“物联网+”背景下五年制高职楼宇自控课程改革与实践研究

2023-09-21王荣

物联网技术 2023年9期

王荣

（江苏联合职业技术学院南京分院，江苏南京 210019）

0 引言

随着物联网技术的发展，楼宇自控技术不断地更新换代，智能楼宇的应用越来越多，企业用人标准也有所提高，这就需要加强高职教育的岗位对接能力，提升学生的职业素养[1]。楼宇自控课程是工程应用类的综合学科，涉及跨学科的综合系统应用，学生不仅要掌握各科的基础知识，还需要将它们融合在一起，应用在项目工程中，具备一系列工程方案设计、系统编程调试、设备维护管理等能力，这样的复合型应用人才正是现在企业所急需的[2]。

本文结合物联网技术对原有的五年制高职楼宇自控课程进行项目化教学改革，同时设计先进的楼宇自控系统实训楼，提高教学水平和实训效果，让学生更好地掌握职业技能。

1 高职楼宇自控课程改革与实践

1.1 项目化教学设计的课程改革

为了满足物联网技术飞速发展的背景下企业对于学生职业岗位能力的需求，楼宇自控课程的教学方式也要与时俱进，对于综合性工程应用学科，应该使用以工程项目为导向的新型教学模式，即根据企业各个岗位的实际工作需求，以具体的工作任务为框架，在设计课程项目时按照工程设计、施工、管理等顺序进行[3]。在教学过程中使学生在学习基础知识的同时，还可以系统地了解项目的整体过程，掌握工程项目的招标、方案设计、绘图、建模、工程造价等一系列专业技能。

假设施工项目为某大楼楼宇自控系统，设置暖通空调监控系统、给排水监控系统、供配电监测系统、电梯监测系统、照明监控系统等5 个教学子项目。根据每个子项目的实际工作步骤设计相应的子任务，包括投标、现场施工、工程验收等全部过程。具体设计方法如图1 所示。

图1 教学项目设计

学生按照图1 的流程进行系统地学习后，即可完整了解整个项目工程的实际工作过程，并掌握各个阶段需要的职业技能。在教学过程中老师采用信息化手段和物联网技术，通过学校建设的实训楼进行模拟实景教学，以提高学生的实操能力和工程实践能力，提升楼宇自控课程的教学效果。

1.2 楼宇自控系统实训楼设计

楼宇自控系统（BAS）实训楼分为2 个主要组成部分，分别是完整的楼宇自控系统和教学实操平台。整个实训楼的控制系统采用Webs 系统。BAS 控制子系统，包括空调系统、给排水系统、配电系统、电梯监控系统、照明系统等[4]。教学实操平台由2 部分组成，分别是教师管理平台和学生实操平台。教师管理平台主要由计算机、网络交换机、Webs控制器等设备构成。学生实操平台则是按照实际工位设置20 套相互独立的学生实操工位，由计算机、DDC 控制器、路由器等设备构成。整个实训楼的物联网分布式系统结构如图2 所示，分为4 个层级：设备层、感知层、控制层和管理层。

图2 物联网分布式系统结构

1.2.1 网络架构设计

按照当前物联网技术的发展，本文使用BACnet 协议构建BAS 系统的整体网络。要达成在BACnet IP 基础上的系统集成训练，可以通过上层控制网络实现[5]。实训楼各个设备的调试、编程和仿真等操作通过下层的现场控制器实现，组网时使用BACnet MS/TP 协议。

组建一个局域网管理教师管理平台与学生实操平台，二者之间的通信采用TCP/IP 协议。楼宇自控系统中的各个工作站使用WebStation AX 软件管理。在实操训练时，教师管理平台和学生实操工位使用同样的控制软件，每个工位都可以进行单独的控制操作。此时系统的主服务器是教师管理平台，客户端是学生实操工位，老师可以进行任务分配和权限维护等操作，掌握所有学生的实操情况，学生按照老师分配的任务进行楼宇自控管理的操作训练。

1.2.2 系统配置与选型

本文设计的楼宇自控系统DDC 控制器使用主控制器（DDC）与扩展模块（I/O）相结合的方式，这样不仅可以节省成本，还可以保持各个模块控制操作的独立性[6]。

（1）教师管理平台DDC 配置：由于教师管理平台需要直接连接实际的楼宇自控设备，进行教学演示，所以在配置DDC 和I/O 模块时需要进行优化配置。具体参数见表1所列。

表1 教师管理平台DDC 配置

（2）学生操作平台DDC 配置：在实际的训练中，每次学生的操作都是单独的程序编程与操控实验，所以根据上述系统配置的方案，学生实操工位参照空调系统配置DDC 和I/O 模块即可[7]。具体配置见表2 所列。

表2 学生实操平台DDC 配置

1.2.3 传感器多源信息融合

感知层通过各个传感器采集BAS 系统各种设备的运行信息，例如空调、照明设备、排水、电梯、配电箱等，这些信息较为杂乱，而且类型也不同，将这些信息汇总，再进行合理分析，就可以判断学生实操后整个楼宇各个系统的运行风险，评估实训效果[8]。将这些传感器采集的信息进行汇总的过程是多源信息融合。

多源信息融合模型由数据层、特征层和决策层组成。多源信息融合主要包括以下3 个环节：

（1）信息预处理环节：使用数据归一化算法融合BAS系统传感器数据；

（2）特征融合环节：通过神经网络进行数据特征的融合；

（3）决策级融合环节：将数据级融合与特征级融合结果使用DS 证据融合方法分析，获取BAS 系统风险评价中需要的数据源，并结合模糊评价、加权综合等步骤实现多传感器信息融合[9]。

多源信息融合的重点步骤是DS 证据融合，融合时使用DS 证据理论，对于评估目标的模糊性，DS 证据理论加入似然函数、概率分布函数等内容，分析差异化信息得出的模糊性问题，使评价中的鲁棒性更好，同时增加评价结果的精度[10]。

BAS 系统风险评价框架用U={u1,u2, ...,un}描述，其中的各个因素都具有两两互斥性和独立性，将所有因素进行组合，使其构成一个整体，该整体是U的幂集，可以用2U描述。

假设m:2U→[0, 1]，需要满足以下2 个约束：

（1）m(Φ)=0，即不可能产生的风险，概率是0；

用m代表U上命题Y的基本概率分配，将其定义为mass 函数，用m(Y)代表Y的信任度。

假设Y的似然函数用p(Y)描述，可以表示为：

当∀Y⊆U时，U上元素的证据合成过程如下：

式中冲突系数用Z描述，可以表示为：

证据间的冲突水平用Z值表示，不同证据间的冲突程度与Z值成正比。

由此可得BAS 系统风险评价数据源，根据这些数据源通过模糊综合评价法即可得出系统风险等级，衡量学生楼宇自控实训操作效果。

3 实验及应用

3.1 楼宇自控系统实训楼建设

本文选择某职业技术学院，将一座5 层的普通教学楼改建为楼宇自控系统实训楼，该教学楼占地面积为2 500 m2，总建筑面积为3 600 m2。一共需要布设650 个BAS 点位，DDC 控制器加I/O 扩展模块20 套，联网控制器2 个，采用WebStation-N4 软件作为实训楼的综合管理平台，使用WebStation-N4 软件平台和Web-8000 联网控制器组成管理层，选择BACnet协议的Spyder控制器和Spyder VAV控制器。具体的实训楼Webs 系统构架如图3 所示。

图3 实训楼Webs 系统

3.2 BAS 教学实操平台应用

3.2.1 创建应用程序库

为了提高楼宇自控课程实训的效果，让学生更好地掌握职业技术，在系统建设初期，老师需要根据项目化教学设计具体的实操内容，对于各个项目和子系统中需要用到的程序进行标准化设计，形成一系列程序控制逻辑，作为教学演示和学生实操的评分标准。将这些项目程序汇总，构建一个项目教学程序库，在教师管理平台服务器的WebStation AX 系统中进行储存，以便后期的教学使用。

3.2.2 教师实训教学演示

根据项目教学的安排，老师从服务器的程序库中调取相应的实操程序，在BAS 系统中向学生讲解控制原理和控制流程，然后通过实操训练平台对控制方法进行程序仿真。通过这种方式进行教学，可以更加清晰直观地了解每一个功能模块的工作顺序、控制逻辑和实时仿真数据，提升学习效果。

讲解相关操作程序后，老师通过Web-8000 网络控制器将标准程序下载到BAS 系统对应设备的DDC 控制器中，由DDC 控制现场的演示设备按照标准程序工作，让学生进一步学习和掌握程序在真实设备上的运行状态。具体的操作界面如图4 所示。

图4 教师管理平台系统操作界面

3.2.3 学生实训操作

教师在完成具体项目的教学演示后，即可安排学生分组使用实操工位进行实际的操作训练。老师需要将DDC 控制器的操作权转给每个学生实操工位，学生在自己的工位上进行项目实验程序的编写、调试、仿真、测试等操作。同时与DDC 相连的程序验证板，可以帮助学生验证自己编写的控制程序的准确性，最后向老师进行确认。具体的实操过程如图5 所示。