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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter (O) September 10, 2017

Modellbasierte Inbetriebnahme und online-Konfiguration von Gebäudeautomationssystemen

Model-based commissioning and online configuration of building automation systems
  • André Scholz

    André Scholz (geb. 1982) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Automatisierungstechnik der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg. Sein Forschungsschwerpunkt ist die funktionelle Planung in der Fertigungstechnik und die Semantik für Industrie 4.0.

    Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

    , Uwe Becker

    Uwe Becker (geb. 1955) lehrt an der Technischen Universität Braunschweig in den Bereichen Regelungs- und Automatisierungstechnik sowie Verkehrssicherheit und leitet seit 2014 das zugehörige Institut. Weiter ist er geschäftsführender Gesellschafter der iQST GmbH mit Firmensitz in Braunschweig.

    Institut für Verkehrssicherheit und Automatisierungstechnik, TU Braunschweig, Hermann-Blenk-Str. 42, 38108 Braunschweig; und iQST GmbH, Hermann-Blenk-Str. 22, 38108 Braunschweig

    and Alexander Fay

    Alexander Fay (geb. 1970) ist seit 2004 Professor für Automatisierungstechnik im Fachbereich Maschinenbau der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg. Seine Hauptforschungsgebiete sind Beschreibungsmittel, Methoden und Werkzeuge für einen effizienten Entwurf von Automatisierungssystemen.

    Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

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Zusammenfassung

Ein Gebäudeautomationssystem (GA-System) ist durch eine Vielzahl von automatisierten Funktionen geprägt. Die Planung und Auslegung eines GA-Systems ist daher ein aufwändiger und fehlerträchtiger Vorgang. Um eine frühzeitige Funktionsanalyse und Fehlererkennung zu gewährleisten, wurde ein Ansatz für eine effiziente Erstellung eines funktionalen Modells für die GA entwickelt, mit dem ein GA-System simuliert, ausgelegt und konfiguriert werden kann. Dieser Ansatz wurde nun weiterentwickelt, um die Parameter aus dem Modell für die Inbetriebnahme, die online-Diagnose und die online-Anpassung des GA-Systems zu nutzen.

Abstract

A building automation system (BA system) is characterized by a large number of automated functions. The planning and design of a BA system is therefore a tedious and error-prone task. In order to ensure an early analysis and error detection, an approach has been developed for the efficient creation of a functional model of the BA simulate, design and configure a BAS. This approach has now been further developed to use the parameters from the model for commissioning, online diagnostics and the online adjustment of the BA system.

Über die Autoren

André Scholz

André Scholz (geb. 1982) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Automatisierungstechnik der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg. Sein Forschungsschwerpunkt ist die funktionelle Planung in der Fertigungstechnik und die Semantik für Industrie 4.0.

Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Uwe Becker

Uwe Becker (geb. 1955) lehrt an der Technischen Universität Braunschweig in den Bereichen Regelungs- und Automatisierungstechnik sowie Verkehrssicherheit und leitet seit 2014 das zugehörige Institut. Weiter ist er geschäftsführender Gesellschafter der iQST GmbH mit Firmensitz in Braunschweig.

Institut für Verkehrssicherheit und Automatisierungstechnik, TU Braunschweig, Hermann-Blenk-Str. 42, 38108 Braunschweig; und iQST GmbH, Hermann-Blenk-Str. 22, 38108 Braunschweig

Alexander Fay

Alexander Fay (geb. 1970) ist seit 2004 Professor für Automatisierungstechnik im Fachbereich Maschinenbau der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg. Seine Hauptforschungsgebiete sind Beschreibungsmittel, Methoden und Werkzeuge für einen effizienten Entwurf von Automatisierungssystemen.

Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Erhalten: 2017-3-23
Angenommen: 2017-5-30
Online erschienen: 2017-9-10
Erschienen im Druck: 2017-9-26

©2017 Walter de Gruyter Berlin/Boston

Downloaded on 25.4.2024 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/auto-2017-0033/html
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