具体描述
建筑设备自动化是智能建筑的主要功能之一。本书通过对建筑设备自动化理论和技术体系的梳理，全面介绍和分析了建筑设备自动化的基本原理、基本构成和主要功能。其中系统、完整和准确地阐述了建筑设备自动化所特有的三大核心技术：计算机自动控制技术、建筑设备自控网络和系统集成技术，以及现代信息技术在建筑设备自动化中的最新应用动向。同时本书还系统地介绍了建筑设备自动化系统工程项目的设计与施工、运行与维护管理以及工程实例等方面的内容。
现代建筑的脉动：智能楼宇与环境控制系统的深度解析 本书并非探讨传统意义上的“建筑设备自动化”，而是专注于当前尖端、集成化的智能楼宇技术（Intelligent Building Systems, IBS）及其核心——环境控制、能源管理与用户体验优化。 本书旨在为行业内资深工程师、系统集成商、高阶物业管理人员以及对未来建筑科技有浓厚兴趣的研究者，提供一个全面、深入且极具实操价值的技术蓝图。 本书将建筑视为一个复杂的、需要精细调控的生命体，探讨如何利用最新的信息物理系统（CPS）、物联网（IoT）和大数据分析技术，实现建筑环境的自适应、预测性和极致能效。 --- 第一部分：智能楼宇系统的架构与基础理论 本部分着重于构建现代智能楼宇系统的底层逻辑和技术栈，摒弃对基础暖通空调（HVAC）原理的冗长叙述，直接切入系统集成层面。 第一章：从DDC到IBMS的演进与范式转移 分布式控制系统（DDC）的局限性与未来趋势： 分析传统DDC在处理跨专业、大规模数据流时的瓶颈。 集成楼宇管理系统（IBMS）的重新定义： 强调IBMS不再是简单的设备状态监测平台，而是以数据驱动决策的“中央大脑”。 关键技术栈的融合： 深入解析OPC UA、BACnet/IP、LonWorks等协议在现代异构网络环境中的互操作性挑战与解决方案。特别关注如何构建基于IP骨干网的统一数据模型。 第二章：边缘计算与物联网在环境控制中的应用 高密度传感器网络的部署策略： 不仅讨论传感器的选型，更侧重于如何利用机器学习算法过滤传感器噪声、识别故障模式（FDD，Fault Detection and Diagnostics）在边缘侧的实现。 实时数据流处理（Stream Processing）： 介绍Kafka、MQTT等消息队列在建筑环境数据高速采集与分发中的作用。探讨低延迟控制回路的构建，确保极端环境条件下的快速响应。 网络安全在楼宇控制中的至高地位： 详述针对控制网络（OT）的网络分段、入侵检测系统（IDS）的部署，以及如何应对勒索软件对关键生命支持系统的威胁。 --- 第二部分：先进能源管理与预测性优化策略 本书将能源管理提升到预测和博弈层面，探讨如何通过复杂的算法模型，实现超越简单定时启停的能源优化。 第三章：基于模型的预测控制（MPC）的深化应用 建筑热力学模型的建立与标定： 介绍如何使用等效电路模型或更复杂的有限元分析（FEA）结果来精确模拟建筑的动态热特性，为MPC提供高精度环境预测。 多目标优化算法的选型： 对比遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）在平衡室内舒适度（PMV/PPD）与能源成本之间的权重分配。 与区域能源网的集成： 研究如何将建筑能耗模型与区域供冷/供热（District Cooling/Heating）系统的价格信号、负荷预测相结合，实现毫秒级的削峰填谷。 第四章：动态负荷平衡与可再生能源的深度耦合 储能系统的智能调度（BESS）： 探讨如何根据电网实时电价、天气预报和建筑内部预测负荷，制定电池充放电策略，最大化经济效益并提供电网辅助服务。 光伏（PV）与建筑一体化（BIPV）的优化逆变器控制： 研究如何将BIPV的随机发电量无缝接入楼宇能源管理系统，避免对现有配电系统的冲击。 变风量（VAV）系统的高级控制算法： 深入探讨压力无关控制（PICV）与VAV箱联动控制下的最小送风量计算，确保在满足新风换气要求的同时，实现风机能耗的最小化。 --- 第三部分：室内环境质量（IEQ）的量化与自适应调控 本部分聚焦于人与建筑环境的交互，将主观的“舒适度”转化为可测量的、可控制的客观参数集。 第五章：超越温湿度的室内环境质量参数 CO2、VOCs与颗粒物（PM2.5/PM10）的实时影响分析： 讨论这些污染物浓度如何与人员密度、新风量之间形成复杂的非线性关系。 自适应新风控制（AVC）的实现： 介绍基于人员活动区域识别（通过摄像头或毫米波雷达）的高精度新风分配策略，实现“按需通风”。 动态照明系统的集成控制： 研究昼光采光传感器与智能遮阳系统的协同工作，以及如何利用人因工程学数据动态调整色温（Circadian Lighting），以优化居住者生理节律。 第六章：用户体验与个性化环境的构建 移动终端与建筑系统的交互界面设计： 分析如何设计直观、安全的用户APP或墙面终端，使用户能够对特定区域的微气候参数进行有限的、符合系统约束的调优。 行为模式学习与情景（Scene）模式的自动化： 利用时间序列分析和强化学习方法，让系统自动学习特定时间、特定功能房间的偏好设置（如会议室、VIP办公室），并提前预备环境状态。 故障的预测性报告与服务工单的自动化生成： 探讨如何将系统检测到的异常（如水泵振动超标、冷却塔结垢风险）转化为可执行的、附带详细诊断信息的工单，直接推送给维护团队。 --- 第四部分：系统的高效运维与生命周期管理 本书的最后一部分关注于如何维护和扩展这些复杂的集成系统，确保其长期可靠性和投资回报率。 第七章：数据治理与数字孪生（Digital Twin）的构建实践 楼宇数字孪生（BDT）的层次化建模： 区分几何模型、行为模型（物理模型）和运营模型（数据模型）的构建流程。 历史数据的清洗、标注与联邦学习的潜力： 探讨如何利用来自多个建筑的匿名化数据训练更鲁棒的预测模型，同时保护敏感的运营隐私。 云端与本地部署的混合架构： 分析哪些计算密集型任务（如长期趋势分析、AI训练）应在云端完成，哪些关键的实时控制任务必须驻留在本地服务器或边缘网关上。 第八章：系统可靠性工程与标准化接口 控制回路的冗余设计与切换策略： 针对关键设备（如主冷冻机组、空气处理机组），设计热备用（Hot Standby）与冷备用（Cold Standby）的切换机制与切换时间限制。 供应商锁定（Vendor Lock-in）的规避策略： 详细介绍如何通过严格的协议封装和中间件层，确保未来升级或替换单一子系统时，不会导致整个控制策略的重构。 合规性与可持续性报告的自动化输出： 研究如何自动抓取ISO 50001等标准所需的数据点，生成符合LEED、WELL等绿色建筑认证的能耗绩效报告。 --- 结语： 本书超越了设备操作手册的范畴，旨在提供一个高屋建瓴的视角，指导读者构建一个真正意义上的“智能、高效、以人为本”的现代建筑环境控制平台。它要求读者具备扎实的系统工程知识，并愿意拥抱数据科学与网络技术的交叉融合。
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