Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U002917, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Система IoT для автоматизованого управління розумним будинком Автор Богун Максим ОлександровичBohun Maksym Oleksandrovych Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75897 Видання Київ Опис Дипломна робота: 75 с., 11 рис., 6 табл., 13 посилань. Досліджено розробку системи Інтернету речей (IoT) для автоматизованого управління розумним будинком із інтеграцією рекомендаційної системи. Проаналізовано сучасні IoT-технології, зокрема протоколи зв’язку (Zigbee, Z-Wave, Wi-Fi) та платформу SmartThings, яка забезпечує інтеграцію різноманітних пристроїв. Запропоновано гібридну архітектуру, що поєднує локальну обробку даних із періодичною синхронізацією через SmartThings API, досягаючи швидкості відгуку до 100 мс і підтримки до 50 пристроїв на локацію. Розроблено клієнтську частину на React із адаптивним інтерфейсом, серверну частину на NestJS із REST API, базу даних MySQL із TypeORM для управління користувачами, локаціями, пристроями, завданнями, календарями та історією команд, а також мікросервіс рекомендацій на Python (FastAPI) з алгоритмом кластеризації k-means. Реалізовано функції авторизації (JWT, bcrypt), створення автоматизованих сценаріїв (завдання, календарні події), моніторингу стану пристроїв через інформаційну панель і генерації рекомендацій автоматизованих задач. Рекомендаційна система, реалізована на Python, аналізує історію команд із таблиці command_history через REST API, використовуючи k-means для виявлення патернів (наприклад, регулярне вмикання світла о 18:00), і пропонує відповідні сценарії, підвищуючи зручність та енергоефективність. Мікросервіс на FastAPI інтегровано з NestJS через HTTP-запити, із захистом JWT і кешуванням у Redis, що зменшило кількість запитів до SmartThings API на 35% і прискорило обробку рекомендацій на 40%. Безпека даних забезпечена шифруванням (HTTPS) і хешуванням паролів (bcrypt). Отримано функціональну систему, яка дозволяє користувачам ефективно керувати розумним будинком, створювати персоналізовані сценарії, відстежувати історію команд і отримувати адаптивні рекомендації. Гібридна архітектура забезпечує баланс між автономністю, продуктивністю та інтеграцією з хмарними сервісами. Система підтвердила практичну цінність для підвищення комфорту, безпеки й енергоефективності, зокрема завдяки рекомендаціям, що зменшують потребу в ручному налаштуванні. Bachelor's thesis: 75 p., 11 figures, 6 tables, 13 references. The development of an Internet of Things (IoT) system for automated smart home management with an integrated recommendation system was investigated. Modern IoT technologies, including communication protocols (Zigbee, Z-Wave, WiFi) and the SmartThings platform for device integration, were analyzed. A hybrid architecture was proposed, combining local data processing with periodic synchronization via the SmartThings API, achieving a response time of up to 100 ms and support for up to 50 devices per location. The client-side was developed using React with an adaptive interface, the server-side on NestJS with a REST API, a MySQL database with TypeORM for managing users, locations, devices, tasks, calendars, and command history, and a recommendation microservice on Python (FastAPI) utilizing k-means clustering. Features implemented include authentication (JWT, bcrypt), creation of automated scenarios (tasks, calendar events), device status monitoring via a dashboard, and generation of automated task recommendations. The recommendation system, built in Python, analyzes command history from the command_history table via REST API, using k-means to identify patterns (e.g., regular light activation at 18:00) and suggest scenarios, enhancing usability and energy efficiency. The FastAPI microservice integrates with NestJS through HTTP requests, secured with JWT and optimized with Redis caching, reducing SmartThings API requests by 35% and speeding up recommendation processing by 40%. Data security is ensured through encryption (HTTPS) and password hashing (bcrypt). A functional system was obtained, enabling users to efficiently manage a smart home, create personalized scenarios, track command history, and receive adaptive recommendations. The hybrid architecture balances autonomy, performance, and cloud service integration. The system demonstrated practical value in enhancing comfort, security, and energy efficiency, particularly through recommendations that reduce manual configuration. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити