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国际定义

通过将建筑物的结构,系统,服务和管理四项基本要求以及他们的内在关系进行优化,来提供一种投资合理,具有高效,舒适和便利环境的建筑物

国内标准

修订版的国家标准《智能建筑设计标准》GB/T50314-2006)对智能建筑定义为“以建筑物为平台,兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等,集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体,向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境”。
原国家标准《智能建筑设计标准》(GB/T50314-2000)对智能建筑定义为“以建筑为平台,兼备建筑自动化设备BA、办公自动化OA及通信网络系统CA,集结构、系统、服务、管理及它们之间的最优化组合,向人们提供一个安全、高效、舒适、便利的建筑环境”。
按照上海市的定义,智能家居“是采用现代计算机、信息通信和系统集成技术建立的家庭信息化平台,它通过家庭网络将与家居设备和系统互联并统一管理,以提供一个舒适、便利、安全、节能和环保的家?#30001;?#27963;环境”。
内在联系,以最优化的设计, 提供一个投资合理又拥有高效率的幽雅舒适、便利快捷、高度安全的环境空间。智能建筑物能?#35805;?#21161;大厦的主人,财产的管理者和拥有者等意识到,他们在诸如费用开支、生活舒适、商务活动和人身安全等方面得到最大利益的回报。”.

市场分析

据统计,2012年智能建筑的投资约占建筑总投资的5%-8%,有的可达10%,主要包括住宅小区智能化系统投资、公共建筑智能化系统投资两大块。2012年,智能建筑占新建建筑的比例,美国为70%,日本为60%,中国不到40%,按2012年860亿元计算,未?#35789;?#24180;内?#35789;?#27809;有增长,2012-2020年8年内的市场规模也将达1万亿元。

项目组成

建筑智能化工程又称弱电系统工程,主要指通讯自动化(CA),楼宇自动化(BA),办公自动化(OA),消防自动化(FA)和保安自动化(SA),简称5A。其中包括的系统有:
计算机管理系统工程,楼宇设备自控系统工程,通讯系统工程,保?#24067;?#25511;及防盗报警系统工程,卫星及共用电视系统工程,车库管理系统工程,综合布线系统工程,计算机网络系统工程,广播系统工程,会议系统工程,视频点播系统工程,智能化小区物业管理系统工程,可视会议系统工程,大屏幕显示系统工程,智能灯光、音响控制系统工程,火灾报警系统工程,计算机机房工程,一卡通系统工程。

技术方法

智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。
专家系统
专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述. 用专家系统所构成的专家控制,无论是专家控制系统还是专家控制器,其相对工程费用较高,而?#19968;?#28041;及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是专家控制的?#23548;?#24212;用相对还是比较少。
模糊逻辑
模糊逻辑用模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型?#37096;?#20197;描述其定性模型. 模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制. 但在?#23548;?#24212;用?#24515;?#31946;逻辑实现简单的应用控制比较容易. 简单控制是指单输入单输出系统(SISO) 或多输入单输出系统(MISO) 的控制. 因为随着输入输出变量的增加,模糊逻辑的推理将变得非常复杂。
遗传算法
遗传算法作为一?#22336;?#30830;定的拟自然随机优化工具,具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点,它可以和其他技术混合使用,用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。
神经网络
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能表?#22659;?#20016;富的特性:并行计算、?#26893;即?#20648;、可变结构、高?#28909;?#38169;、非线性运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系?#31243;?#24615;. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力.
神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制,但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中,其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络?#35789;?#29616;.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术:模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用. 两者既有相同性又有不同性. 其相同性为:两者都可作为万能?#24179;?#22120;解决非线性问题,并且两者都可以应用到控制器设计中. 不同的是:模糊逻辑可以利用语言信息描述系统,而神经网络则不行;模糊逻辑应用到控制器设计中,其参数定义有明确的物理意义,因而可提出有效的初始参数选择方法;神经网络的初始参数(如权值等) 只能随机选择. 但在学习方?#36739;?神经网络经过各种?#30423;?其参数设置可以达到满足控制所需的行为. 模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制,可以认为神经网络技术模仿人类大脑的?#24067;?模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件. 根据模糊逻辑和神经网络的各自特点,所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术. 模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式 智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合,构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点。


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