Дослідження методів та засобів побудови кіберфізичних систем
Автор: Смольський Андрій Ярославович
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Телекомунікації та радіотехніка (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут інформаційно-комунікаційних технологій та електронної інженерії
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Дипломна робота присвячена дослідженню методів та засобів побудови кіберфізичних систем для моніторингу мікроклімату з використанням мікроконтролерів ESP32 та сенсорів. Актуальність теми зумовлена зростаючою потребою в автоматизованих, гнучких і доступних рішеннях для контролю кліматичних параметрів у приміщеннях, особливо в умовах енергоефективності, збереження ресурсів та розвитку концепції "розумний будинок" та IoT [1]. У першому розділі розглянуто загальні поняття, історію розвитку, компоненти та архітектуру кіберфізичних систем, що складається з фізичного, мережевого та прикладного рівнів. Проаналізовано сфери застосування КФС, такі як кібербезпека, медицина, комунальні послуги, автомобільна промисловість, військова справа та розумні міста [2]. Проаналізовано загрози безпеки на фізичному, мережевому та прикладному рівнях архітектури КФС, включаючи фізичні атаки, несправності обладнання, електромагнітні перешкоди, атаки на маршрутизацію, віруси, шкідливий код та витік конфіденційної інформації [3]. На основі даного аналізу наголошено на важливості покращення кібербезпеки КФС для захисту фізичних систем від шкоди, безперервності роботи та збереження цілісності систем, особливо в умовах сучасних викликів, таких як війна в Україні [4]. У другому розділі детально розглядається структура та принцип функціонування розробленої КФС моніторингу мікроклімату на базі мікроконтролерів ESP32 та платформи Blynk. Описано загальні принципи роботи КФС, її основні компоненти, способи взаємодії між ними, а також підходи до локального та віддаленого керування пристроями. Особливу увагу приділено реалізації бездротової комунікації між мікроконтролерами за допомогою протоколу ESP-NOW, що дозволяє передавати дані без використання Wi-Fi-мережі. У розділі наведено етапи налаштування веб-інтерфейсу в середовищі Blynk, зокрема описано створення та конфігурацію віджетів для візуалізації даних і керування обігрівачем та зволожувачем. Продемонстровано автоматичного режиму роботи, за якого система приймає рішення про ввімкнення або вимкнення пристроїв на основі порогових значень температури та вологості. Також описано ручний режим керування, доступний як через мобільний застосунок, так і безпосередньо з сенсорного екрана. У третьому розділі виконано експериментальне дослідження роботи кіберфізичної системи моніторингу мікроклімату, з акцентом на аналіз точності та стабільності трьох сенсорів температури й вологості (DHT22, SHT30 та GY-21). Дослідження проводились у реальних умовах експлуатації, з поступовим ускладненням сценаріїв: від короткотривалого тестування до тривалого збору даних протягом понад 10 годин. Розділ включає порівняння характеристик сенсорів, графічний аналіз даних у середовищі Blynk та Excel, а також визначення середніх похибок між сенсорами. Особливу увагу приділено поведінці датчиків під час різких змін температури та вологості, зокрема виявлено, що DHT22 має схильність до спотворення показників і втрати даних під час стрибків, тоді як SHT30 та GY-21 демонструють плавну та стабільну реакцію. У результаті експериментів визначено, що сенсор SHT30 є найнадійнішим для використання як основний у КФС. Розроблено покращений алгоритм для мікроконтролера, який реалізує логіку автоматичного перемикання між сенсорами при виявленні аномальних або недостовірних даних. У четвертому розділі розглянуто підходи до виявлення аномалій у сенсорних даних кіберфізичної системи. Зокрема, проаналізовано rule-based метод на основі перевірки стабільності даних основного сенсора SHT30, а також впроваджено алгоритм ковзного середнього для згладжування шумів і фільтрації короткочасних відхилень [5]. Розділ підкреслює обмеження простих порогових методів і обґрунтовує доцільність використання більш гнучких підходів до аналізу даних. Запропоновано перспективу впровадження статистичних методів і алгоритмів машинного навчання для підвищення точності виявлення аномалій та прогнозування критичних змін мікроклімату. У п’ятому розділі проведено економічний аналіз впровадження кіберфізичної системи моніторингу мікроклімату на базі мікроконтролерів ESP32. Розглянуто витрати на апаратні компоненти, хмарну інфраструктуру та програмне забезпечення, а також оцінено економічну доцільність системи з урахуванням її потенційної окупності.