This is an old revision of the document!
Słownik Pojęć i Terminologii Technicznej
Poniższy słownik zawiera wyjaśnienie skrótów oraz terminów specjalistycznych z zakresu inżynierii budynkowej, informatyki oraz statystyki, użytych w niniejszym projekcie.
A - I
| Termin / Skrót | Definicja |
|---|---|
| AHU (Air Handling Unit) | Centrala wentylacyjna. Główne urządzenie odpowiadające za wymianę i obróbkę powietrza w systemach HVAC. |
| API (Application Programming Interface) | Interfejs programistyczny pozwalający na wymianę danych między różnymi systemami (np. pobieranie prognozy pogody do systemu sterowania budynkiem). |
| BACnet | Protokół komunikacyjny zaprojektowany specjalnie dla automatyki budynkowej, umożliwiający współpracę urządzeń różnych producentów. |
| Big Data | Zbiory danych o tak dużej objętości i zmienności, że ich przetwarzanie wymaga zaawansowanych algorytmów analitycznych (np. logi z tysięcy czujników). |
| BMS (Building Management System) | Nadrzędny system zarządzania budynkiem. Integruje instalacje takie jak oświetlenie, HVAC, zasilanie, monitorując ich stan i sterując parametrami. |
| CBM (Condition-Based Maintenance) | Strategia utrzymania ruchu uzależniona od bieżącego stanu technicznego urządzenia (monitorowanego przez czujniki), a nie od harmonogramu czasowego. |
| Digital Twin (Cyfrowy Bliźniak) | Wirtualna replika fizycznego budynku, zasilana danymi w czasie rzeczywistym, służąca do symulacji i testowania scenariuszy sterowania. |
| Facility Management (FM) | Interdyscyplinarna dziedzina inżynierii i zarządzania, zajmująca się utrzymaniem funkcjonalności nieruchomości oraz komfortu użytkowników. |
| HVAC | Heating, Ventilation, Air Conditioning (Ogrzewanie, Wentylacja, Klimatyzacja). Kluczowy obszar pod kątem zużycia energii w budynku. |
| IoT (Internet of Things) | Sieć fizycznych obiektów (czujników, liczników) wyposażonych w moduły komunikacyjne, które zbierają i wymieniają dane przez internet. |
| Isolation Forest | Algorytm uczenia maszynowego służący do wykrywania anomalii. Działa poprzez izolowanie nietypowych obserwacji od reszty zbioru danych. |
K - Z
| Termin / Skrót | Definicja |
|---|---|
| Klasyfikacja (Classification) | Typ zadania w ML, gdzie celem jest przypisanie danych do określonej kategorii (np. “Sprawne” / “Awaria”). |
| Krzywa P-F | Wykres obrazujący proces degradacji maszyny w czasie. Odstęp między punktem P (wykrycie usterki) a F (awaria) determinuje czas na reakcję serwisu. |
| MQTT | Lekki protokół transmisji danych, idealny dla urządzeń IoT o małej mocy obliczeniowej, służący do wysyłania pomiarów do chmury. |
| Oszczędność Predykcyjna | Redukcja kosztów wynikająca z przewidywania zapotrzebowania (np. wcześniejsze wyłączenie grzania dzięki prognozie słońca). |
| Overfitting (Przeuczenie) | Błąd modelowania, w którym algorytm zbyt dokładnie dopasowuje się do danych historycznych (uczy się ich “na pamięć”) i nie radzi sobie z nowymi danymi. |
| Predictive Maintenance (PdM) | Strategia utrzymania ruchu wykorzystująca analizę danych do przewidywania momentu wystąpienia awarii w przyszłości. |
| Regresja Liniowa | Podstawowy algorytm statystyczny służący do przewidywania wartości liczbowej na podstawie liniowej zależności między zmiennymi. |
| Retrofitting | Modernizacja istniejących maszyn i instalacji poprzez doposażenie ich w nowoczesne czujniki i sterowniki, bez wymiany całych urządzeń. |
| SVM (Support Vector Machine) | Algorytm “Maszyna Wektorów Nośnych”. Używany do klasyfikacji i regresji, szczególnie skuteczny w analizie wibracji silników. |
| Uczenie Nadzorowane (Supervised) | Rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się na podstawie danych zawierających poprawne odpowiedzi (etykiety), np. historyczne dane o awariach. |
| Uczenie Nienadzorowane (Unsupervised) | Rodzaj uczenia, w którym algorytm szuka wzorców w danych bez wcześniejszych etykiet (np. grupowanie podobnych zachowań użytkowników). |