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智能建築

指通過將建築物的結構、設備、服務和管理根據用戶的需求進行最優化組合,從而為用戶提供一個高效、舒適、便利的人性化建築環境。智能建築是集現代科學技術之大成的產物。其技術基礎主要由現代建築技術、現代電腦技術現代通訊技術和現代控制技術所組成。

據《2013-2017年中國智能建築行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示,我國智能建築行業市場在2005年首次突破200億元之後,也以每年20%以上的增長態勢發展,2012年市場規模達到861億元。發展

《2013-2017年中國智能建築行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》[1]顯示,我國建築業產值的持續增長推動了建築智能化行業的發展,智能建築行業市場在2005年首次突破200億元之後,也以每年20%以上的增長態勢發展,2012年市場規模達到861億元。我國智能建築行業仍處於快速發展期,隨著技術的不斷進步和市場領域的延伸,未來幾年智能建築市場前景仍然巨大。

智能建築是隨著人類對建築內外信息交換、安全性、舒適性、便利性和節能性的要求產生的。智能建築及節能行業強調用戶體驗,具有內生髮展動力。建築智能化提高客戶工作效率,提升建築適用性,降低使用成本,已經成為發展趨勢。顯示,2012年我國新建建築中智能建築的比例僅為26%左右,遠低於美國的70%、日本的60%,市場拓展空間巨大。

同時,我國中國城鎮化建設的不斷推進,也給智能建築的發展提供了沃土。我國平均每年要建20億平米左右的新建建築,前瞻預計這一過程還要持續25-30年。按照“十二五”末國內新建建築中智能建築佔新建建築比例30%計算,該比例提高近一倍。未來三年智能建築市場規模增速維持在25%左右,2013年市場將超千億規模。

基本概況

國際定義

通過將建築物的結構,系統,服務和管理四項基本要求以及他們的內在關係進行優化,來提供一種投資合理,具有高效,舒適和便利環境的建築物[2]

國內標準

修訂版的國家標準《智能建築設計標準》GB/T50314-2006)對智能建築定義為“以建築物為平台,兼備信息設施系統、信息化應用系統、建築設備管理系統、公共安全系統等,集結構、系統、服務、管理及其優化組合為一體,向人們提供安全、高效、便捷、節能、環保、健康的建築環境”。 [3]

原國家標準《智能建築設計標準》(GB/T50314-2000)對智能建築定義為“以建築為平台,兼備建築自動化設備BA、辦公自動化OA及通信網絡系統CA,集結構、系統、服務、管理及它們之間的最優化組合,向人們提供一個安全、高效、舒適、便利的建築環境”。 [3]

按照上海市的定義,智能家居“是採用現代計算機、信息通信和系統集成技術建立的家庭信息化平台,它通過家庭網絡將與家居設備和系統互聯並統一管理,以提供一個舒適、便利、安全、節能和環保的家居生活環境”。

內在聯繫,以最優化的設計, 提供一個投資合理又擁有高效率的幽雅舒適、便利快捷、高度安全的環境空間。智能建築物能夠幫助大廈的主人,財產的管理者和擁有者等意識到,他們在諸如費用開支、生活舒適、商務活動和人身安全等方面得到最大利益的回報。 ”.[4]

市場分析

據統計,2012年智能建築的投資約佔建築總投資的5%-8%,有的可達10%,主要包括住宅小區智能化系統投資、公共建築智能化系統投資兩大塊。 2012年,智能建築佔新建建築的比例,美國為70%,日本為60%,中國不到40%,按2012年860億元計算,未來數年內即使沒有增長,2012-2020年8年內的市場規模也將達1萬億元。 [5]

項目組成

建築智能化工程又稱弱電系統工程,主要指通訊自動化(CA),樓宇自動化(BA),辦公自動化(OA),消防自動化(FA)和保安自動化(SA),簡稱5A。其中包括的系統有:

計算機管理系統工程,樓宇設備自控系統工程,通訊系統工程,保安監控及防盜報警系統工程,衛星及共用電視系統工程,車庫管理系統工程,綜合佈線系統工程,計算機網絡系統工程,廣播系統工程,會議系統工程,視頻點播系統工程,智能化小區物業管理系統工程,可視會議系統工程,大屏幕顯示系統工程,智能燈光、音響控制系統工程,火災報警系統工程,計算機機房工程,一卡通系統工程。 [6]

技術方法

智能控制是以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科為基礎,擴展了相關的理論和技術,其中應用較多的有模糊邏輯、神經網絡、專家系統、遺傳算法等理論和自適應控制、自組織控制、自學習控制等技術。

專家系統

專家系統是利用專家知識對專門的或困難的問題進行描述. 用專家系統所構成的專家控制,無論是專家控制系統還是專家控制器,其相對工程費用較高,而且還涉及自動地獲取知識困難、無自學能力、知識面太窄等問題. 儘管專家系統在解決複雜的高級推理中獲得較為成功的應用,但是專家控制的實際應用相對還是比較少。

模糊邏輯

模糊邏輯用模糊語言描述系統,既可以描述應用系統的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊邏輯可適用於任意複雜的對象控制. 但在實際應用中模糊邏輯實現簡單的應用控制比較容易. 簡單控制是指單輸入單輸出系統(SISO) 或多輸入單輸出系統(MISO) 的控制. 因為隨著輸入輸出變量的增加,模糊邏輯的推理將變得非常複雜。

遺傳算法

遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機優化工具,具有並行計算、快速尋找全局最優解等特點,它可以和其他技術混合使用,用於智能控制的參數、結構或環境的最優控制。

神經網絡

神經網絡是利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整方法. 它能表示出豐富的特性:並行計算、分佈存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習等. 這些特性是人們長期追求和期望的系統特性. 它在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力.

神經網絡可以和模糊邏輯一樣適用於任意複雜對象的控制,但它與模糊邏輯不同的是擅長單輸入多輸出系統和多輸入多輸出系統的多變量控制. 在模糊邏輯表示的SIMO 系統和MIMO 系統中,其模糊推理、解模糊過程以及學習控制等功能常用神經網絡來實現.模糊神經網絡技術和神經模糊邏輯技術:模糊邏輯和神經網絡作為智能控制的主要技術已被廣泛應用. 兩者既有相同性又有不同性. 其相同性為:兩者都可作為萬能逼近器解決非線性問題,並且兩者都可以應用到控制器設計中. 不同的是:模糊邏輯可以利用語言信息描述系統,而神經網絡則不行;模糊邏輯應用到控制器設計中,其參數定義有明確的物理意義,因而可提出有效的初始參數選擇方法;神經網絡的初始參數(如權值等) 只能隨機選擇.但在學習方式下,神經網絡經過各種訓練,其參數設置可以達到滿足控制所需的行為. 模糊邏輯和神經網絡都是模仿人類大腦的運行機制,可以認為神經網絡技術模仿人類大腦的硬件,模糊邏輯技術模仿人類大腦的軟件. 根據模糊邏輯和神經網絡的各自特點,所結合的技術即為模糊神經網絡技術和神經模糊邏輯技術. 模糊邏輯、神經網絡和它們混合技術適用於各種學習方式智能控制的相關技術與控制方式結合或綜合交叉結合,構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器是智能控制技術方法的一個主要特點。 [6]


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