基于维修周期预测的网络摄像机退化分析

网络摄像机作为安防系统中的重要组成部分,其可靠性直接影响着安防系统的性能.现在的研究得到的都是安防设备的整体稳定性或者单一产品的稳定性,无法在保证个体差异性的基础上对整体进行效能评估;鉴于此,提出了基于Winner过程先验数据的可靠性分析法.首先,建立基于Winner过程的设备退化模型并利用PPS抽样方法对其中的设备数据样本获取先验数据,并确定其先验分布;其次,对其设备维修周期的置信区间进行计算,并对退化样本数据建立后验估计,预测安防设备的维修周期.最后通过一个实例表明了该方法的研究意义和使用价值.     

公共建筑能耗监测系统数据链应用研究

公共建筑能耗监测系统是一个分布式网络,系统具有实施动态监控特性。在实际应用中,要求系统具有高效传输链路支持监测数据的传输,在此基础上,系统才能对数据进行有效地分析和处理。因此,在系统规划过程中,我们应用数据链技术对系统进行优化设计,实践证明,采用数据链技术能够显著提高系统的传输性能。     

基于Web Service的智能建筑信息集成

将OPC XML Web服务技术应用到建筑智能化领域,提出了一种基于Web Service的智能建筑信息集成系统框架。该框架简化了不同智能子系统和应用间的互操作性,突破了Internet和操作平台的限制,提高了智能建筑系统的综合化管理水平。     

基于物联网和数据融合的空调故障诊断系统及方法*

针对传统的诊断方法模型难以精确建立的问题,设计了一种基于物联网和数据融合的空调故障诊断系统。首先提出了空调故障诊断系统的体系结构,对系统涉及的关键技术进行了介绍;然后给出了系统所采用的数据分析和综合诊断方法,并给出了系统的应用实例。该空调故障诊断系统可对空调设备的运行状态进行监控,通过对系统数据库中的数据分析、判断,采取相应的合理决策,实现对建筑用电设备物联网中的空调设备进行故障诊断的目的。     

应用于建筑设备物联网的超高频RFID读卡器设计

为在建筑设备物联网系统(BECPS)环境中实现人员信息的采集,设计了一个超高频RFID读卡器。首先简要描述了BECPS;其次给出了读卡器的硬件电路、器件选型、系统软件等的设计过程;最后在BECPS平台下对该RFID读卡器进行了实验测试,测试结果证实了该设计方案的有效性。与现有的超高频RFID读卡器相比,该读卡器不仅能够完成多标签识别,并且能够与BECPS完美结合,实现了人员信息的无线上传。     

一类非线性系统输出反馈自适应扰动抑制

研究了一类依赖于不可量测状态增长非线性系统的输出反馈自适应扰动抑制问题. 与现有文献不同, 所研究的系统具有更多的未知参数, 尤其是不确定控制系数. 为了解决该 问题, 引入了动态高增益K-滤波器, 进而构造了基于K-滤波器的状态观测器. 在输出反馈控制器的设计过程中, 引入了待定设计参数, 增加了设计的自由度. 结果表明, K-滤 波器的动态增益和设计参数的恰当选择可以保证闭环系统的全局稳定性, 从而实现系统 L2-增益意义的扰动抑制.     

基于MAS的智能建筑房间Agent的设计与实现

针对建筑用电设备的分布特征,为了给人类提供更加舒适建筑环境的同时也更加节能,设计了一种应用于智能建筑的多Agent系统,并分析了房间Agent(room Agent,RA)所应具备的功能,采用无线网络和以太网技术,提出了RA的硬件和软件设计方案,该方案不仅解决了多Agent系统设计的关键问题,而且使系统运行更加稳定,功能更加强大。通过测试搭建的多Agent系统实验平台,验证了方案的可实施性以及房间Agent的可靠性。     

建筑铝模板分拣线的仿真优化

国内建筑铝模板周转中的仓储配送效率较低.为提高建筑铝模板周转效率,设计了采用主线分流和分级分拣模式相结合的“八爪鱼”分拣线,利用Flexsim仿真软件对该分拣线的运行做出了可视化仿真,根据数据化的仿真结果分析得到了该分拣线的运行瓶颈,通过优化工艺流程调整分拣人员的分布解决了该瓶颈问题,提高了建筑铝模板的分拣效率.     

基于HOG的快速行人计数算法

为解决智能监控中空间受限情景下的行人计数问题,设计了基于HOG的行人识别与计数算法. 通过限制HOG目标检测算法中图像的缩放范围,并设置感兴趣的检测区域,相比直接应用OpenCV函数实现的目标检测,其时间效率大幅提升;采用基于单计数线算法完成双向流量统计. 三个不同走廊环境的实验表明,本文算法具有不依赖帧间运动信息的特点,可快速稳定的对空间受限情景下的行人进行计数.     

数据挖掘技术及其在建筑节能中的应用

人类社会发展中的每次技术进步都会催生一系列新的产品和服务,但同时也导致资源和能源消耗的剧增.技术的进步虽然提高了资源和能源的利用效率,但这种人均能耗不断递增的发展模式不可持续.建筑节能除了关注供应侧的能效外,合理的引导需求侧用能是实现建筑节能的关键.要实现建筑节能模式由供应侧到需求侧的转变,就必须恰当描述特定室内环境下的用能特征,才能从需求侧评估建筑能耗的合理性,进而精确辨识能源浪费的原因.建筑物自动化系统和物联网技术的快速发展与普及,获取了大量特定室内环境下的用能特征数据,利用数据挖掘技术可以从这些低密度价值的建筑运维数据中萃取节能线索和策略.本文简述了数据挖掘技术,综述了各种挖掘方法在建筑节能中的应用,并展望了发展趋势.