VET4SBO Level 3 module 3 - unit 2 - v0.9 bg

1. ECVET Training for Operatorsof IoT-enabledSmart Buildings (VET4SBO)
2018-1-RS01-KA202-000411
Ниво 3
Модул 3: Съвременни практики за управление и
поддръжка на устойчиви сгради
Раздел 3.2: Семантична съвместимост и семантични
техники за обосновка на разнородните данни,
подавани от устройствата

2. Съдържание
1. Логически теории, дедуктивни изводи и декларативни езици
2. Визия за семантиката в умните сгради
3. Преглед на компонентите за мониторинги контрол
4. Моделиране на знанията за “нещата” в сградата
5. Семантична анотация на “нещата” в сградата
6. Семантично свързване на “нещата” в сградата
7. Семантична обосновка на автоматичнатаконфигурация

3. Логически теории, дедуктивни изводи
и декларативни езици
Фонови знания
Прочетете краткия документ, озаглавен:
GMilis-LogicTheory&Inference-v1.0

4. Визия за семантиката в умните сгради
Нуждите от конфигуриране или преконфигуриране на системите за
контрол на обратната връзка в най-мащабните системи, включително и в
сградите, в които наличието на сензори, актуатори, контролери и
функции за обработка и анализ на данните се променят динамично с
течение на времето, могат да се автоматизират ефективно с помощта на
онтологично базирани модели на познанието и техники за дедуктивен
отговор (вж. по-долу).
Тези техники улесняват автоматичното управление на информацията за
IoT компонентите, съхранението на знания за структурата на обратния
контрол, а така също и за приложението на необходимите алгоритми за
обосновка.

5. Визия за семантиката в умните сгради
Тази функционалност може да се осъществи чрез подходящи софтуерни решения, които
действат като надзорни системи и поемат ангажимента да комуникират с инсталираните
компоненти, с хората, които ги управляват, и с облачните услуги, “разбират” какви
сензорни, актуаторни, обработващи и контролни възможности има в сградата и “мислят”
в помощ на операторите/инженерите, за да преконфигурират правилно всички цикли за
обратен контрол.
Съдържанието на този раздел до голяма степен се основава на една скорошна
разработка в областта на IoT, наречена “SEMIoTICS: Semantically-Enhanced IoT-enabled
Intelligence Control Systems” (“СЕМИоТИКА: Семантично усъвършенствани IoT умни
системи за контрол”) [1, 2]. Приложението на това решение добавя междинен слой
между хората, например инженерите по контрола, и IoT компонентите, инсталирани в
сградата за мониторинг и контрол на определени характеристики.

6. Визия за семантиката в умните сгради

7. Преглед на компонентите
за мониторинг и контрол

8. Revision of monitoring and control components

9. Revision of monitoring and control components

10. Revision of monitoring and control components

11. Revision of monitoring and control components

12. Моделиране на знанията за “нещата” в сградата
Набор от неща/обекти на знание
Примерна система

13. Моделиране на знанията за “нещата” в сградата
Класове/типове неща

14. Моделиране на знанията за “нещата” в сградата
Схеми на взаимовръзките

15. Семантична анотация на “нещата” в сградата
Както видяхме, знанията за цялата сграда и за IoT компонентите в нея се
моделират в голяма схема. Тя описва всички разглеждани видове
компоненти на контролната система: динамика на сградата, сензори,
актуатори, контролери, функции за обработка (контрол преди и след и
функции на параметрите).
Оформлението на схемата може да се базира на модела OWL-S “Service
Profile”[3], който улеснява моделирането на услугите, предлагани от
всеки тип компоненти.
Тоест всеки компонент има вход и изход, параметри и допълнителна
информация за тяхното категоризиране.

16. Семантична анотация на “нещата” в сградата
Семантичната характеристикана компонентите от контролната система се базира на SSN
онтологията [4]. SSN онтологията определя сензорите и актуаторите като “системи”, които
“наблюдават”/”въздействат на” дадено “свойство” на интересуващата ни “характеристика”на
околнатасреда/сградата, в коятоса инсталирани. Например един сензор може да измерва
свойството “температура” на интересуващата ни характеристика “стая 1” в дадена сграда.
Същата онтология определя, че подобна “система”, за да извърши услугата, прилага“процедура”,
в коятоима определен “вход” и “изход”.
Понятието “интересуваща характеристика”се отнася до специфично“местоположение” в
сградата. “Местоположенията”тук не представляваткоординати на географска карта; а показват
частите от сградата и обектите в нея като отговарящи на определено относително положение,
например “нагревател 1”, “стая 1”, “прозорец 1” са местоположения и следователно са
“интересуваща ни характеристика”в сградата. За да моделираме отношенията между
местоположенията, може да използваме понятията от модела GeoSPARQL model [5], например
“допира”, “вътре”, “съдържа” и др.

17. Семантична анотация на “нещата” в сградата
Следователно услугите, предлагани от компонентите на контролната система,
могат да се моделират по такъв изричен начин, който да улесни повикването
им онлайн, като се комбинира понятието “процедура” от SSN с понятието
“услуга” от OWL-S.
За удобство може да наричаме обобщено входовете, изходите и параметрите,
свързани с даден компонент/услуга, “крайни точки” на съответния
компонент/услуга.
Възприетият начин за анотиране/описване на компонентите ни позволява да
моделираме знанията за всички изпратени/приети сигнали с помощта на
метода на “шестте основни въпроса”[6], които са предложени за събиране и
предаване на точна информация относно дадено образувание в контекста на
докладване или вземане на решение.

18. Семантична анотация на “нещата” в сградата

19. Семантична анотация на “нещата” в сградата
• Променливата p представя ролята на сигнала/променливата в конфигурацията на контроланата
система и отговаря на въпроса “защо”, като например приема стойности от списъка P =
{състояние, измереноСъстояние, контролноРешение, пречка, референтнаСтойност,
инсталацианнаТопология,регулиране, повишаване, намаляване}. Тези стойности се задават
при анотирането на компонента, като или се избират ръчно от инженера/техника, или като се
свалят автоматично заедно с другата информация от интернет.
• Променливата m представя мярната единицана съответното свойство, когатотакава е
приложима, и отговаря на въпроса “как”, като например приема стойности от списъка M =
{Целзий, Фаренхайт, кВат, килограм/секунда, процент}.
На въпроса “кой” се отговаря изрично чрез линк от крайната точкадо определени компоненти,
докатовъпросът “кога” е извън границите на вземането на решение, което обсъждаме тук.

20. Семантична анотация на “нещата” в сградата

21. Семантична анотация на “нещата” в сградата
Компонент от контролната система с примерен семантичен
модел на вход, изход и параметър

22. Семантична анотация на “нещата” в сградата

23. Семантична анотация на “нещата” в сградата

24. Семантична анотация на “нещата” в сградата

25. Семантична анотация на “нещата” в сградата

26. Семантична обосновка
за автоматичното конфигуриране
IoT компоненти в сграда

27. Семантична обосновка
за автоматичното конфигуриране

28. Семантична обосновка
за автоматичното конфигуриране

29. Семантична обосновка
за автоматичното конфигуриране

30. Семантична обосновка
за автоматичното конфигуриране

31. Семантична обосновка
за автоматичното конфигуриране

32. Семантична обосновка
за автоматичното конфигуриране
Примери за семантични съответствия
между компонентите и произтичащи от
тях конфигурации на системата за контрол
на температурата.
Има три различни начина, по които могат
да се използват IoT компонентите за
постигане на целите на контрола.
Операторите (хората) не биха могли да
открият всички възможни решения без
помощта на семантичния надзор.

33. Източници
[1] Milis, George, Panayiotou, Christos, & Polycarpou, Marios. (2017). Semantically-Enhanced Online Configuration of Feedback
Control Schemes. IEEE Transactions on Cybernetics. http://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2680740
[2] Milis, George, Panayiotou, Christos, & Polycarpou, Marios. (2017). SEMIoTICS: Semantically-enhanced IoT-enabled Intelligent
Control Systems. IEEE Internet of Things Journal, (Special Issue IoT Feedback Control). http://doi.org/10.5281/zenodo.1053854
[3] D. Martin, M. Burstein, J. Hobbs, O. Lassila, D. McDermott, S. McIlraith, S. Narayanan, M. Paolucci, B. Parsia, T. Payne, E. Sirin, N.
Srinivasan, and K. Sycara. (2004) OWL-S: Semantic Markup for Web Services. Accessed: 2017-07-24. [Online]. Available:
https://www.w3.org/Submission/OWL-S/
[4] A. Haller, K. Janowicz, S. Cox, D. L. Phuoc, K. Taylor, M. Lefrançois, R. Atkinson, R. García-Castro, J. Lieberman, and C. Stadler.
Semantic Sensor Network Ontology. Accessed: 2017-07-24. [Online]. Available: https://www.w3.org/TR/vocab-ssn/
[5] GeoSPARQL - A Geographic Query Language for RDF Data. Accessed: 2017-07-24. [Online]. Available:
http://www.opengeospatial.org/standards/geosparql
[6] C. Griths and M. Costi, GRASP : the solution. Cardi, UK: Proactive Press, 2011.
[7] D. Conover, D. Crawley, S. Hagan, D. Knight, C. Barnaby, C. Gulledge, R. Hitchcock, S. Rosen, B. Emtman, G. Holness, D. Iverson,
M. Palmer, and C.Wilkins, An Introduction to Building Information Modeling (BIM) - A Guide for ASHRAE Members. Amer. Soc. of
Heating, Refrig. and Air-Cond. Eng., 2009.
…and references therein

34. Отказ от отговорност
За още информация относно проекта VET4SBO посетете сайта на проекта https://smart-building-operator.eu
или нашата страница https://www.facebook.com/Vet4sbo.
Свалете мобилното ни приложение https://play.google.com/store/apps/details?id=com.vet4sbo.mobile.
Този проект (2018-1-RS01-KA202-000411) е финансиран с подкрепата на Европейскатакомисия (Програма
Еразъм+). Публикацията изразява единствено вижданията на автора и Комисията не носи отговорност за
начина, по който може да бъде употребенаинформацията, съдържащасе в нея.