Tamarit Fuertes, C. (2003). Automation system perception : first step towards perceptive awareness [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-9860
The term 'perceptive awareness' emerges from the search of a bionic solution to better the behaviour of common automation systems. Based on conscious human behaviour, this work focuses on designing a new automation model, an aiding tool when designing networked automation systems. This new model has been called the perceptive awareness model (PAM). PAM meets the requirements that have appeared in home and building automation during the last years, and which cannot be fulfilled with the existent design tools such as the ISO/OSI model. Extending the ISO/OSI model, PAM does not just attend to the pure communication between devices but, going a step forward, it covers the high data processing that is required in automation to reach the preventive behaving of the system. The new model is designed in compatibility to present automation technologies and reference tools that are used to implement common automation systems. Additionally the model supports the integration of other kinds of technologies that contribute to a better perception of the environment such as visual and acoustic pattern recognition solutions. In such a way, PAM introduces a new concept in automation based on principles from nature. Instead of just attending to particular inputs, as it is the case of common automation systems, humans behave by considering the whole situation. In order to equip automation systems with this ability, the new model supports first the collection of large amounts of different data from the environment. Secondly, the model enables the processing of this data in a way that allows the system to recognise and preventively react to the perceived situation not isolated but in the current context. Once the perceptive awareness model has been designed, implementation efforts concentrate on the faculty of perception. Perceptive systems like visual pattern solutions using IEEE 1394, sound recognition systems like Voice Extreme from Sensory and fieldbus networks such as LonWorks, which are suitable to measure, detect, and monitor different parameters of the environment, are leaded into a 'team work'.
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Der Begriff ´perceptive awareness´ entstammt der Suche nach einer bionischen Lösung zur Verbesserung des Verhaltens automatischer Systeme. Basierend auf bewusstem, menschlichem Verhalten konzentriert sich diese Arbeit auf das Design eines neuen Automationsmodels, eines Hilfsmittels für die Entwicklung vernetzter automatischer Systeme. Dieses neue Model wird ´perceptive awareness model´ (PAM) genannt. Im Bereich der Haus- und Gebäudeautomation treten vermehrt Anforderungen auf, die mit existierenden Hilfsmitteln wie zum Beispiel dem ISO/OSI Model nicht erfüllt werden können. Hier bietet PAM einen neuen Lösungsansatz. Ausbauend auf das ISO/OSI Model behandelt PAM nicht nur die reine Kommunikation zwischen den Einheiten, sondern geht noch einen bedeutenden Schritt weiter: PAM umfasst die komplette Verarbeitung von Informationen um ein präventives Verhalten des Systems zu erreichen. Eine entscheidende Voraussetzung für das Model ist die Kompatibilität zu heutigen Technologien in der Automation und zu Tools für die Implementierung dieser Systeme. Darüber hinaus unterstützt das Model die Integration zusätzlicher Applikationen wie zum Beispiel Bild- oder Geräuscherkennung um eine verbesserte Wahrnehmung der Umgebung zu erreichen. Daher bietet PAM ein neues, auf Prinzipien der Natur beruhendes Konzept in der Automation. Im Gegensatz zu heutigen Automationssystemen, die lediglich bestimmte Inputs beachten, berücksichtigen Menschen die gesamte Situation. Um ein ähnliches Verhalten in automatischen Systemen zu erreichen, besteht der erste Schritt des neuen Modells darin, eine große Menge an Daten über die Umgebung zu sammeln. Diese Informationen werden dann in mehreren Schritten verarbeitet, wodurch eine Erkennung der Situation, und in weiterer Folge, präventives Verhalten erreicht werden. Nach der Erstellung des Modells für perceptive awareness, liegt der Fokus der Arbeit auf der Wahrnehmungsfähigkeit des Systems: Bildverarbeitungssysteme mit IEEE 1394, Geräuscherkennung mit Voice Extreme von Sensory, und Feldbusse wie LonWorks zum Detektieren und/oder Steuern verschiedener Parameter der Umgebung werden in das Gesamtsystem integriert.