны иметь возможность расслабиться, приятно проводить время и чувствовать себя в безопасности. Наиболее эффективным способом решения перечисленных задач в настоящее время является формирование и внедрение СУИЗ, обеспечивающих в том числе полный и непрерывный контроль всех аспектов их функционирования; текущих состояний всех конструктив-

ных элементов. Кроме того, СУИЗ могут обеспечивать и повышение энергоэффективности использования зданий.

Системы контроля зданий и территорий, включая их охрану, существуют с незапамятных времен. Однако ранее подобные системы были очень дорогими и потому встречались достаточно редко. Достижения научно-технического прогресса (прежде всего в сфере микроэлектроники, информационных технологий) позволили автоматизировать многие функции, которые необходимо решать в рамках реализации СУИЗ зданиями. Это, в свою очередь, привело к существенному снижению себестоимости таких систем. Как следствие, по крайней мере, отдельные элементы СУИЗ получают все большее распространение в практике проектирования зданий, управления их функционированием. Например, системы видеонаблюдения в крупных городах стали массовыми. Они применяются уже не только в производственных и офисных зданиях, но и в ряде жилых зданий - в том числе для организации видеонаблюдения за окружающей территорией. Дальнейшее развитие информационных технологий и снижение стоимости аппаратно-программных средств, вероятно, сделает использование этих систем повсеместным. Кроме того, в будущем, возможно, эти системы станут более интеллектуальными за счет использования программных средств распознавания изображений, включая перемещающиеся объекты.

Несмотря на их высокую стоимость и большие затраты на содержание, количество СУИЗ разного масштаба и разной конфигурации непрерывно растет. Отметим, в частности, что наличие систем видеонаблюдения, являющейся одной из служб СУИЗ, массового распространено во многих больших городах России [16, 31]. При этом стоимость создания и эксплуатации СУИЗ непрерывно снижается, что указывает на то, что в ближайшее десятилетие начнется массовое внедрение СУИЗ как в жилых, так и в промышленных и офисных зданиях. Динамика роста числа СУИЗ представлена на рисунок 1.1 [11, 12, 19]. При этом существенно выросли требования к безопасности нахождения в здании всех субъектов, а также к комфортности пребывания или проживания в здании.

$140,000

и $120,000

ее $юо,ооо

$80,000

ш

$60,000

$40,000

$20,000

Азиатско-Тихоокеанский регион Африка

■ ТГ^кная Америка

■ Еи

■ Северная Америки

■ Средний Восток

■ Западная Европа

ИНН

. ■ 111 11111

II

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Рис. 1.1. Затраты и потребности в СУИЗ, (млн долларов США), 2011 - 2021.

Однако, как показывает анализ всех доступных источников, в настоящее время нет общей концепции и технологии функционирования СУИЗ, то есть существующие СУИЗ представляют собой совокупность отдельных слабосвязанных подсистем: водоснабжение, газоснабжение и другие. Более того, поскольку основной задачей построения СУИЗ является обеспечение максимального комфорта и безопасности всех юридических и физических лиц, находящихся в зоне контроля на законных основаниях легитимных субъектов (ЛС), то в качестве компонентов СУИЗ учитываются и ЛС. Полноценное обеспечение комфортности пребывания всех ЛС в зоне контроля СУИЗ невозможно без учета всех внутренних и внешних факторов природного, техногенного, технического, социального характера, способных оказать значимое влияние на комфортность проживания (для жилых зданий) либо пребывания (для офисных и производственных зданий) в зоне контроля СУИЗ всех ЛС [31]. Таким образом, необходимость учета большого числа факторов, влияющих на состояние комфорта и безопасности ЛС, а также большого числа управляющих параметров, охватывающих все аспекты функционирования СУИЗ, порождают необходимость комплексного системного подхода к формированию СУИЗ на основе единой концепции и технологии функционирования, единой алго-

ритмической и информационно-программной среды [16, 22]. То есть, только системной подход к построению СУИЗ может обеспечить требуемое уровень комфорта и безопасности современного здания.

Из всего вышесказанного следует, что задача формирования концепции, технологии функционирования и информационно-алгоритмической среды СУИЗ является злободневный, что обосновывают актуальность темы диссертационного исследования.

Степень разработанности темы. Исследования отечественных ученых, таких как Муравьев В. В., Фрейдман А. В., Иванович Т. А., Баранов А. А., Мохов А. И., Маркин В. В., Латышев К. В., а также зарубежных исследователей, таких как Greg C. Foliente, Alan Edgar (США), Phillip Paevere (Австралия), Dexter A.L. (Финляндия), H. Arkin (Израиль), Obara Takashi (Япония), привели к разработке и созданию различных типов управления интеллектуальным зданием, а также в центре управления по аварийным ситуациям (АС) и в подсистемах отопления, вентиляции и кондиционирования, разработке конструктивных, технологических и методологических принципов их управления.

Объектом исследования являются подсистемы в составе системы управления интеллектуальным зданием.

Предмет исследования - процесс управления в подсистемах в составе системы управления интеллектуальным зданием.

Целью диссертационной работы является построение системы управления интеллектуальным зданием на основе единой концепции и технологии функционирования и единого информационно-алгоритмического обеспечения.

В соответствии с поставленной целью в работе ставятся и решаются следующие задачи:

1. Сформировать общую концепцию и технологию функционирования СУИЗ.

2. Построить общий алгоритм принятия решений в СУИЗ.

3. Провести системный анализ факторов, способных оказать влияние на состояние здания и его компонентов и сформировать подсистему сбора и регистрации данных.

4. Разработать алгоритм функционирования центра по АС здания с системой интеллектуального управления.

5. Разработать алгоритмы функционирования отдельных функциональных подсистем СУИЗ.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем:

1. Сформированы общая концепция и технология функционирования СУИЗ и ее основных подсистем и служб, впервые позволяющие реализовать комплексное управление интеллектуальным зданием;

2. Синтезирован общий алгоритм принятия решений в СУИЗ, обеспечивающий использование широкого набора методов формирования управляющего решения на основе системного подхода;

3. Проведена системная классификация факторов, определяющих состояние здания, и проведен анализ возможностей контроля этих факторов в СУИЗ, позволяющая повысить полноту и качество контроля состояния интеллектуального здания, тем самым способствуя повышению эффективности управления в СУИЗ.

Теоретическая значимость работы:

Заключается в разработке концепции и технологии функционирования, а также процесса принятия решений в СУИЗ и ее основных подсистемах, включая диспетчерский центр, подсистему стратегического управления, центр по АС, подсистему отопления, вентиляции и кондиционирования (ОВК). Формирование относительно полного набора факторов, влияющих на состояние здания и субъектов, находящих в нем, а также подсистемы сбора и регистрации данных в составе СУИЗ.

Практическая значимость работы:

1. Практическая реализация разработанного общего алгоритма для функционирования подсистем, включая диспетчерский центр, подсистему стратегического управления, центр по АС, подсистему ОВК, подсистему электроснабжения,

центр по контролю за деформациями в здании, подсистему сбора и регистрации данных, создает необходимые предпосылки для повышения эффективности функционирования СУИЗ и комфортности всех ЛС в нем.

2. Предложенный алгоритм принятия решений в диспетчерском центре позволит повысить качество принимаемых решений.

3. Разработанный программный продукт по автоматизированному управлению в подсистеме ОВК обеспечит необходимое условие для повышения комфорта пребывания субъектов в здании, а также эффективности функционирования ОВК

Методология и методы исследования. Научные положения, представленные в диссертационной работе, обоснованы теоретическими исследованиями с применением элементов системного анализа, математического анализа, аналитико-синтетической обработки информации, теории множеств, теории баз данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. Концепции и технологии функционирования СУИЗ, сформированных на основе системного подхода.

2. Общий алгоритм принятия решений в СУИЗ.

3. Технологии управления в диспетчерском центре, подсистемах стратегического управления, центре по АС, подсистемах отопления, вентиляции и кондиционирования (ОВК).

4. Классификация факторов, определяющих состояние здания и возможных каналов действия.

5. Структурная схема и технология функционирования подсистемы сбора и регистрации данных.

Степень достоверности подтверждается актами внедрения разработанных алгоритмов функционирования подсистемы ОВК. Разработанный программный продукт для системы управления ОВК обеспечил повышение эффективности эксплуатации оборудования и уменьшение потребляемой мощности подсистемой ОВК. Эксплуатация подсистемы ОВК в течении двух недель показала, что объем ежедневно потребляемой электроэнергии уменьшился в среднем на 9,2%.

Апробация научных результатов. Основные положения и результаты исследования, составляющие содержание диссертации, докладывались и обсуждались на Международной научной конференции (г. Нижний Новгород) «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-26 (27-30 мая 2013г.), Международной научной конференции научно-преподавательских работников Астраханского государственного технического университета, посвященной 20-леттю Астраханского государственного технического университета (58 НИР), Международной научно-практической конференции и конкурсе Общества Науки и Творчества (г. Казань, 2015г.).

Публикации. Основные положения диссертационной работы отражены в 13 опубликованных научных работах, среди которых 7 статьей в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 3 публикации в сборнике международных и всероссийских научных конференций, 2 патента РФ, получено 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений, изложенных на 132 страницах машинописного текста, содержит 26 рисунков и 6 таблиц. Список использованной литературы содержит 118 наименования.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ЗДАНИЕМ

В первой главе приведен обзор исследований, посвященных управлению интеллектуальным зданием, в том числе стратегическому управлению и управлению в подсистеме по АС, а также управлению подсистемой отопления, вентиляции и кондиционирования.

Отметим, что интеллектуальное здание - это термин, широко используемый в научной литературе для выделения зданий с развитой системой автоматизации различных процессов, связанных с функционированием здания, прежде всего, различных функциональных подсистем здания, с активным использованием современных информационных технологий. Обычно под словом «интеллектуальный» применительно к некоторой системе понимается наличие у системы возможностей рационального поведения при любых допустимых условиях функционирования этой системы. Однако, применительно к зданию пока точного соответствия добавленного термина «интеллектуальный» с реальными возможностями здания нет, поскольку существующие системы автоматики в здании весьма ограничены в своих возможностях с точки зрения обеспечения их рационального реагирования на возникновение различных ситуаций и состояний в здании. Использование слова «интеллектуальное» к применительно к современному зданию указывает на генеральную линию развития указанных систем - конечной целью внедрения различных систем автоматики в здание является формирование такой автоматической системы, которая бы по своим возможностям была бы сравнима с возможностями искусственного интеллекта применительно к процессам в здании, которая бы была способна взять на себя все проблемы, возникающие в здании, и обеспечить их адекватное решение с учетом имеющихся в здании возможностей. Именно эта одна из основных причин, почему без наличия условий, требуемых для адекватного использования термина «интеллектуальное», данный термин активно используется применительно к современным зданиям, начиненным системами автоматики и автоматизированного управления. Указанная генеральная линия развития систем ав-

томатики здания выдвигает одно важное требование, выполнение которого необходимо для полноценного достижения цели интеллектуализации здания, - необходимо охватить процедурами интеллектуализации все процессы, происходящие в здании, поскольку все эти процессы взаимосвязаны и взаимозависимы, все объекты, связанные со зданием, и всех субъектов, имеющих отношение к здании, что может быть реализовано только на основе системного подхода к проблеме интеллектуализации современного жилого и офисного здания.

Анализ систем управления интеллектуальным зданием показал, что системы управления зданием, разработанные ранее, построены на разных принципах, ориентированных на управление отдельными подсистемами интеллектуального здания. При этом все исследования были сосредоточены только на технических вопросах, а вопросам рассмотрения интеллектуального здания как социотехнического объекта внимание не уделялось.

Выявлена необходимость проведения научного исследования для формирования технологии и алгоритмов управления интеллектуальным зданием.

1.1. Основные результаты исследования по управлению интеллектуальным зданием

В настоящее время во многих ведущих странах активно развиваются проекты зданий нового типа, в которых всеми коммуникационными объектами и иными линиями в здании управляет автоматизированная система [28, 29]. Эта система также берет под контроль и другие функции по управлению зданием, в частности, контроль состояния здания, систему безопасности, информирование жильцов и оповещение при АС и ряд других функций. Такие проекты часто носят название «Интеллектуальное здание».

Интеллектуальное здание - жилой дом или сооружение современного типа, организованный для проживания, работы людей с широким использованием высокотехнологичных программно-аппаратных средств автоматизации. Под «Интеллектуальным зданием» следует понимать систему, которая обеспечивает комфорт

и безопасность, и ресурсосбережение для всех пользователей. В простейшем случае в интеллектуальном здании должны распознаваться конкретные ситуации, происходящие в нем, и соответствующим образом на них реагировать: одна из систем может управлять поведением других по заранее выработанным алгоритмам [18, 77]. Кроме того, при автоматизации нескольких подсистем обеспечивается синер-гетический эффект для всего комплекса.

Во второй половине 1970-х годов и в начале 1980-х годов системы управления зданиями стали распространяться в больших зданиях. Первое поколение этих систем обычно требует наличия центрального мини-компьютера с "неумными" периферийными панелями. Эти системы были использованы для задач мониторинга здания, и процесс управления носит примитивный характер на уровне стоп/старт технологий [64]. Хотя некоторые из этих систем контролировались программным обеспечением, но эти программы редко работали надежно.

В середине 1980-х годов начал главный этап обновления указанных технологий ввиду резкого роста объема строительства высотных офисных зданий в Австралии с 1985 по 1990, где активно внедрялись технологии интеллектуальных зданий. В процессе их создания были разработаны распределенные цифровые контроллеры. Были созданы также интеллектуальные сетевые системы контроля доступа безопасности. С 1986 года интеллектуальные контроллеры кондиционирования воздуха стали применять в новейших интеллектуальных зданиях.

В течение 90-х годов происходило постепенное улучшение элементов в системах управления зданием и его безопасности, а также в связанных с ними системах. Персональные компьютеры постепенно заменили мини-компьютерами, непосредственный цифровой контроллер улучшен за счет значительно расширенных возможностей памяти и интерфейсов связи. Они являются основой подсистемы контроля интеллектуальных зданий и в современных зданиях.

В настоящее время, по оценкам экспертов, более 20% рынка систем управления для интеллектуальных зданий занимает Япония и еще несколько азиатских государств, не многим более четверти приходится на Северную Америку и более 40% - на европейские страны [8-9].

По оценке компании Navigant Research Б^о, рынок автоматизации управления в зданиях сегодня составляет более $ 75 млрд. в год [76, 98]. При этом рост затрат продолжается причем не только в развивающихся регионах, но даже в Северной Америке и Западной Европе. Системы автоматизации и управления, относящиеся к отоплению, вентиляции и кондиционированию (ОВК) и освещению, играют важную роль в поддержании высокого уровня эффективности использования энергии. Чтобы уменьшить потребление энергии ими, а также выбросы углекислого газа, прежде всего, необходимо обеспечить контроль за текущим расходованием энергии, что следует отнести к одной из ключевых перспективных технологий, которые обеспечивают достижение высоких уровней энергетической эффективности в зданиях. На важность проблемы энергопотребления и энергосбережения в Европе нацеливают также решения руководства ЕС в этой сфере, и провозглашённая цель достичь нулевого уровня потерь энергии к 2021 году. При этом большая часть инвестиций в управление автоматизацией зданий будут внебюджетными, так как данный показатель эффективности управления зданием является одним из наиболее важных на рынке услуг по интеллектуализации зданий.

Достижения в области технологии автоматизации здания и, в частности, их энергоэффективности увеличивают спрос на системы автоматизации зданий. В результате, как оценивает компания Pike Research, рынок систем автоматизации зданий вырастет до $ 146 млрд. в 2021 году - почти в два раза по сравнению с сегодняшним уровнем затрат [98]. Большая часть этого роста связана с интенсивным бумом строительной деятельности в Китае, где каждый год добавляется порядка 2 миллиардов квадратных метров нового пространства. Большая часть этого жилого пространства будет наполнена интегрированными в нее сложными элементами управления, рассчитанными на длительный период их эксплуатации. При этом самыми быстрыми направлениями роста будут те, которые имеют непосредственное

отношение к энергетической эффективности. Существующая тенденция удешевления этих устройств и упрощения управления ими позволяет утверждать, что в новых поколениях интеллектуальных зданий эти устройства будут охватывать все сколь-нибудь значимые с точки зрения энергоэффективности элементы здания.

Предыдущие исследования по интеллектуализации зданий

Обзор литературы научно-исследовательских работ, относящихся к интеллектуальному зданию показывает, что исследовательские усилия в основном касались трех исследовательских потоков: передовые инновационные технологии, методологии оценки эффективности и анализа оценки инвестиций. Рисунок 1.2 показывает основные исследования интеллектуального здания и связей между различными научно-исследовательскими потоками. Здесь автором выделены два первых исследовательских потока, связанные с тематикой диссертационной работы.

Проставление критерии эффективности для ИЗ

- Оценка возможности выполнения инвестиции в ИЗ;

- Разбор возможности проектирования альтернативности;

- Установка затрат и выявлены все существующие требуемые данные для каждой альтернативы;

- Анализ информации на основе технологии оценки инвестиций;

- Выбор конечного решения путем рассмотрения функционала, качества и т.д.

- Извещение инвесторов о выбранном проекте._

Предоставлять новые продукты привлечения инвестиций

- Поддержка пользователей для доступа информационных технологий и зданий; оценка набора зданий с

- Разбор возможности проектирования альтернативности;

- Установка затраты и всех существующих информаций для каждой альтернативности;

- Анализ информации технологиями оценки инвестиции;

- Выбор конечного решения с разбором функции и качества

- Извещение инвестору оптимальные опции

Требовать проверки и оценки материала

Рис. 1.2. Таксономия исследования управления интеллектуальным зданием

Исследования передовых и инновационных технологий

Большое количество научно-исследовательских работ по данному направлению были связаны с интеллектуальными строительными технологиями. В частности, развитие системной интеграции [41, 87, 93], сетевые протоколы [8, 21, 27] и услуги различных подсистем здания, которые включают в себя подсистему ОВК [15, 56, 68, 94], систему освещения [48,70], систему противопожарной защиты [48, 89, 90], систему управления лифтами [48, 64, 80], систему безопасности [87, 89, 90] и системы связи [38, 87].

Технологически интеллектуальное здание формируется и организуется иначе, чем обычное (неинтеллектуальное) здание. Во-первых, интеллектуальные строительные технологии характеризуются иерархическим представлением процесса интеграции системы [3, 41, 43, 47, 82]. Строительные системы и их структурная интеграция, как указывают Брэдшоу и Миллер [20], являются основой «обеспечения качества, создающего продуктивную и эффективную среду, в которой реализуются такие возможности и технологии как функциональность, безопасность, тепловой, акустический визуальный комфорт, контроль качества воздуха и целостность здания». По Карлини [23,24], Аркину и Пасиуку [9], многие интеллектуальные здания включают в себя три уровня системной интеграции:

- Верхний уровень, который рассматривается с точки зрения реализации различных особенностей нормального и аварийного функционирования здания, а также коммуникационного менеджмента;

- Средний уровень, реализуемый с помощью системы автоматизации здания (САЗ), системы управления энергопотреблением (СУЭ), системы управления связью (СУС), которые контролируют и координируют подсистемы интеллектуального здания. На САЗ возложены, прежде всего, системные функции, относящиеся к интеллектуальному зданию в целом, а также функции управления группами однотипных подсистем, например, подсистем, связанных с предоставлением энергии [43,60];

- Нижний уровень, который охватывает конкретные подсистемы, в том числе

ОВК, освещения, противопожарной защиты, вертикального транспорта, безопасности и связи.

Кроме того, интеллектуальное здание обеспечивает взаимодействие и интеграцию элементов подсистем в процессе выполнения строительных робот [48,70,84,87]. Системная интеграция представляет собой процесс «соединения систем, устройств и программ в единое целое в рамках общей архитектуре, таким образом, чтобы одновременно обеспечивать независимое раздельное функционирование отдельных подсистем при решении специфических для этих подсистем задач и обмена данными в общей интегрированной среде». Аркин и Пасиук [9] предложили ключ к эффективной эксплуатации интеллектуального здания в связи с усложнением структуры и содержания различных систем здания и других сопутствующих ему сооружений, и это - интеграция между различными подсистемами, между системами контроля, управления и конструкцией здания. Примеры основных принципов и способов взаимодействия в рамках интеллектуальных систем здания приведены в [48,87,90,93]:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нгуен Суан Мань, 2016 год

Источники данных СУИЗ

Источник/ Подсистемы Жизнеобеспечение Система безопасности Всего источников

1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 1.10 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5

Датчики

1 Датчик температуры + + + 3

2 Датчик влажность + 1

3 Датчик давления + + 2

4 Датчик скорости воздуха + 1

5 Датчик деформации + + + 3

6 Датчик движения + 1

7 Датчик присутствия + + + + 4

8 Датчик утечки газа + + + + + 5

9 Противопожарные датчики + + + + 4

10 Датчик протечки + + + 3

11 Датчик давления воды + + 2

12 Датчик качества воздуха + + + 3

13 Датчик дыма + + 2

14 Датчик тока + + + 3

15 Датчик света + + + + 4

Видеонаблюдение + + + + + + + 7

Интернет + + + + + + + + + + + + + + + 15

Журнализация + + + + + + + + + + + + + + + 15

Информация от ЛС и других субъектов + + + + + + + + + + + + + + + 15

Информация персонала + + + + + + + + + + + + + + + 15

Итого в службах 12 7 7 7 8 9 6 4 5 6 5 11 7 7 6

В таблице видно, что наиболее востребованными в различных службах является датчик утечки газа (5 служб) и датчики присутствия и противопожарные датчики (5 службы). Также из таблицы выводим, что наибольшую востребованность разных типов имеют следующие службы: служба ОВК (12 типов датчиков), служба пожарной безопасности и очистки канализации (9 типов датчиков). Отметим, что нет службы, которые датчики не нужны. Укажем, что системы видеонаблюдения, интернета, журнализации, информации от ЛС и других субъектов, информации персонала, востребованные во всех службах.

Таким образом, технология функционирования СУИЗ является достаточно сложной и многоплановой, охватывая как управление текущим состоянием СИЗ, действиям в АС, так и управлением стратегическим развитием СУИЗ. Ниже раскрывается содержание наиболее важных служб системы: диспетчерского центра, центра по АС, в качестве примера по функциональным подсистемам приводятся технологии функционирования подсистем ОВК, а также электроснабжения.

2.2.2. Технология функционирования подсистемы стратегического управления и развития

Подсистема стратегического управления и развития является одной из наиболее важных, отвечая за все проблемы, связанные с перспективным развитием СИЗ, улучшением комфортности пребывания (проживания) ЛС в нем, повышением эффективности функционирования всех ее подсистем и служб.

Ниже приводится общая технология функционирования системы стратегического управления и развития. Принципиальное отличие стратегического управления от оперативно-диспетчерского, которое реализуется в диспетчерском центре, -одной из важных основ управления является использование прогнозных данных по будущим состояниям всех компонентов процесса функционирования СУИЗ: состоянию зданий, помещений и зоны контроля в целом, внешнего окружения, нормативно-законодательной базы, составу ЛС, финансово-экономического состояния СИЗ, состоянию самой СУИЗ [9, 63].

Как следствие стратегическое управление предполагает наличие подсистем

прогнозирования будущих параметров среды функционирования и подсистемы планирования, которая вырабатывает и наиболее формирует планы действий с учетом прогнозируемых состояния системы, разрабатывает технологии реализации выбранных и принятых решений, формирует конкретные планы реализации принятых действий и мероприятий. Как показано на рисунке 2.2, для формирования прогнозных значений параметров среды (этап 2 - прогноз параметров) используются все возможные и доступные источники данных, включая все имеющие базы данных, интернет-источники и мнения экспертов (этап 1 - сбор данных).

Рис. 2.2. Технология функционирования подсистемы стратегического

управления и развития

Одним из наиболее важных и ответственных является этап 3 формирования плана работ, где на основе спрогнозированных значений параметров среды вначале выявляются основные проблемы и задачи, требующие решения, затем формируются возможные варианты решения этих проблем, эти варианты предоставляются руководству СУИЗ для выбора наиболее приемлемого варианта по каждой из проблем. Наконец, для каждого из выбранных решений формируются планы реализации этих решений с указанием сроков исполнения, ответственных, выделенных для реализации плановых мероприятий ресурсов, и эти планы согласовываются и утверждаются руководством СУИЗ. На этом завершается подготовительная часть управления. Далее наступает этап практической реализации принятых планов. Процесс реализации является типовым: он включает реализацию утвержденных плановых мероприятий, перманентный контроль за процессом реализации планов, а в случае выявления отклонений от плановых параметров - анализ причин отклонения, корректировка плана и реализация скорректированных плановых мероприятий. Если плановые мероприятия реализуются или реализованы успешно, то возвращаемся к началу алгоритма стратегического управления с целью реализации очередного цикла управления. Таким образом, описанный алгоритм функционирует непрерывно в циклическом режиме, и единственным способом остановить этот алгоритм является внешнее воздействие.

Отметим, что стратегическое управления обычно дифференцируется в зависимости от сроков планирования и реализации управленческих воздействий, и содержание этих этапов известно [82]. Предлагается следующая дифференциация стратегического управления по срокам и периодам реализации; именно выделяются перспективное управление - срок более 40 лет, предназначено для решения задач, связанных с достижением «идеального» состояния СИЗ - как это состояния понимается в СИЗ; стратегическое управление- срок от 20 до 40 лет, предназначено для решения стратегических проблем, проистекающих из существующего состояния и тенденций развития СИЗ; долгосрочное управление - срок от 8 до 20 лет, предназначено для решения базовых, фундаментальных проблем СИЗ, которые мо-

гут быть связаны с большими затратами и требуют большой подготовительной работы; среднесрочное управление - от 3 до 8 лет, предназначено для решения функциональных проблем, связанных с технологией функционирования СУИЗ, краткосрочное управление - срок от 1 до 3 лет, предназначено для решения текущих проблем, требующих достаточно больших сроков реализации, текущее управление -от сроком от 3 месяце до 1 года, предназначено для решения текущих проблем, не связанных с оперативно-диспетчерским управлением. Управление сроком менее 1 месяца обычно относят к оперативно-диспетчерскому управлению.

2.2.3. Технология функционирования службы электроснабжения

Как было указано выше, детализация приведенной выше технологии функционирования СУИЗ по всем ее компонентам в рамках данной работы не представляется возможной. Поэтому для описания процедур детализации общей технологии применительно к отдельным подсистемам в данном пункте описывается технология функционирования одной из типовых функциональных служб СУИЗ - службы электроснабжения [58, 86].

Как и общая технология функционирования СУИЗ, центр электроснабжения функционирует в непрерывно-циклическом режиме. Основные контролируемые параметры системы электроснабжения - это напряжение электрического тока и его частота. Поэтому в начале алгоритма осуществляется контроль значений этих параметров.

В случае выявления отклонений хотя бы по одному из параметров центр электроснабжения немедленно должен предпринять меры по устранению этих неполадок. При этом все возможные меры разделены на две группы. Первая - меры непосредственно устранения отклонений (неполадок в устройствах, разрывов и замыканий линий и т.п.), которые реализуются в случае, когда причины неполадок известны либо они могут быть достаточно быстро выявлены на месте специалистом-электриком, поскольку являются типовыми. Вторая группа - это те отклонения, причины возникновения которых неизвестны, либо их не удалось устранить ранее электрику.

Электричество

Да^ Передача данных

в центр АС

Рис. 2.3. Технология функционирования центра электроснабжения СУИЗ. В случае же, когда причины отклонений установить не удалось (сложность аварии, наличие мешающих обстоятельств в виде пожара, закрытых помещений и

т.п.), предпринимаются более серьезные действия. Именно, если ситуация аварийная (например, пожар в месте возникновения отклонения), то прежде всего предпринимаются меры по профилактике безопасности людей и сохранности имущества (например, отключение электроснабжения в зоне аварии, ограничение передвижения в этой зоне), и управление процессом по ликвидации отклонения передается в центре по АС.

2.3. Разработка подсистемы принятия решений в СУИЗ

Ключевым компонентом СУИЗ является процесс реализации мероприятий, действий и процедур, связанных с решением различных проблем и задач управления, то есть процесс управления СИЗ. В рамках СУИЗ процесс управления разбивается на два вида управления - оперативного управления и стратегического управления [42]. Каждый из этих видов управления, в свою очередь, разбивается на ряд этапов управления, общими для обеих видов управления являются следующие этапы: 1) сбор и подготовка исходных данных, 2) процедура выработки решений, 3) их принятия, 4) реализации, 5) контроля за процессом и результатами реализации, 6) анализ результатов реализации, 7) при необходимости корректировка решений и затем повторение всего описанного цикла управления. В случае стратегического управления добавляется еще один начальный (второй по порядку) этап - прогнозирование параметров СУИЗ, СИЗ и внешнего окружения [67].

Поскольку СИЗ включает как чисто технические элементы и узлы, связанные с техническим состоянием здания, так и субъектно-ориентированные элементы, связанные с ЛС, то процесс управления СИЗ является достаточно сложным, осуществляемый как на основе чисто технических (автоматических) подсистем, так и подсистем с обязательным участием человека (автоматизированных и с участием лица, принимающего решений - ЛПР) [2]. Таким образом, участие человека в составе СУИЗ является необходимым условием эффективного функционирования СИЗ.

Для унификации процесса принятия решений предлагается ввести типовой шаблон ситуации, порождающей необходимость принятия решений. Этот шаблон

должен иметь фиксированный формат, позволять описывать любую ситуацию принятие решений с уровнем полноты и детализации, который необходим для выработки наиболее приемлемых решений. Предлагается включить в шаблон следующие данные - параметры нестандартной ситуации (НС):

1. Тип нестандартной ситуации.

2. Место возникновения нестандартная ситуация.

3. Описание нестандартной ситуации.

4. Паспортные данные источника (источников), где была зафиксирована нестандартная ситуация.

5. Время фиксации нестандартной ситуации источниками данных.

6. Специфические параметры/характеристики нестандартной ситуации.

7. Скорость изменения нестандартной ситуации.

8. Масштабы охвата СИЗ.

9. Повторяемость данной нестандартной ситуации.

Опишем также возможные значения параметров НС.

Параметр «1. Тип НС» может принимать следующие значения: а) техническая авария; б) стихийное бедствие; в) техногенная авария; г) нарушение регламента внешними посетителями; д) нарушение регламента со стороны ЛС; е) конфликт с участием ЛС; ж) отклонения от плана выполнения работ или проведения мероприятий. Возможные размеры перечисленных значений предлагается брать из следующего списка: локальная/ малая/ средняя/ большая / аварийная. Дополнительно нужно также учитывать, необходимо или нет участие субъекта в процессе принятия решения.

Возможными значениями параметра «2. Место возникновения НС» являются схемы зоны контроля с нанесенными на них контурами, где нетиповая ситуация (НС) зафиксирована либо может быть, поскольку нет средств фиксации НС в отдельных местах зоны присутствия НС.

Значением третьего параметра «3. Описание НС» является словесное описание ситуации. Более того, целесообразно сформировать справочник СУИЗ, содержащий описание всех возможных ситуаций, которые могут возникнуть в здании и

в СИЗ в целом. Каждая из ситуаций должна иметь свой код и краткое, но полное выверенное описание ситуации. При возникновении новой ситуации, которой нет в справочнике, руководством СУИЗ может быть принято решение о включении этой ситуации в справочник. Тогда при описании ситуации в качестве значения третьего параметра может быть взято описание из справочника, если оно в нем присутствует.

Для четвертого параметра, характеризующего источник или источники получения информации о НС, необходимо указать код каждого из источников. При этом предполагается, что имеется специальная справочная база, где по каждому из возможных источников, начиная от датчиков и кончая всеми ЛС, указаны: а) код источника данных; б) тип источника данных; в) местоположение на плане зоны контроля; в) момент времени установки источника (для датчиков) или последней активизации источника (для других типов источников); г) надежность источника (например, количество правильных и неправильных срабатываний для каждого конкретного экземпляра источника).

Пятый показатель «5. Время фиксации НС каждым источником» содержит сетевое время (по локальной сети), когда источником впервые выявлено отклонение параметров ситуации, приведшее к данной НС.

Шестой показатель «6. Специфические параметры НС» содержит значения тех основных параметров, которые характеризуют данный тип НС. В частности, авария в системе водоснабжения часто характеризуются количеством вытекающей воды, в системе газоснабжении - концентрацией газа в зоне аварии, в системе электроснабжения - количество помещений, оставшихся без электричества, при бытовом конфликте - количество людей, участвующих в нем, при несанкционированном проникновении в зону контроля - уровнем подготовленности каждого из злоумышленников по разработанной в СУИЗ классификации - оценка уровня подготовленности производится руководителем подсистемы (службы) безопасности; при отклонении в плановом мероприятии - процент отклонения от плана, который оценивается руководителем подсистемы стратегического или оперативного управления.

Седьмой показатель «7. Скорость изменения НС» необходим для прогнозирования скорости возможного разрастания НС, что особо актуально для АС. Оценивается в процентах изменения масштабов охвата СИЗ (восьмой показатель) за единицу времени.

Восьмой показатель «8. Масштаб охвата СИЗ» оценивается в процентах от общей зоны контроля (либо общей площади здания) на основе второго показателя.

Последний девятый показатель «9. Повторяемость данной НС» важен при анализе возможных причин возникновения НС. Его значениями является последовательность кодов НС в базе данных всех тех НС, которые происходили в СИЗ и данные по которым поступали от (части или всех) датчиков, что и в рассматриваемой НС.

На основе описанной выше детализации возможных НС с использованием шаблонов может быть сформирован следующий общий алгоритм процесса принятия решений в СУИЗ (на рисунке 2.4) Выделим два принципа, лежащие в основе процесса функционирования системы: непрерывность процесса принятия решений, что связано с непрерывным циклическим характером функционирования СУИЗ, и готовность оперативного принятия чрезвычайных мер по устранению проблем и действиям в АС.

Процесс управления СИЗ, представленный алгоритмом рисунке 2.4, разбит на этапы, описанные выше. Первый этап, сбор и подготовка данных, нацелен на формирование образа текущий ситуации в соответствии с установленным шаблоном ситуации, описанным выше. Как следует из описания шаблона ситуации, при формировании образа ситуации с помощью шаблона возникает необходимость получения дополнительной экспертной информации; например, при заполнении показателя 6 возникает необходимость оценки уровня подготовленности злоумышленника, для чего привлекаются специалисты из подсистемы безопасности. Также при заполнении шаблонов возникает необходимость привлечения данных из шести информационных баз данных - они перечислены на схеме рисунке 2.4.

Датчик

Датчик

Видеонаб людение

МК

Интернет

Информация от ЛС и других субъектов

Служба безопасности

Информация от персонала

Журнализаци я посетителей

База данных

-2, 8-

-7, 9-

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Формирование набора данных по шаблону

1. БД по свем возможным ситуациям

2. План зоны контроля

3. База описания типов НС

4. База данных источников

3

Рис. 2.4. Общий алгоритм процесса принятия решений в СУИЗ При сборе и подготовке данных от датчиков используется микроконтроллер (МК), который позволяет контролировать состояние работоспособности каждого из датчиков, выявлять на первичном уровне различные дефекты, несоответствия и

отклонения в данных, поступающих от разных датчиков, а также, отвечая на запросы из ДЦ, давать полную информацию о текущем состоянии подконтрольных МК датчиков.

Второй этап - формирование управляющих решений - является одним из основных. При этом в зависимости от ситуации предусмотрены разные варианты выработки управляющих решений в зависимости от содержания поступивших данных:

1) на основе реализации алгоритмов поиска оптимальных решений;

2) выбор решения из базы данных (БД) (в частности, при наличии элементов искусственного интеллекта);

3) на основе продукционных правил;

4) с непосредственным участием ЛПР и экспертов.

Отметим, участие человека в процессе выработки решения обусловлено не только отсутствием необходимых формализованных процедур формирования управляющих решений, но также и в случае достаточно масштабных аварий, а также при ситуациях, связанных с определенной ответственностью (например, стандартный ремонт в рабочем помещении высокопоставленного сотрудника).

Третий этап связан непосредственно с актом принятия определенного решения. При этом при использовании автоматизированных методов поиска решений, то есть без участия человека (например, при типовой аварии в системе водоснабжения), предполагающих однозначность ответа, полученное решение принимается в автоматическом режиме, и акт принятия сводится к формированию поручений соответствующим работникам. Если же в процессе принятия решений участвует человек, то решение принимается ЛПР.

Последующие этапы реализации решения и контроля типовые для любых систем организационного управления, и поэтому их детализация не приводится.

Шестой этап связан с анализом результатов реализации принятого решения, что выявляется после завершения этапа контроля процесса и результатов реализации решения. Если принятое решение после его реализации позволило устранить

отклонение системы от ее регламентного состояния и этот факт зафиксирован после проведения анализа, то процесс функционирования, в соответствии с принципом непрерывности принятия решений, возвращается к началу для реализации очередного цикла процесса принятия решений. Если же процесс функционирования СУИЗ не удалось возвратить в регламентный режим, то предпринимаются попытки по корректировке уже принятого решения с целью путем реализации скорректированного решения. При этом очевидно, что число попыток корректировки решения должно быть ограничено, что и контролируется перед каждым этапом непосредственно корректирования принятого решения. Проверяется также эффективность предыдущей корректировки - при отсутствии желаемого результата в изменении состояния системы после корректировки также может быть принято решения прекратить попытки добиться желаемого результата путем корректирования существующего решения и перейти к более радикальным мерам действиям, связанным с режимом АС. Именно этот исход процесса принятия решений и составляет содержание восьмого этапа. Формирование алгоритма процесса принятия решений в условиях АС требует отдельного рассмотрения.

Таким образом, общий алгоритм процесса принятия решений в СУИЗ сформирован. Его практическая реализации требует значительных дополнительных разработок, связанных, прежде всего, с тем, что почти все блоки представленного алгоритма имеют сложное содержание и построение алгоритмов их функционирования является отдельной самостоятельной достаточно серьезной и содержательной задачей. Ниже для ряда наиболее важных блоков общего алгоритма строятся процедуры и алгоритмы их функционирования.

2.4. Информационные технологии, используемые в составе СУИЗ

Как следует из алгоритмов функционирования СУИЗ и ее некоторых компонентов, процессы, связанные с управлением, имеют самую разнообразную природу, и поэтому информационные технологии (ИТ), которые призваны поддержи-

вать эти процессы, охватывают широкий спектр различных программно-информационных средств [36, 84]. Рассмотрим более детально, какие информационные технологии востребованы в СУИЗ.

Начальный этап технологии связан со сбором и регистрацией данных, поступающих из различных внешних и внутренних (базы данных) источников: от датчиков, систем видеонаблюдения, интернет источников, от ЛС и персонала, журнала посещений, а также из различных хранилищ документов и баз данных (по текущим ситуациям, нормативным и законодательным документам, по прошлым ситуациям и событиям, по зданию и др.) [52 - 54, 118]. Кроме того, в процессе обработки данных от датчиков возможно использование микроконтроллеров. Наконец, необходимы средства контроля корректности, полноты и адекватности.

Таким образом, на этапе сбора и подготовки исходных данных необходимы следующие информационные технологии:

1. ИТ по обработке и накоплению данных от первичных датчиков в непрерывном режиме, измеряющих различные физические параметры, способные взаимодействовать с микроконтроллерами. Совокупность систем, обеспечивающих прием данных с датчиков и выдачу команд на исполнительные устройства, может основываться как на проводных, так и беспроводных технологиях. Применяются ИТ на основе встраиваемых плат сбора данных со стандартным системным интерфейсом (наиболее распространен интерфейс PCI), такие CISC, Cypress CY3654. ИТ на основе модулей сбора данных с внешним интерфейсом (RS-232, RS-485, USB), такие как COM Port Toolkit, Cypress CY3654. ИТ на основе цифровых измерительных приборов (ЦИП) или интеллектуальных датчиков. Для их организации применяются программы с интерфейсами: GPIB (IEEE-488), 1-wire, CAN, HART, такие как Hewlett-Packard, VEE 3.0, IAR EWB [45, 60].

2. ИТ по перманентному, то есть систематическому в соответствии с заданным регламентом, поиску данных в глобальной сети (в интернете), например, программа СайтСпутник, Recuva [65].

3. ИТ по поддержке систем видеонаблюдения. Для мониторинга и управления используется программное обеспечения для управления системой видеонаблюдения и организации автоматизированного рабочего места оператора для мониторинга в реальном времени и работы с архивом; например, программа WV-ASM200, Secur OS. Для записи и просмотра данных в виде изображений от сетевых камер используется программа BB-HNP17 компании Parasonic, IP Camera Viewer. Для аналитики данных используется программа WJ-SRV920RU, WV-ASFE904 [69].

4. Системы обработки и хранения документов, например, Zoho Docs, XaitPorter, Process Street [71].

5. СУБД для хранения данных разного типа, включая схемы, например, программа Profive®.

6. Информационные системы контроля качественных характеристик данных разного типа, например, программа master's degree.

Одно из необходимых условий использования различных ИТ - их совместимость, наличие возможности их эффективного использования в рамках единой системы.

Второй этап технологии связан с функционированием ДЦ, а также подсистемы стратегического управления. Имеется серия ИТ, предназначенных для управления бизнесом, которые могут быть использованы в качестве информационных технологий функционирования ДЦ и подсистемы стратегического управления - это EAM-системы. Таким образом, предлагается использовать:

7. EAM-системы в качестве ИТ поддержки функционирования ДЦ и подсистемы стратегического управления.

Однако, в СУИЗ для поддержки функционирования ДЦ целесообразнее использовать SCADA системы, предназначенные для поддержки функционирования систем диспетчерского управления и сбора данных. Тем самым SCADA системы позволяют также решить проблемы использования ИТ в процессе сбора и регистрации данных, поступающих от датчиков разных типов. Рынок SCADA является одним из самых быстро растущих рынков систем контроля в мире. Согласно резуль-

татам исследования глобальной консалтинговой компании Fшst&SuШvan «Стратегический анализ мирового рынка систем ЗСАОА», в 2009 году выручка этого рынка составила 4623,1 млн долл., а к 2016 году, по прогнозам, она достигнет 7074,1 млн долл. [21, 31, 41].

Последующие этапы технологии функционирования могут быть реализованы в рамках ЕАМ- или SCADA-систем. Целесообразно использовать одновременно оба типа ИТ: SCADA системы для ДЦ и сбора и подготовки данных от датчиков, а EAM-системы прежде всего для систем стратегического управления, а также в составе ДЦ для процессов, связанных с менеджментом.

На этапе восемь возникает необходимость использования ИТ в условиях АС. АС имеет ряд специфических особенностей, наиболее важным из которых является фактор времени, точнее дефицита времени. Поэтому используемые в системах по АС ИТ должны максимально быстро решать поставленные задачи - даже, возможно, в ущерб качеству решения [94]. Указанное требование налагает особый отпечаток на ИТ в системах по АС. В ИТ позволяют в условиях дефицита времени получать варианты решений, которые могут способствовать быстрому разрешению проблем и которые в условиях дефицита времени крайне сложно получить другими методами. Таким образом, приходим к выводу: использование ИТ в АС крайне необходимо, но эти технологии, в силу своей специфики, являются самостоятельным типом ИТ.

Ключевым этапом в процессе реализации технологии функционирования СУИЗ и процедуры принятия решений является непосредственно процедура принятия решений, предполагающая предварительную подготовку вариантов решений. ИТ, предназначенные для использования в процессах принятия решений, называются системами поддержки принятия решений (СППР).

СППР предлагает выполнение ряда действий (операций), основанных на сценариях возможного развития событий. Ключевым этапом СППР является процедура формирования вариантов решений. Как видно из технологии принятия решений (рисунке 2. 4), для СУИЗ востребованы следующие типы методов формирования решений:

1) методы, основанные на анализе формализованных моделей, включая оптимизационные методы; эти методы необходимы, прежде всего, в функциональных подсистемах, связанных с инфраструктурными службами, поскольку для подобных систем имеется достаточно много формализованных моделей, описывающих процесс их функционирования;

2) методы, основанные на использовании продуционных правил. Эти методы используются в тех подсистемах и при решении тех задач, в которых нет возможности построить формализованные модели; в частности, в подсистеме безопасности, комфортного пребывания.

3) методы искусственного интеллекта, основанные на поиске вариантов решений на основе анализа и использования имеющегося опыта (своего или чужого) по решению рассматриваемой проблемы. Методы используются при возникновении новых ситуаций, которые ранее не возникали в СУИЗ. Могут быть востребованы в центре по АС, в подсистеме комфортного пребывания.

4) экспертные методы, основанные на использовании опыта и интуиции специалистов в рассматриваемом вопросе и предполагающие обязательное участие ЛПР в процессе формирования вариантов решений. Эти методы востребования в

ДЦ.

Таким образом, для эффективного функционирования системы поддержки принятия решений в СУИЗ целесообразно иметь ИТ, реализующие следующие классы методов поиска решений [72, 99]. Одной из наиболее известных программных продуктов для контроля по АС является программа Accident Alarm System (CAAS).

9. Формализованные методы поиска оптимальных решений, адаптированные под задачи и условия функционирования СУИЗ, например, SAM-Method, EMO-method [59].

10. Методы поиска решений, основанные на продуционных правилах.

11. ИТ, реализующие методы искусственного интеллекта, например, программа SCADA systems.

12. ИТ принятия решений с участием ЛПР и экспертов.

Перечисленные четыре класса методов поддержки принятия решений должны быть организованы в единую системы, обеспечивающую возможность одновременно совместного использования нескольких разных методов.

Все перечисленные выше ИТ должны быть объединены в единую систему, обеспечивающей согласованное и своевременное использование различных ИТ, что может быть эффективно реализовано только на основе использования автоматизированных систем.

Автоматизированная система управления зданием (АСУЗ) является той средой, которая создает условия для распознавания подсистемами СУИЗ конкретных ситуаций, происходящих в зоне контроля СУИЗ, и соответствующим образом на них воздействовать посредством заранее разработанных алгоритмов. Одной из важных функций АСУЗ является создание среды для функционирования подсистемы формирования информационной поддержки, ответственной за все информационный потоки внутри здания и СУИЗ, за общение СУИЗ с ЛС и всех ЛС между собой. Таким образом, АСУЗ - это комплекс организационных, проектных, инженерно-технических, а также программных решений, способных обеспечить гибкое и эффективное обслуживание здания на основе современных технологий.

Достижение высокой эффективности капиталовложений в создание АСУЗ, прежде всего, обеспечивается за счет интеграции основных компонентов интеллектуального здания в единую информационно-управляющую инфраструктуру и их активное взаимодействия на базе общей среды обмена данными, в основе которой лежит LAN/WAN, построенные по принципу структурированных кабельных систем.

Построение АСУЗ происходит на базе комплекса международных стандартов ISO 16484-XX (BUILDING AUTOMATION AND CONTROL SYSTEMS).

На основе вышесказанного заключаем, что в СУИЗ востребованы также

13. ИТ формирования автоматизированных систем управления зданием как единой информационно-управляющей среды функционирования всех других ИТ.

Таким образом, полноценная реализация ИТ в составе СУИЗ предполагает наличие ИТ из перечисленных выше 13 классов, объединенных в единую систему

на основе общей информационно-управляющей среды, сформированной и регулируемой АСУЗ.

Возможный набор ИТ в составе типовой СУИЗ следующий:

1. Для ИТ 1: Hewlett-Packard, VEE 3.0, IAR EWB;

2. Для ИТ 2: программа СайтСпутник, Recuva;

3. Для ИТ 3: программа WV-ASM200, Secur OS;

4. Для ИТ 4: Zoho_Docs, XaitPorter, Process Street

5. Для ИТ 5: Profive®;

6. Для ИТ 6: master's degree;

7. Для ИТ 7: SCADA

8. Для ИТ 8: Accident Alarm System (CAAS);

9. Для ИТ 9: SAM-Method, EMO-method.

10. Для ИТ 11: SCADA systems.

Для типов 10, 12, 13 подходящих программных продуктов, которые могли бы быть использованы в СУИЗ, найти не удалось.

2.5. Математическая модель выбора решений в типовых функциональных подсистемах

Выше была сформирована общая технология принятия решений в СУИЗ, где были выделены пять типов технологий, которые могут быть востребованы в процессе выбора вариантов решений. Оптимальное решение, однако, может быть получено, прежде всего, на основе первой из этих типов технологий, опирающейся на формализованные модели. Поэтому представляет интерес анализ возможностей использования формализованных методов применительно к различным компонентам СУИЗ. Ниже мы ограничимся только типовыми функциональными службами, которые характеризуются стандартной схемой принятия решений в процессе функционирования; именно, поступление текущих данных от первичных источников, в подавляющем большинстве, от датчиков разных типов; оценка отклонения от оптимального либо регламентного (то есть установленного нормативными докумен-

тами) либо предпочтительного для пользователя режима функционирования контролируемого элемента назовем такой режим регламентным; нахождение с помощью формализованных методов оптимальных вариантов (или оптимального варианта) решений. Таким образом, типовыми компонентами подобных систем являются: исходные данные от первичных источников, регламентное состояние (или набор регламентных состояний) системы, наборы возможных управляющих воздействий. К подобным типовым службам можно отнести почти все функциональные службы (водо-, газо-, тепло-, электроснабжения, канализации, связи, кондиционирования и др.).

Для формализации задачи управления в указанных системах введем следующие обозначения.

Пусть множество возможных управляющих воздействий (решений системы) есть О = {<,...,}, где ^ - п-ое решение, N - количество всех возможных решений. Датчиковая система характеризуется множеством параметров 5 = , I = 1, М; ] = 1, к} (в частности, тип датчика, значение, его местоположение,

т.д.), где Кг - количество измеряемых параметров /-го датчика, _/- номер измеряемого параметра /-го датчика, М - количество датчиков, доступных службе. Тогда выбираемое решение ^ является функцией всех параметров:

< = Ж, I = 1, м, ] = 1, К), (1)

где множеством значений функции f является Э. Функцияf (.) определяется алгоритмом поиска оптимальных решений, и в этом качестве она определяет эффективность поиска оптимальных решений. Выбор функции _Д ) определяется составом и содержанием множества управляющих решений, особенностями ограничений задачи, особенностями исходных данных, в частности, характером их зависимости.

Непосредственно процесс поиска существенно зависит также от критерия, на основе которого оценивается близость текущего варианта решения к регламентному состоянию. В формализованных моделях критерий поиска обычно задается

целевой функцией. В качестве целевых функций могут быть использованы следующие: 1) максимальная близость параметров среды в помещении к их идеальным (регламентным) значениям через заданный регламентный промежуток времени; 2) минимизация затрат ресурсов (электроэнергии, расхода воды, тепла и др.) в процессе эксплуатации здания. Формализуем указанные целевые функции.

В первом случае в качестве целевой предлагается следующая функция

1 т м К

7ХХХ^(^ -*/(О)2 ^тт, (2)

Т г=1 ¿=1 } =1

5тт - ^ (г) < ^тах для всех управляемых параметров. В (1) все показатели привязаны к соответствующим моментам времени t, их изменения задаются соотношением

(г +1) = £/ (г), ^ (г)} по всем (3)

где g■ (•) - функция, характеризующая средства подсистем или служб. Минимизация проводится по совокупности всех решений г = 1,Т }. Могут быть наложены дополнительные ограничения; например, по суммарному расходу энергоресурсов для рассматриваемых подсистем или служб. Коэффициенты а задают приоритетности всех датчиков, связанных с подсистемами или службами: чем больше а , тем этот датчик важнее и в большой степени учитывается при оптимизации в

(2).

Отметим еще некоторые особенности указанных функциональных служб. Каждая служба ответственна обычно за один вид обслуживаемого ресурса - назовем его основным ресурсом (горячую или холодную воду, электроэнергию и т.п. Это позволяет установить определенную (вообще говоря, частичную) упорядоченность между возможными вариантами решений, поскольку подавляющее число возможных вариантов решений di касаются расходования основного ресурса. Именно, решение ^ «меньше» решения dj (записывается < ф>), если возможный объем основного ресурса при решении di меньше возможного объема основного ресурса при

решении ф-. Указанное сравнение касается также и случая, когда в решении задаются границы изменения основного ресурса: решения ф < ф/, если интервалы [аг; Ьг] и [а/, Ь] ] возможных значений основного ресурса при решениях ф и ф удовлетворяют одному из следующих условий: 1) а1 < а/ и Ьг < Ь/ 2) аг < а/, но Ьг > Ь/, так что возможный интервал изменений основного ресурса в решении ф больше чем в решении ф/. Если же объемы основных ресурсов в решениях ф и ф равны или несравнимы (например, ограничения на возможные значения основного ресурса либо отсутствуют, либо заданы более сложным образом), сравнение идет по другим параметрам основного ресурса; например, для горячей воды - по ее температуре, напору, количеству примесей; для электроэнергии (основной ресурс характеризуется прежде всего мощностью) - по величине напряжения, стабильности подачи электроэнергии, и т.д. Таким образом, на множестве решений вводится модификация известного способа упорядочивания векторных наборов - лексикографического упорядочивания. При этом часть решений (обычно, незначительная) выпадает из введенной системы упорядочивания - назовем эти решения сингулярными, а их множество обозначим через Д

Еще одной особенностью рассматриваемой модели является наличие частичной упорядоченности на множестве возможных значений датчиковой системы

= 1, М; у = 1, К}. Это обусловлено тем, что все виды ресурсов доставляются

до потребителей по ветвям сетевой инфраструктуры, которая описывается упорядоченным деревом (оргдеревом), где направление упорядочивания соответствует направлению доставки ресурса потребителю либо увода от него этого ресурса (например, для систем канализации, уборки мусора). Обозначим эту упорядоченность символом «-<». Также предполагаем, что нумерация по у показателей .у/ произведена таким образом, что / = 1 соответствует объему основного ресурса; / = 2 соответствет второму по важности показателю основного ресурса; и т.д. В соответствии с упорядоченностью орграфа системы доставки ресурса упорядочиваются и все датчики, которые обычно размещаются в узлах этого графа либо могут быть

отнесены к этим узлам. Данная упорядоченность накладывает определенные ограничения на возможные значения коэффициентов <у;/: если датчик л,- -< то < сок]

для всех).

Опишем теперь еще один компонент модели - возможные ограничения на параметры и переменные модели. Наиболее важным системным ограничением является ограниченность поставляемого основного ресурса по объему, что может быть записано в виде следующего неравенства:

X < я (4)

¿еЦ,

где Ц - совокупность всех датчиков на концевых узлах орграфа, описывающего процесс перемещения у -го ресурса, где непосредственно и происходит потребление этого ресурса (напомним, л1 указывает на объем потребления у -го ресурса в соответствующем пункте (узле) потребления этого ресурса), Яу - максимально допустимый объем потребления у -го ресурса в здании. Дополнительно имеются ограничения на объем допустмый объем потребления каждого из ресурсов в каждом из оконечных пунктах ((конечных узлах соответствующего орграфа у -го ресурса): л1 < для всех ¿ е Ц. Применительно к конкретным службам могут

ограничения на объем потребления ресурса по отдельным ветвям графа; например, электроэнергии - по отдельным ветвям электросети или по отдельным секторам здания. Также могут быть дополнительные ограничения по другим показателям основного ресурса - не только по объемным величинам; например, по допустимому-диапазону изменения температуры горячей воды. Таким образом, совокупность ограничений требует уточнения применительно к каждому конкретному потребляемому ресурсу в конкретном здании.

Выберем теперь возможный метод решения полученной задачи нелинейного программирования. Выбор метода решения в существенной степени зависит от аналитических свойств функций _Д ) и g( ): чем более гладкими являются функции, тем более эффективны возможные методы решения задачи (1), (2), (3); например,

для в случае дифференцируемости функций /( ) и g( ) могут быть использованы методы градиентного типа, являющиеся эффективными при решении экстремальных задач разного типа. Однако, в общем случае функция _/( ) выбора решения может иметь совершенно разную природу: задаваться не только аналитическим выражениями, но и таблицами, продуционными правилами (например, в рассматриваемой ниже подсистеме ОВК), что никак не влечет наличие гладких свойств у функции _/( ). Функция g( ) определяется эксплуатационными характеристиками технических средств, обслуживающих конкретных основной ресурс. Например, в подсистеме ОВК, если первый показатель основного ресурса описывает температуру в помещении, второй - скорость подачи воздуха, то функция g( ) в случае принятия решения об изменении температуры в помещении может быть в самом простейшем случае описана соотношениями:

(V - V (г)-а Л-Т (г) + V (г)-а Т (г)

1 / \ __^ _ уг -\- _ пом п V у конд / помУ / п V у конд п V у

о I V У / V У пом V У у

пом

Яг2 (■) = ¿(г +1) = ^ (г +1) = ъ(< (г), Рдв) , (5)

£3(0 = *3(г +1) = Тп (г) = (г), Рдв)

где Тпом (г) - температура в помещении в момент времени I, - объем помещения, ^ (г) - скорость потока воздуха, выходящего из кондиционера в момент t, аконд -пропускное сечение кондиционера, Тпом (г) - температура в помещении в момент времени t, Тп (г) - температура потока воздуха в момент времени t, Рде - мощность двигателя кондиционера, < (г) - принятое в момент t решение об изменении температуры в помещении с текущей температуры Тпом (г) до температуры Т, Ъ (< (г), Р) - функция, описывающая зависимость скорости ^ (г) подаваемого в помещение воздуха от мощности двигателя кондиционера Рде и Т, ъ (< (г), Р) -функция, описывающая зависимость температуры Ти (г) подаваемого в помещение воздуха от мощности двигателя кондиционера Р и Т. Структура функций Ъ (< (г), Рдв) и ъ (< (г), Р ) определяется исключительно техническими характери-

стиками кондиционера. Однако, непосредственно изменение скорости подачи воздуха в помещение и температуры подачи обычно имеет переключательный тип, то есть изменяется скачкообразно, что также позволяет сделать вывод об отсутствии гладких свойств у функции g( ).

Исходя из вышесказанного, для решения задачи (1) - (4) предлагается использовать методы нулевого порядка, в которых не делается никаких предположений о свойствах функции _Д ). Наиболее известным из подобных методов является метод покоординатного спуска. Приведем описание этого метода, адаптированное к решению рассматриваемой задачи. Ограничимся для простоты описания только одним основным ресурсом применительно к целевой функции 21.

На входе алгоритма задана целевая функция

_ 1 Т к

^{л/ (г)};/ е Цу, у = 1; К) = - XXX О,- л/ (г))2 , (6)

1 г=1 ¿еЦу , =1

ограничения (2), (3), (4) и начальное состояние системы, задаваемое набором показателей М = ({л/(0)};, еЦ,, = 1;К.). Тогда суть алгоритма состоит в построении последовательности точек М1, М2,..., Мп до тех пор, пока не будут выполнены условия критерия остановки. Опишем последовательные шаги метода.

1. Пусть точки М1, М2, ., Мь уже построены. Последовательно перебираются в лексикографическом (возрастающем) порядке пары ^; у), , е Ц, у от 1 до К1. То есть при фиксированном i последовательно увеличивается значение у до значения К, после чего значение i увеличиваем на единицу и полагаем у = 1. Для каждой пары i = I и у = J выполняем следующие действия.

2. Фиксируем значения всех переменных л/, кроме i =1 и у = J, на уровне их

значений в текущей точке Мь; то есть, если М^ = {л/ (Ь)}, то полагаем л/ = л/ (Ь)

для всех , е Ц, ] = 1; Кг . Получаем одномерную функцию 21( л1) с соответствующими ограничениями (2), (3).

3. Проводится улучшение значения целевой функции по переменно (I; I) следующим образом. Построим две вспомогательные точки М'ь+1(I; И) и М'[+1(I; и) : для точки М'ь+1(I; Ш) координаты 8- = 8- (Мтек ) для всех (/;/) таких, что I ФI и У Ф J; = 8'11 (Мтек) — , где - допустимая точность аргумента оптимальной точки по /-ому показателю основного ресурса. Аналогично находятся координаты вспомогательной точки М"ь+1(I;!) : 8. = 8/ (Мтек ) для

всех (/; /) таких, что ¡ФI и У Ф !; 8^ = 8^^ (Мтек ) + ^ . Проверяем выполнение условий (2), (3) и (4) в точках М'ь+1( I;!) и М"ь+1( I;!) при некоторых решениях

= < (I;!) ^ О (для каждой из точек М'ь+1(I;!) и М"ь+1(I;!) свой вариант

решения; соответствующее фк находится путем перебора всех решений их Д). Точки, в которых эти условия не выполняются, выбрасываются и в дальнейшем не рассматриваются. Пусть обе точки удовлетворяют ограничениям (2), (3) и (4).

Сравниваются значения Z1(Мтек), Z1(М';+1(I;!)) и Z1(М'[+х(I;!)) : если

^ (М[+1 (I; I!)) < ^ (Мтек) и Zl (М[+1 (I; I!)) < Zl (М^ (I; I!)), то полагаем

Мтек = М[+1(I;и); Zl(M"L+l(I;I!)): если ;I!)) < ^(М^) и

Z1 (М'[+1 (I; и)) < ^ (М'ь+1 (I; и)), то полагаем Мтек = М[+1 (I; и); в остальных

случаях точка Мтек не изменяется. Если только одна из точек М';+1(I; Ш) и

М;+1( I; и) удовлетворяет условиям (2) и (3), то последние условия проверяются

только для этой точки. Если ни одна из точек М;+1 (I; И) и М;+1 (I; И) не удовлетворяет условиям (2) и (3), то переходим к следующему шагу алгоритма.

4. Если текущая пара индексов (I;!) ф (!шах; К ) (то есть мы еще не дошли до

последней пары индексов (/;/)), то переходим к следующей по лексикографической порядку паре (см. пункт 1), то есть полагаем I := I +1, ! := 1, если ! = К , и

1 := 1 +1 (I не изменятся), если 1 < К. Здесь 1тах = Цу | и общее число датчиков, связанных с у-ым ресурсом. Затем переходим к шагу 2.

5. Если текущая пара индексов (I; 1) = (/тах; К7 ) (то есть все пары (/;у)) просмотрены, то полагаем Мь = Мтек .

6. Проверяем критерий окончания поиска: ^ (МЬ+1) — Z1 (МЬ+1) < £, где 8

- требуемая точность конечного результата. Если последнее неравенство выполняется, то процесс поиска заканчивается; решением является набор решений { ^ (I; 1) }, полученных при построении точки Мь. Эти решения должны последовательно реализовываться в соответствии с последовательностью их построения. Если последнее неравенство не выполняется, то переходим к построению следующей точки Мь+1 (шаг 1).

Описание алгоритма закончено. Отметим, что в процессе перебора вариантов решений dk на шаге 3 для повышения скорости перебора можно воспользоваться введенной выше упорядоченностью наборов решений dk и координат л/, поскольку обычно компоненты функция g( ) в условии (2) монотонны по решениям dk и координатам л/. Например, в подсистеме ОВК чем выше требуемая температура, скорость воздуха, содержание углекислого газа или влажности в воздухе, тем больше значения показателей л/ датчиков.

Ниже (в разделе 4.3) возможность использования построенной математической модели демонстрируется на примере подсистемы ОВК.

2.6. Выводы по главе 2

1. Выделены шесть основных принципов организации интеллектуального здания как социотехнического объекта. Предложена концепция построения СУИЗ, опирающаяся на понимание интеллектуального здания как социотехнической системы, которая состоит из семи подсистем, включающих сорок семь различных служб по различным направлениям деятельности.

2. Выделены пять типов состояний социоинтеллектуального здания, отличающиеся последствиями их развития, и на этой основе описана общая технология функционирования СУИЗ. Для двух наиболее важных подсистем- систем жизнеобеспечения и безопасности - описана потребность в различных источниках данных для разных служб, входящих в эти подсистемы, что актуально для эффективности работы этих служб и подсистем в целом.

3. Выделены четыре типа центра принятия решений в СУИЗ: функциональные подсистемы, диспетчерский центр, центр по АС, подсистема стратегического управления, каждый из которых имеет свои специфические особенности процесса принятия решений и, как следствие, свои специфические технологии принятия решений.

4. Описан общий алгоритм функционирования подсистемы стратегического управления и развития, раскрывающий общую технологию функционирования СУИЗ применительно к одной из наиболее важных ее подсистем. Приведен алгоритм функционирования также одной из типовых функциональных служб СУИЗ -службы электроснабжения.

5. Описан общий алгоритм процесса принятия решений в СУИЗ. Для эффективной реализации приведенного алгоритма вводится шаблон представления текущей ситуации, включающий девять пунктов, совокупность которых позволяет описать текущую ситуацию с точностью, достаточной для принятия решений.

6. На основе общей технологии принятия решений проведен анализ состава информационных технологий, которые необходимо иметь для эффективного функционирования процедуры принятия решений. Выделено тринадцать типов информационных технологий, востребованных в СУИЗ. Сформирован пакет из семи?

программных систем как типовой, позволяющей все выявленные информационные технологии, включающие следующие программные продукты.

ГЛАВА 3. ПОДСИСТЕМА СБОРА И РЕГИСТРАЦИИ ДАННЫХ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ ЗДАНИИ

Ранее в главе 2 и [113] была поставлена задача рассмотрения здания вместе с зоной контроля и ИСУ как комплексной социотехнической системы, гармонично объединяющей воедино само здание, всех физических лиц (и, возможно, организации), находящихся в нем, которая была названа социоинтеллектуальым зданием (СИЗ). Были сформулированы требования к указанной СИЗ; приведена общая схема управления с перечислением всех необходимых подсистем; описаны факторы, которые потенциально могут влиять на процесс функционирования СИЗ. Одним из необходимых продолжений указанной работы является формирование технологий функционирования отдельных подсистем. Выше была обоснована необходимость формирования в составе СУИЗ подсистемы сбора и подготовки данных. Целью данной главы является формирование подсистемы сбора и регистрации данных, вопросов интеграции этой подсистемы в составе СИСУ.

3.1. Факторы влияния на состояние здания

Встает задача формирования системы сбора данных. Для этого, прежде всего, необходимо сформировать состав тех данных, сбор которых необходим для эффективной работы СУИЗ.

Для этого вначале проводим системную классификацию всех факторов, которые могут оказать влияние на управляемое зданием или субъектов, находящихся в нем на законных основаниях - назовем указанную совокупность объектом управления. Затем на основе результатов классификации факторов сформирован относительно полный состав требуемых датчиков.

На основе анализа состава всех возможных типов воздействий выделены группы факторов, связанные со следующими компонентами объекта управления и СУИЗ, показанными на рисунке 3.1 [11, 88]:

1) непосредственно строительные конструкции и их отдельные элементы, формирующие сам дом [6, 46];

2) инфраструктурные системы и их элементы, связанные с системами жизнеобеспечения людей (энерго-, тепло-, водо- и газоснабжение, освещения), а также с

оказанием типовых услуг населению (связь, интернет, вентиляция и кондиционирование) [89];

3) инфраструктурные системы, поддерживающие здание в состоянии, удовлетворяющем всем нормативным требованиям, а также обеспечивающие контроль за состоянием всех элементов, систем, конструкций дома и управление домом [49];

4) технические и программно-аппаратные компоненты, входящие в состав СУИЗ;

5) субъекты, находящиеся на площадях, в помещениях и территории интеллектуального здания на законных или незаконных основаниях;

6) системы охраны и безопасности интеллектуального здания;

7) различные дестабилизирующие внешние и внутренние воздействия природного, техногенного и субъективного характера, способные нарушить нормальный режим работы интеллектуального здания, его подсистем и даже разрушить часть из них;

8) непосредственно СУИЗ как часть объекта управления.

1. Строительны е конструкции и их элементы

1. Механические воздействия

2.Инфраструктура

систем жизнеобеспечения и типовых услуг

З.Инфраструк тура системы управления зданием

4.технические и программно-аппаратные компоненты

2. Химические воздействия

3. Биологические воздействия

4. Физические воздействия

5. Воздушные воздействия

6. Психотропные и наркотические воздействия

7. Виброаккустические воздействия

Рис. 3.1. Диаграмма каналов воздействия на объект управления

Детализация перечисленных факторов на следующем уровне, учитывающем содержательный состав каждого из этих компонентов, позволила выделить более 56 возможных источника воздействия на объект управления.

Здание и субъекты, находящиеся в нем, подвергаются воздействию различных факторов, как внутренних, так внешних. Анализ возможных способов воздействия можно выделить следующие классы способов воздействия:

1) механические воздействия - обрушения или разрушение элементов и конструкций зданий, и помещений, падение других предметов, находящихся в зоне перемещения и нахождения субъектов, скользкие поверхности (в частности, гололед), падение предметов с высоты (в частности снега с крыши, сосулек), взвеси, пыль, в том числе содержащие невыводимые и канцерогенные добавки;

2) химические воздействия - вещества, опасные для здоровья людей либо для работоспособности персонала, взрыво- и пожароопасные, сильно и неприятно пахнущие, опасные для технических устройств, аллергены;

3) биологические воздействия - микроорганизмы (бактерии, вирусы и др.) и макроорганизмы (растения и животные);

4) физические воздействия (немеханической природы) - воздействия в виде физических полей и излучений: электромагнитных полей, рентгеновских, радиоактивных, ионизирующих и ультрафиолетовых излучений и др.;

5) воздушные воздействия -дымовые, пылевые и другие завесы, утечки газа, сильные вихревые и турбулентные движения;

6) психотропные и наркотические воздействия;

7) виброаккустические воздействия - сильные звуковые сигналы, вибрационные воздействия механического характера.

Сочетание каждого из источников воздействия с каждым из возможных конкретных способов воздействия порождает один из каналов воздействия на объект управления, как показано на рисунке 3.1. Анализ показывает, что общее число всех таких каналов воздействия превышает несколько сотен, причем каждый из каналов требует в идеале своего использования специфического устройства сбора данных

по соответствующему воздействию. Поэтому полный анализ возможных типов датчиков, необходимых для объекта управления является достаточно трудоемкой и сложной задачей.

3.2. Анализ источников контроля факторов влияния на состояние здания

С точки зрения практической реализации необходимо указать возможные источники получения данных по характеру воздействия каждого из факторов на различные объекты СУИЗ. Автором проведен анализ указанной задачи, результаты приведены в таблице 3.1.

Таблица 3.1

Тип Подсистемы о службе Тип источников данных

1. Строительные конструкции и их элементы

1.1.1. Разрушение строительных несущих конструкций Давление

1.1.2. Повреждение строительных несущих конструкций Деформация

1.1.3. Хищение несущих конструкций

1.1.4. Деформация строительных конструкций

1.1.5. Перемещение строительных конструкций

1.1.6. Обрушение строительных конструкций

1.1.7. Разрушение стен

к 1.1.8. Хищение элементов стеновых конструкций

еа н и 1.1.9. Обрушение стен

35 « Ч 1.1.10. Перемещения стен

м о еа 1.1.11. Разрушение крыши

« Я 1.1.12. Разрушение крыши

а « 1.1.13. Хищение крыши

Т Я X 1.1.14. Обрушения крыши

« И 1.1.15. Перемещения крыши

£ 1.1.16. Хищение дверей, окон

1-4 1.1.17. Разрушение отделки

1.1.18. Вибрации строительных несущих конструкций

1.1.19. Осадки дождя, снега на крышу

2. Инфраструктура систем жизнеобеспечения и типо-

вых услуг

1.2.1. Разрыв водоснабжения

1.2.2. Разрыв канализации

Тип Подсистемы о службе Тип источников данных

1.2.3. Разрыв газоснабжения

1.2.4. Засор водоснабжения

1.2.5. Засор канализации

2. Химические воздействия 1. Строительные конструкции и их элементы

2.1.1. Износа несущих конструкций

2.1.2. Износа крыши

2.1.3. Износа дверей, окон

2.1.4. Разрушении перекрытия

2.1.5. Износа несущих конструкций

2. Инфраструктура систем жизнеобеспечения и типовых услуг

2.2.1. Износа канализации

2.2.2. Опасные вещества в помещениях

2.2.3. Коррозия

2.2.4. Утечка газа

2.2.5. Возникновение опасных веществ

2.2.6. Возникновение пожароопасных веществ

2.2.7. Возникновение взрывоопасных веществ

3. Биологические воздействия 1. Строительные конструкции и их элементы

3.1.1. Воздействие продуктов жизнедеятельности микроорганизмов на несущих конструкций

3.1.2. Образование биопленок на поверхности материала, проникновение микроорганизмов в трещины и микротрещины, накопление (увеличение) биомассы.

3.1.3. Комплексное воздействие микроорганизмов, их сообществ и продуктов их жизнедеятельности на строительные материалы

2. Инфраструктура систем жизнеобеспечения и типовых услуг

3.2.1. Возникновение насекомых в помещениях

3.2.2. Возникновение микроорганизмов в помещениях

3.2.3. Возникновение опасных веществ в комнатах

3.2.4. Возникновение аллергены

4. Физические воздействия 1. Строительные конструкции и их элементы

4.1.1. Молния на железные конструкции

4.1.2. Молния на крыши

4.1.3. Молния дверей, окон

4.1.4. Пожар на конструкцию здание

Тип Подсистемы о службе Тип источников данных

2. Инфраструктура систем жизнеобеспечения и типовых услуг

4.2.1. Электромагнитные воздействия на электроснабжение

4.2.2. Радиоактивные излучения на жилицу

4.2.3. Ультрафиолетовые излучения на жилицу

4.2.4. Рентгеновские излучения на жилицу

4.2.5. Короткое замыкание электроснабжения

4.2.6. Перегрузка электроснабжения

4.2.7. Пожар в помещениях на подсистему ОВК

4.2.8. Разная температура в помещениях на подсистему ОВК

8. СУИЗ

4.8.1. Электромагнитные воздействия на работу СУИЗ

4.8.2. Радиоактивные излучения на работу СУИЗ

4.8.3. Ультрафиолетовые излучения на работу СУИЗ

4.8.4. Рентгеновские излучения на работу СУИЗ

к 1. Строительные конструкции и их элементы

еа 5.1.1. Ветра на несущих конструкций

и 35 5.1.2. Ветра на крыши

ч м 5.1.3. Ветра на окна, двери

о еа

3 2. Инфраструктура систем жизнеобеспечения и типовых услуг

Э 5.2.1. Пыль

п м 5.2.2. Ветер

П 5.2.3. Дым в помещениях

1Л

1. Строительные конструкции и их элементы

к 7.1.1. Вибрация строительства в зоне здания

еа н 7.1.2. Сильные звуковые сигналы на двери, окна

и 35 2. Инфраструктура систем жизнеобеспечения и типовых услуг

еа а 3. Инфраструктура системы управления зданием

Я 5Й 4. Система управления зданием

и е Т т 5. Субъекты в зоне ответственности системы «интеллектуальное здание»

« о 6. Систем охраны и безопасности

а ю 6.7.1. Сильные звуковые сигналы

П

7. Дестабилизирующие воздействия

8. СУИЗ

3.3. Подсистема сбора входных данных

Процесс сбора и накопления данных можно разбить на ряд относительно независимых этапов: а) непосредственно сбор данных с помощью различных технических, программно-аппаратных средств, а также из субъектных источников; б) регистрация данных на носителях информации; в) анализ данных по критериям полноты, адекватности, непротиворечивости, актуальности, своевременности, безопасности, доверия и др.; в) принятие адекватных решений при выявлении нарушений хотя бы по одному из перечисленных критериев и реализации принятых решений; г) передача полученных и проанализированных данных в центральных блок управления и соответствующие функциональные подсистемы для выполнения своих обязанностей.

Из перечисленных этапов обработки данных одним из наиболее важных является этап непосредственно сбора данных. Общая схема формирования потока входных данных приведена на рисунке 3.2. На указанной диаграмме выделено семь возможных источников входных данных [5, 79].

Рис. 3.2. Диаграмма входных данных систем управления зданием

1. Датчики и датчиковые устройства, представляющие собой комплексы, включающие более одного датчика. На основе датчиков осуществляется сбор данных по всем техническим элементам системы жизнеобеспечения дома (в частности, водо- и энергоснабжения, коммунальным услугам), по многим элементам системы безопасности [26, 39, 66]. Данный источник данных является основным для обеспечения эффективного функционирования СУИЗ.

2. Система видеонаблюдения, являющаяся одним из основных источников информации для службы безопасности. Эта система позволяет также вести мониторинг за многими элементами системы жизнеобеспечения интеллектуального дома, состояние которых может быть идентифицировано на основе визуального наблюдения.

3. Интернет как источник информации, позволяющий, прежде всего, помочь в нахождении возможных вариантов решения различных проблем, а также в получении информации о различных физических лицах, находящихся или попавших в сферу профессиональных задач подсистемы безопасности СУИЗ.

4. Журнал событий, где должны фиксироваться все сколь-нибудь значимые события в зоне контроля СУИЗ, позволяет на основе его анализа выявить возможные события, проблемы, неприятности, угрозы, тенденции, а также спрогнозировать возможные состояния всей системы, включающей само здание со всей зоной контроля и СУИЗ.

5. Информация от ЛС, находящихся в зоне контроля СУИЗ на законных основаниях - жильцы дома, посетители, арендаторы, сотрудники и т.п.), которая может быть в том числе и с помощью опроса со стороны персонала СУИЗ (руководства СУИЗ, служб безопасности и жизнеобеспечения). Эта информация может способствовать более адекватной и оперативной работе СУИЗ.

6. Информация от персонала СУИЗ, в том числе и субъективного характера, касающаяся всех аспектов функционирования СУИЗ. Данная информация позволяет выявить потенциальные и реальные проблемы, которые пока находятся вне фиксации с помощью других источников данных.

7. Законодательные и нормативные документы, регламентирующие деятельность как СУИЗ в целом, так и работу отдельных ее подсистем, включая подсистему сбора и подготовки данных. Обычно выделяют в ней две группы: первая группы - законодательные и нормативные требования и ограничения различных государственных регуляторов (в частности, санитарно-эпидемиологической службы, пожарной и экологической безопасности, министерства внутренних дел, Роскомнадзор'а и др.), и вторая группа - решения и нормативные требования и ограничения управляющего органа здания.

Одна из основных функций подсистемы сбора и подготовки данных является обеспечение бесперебойного, надежного и адекватного функционирования всех перечисленных выше источников данных [105 -107]. В этом состоит регулятивная функция подсистемы сбора и подготовки данных. Однако, ограничение задач подсистемы сбора и подготовки данных лишь задачами регулятивного характера может оказаться недостаточным в условиях возникновения нестандартных, и в особенности, аварийных и АС, поскольку в подобных случаях могут потребоваться более адаптивные действия подсистемы сбора и подготовки данных; в частности, более частый сбор данных (например, при возникновении пожара), поиск дополнительной информации из других (внешних) источников (например, при возникновении опасности возможных противоправных действий). Поэтому на систему сбора и подготовки данных возлагаются дополнительные функции, связанные с адаптивными изменениями в процессе сбора и подготовки данных, что добавляет к регулятивным функциям подсистемы также элементы управления.

На схеме рисунка 3.2 приведены также возможные управляющие воздействия в рамках системы сбора и подготовки данных, именно: а) управление частотой сбора и фиксации данных, а также их предварительной обработки с учетом условий функционирования отдельных датчиков (например, при повышенной температуре, высокой влажности); б) поиск и активизации дополнительных источников опроса (субъектов, информационных систем); в) поиск ответов и решений по возникшим проблемам в глобальных сетях.

Отметим, что теоретически данные от каждого датчика могут собираться и

накапливаться непрерывным образом. Однако, если ситуация относительно стабильна, неизменна, то нет необходимости собирать данные в непрерывном режиме, то есть затрачивается большой объем вычислительных ресурсов (включая память), которые в своей основной массе не востребованы. Таким образом, при стабильной ситуации данные целесообразно собирать достаточно редко. Наоборот, если ситуация динамично и быстро меняется, то данные необходимо собирать очень часто для того, чтобы непрерывно иметь информацию о текущем состоянии ситуации. Таким образом, имеется оптимальная частота сбора данных по каждой ситуации, при которой, с одной стороны, данные неизбыточны, а, с другой стороны, их достаточно для эффективного контроля ситуации. Поэтому, целесообразно изменять частоту сбора данных в зависимости от динамичности изменения и важности конкретного процесса или события.

3.3. Технологии функционирования подсистемы сбора и подготовки данных

Основной («центральный») блок на рисунке 1 - «Система управления процессом сбора и подготовки исходных данных». Опишем технологию его функционирования (см. рис. 3.4).

Поскольку рассматриваемая система должна реализовать также и функции управления процессом сбора исходных данных, то необходимо, чтобы используемые датчики были способны реагировать на управляющие воздействия, то есть как минимум они должны быть адресными. Более того, предлагается (в меру имеющихся финансовых возможностей) использовать «интеллектуальные датчики», которые имеют большой набор управляемых параметров.

Для повышения эффективности управления процессом сбора данных целесообразно разбить все датчики на группы (по территориальному местоположению, по функциональному назначению и т.п.) и датчики каждой из групп подключить к микропроцессору. Он должен осуществлять отдельные функции контроля и управления для соответствующей группы датчиков - в частности, контроль за состоя-

нием датчиков (по всей совокупности эксплуатационных и пользовательских характеристик). Кроме того, при возникновении отклонений датчиков от их регламентных состояний программное обеспечение микропроцессора должно немедленно информировать об этом диспетчерский центр СУИЗ. Помимо этого, управляющие воздействия из центра управления СУИЗ применительно к конкретному датчику или совокупности датчиков также целесообразно передавать через МК -поскольку от них в центре управления может быть получена полная информация по доставке и фактической реализации управляющего воздействия. Отметим, что для повышения скорости обмена, все МК передают данные через общую шину.

Процесс сбора и обработки данных осуществляется непрерывно (циклически) и может быть частично или полностью остановлен только при непосредственном управляющем воздействии из центра управления СУИЗ или при фактическом разрушении СУИЗ - это отражено в блоках 21, 22, 23 рисунка 3.4.