CC BY
77
УДК 69:004.896
А.А. Волков, Е.И. Батов
НИУМГСУ
СИСТЕМОТЕХНИКА ФУНКЦИОНАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЗДАНИЙ
Рассмотрено интеллектуальное здание с позиций теории систем и кибернетики с целью определения существенных факторов, которые должны быть учтены при функциональном моделировании для подсчета коэффициента «интеллекта» здания. На базе проведенного системотехнического анализа были подобраны системотехнические принципы, на основе которых должна строиться функциональная модель.
Ключевые слова: интеллектуальные здания, функциональное моделирование, системотехника, коэффициент интеллекта
Адаптивное управление, являющееся основой концепции интеллектуального здания, — сложная многокритериальная задача. Совокупность компонентов (программное обеспечение, аппаратное обеспечение и коммуникационная сеть), осуществляющих такое управление, в данной статье будем называть системой искусственного «интеллекта» здания (ИИЗ). Практическая задача, стоящая перед проектировщиками, — это подбор наиболее подходящей системы ИИЗ для конкретного здания.
Так как интеллектуальное здание с протекающими в нем процессами представляет собой очень сложный объект, предлагается использование функционального моделирования для его изучения. Данное моделирование должно нести прогностическую функцию и показывать, насколько та или иная система ИИЗ подойдет для проектируемого здания. Стоит учесть, что проектировщику «умного» здания не известны детали реализации «интеллекта» здания. Соответственно, моделирование проводится для изучения объекта по принципу «черного ящика» [1], с той лишь только разницей, что не ставится цель понимания происходящих внутри «ящика» процессов. Это было бы сложной и неуместной задачей ввиду недетерминированности алгоритмов машинного обучения. Нашей задачей является моделирование входов и изучение выходов на предмет соответствия цели системы.
Модель всегда проще оригинала, но эта простота не должна достигаться в ущерб адекватности, поэтому для определения существенных качеств объекта, которые обязательно нужно рассматривать при моделировании, необходимо проанализировать объект как систему. Сначала определяется цель системы, так как задачей функционального моделирования является определение степени соответствия системы ее цели. Затем определяются границы системы, производится разделение на систему и внешнюю среду, а также определение их взаимного взаимодействия. Рассматриваются состояния системы. Выделяются существенные и несущественные элементы и процессы.
Итак, основная цель интеллектуального здания — непрерывная адаптация под жизненный цикл обитателей, поддержание динамического равновесия
(гомеостаз) параметров здания в соответствии с предпочтениями обитателей, а также из соображений энергоэффективности и безопасности. Адаптивные системы поддерживают динамическое равновесие с помощью обратной связи. В случае интеллектуальных зданий обратной связью служит действие или бездействие обитателей как реакция на управляющее решение, принятое «интеллектуальной» системой.
Исходя из определения цели, можно заключить, что в границах системы лежит здание как физическая сущность и подсистема ИИЗ. Среду системы можно разделить на внутреннюю и окружающую. К внутренней среде относятся объекты, которые находятся в границах системы, влияют на ее поведение, но не принадлежат ей [2], — обитатели здания и их активность. К окружающей среде относятся объекты, которые располагаются за границами системы, воздействуют на нее, но не принадлежат ей [2], — наружные условия за пределами здания. Так как среда состоит из систем различной природы, по структуре она является гетерогенной. По отношению к среде система является открытой, так как изменение параметров среды влечет за собой изменение параметров системы и наоборот (обратное действует только по отношению к внутренней среде).
Под состоянием системы понимается совокупность параметров, описывающих систему в любой момент времени. В случае интеллектуального здания на эту роль подходят наблюдаемые параметры здания [3—5]. Наблюдаемые параметры здания — это параметры, которые могут быть автоматически измерены сенсорами и датчиками «умного» здания и учтены системой ИИЗ, например: температура и уровень освещенности в различных зонах здания, положения обитателей. Наблюдаемые параметры здания составляют множество входов «черного ящика». Процессы управления изменением значений наблюдаемых параметров здания, функционально адаптивных собственному пространству состояний, составляют множество выходов «черного ящика» [3, 4, 5]. Такие процессы инициируются системой ИИЗ и изменяют параметры здания с помощью специальных электронных приборов и контроллеров.
По степени объективности факторы, воздействующие на систему, делятся на два типа: объективные (не зависят от воли людей — окружающая среда) и субъективные (зависят от воли людей — активности). Так как от этих факторов зависит смена состояний системы, по важности для системы они являются существенными и должны быть учтены в функциональной модели интеллектуального здания.
В целях повышения эффективности функционального моделирования для автоматизации проектирования интеллектуальных зданий будет целесообразным применение следующих системотехнических принципов [6]:
1. Функционально-системный принцип. Системообразующим фактором является конечный результат функционирования системы — непрерывная адаптация под жизненный цикл обитателей. Интеллектуальное здание должно быть эквифинальной системой, т.е. приходить в устойчивое состояние независимо от начального состояния и изменений среды. Результат функционального моделирования — ответ на вопрос: на сколько хорошо та или иная система
ИИЗ справляется с этой задачей. Результат должен выражаться в виде количественных показателей, например коэффициента «интеллекта» здания [3—5].
2. Вероятностно-статистический принцип. Характер детерминации объекта моделирования — стохастический. Алгоритмы машинного обучения, которые используются для разработки системы ИИЗ, имеют вероятностную природу. Два основных фактора, вызывающие возмущения системы — изменения окружающей среды и активности обитателей, также поддаются описанию только с точки зрения вероятностей. Таким образом, функциональные модели интеллектуальных зданий должны строиться на основе вероятностно-статистического принципа.
3. Имитационно-моделирующий принцип. Различные системы ИИЗ имеют разную точность в принятии управляющих решений. Точность зависит от самой системы, характеристик здания, функционального назначения здания и шаблонов поведения обитателей. Более того, точность может меняться в течение жизненного цикла здания в зависимости от количества накопленных системой данных. Интересно, что увеличение количества данных может как улучшить точность (закон больших чисел), так и ухудшить (например, overfitting в алгоритмах основанных на деревьях решений и нейронных сетях [7]). Кроме точности системы также очень важно, как быстро система адаптируется под изменения среды. Эти особенности подсказывают, что верификация системы ИИЗ не возможна на основе только статических, аналитически полученных данных, без симуляции процессов здания (изменения окружающей среды и активностей обитателей), чтобы посмотреть, как система ИИЗ будет функционировать во времени.
4. Интерактивно-графический и инженерно-психологические принципы. Функциональное моделирование с целью подбора системы ИИЗ должно гармонично вписываться в процесс проектирования здания. При создании модели не должно требоваться отдельное геометрическое или топологическое моделирование здания, т.е. повторение работы, уже проделанной архитекторами.
Этого можно достигнуть двумя способами. Первый способ — интеграция программного обеспечения, используемого для строительного проектирования с программным обеспечением, используемым для функционального моделирования. Такую интеграцию очень тяжело осуществить, используя двухмерные CAD чертежи, так как они не имеют физических связей друг с другом и обычно используют закрытые проприетарные форматы. К счастью, в наши дни концепт Building Information Modeling (BIM) [8], который устраняет перечисленные проблемы, становится все более популярным. Один из открытых BIM стандартов: «Industry Foundation Classes (IFC) — это модель данных, разработанная альянсом buildingSMART. Представляет из себя открытую и стандартизованную спецификацию для Building Information Modelling (BIM) данных, пригодную для обмена между различными приложениями, используемую различными участниками, вовлеченными в процессы проектирования, строительства и эксплуатации здания» [9—12]. Так как IFC представляет из себя спецификацию, поддерживаемую различными производителями BIM решений, проектировщик не зависит от какого-то конкретного программного обеспечения для проектирования. Он может работать, используя любой BIM
190
/SSN 1997-0935. Vestnik MGSU. 2015. № 10
продукт, а затем экспортировать проект в IFC формат, и это будет геометрической и топологической базой для построения функциональной модели здания.
Второй способ — использование единой модели здания, которая подходит как для строительного проектирования здания, так и для функционального моделирования с целью подбора системы искусственного интеллекта. Такая модель должна быть достаточно универсальной и мощной, чтобы удовлетворять обеим потребностям.
5. Инженерно-экономический принцип. Для функционирования интеллектуального здания необходимо наличие ряда дополнительных, по сравнению с обычными зданиями, компонентов: программного обеспечения, аппаратного обеспечения и коммуникационной сети. Дополнительные компоненты накладывают дополнительные расходы на закупку, установку, эксплуатацию (расход энергии обслуживающих систему серверов) и поддержку. Суть инженерно-экономического принципа заключается в том, что по результатам моделирования проектировщик должен знать, перевешивает ли выгода от использования системы ИИЗ издержки на установку и обслуживание этой системы.
Таким образом, авторы считают, что функциональное моделирование должно стать основой проектирования интеллектуальных зданий. Функциональное моделирование определяет, насколько система ИИЗ соответствует своим целям, а количественным критерием соответствия является коэффициент интеллекта здания.
Библиографический список
1. Ashby W.R. An Introduction to cybernetics. Second impression. London, Chapman & Hall Ltd, 1957. Pp. 86—93.
2. Сурмин Ю.П. Теория систем и системный анализ. К. : МАУП, 2003. С. 64.
3. Волков А.А. Интеллект зданий: формула // Промышленное и гражданское строительство. 2012. № 3. С. 54—57.
4. ВолковА.А. Интеллект зданий. Часть 2 // Вестник МГСУ 2009. № 1. С. 213—216.
5. Волков А.А. Гомеостатическое управление зданиями // Жилищное строительство. 2003. № 4. С. 9—10.
6. ГусаковА.А. Системотехника строительства. М. : Стройиздат, 1993. 368 с.
7. Mozer M.C. Lessons from an Adaptive Home. Smart Environments: Technologies, Protocols, and Applications, edited by D.J. Cook and S.K. Das. 2005. John Wiley & Sons, Inc.
8. National Building Information Model Standard Project Committee: National BIM Standard — United States. Режим доступа: https://www.nationalbimstandard.org/.
9. BuildingSmart. Режим доступа: http://www.buildingsmart.org.
1G. Волков А.А. Комплексная безопасность условно-абстрактных объектов (зданий и сооружений) в условиях чрезвычайных ситуаций // Вестник МГСУ 2007. № 3. С. 30—35.
11. Волков А.А. Системы активной безопасности строительных объектов // Жилищное строительство. 2000. № 7. С. 13.
12. Волков А.А., Ярулин Р.Н. Автоматизация проектирования производства ремонтных работ зданий и инженерной инфраструктуры // Вестник МГСУ 2012. № 9. С. 234—240.
Поступила в редакцию в октябре 2015 г.
Об авторах: Волков Андрей Анатольевич — доктор технических наук, профессор, ректор, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, [email protected];
Батов Евгений Игоревич — аспирант кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, [email protected].
Для цитирования: Волков A.А., Батов Е.И. Системотехника функционального моделирования интеллектуальных зданий // Вестник МГСУ 2015. № 10. С. 188—193.
A.A. Volkov, E.I. Batov
SYSTEM ENGINEERING OF FUNCTIONAL MODELING OF INTELLIGENT BUILDINGS
The authors' scientific hypothesis is that a selection of the most appropriate smart building solution for a particular building can be done properly only using functional modeling. "Intelligent" building was examined from the point of view of systems theory and cybernetics for the purpose of identifying essential factors which should be taken into account in functional modeling.
The goal of an "intelligent" building, as a system, was identified as a continuous adaptation to the building occupants' life-cycle. Building Intelligence Quotient serves the purpose of a quantification of the system's goal. The system state is a set of building parameters which can be measured by sensors and meters. Two main factors that influence the changes of the system state are: occupants' activities and outside environment changes. A functional model of an "intelligent" building should be able to provide the ability to simulate such influence.
Based on the conducted system analysis, system engineering principles, which can be particularly helpful for a functional model development of "intelligent" buildings, were selected: the principle of a functional system, the probabilistic-statistical principle, the principle of simulation modeling, the principle of interactive graphics, the feasibility study principle.
Key words: intelligent buildings, functional modeling, system engineering, intelligence quotient
References
1. Ashby W.R. An Introduction to Cybernetics. Second Impression. London, Chapman & Hall Ltd, 1957, pp. 86—93.
2. Surmin Yu.P. Teoriya sistem i sistemnyy analiz [Theory of Systems and System Analysis]. Kiev, MAUP Publ., 2003, p. 64. (In Russian)
3. Volkov A.A. Intellekt zdaniy: formula [Intelligence of Buildings: the Formula]. Promyshlennoe i grazhdanskoe stroitel'stvo [Industrial and Civil Engineering]. 2012, no. 3, pp. 54—57. (In Russian)
4. Volkov A.A. Intellekt zdaniy. Chast' 2 [Intelligence of buildings. Part 2]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2009, no. 1, pp. 213—216. (In Russian)
5. Volkov A.A. Gomeostaticheskoe upravlenie zdaniyami [Homeostatic Management of Buildings]. Zhilishchnoe stroitel'stvo [House Construction]. 2003, no. 4, pp. 9—10. (In Russian)
6. Gusakov A.A. Sistemotekhnika stroitel'stva [System Engineering of the Construction]. Moscow, Stroyizdat Publ., 1993, 368 p. (In Russian)
7. Mozer M.C. Lessons from an Adaptive Home. Smart Environments: Technologies, Protocols, and Applications. Edited by D.J. Cook and S.K. Das. 2005, John Wiley & Sons, Inc. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/047168659X.ch12.
8. National Building Information Model Standard Project Committee: National BIM Standard — United States. Data access: https://www.nationalbimstandard.org/.
9. BuildingSmart. Data access: http://www.buildingsmart.org.
10. Volkov A.A. Kompleksnaya bezopasnost' uslovno-abstraktnykh ob"ektov (zdaniy i sooruzheniy) v usloviyakh chrezvychaynykh situatsiy [Integrated Safety of Conditionally Abstract Objects (Buildings and Structures) in Emergency Situations]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2007, no. 3, pp. 30—35. (In Russian)
11. Volkov A.A. Sistemy aktivnoy bezopasnosti stroitel'nykh ob"ektov [Active Safety Systems of Construction Sites]. Zhilishchnoe stroitel'stvo [House Construction]. 2000, no. 7, p. 13. (In Russian)
12. Volkov A.A., Yarulin R.N. Avtomatizatsiya proektirovaniya proizvodstva remontnykh rabot zdaniy i inzhenernoy infrastruktury [Computer-Aided Design of Repairs of Buildings and the Engineering Infrastructure]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2012, no. 9, pp. 234—240. (In Russian)
About the authors: Volkov Andrey Anatol'evich — Doctor of Technical Sciences, Professor, Rector, Moscow State University of Civil Engineering (National Research University (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; [email protected];
Batov Evgeniy Igorevich — postgraduate student, Department of Information Systems, Technology and Automation in Construction, Moscow State University of Civil Engineering
(National Research University (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; [email protected].
For citation: Volkov A.A., Batov E.I. Sistemotekhnika funktsional'nogo modelirovaniya intellektual'nykh zdaniy [System Engineering of Functional Modeling of Intelligent Buildings]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2015, no. 10, pp. 188—193. (In Russian)
