Издаётся с сентября 1923 года
DOI: 10.33622/0869-7019
Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science


  • ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ
  • Адаптивная оцифровка сигналов датчиков в строительных системах
  • УДК 699.8:004
    doi: 10.33622/0869-7019.2022.10.70-76
    Александр Ильич КОНИКОВ, кандидат технических наук, доцент, konikovai@mgsu.ru
    Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), 129337 Москва, Ярославское ш., 26
    Аннотация. В автоматизированных строительных системах (например мониторинга технического состояния зданий и сооружений, технической эксплуатации зданий и др.) требуется обработать сигналы датчиков давления, температуры и т. п. При проектировании таких систем основное внимание уделяется вопросам передачи информации от датчиков (в том числе и по беспроводным каналам), а также проблемам дальнейшей цифровой обработки с использованием современных ИТ-технологий: облачных и граничных вычислений, интеллектуальных технологий и пр. Вопросам, связанным с первичным получением информации - датчикам и методам их оцифровки, внимания уделяется явно недостаточно. Между тем грамотные решения в этой области могут существенно повысить качество всей автоматизированной системы в целом. Последнее время появился эффективный инструментарий, позволяющий решить данную проблему, - технология цифрового двойника. Цель настоящей работы - исследовать возможность повышения эффективности автоматизированной системы за счет адаптивной оцифровки сигналов датчиков при использовании технологии цифрового двойника в качестве инструментария.
    Ключевые слова: строительство, автоматизированные системы, датчики, аналого-цифровой преобразователь, цифровой двойник
  • СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
    1. Ghosh A., Edwards D. J., Hosseini M. R. Patterns and trends in Internet of Things (IoT) research: future applications in the construction industry [Закономерности и тенденции в исследованиях в области Интернета вещей (IoT): будущие приложения в строительной отрасли] // Engineering, Construction and Architectural Management. 2021.Vol. 28. No. 2. Pp. 457-481. https://doi.org/10.1108/ECAM-04-2020-0271
    2. Кычкин А. В., Дерябин А. И., Викентьева О. Л., Шестакова Л. В. Проектирование IoT-платформы для управления энергоресурсами интеллектуальных зданий //Прикладная информатика. 2018. Т. 13. № 4(76). C. 29-41.
    3. Koohang A., Sargent C. S., Nord J. H., Paliszkiewicz J. Internet of Things (IoT): From awareness to continued use [Интернет вещей (IoT): от осведомленности к постоянному использованию] // International Journal of Information Management. 2022. Vol. 62. February. Р. 102442. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2021.102442
    4. Лихтциндер Б. Я., Киричек Р. В., Федотов Е. Д. [и др.]. Беспроводные сенсорные сети. М. : Горячая линия-Телеком, 2020. 236 с.
    5. Муравьев С. В., Тараканов Е. В. Передача данных в беспроводных сенсорных сетях с приоритетами на основе агрегирования предпочтений // Известия Томского политехнического университета. 2012. Т. 320. № 5. С. 111-116.
    6. Максимов К. В. Эффективность использования облачных вычислений: методы и модели оценки // Прикладная информатика. 2016. Т. 11. № 1(61). C. 106-113.
    7. Wang Y., He W., Wang F. K. Enterprise cloud service architectures [Архитектуры облачных служб предприятия] // Information Technology and Managment. 2012. Vol. 13. No. 4. Pp. 445-454.
    8. Облачные вычисления // Tadviser. Государство. Бизнес. Технологии. 2015/04/22. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Облачные_вычисления_(Cloud_computing) (дата обращения: 11.07.2022)
    9. Кирсанова А. А., Радченко Г. И., Черных А. Н. Обзор технологий организации туманных вычислений // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2020. Т. 9. № 3. С. 35-63. doi: 10.14529/cmse200303
    10. Medeiros T. C., Soares E., Vieira Campos C. A. An intelligent transportation system application using mobile edge computing [Интеллектуальная транспортная система с использованием мобильных граничных вычислений] // IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC). 2021. Vol. 1. doi: 10.1109/ISCC53001.2021.9631498
    11. Konikov A., Konikov G. Big Data is a powerful tool for improving the environment in the construction business [Big Data - мощный инструмент для улучшения окружающей среды в строительном бизнесе] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2017. Vol. 90. P. 012184.
    12. Коников А. И. Исследование ряда аспектов использования технологии Big Data в строительстве // Бюллетень строительной техники. 2019. № 2. С. 28-29.
    13. Ivanov N., Gnevanov M. Big Data: perspectives of using in urban planning and management [Большие данные: перспективы использования в городском планировании и управлении] // MATEC Web of Conferences. 2018. Vol. 170. P. 01107.
    14. Волынсков В. Э. "Большие данные" (BIG DATA) в градостроительстве // Academia. Архитектура и строительство. 2017. № 3. С. 99-102.
    15. Боровков А. И. Цифровые двойники в условиях четвертой промышленной революции // CONNECT. Мир информационных технологий. 2021. № 01-02. C. 50-53.
    16. Бахаев Д., Соколов Д. Цифровые двойники продукции и производства в целом как вершина цифровой трансформации // CONNECT. Мир информационных технологий. 2021. № 01-02. C. 46-49.
    17. Rudskoy A., Ilin I., Prokhorov A. Digital twins in the intelligent transport systems [Цифровые двойники в интеллектуальных транспортных системах] // Transportation Research Procedia. TransSiberia 2020 Conference. 2021. Vol. 54. Pp. 927-935. doi: 10.1016/j.trpro.2021.02.152
  • Для цитирования: Коников А. И. Адаптивная оцифровка сигналов датчиков в строительных системах // Промышленное и гражданское строительство. 2022. № 10. С. 70-76. doi: 10.33622/0869-7019.2022.10.70-76

НАЗАД