智能建筑(Intelligent Building)简称IB,是由现今信息时代发展趋势和飞速发展的计算机科学技术所结合产生的必然产物,是传统建筑与现代高新科技的完美结合^[1]。智能建筑系统往往被定义为利用系统集成的方法,将现代电脑技术、现代通讯技术、现代控制技术和现代建筑技术有机结合,通过将建筑物的结构、建筑物中的设备、各类服务和管理根据使用者的需求进行最优化组合，从而为使用者提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境的建筑物^[2]。这类建筑物诞生之初的主要目的是：以最优化的设计提供一个完善的空间令使用者能意识到他们对建筑的选择的正确性，令他们觉得物有所值。

当前,智能建筑的主要发展趋势是集成化、智能化、协调化,其中智能化相对于另两点显得更为重要^[3]。因为区分一个建筑的智能化程度的重要标志是其是否能实现智能化管理。国外的各个设计单位以及研究机构早在80年代初就开始了对智能建筑的研究 ^[4]。智能建筑主要有下面几个方面需要关注:①实用性#8212;#8212;指建筑物能够使用各类通讯术、多媒体技术以及信息管理技术等新新技术,有一定的超前性；②开放性#8212;#8212;即能对于任意厂商的任意产品进行对接具备良好的兼容特性同时支持多种网络结构；③模块化#8212;#8212;在布线系统中除了一些特殊用途的布线，其他所有的接插件都应该为积木式的标准可替换元器件，以方便设备的整体管理和日后的拓展需要；④扩展性#8212;#8212;实施后的结构化布线系统是留有充分预留空间的,这样在日后如果有进一步的需要更改可以轻松的安装设备，杜绝了老式建筑想要整改是往往发生的空间不足的状况^[5]。

智能建筑之所以能够成为未来建筑的发展趋势，归根究底再于其拥有很多老式建筑所不具备的优点，总结下来主要有如下几点：①节能，这主要是通过自动控制系统来实现的,智能建筑可以尽可能的利用自然气候调节室内温度与湿度达到减少能耗的目地^[6；②多样性，智能建筑具有很大的灵活性，允许使用者方便的更换建筑物内的使用功能重新规划建筑用途；③现代化，这是指智能建筑能提供现代化的通讯技术和办公条件。智能建筑大厦具备完善的通讯兼容条件，使用户能够运用各种手段及时获取信息^[7] 。

尽管智能建筑有许多优点，我们不可回避的一个问题就是如何才能更行之有效的对其进行监控及操作。智能建筑中的受控对象众多，如果一一需要专人进行照看则会产生费事费力，浪费大量人力且不一定能够管理好，最后成为事倍功半的结果。于是现在的智能建筑中大量使用了网络控制系统。其能在无人直接参与下，通过使用网络控制的手段来操控受控对象使其按照预定的程序运行。以一个智能建筑组成的小区安防系统为例，传统的做法往往是通过组织人力来回巡逻的方式来防止入侵然而由于小区的面积很大这种方法经常出现漏洞，出现问题时也往往不能及时的进行组织联络；现在运用网络控制技术可以通过控制每个住宅楼的监控点来进行入侵探测，如果有人入侵，则报警系统会自动报警。工作人员足不出户在监控室中就可以收到信号得知有人入侵，反馈系统也会自动与公安部门进行联系进行报警，这样也预防了发现事件却来不及示警的情况^[8]。

网络控制系统(NCS) 是指控制系统的各部件(传感器、控制器、执行器等) 通过通信网络连接构成的闭环控制系统其通过实时通讯网络交换信息和控制信号以此来控制受控对象的运行^[10]。与以往的控制系统相比，网络控制系统具有资源共享、布线少、易于安装维护、低开销、安装维护简单和可靠性高，应用面很广等优点^[11]。然而随着人们要求的不断提高，一些问题也从中暴露了出来，比如网络控制中无可避免的存在着时延问题，这类问题也同时存在于其他很多控制系统中，并且该问题会对系统的稳定性造成影响，降低系统性能。时延现象大部分情况下随机产生于传感器，执行器和控制器在网络交换数据时^[12]。像上文中提到的报警系统，如果在突发事件时遭遇时延现象则会倒置报警不及时诸如此类严重的后果。我主要研究的时延方面的问题，为了更好的研究解决这种问题我们可以使用马尔可夫跳变系统。

马尔可夫跳变系统是一类重要的随机系统，能够代表许多因内部元件的故障、维修、受到突发性环境扰动、子系统之间关联发生改变以及非线性对象工作点的突变而使得系统结构发生突变的重要的实际系统^[13]。马尔可夫跳变系统可以建模成一类具有不同模态的系统，并由取值于有限状态集的连选马尔可夫链来描述系统不同模态结构之间的切换。这里系统能广泛应用于各个行业。另外时延现象是网络控制中十分普遍的现象，由于时延的存在，使得被控对象不能及时地反映系统所承受的扰动，使得控制系统的稳定性变差，调节时间延长，对系统的控制增加了很大的困难，严重影响了控制系统的稳定性，因而通过马尔可夫跳变系统对时延问题进行研究，具有重要的理论和实际意义^[14]。

在文献^[18]中，当网络诱导时延在每个采样时间是随机并且不大于一个采样时间时，对网络控制系统的稳定性分析与控制设计进行了研究。这个控制器取决于传感器到控制器的延迟。文献^[18]中的结果最近被延伸到文献^[15]中出现的更长延迟的情况。在文献^[23]中，当感应时延是确定的而且控制器增益是常数时通过混合系统的方法研究网络控制系统的稳定性；在文献^[17]中，一个交换系统的方法被用来研究有恒定控制增益的网络控制系统的稳定性。在文献^[15]中，对于一个给定的受控对象和控制器，最大的网络感应延时保护闭环系统的稳定性是被想到的。在文献^[20]中，假设网络诱导时延是时变的且小于一个采样时间，并且稳定的状态反馈增益是常数。我们可以发现在所有上述文件，受控对象是在连续时间域中的。对于离散时间的情况，在文献^[16]和^[19]中，网络感应随机时延在马尔可夫链的基础上建模，使得闭环系统是一个单模式的跳跃线性系统。我们可以发现在文献^[16]中，状态回授增益是独立的模式，在文献^[19]中，状态反馈增益仅仅取决从传感器到控制器的延迟。最近，离散受控对象的网络控制系统的稳定性在文献^[21]和^[22]中被考虑到，基于恒定和时变网络感应时延，并且状态反馈增益是常数这几个条件。

参考文献

[1] 阎俊爱等. 智能建筑技术与设计[M]. 北京: 清华大学出版社, 2005 年
[2] 罗达武. 论建筑与自然的发展趋势[J]. 广东科技.2007,(03)
[3] 张晓明 智能建筑的发展与展望[J]. 建筑科学，2008，I（2）
[4] 马鸿雁．李惠．智能住宅小区[M]．北京：机械工业出版社．
[5] 连建社．智能住宅小区设计思考[J]. 深圳大学学报(理工版). 2002. 19(2)：68#8212;73．
[6] 陈龙．居住小区智能化系统与技术[M]. 北京：中国建筑工业出版社．
[7] 李旭. 智能建筑浅谈[J]. 中国科技信息. 2005. (07)
[8] 潘世辉,肖莹,白堃,吴一星. 基于现场总线的楼宇自控系统[J]工业控制计算机. 2002. (05)
[9] 杨世忠,邢丽娟. 论LonWorks现场总线在智能建筑中的应用[J]. 低压电器.2007. (18)
[10] 王永华. 现代电气控制及PLC应用技术(第 2 版) [M] 北京航空航天大学出版社. 2008年
[11] 徐胜元. 《网络控制系统的分析与综合》书评[J]. 控制理论与应用. 2007. (02)
[12] 樊卫华, 蔡骅, 陈庆伟, 胡维礼. 时延网络控制系统的稳定性[J]. 控制理论与应用. 2004. (06)
[13] 张宸, 林启太. 模糊马尔科夫链状预测模型及其工程应用[J]. 武汉理工大学学报. 2004. (11)
[14] 孙景艳. 马尔可夫链在教学评价中的应用[J]. 河南师范大学学报(自然科学版). 2008. (02)
[15] S. Hu and W. Zhu, ”Stochastic optimal control and analysis of stability of networked control systems with long delay,” Automatica, vol. 39, pp.1877-1884, 2003.
[16] R. Krtolica, U. Ozguner, H. Chan, H. Goktas, J. Winkelman, and M.Liubakka, ”Stability of linear feedback systems with random communi-cation delays,” Int. J. Control, vol. 59, no. 4, pp. 925-953, 1994.
[17] H. Lin, G. Zhai, and P. J. Antsaklis, ”Robust stability and disturbance attenuation analysis of a class of networked control systems,” in Proc.42nd IEEE Conf. Decision and Control, Maui, HI, 2003, pp. 1182-1187.
[18] J. Nilsson, B. Bernhardsson, and B. Wittenmark, ”Stochastic analysis and control of real-time systems with random time delays,” Automatica, vol. 34, no. 1, pp. 57-64, 1998.
[19] L. Xiao, A. Hassibi, and J. P. How, ”Control with random communica-
tion delays via a discrete-time jump linear system approach,” in Proc.2000 Amer. Control Conf., vol. 3, 2000, pp. 2199-2204.
[20] G. Xie and L. Wang, ”Stabilization of networked control systems with time-varying network-induced delay,” in Proc. 43rd IEEE Conf. Decision Control, 2004, pp. 3551-3556.
[21] M. Yu, L. Wang, T. Chu, and F. Hao, ”An LMI approach to networked control systems with data packet dropout and transmission delays,” inProc. 43rd IEEE Conf. Decision and Control, 2004, pp. 3545-3550.
[22] M. Yu, L. Wang, T. Chu, and G. Xie, ”Stabilization of networked control systems with data packet dropout and network delays via switching system approach,” Proc. 43rd IEEE Conf. Decision and Control, pp.3539-3544, 2004.