関連出願の相互参照 本出願は、2017年2月22日に出願された米国暫定特許出願第62/462,152号、名称「SEISMIC EVENT DETECTION SYSTEM」の利点を主張するものであり、この出願は、参照によりその全体が、全ての目的に対して本明細書に組み込まれる。

本開示は、一般に、建物の安全システムに関するものであり、特に、典型的に地震と関連付けられた危険な地動が到達する前に、および地域に影響を与え得る自然災害が接近する前に、建物の利用者に警告する、建築安全システムに関する。この高度な警告システムは、ユーザが身体的損傷および生命の損失を低減させることができるシェルターを探す時間を提供することができる。加えて、本システムは、我々が地震を理解するための有益なデータを収集し、加えることができる。

本開示の1つの態様は、建物内の地震波を検出するためのシステムに関係する。本システムは、(a)複数の光学的に切り換え可能な窓と、(b)、複数の窓コントローラであって、各々が、少なくとも1つの光学的に切り換え可能な窓の光学状態を制御するように構成され、窓コントローラが、ネットワークを介して接続されている、複数の窓コントローラと、(c)複数の慣性センサであって、各々が、建物に固定されたときに少なくとも1つの方向において慣性データを測定し、測定した慣性データをネットワークに提供するように構成された、複数の慣性センサと、(e)地震事象検出ロジックであって、(i)建物応答シグネチャを識別または受信するように構成され、建物応答シグネチャが慣性センサからの測定した慣性情報を含み、かつ(ii)建物応答シグネチャを分析して、地震事象が生じたと判定するように構成された、地震事象検出ロジックと、を含む。いくつかの実施形態において、建物応答シグネチャは、慣性センサの各々の場所データを含む。

いくつかの実施形態において、建物内の慣性センサの数は、建物の光学的に切り換え可能な窓の数の約10%〜約30%の間であり得る。他の実施形態において、建物内の慣性センサの数は、建物の光学的に切り換え可能な窓の数の約30%〜約70%であり得る。いくつかの事例では、建物内に約2個を超える、約10個を超える、または約50個を超える慣性センサが存在し得る。

いくつかの実施形態において、慣性センサの少なくとも1個は、窓コントローラのうちの1個のためのハウジング内に位置付けられる。他の実施形態において、慣性センサの少なくとも1個は、光センサのためのハウジング内に位置付けられ、光センサは、ネットワークに接続されており、光学的に切り換え可能な窓を制御するために、照明情報をネットワークに提供するように構成される。

慣性センサは、加速度計および/またはジャイロスコープを含むことができる。いくつかの事例において、慣性センサは、MEMSデバイスである。いくつかの事例において、加速度計および/またはジャイロスコープは、約0.5V/gを超える、およびいくつかの事例では約1V/gを超える感度を有することができる。いくつかの事例において、加速度計および/またはジャイロスコープは約1kHzを超えるサンプル周波数を有することができ、いくつかの事例において、慣性センサのサンプリング周波数は、約2kHzを超え得る。

いくつかの実施形態において、本システムは、建物応答シグネチャに含まれる追加データをネットワークに提供する、1つ以上の追加センサ(例えば、歪みゲージ、風力計、温度センサ、ピエゾメータ、GPSセンサ、および/またはカメラ)を含む。

いくつかの実施形態において、少なくとも1つの慣性センサは、窓コントローラの1個への無線接続を介して、慣性データをネットワークに提供するように構成される。ネットワークは、いくつかの事例において、電力を窓コントローラおよび慣性センサに送達するように構成することができる。いくつかの実施形態において、少なくとも1つの慣性センサは、建物の構造用構成部材に強固に固定される。構造用構成部材は、例えば、建物の骨組構造の一部とすることができ、および/または建物の基礎に強固に固定することができる。いくつかの事例において、構造用構成部材は、金属製の梁、コンクリート製の床、ムリオン、またはトランサムであり得る。

いくつかの実施形態において、地震事象検出ロジックは、建物応答シグネチャがP波に対応するかどうかを判定するように構成される。地震事象検出ロジックはまた、P波の震源を決定するように、対応するS波の到達を推定するように、または建物の応答シグネチャがP波に対応すると判定した後に警報をトリガするようにも構成することができる。

いくつかの実施形態において、地震事象検出ロジックは、慣性センサの1つ以上が適切に機能していないかどうかを判定するように構成される。地震事象検出ロジックは、クラウドコンピューティングプラットフォーム上で動作させることができ、いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、窓コントローラの少なくとも1個を含む分散コンピューティングプラットフォーム上で動作させることができる。いくつかの実施形態において、地震事象検出ロジックは、外部の地震事象検出ネットワークから情報を受信するように構成することができる。

いくつかの実施形態において、地震事象検出ロジックは、地震モデルを使用して建物の応答シグネチャを分析するように構成される。地震モデルは、建物応答シグネチャを地震事象の発生と関連付ける表現またはルックアップテーブルを含むことができる。いくつかの事例において、地震モデルは、慣性センサから収集されたベースラインシグネチャデータを使用して生成される。

いくつかの実施形態において、地震モデルは、構造的建物情報を使用して生成される。例えば、地震モデルは、3D建築物モデルに部分的に基づいて生成することができる。いくつかの事例において、地震モデルは、建物を質量−ばね−ダンパシステムとして表す。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、建物が横方向の荷重を受けたときに、建物応答シグネチャをアクティブ質量ダンパシステムに提供する。地震検出ロジックは、いくつかの事例において、建物の構造変化を検出するように構成することができる。そのような事例において、このロジックは、構造変化が安全脅威を生じさせると判定し、警報をトリガするようにも構成することができる。トリガされる警報としては、可聴の警報または可視の警報を挙げることができる。いくつかの実施形態において、警報をトリガすることは、ドアを解錠すること、ガスラインを閉じること、および/または水道ラインを閉じることを含む。

本開示の別の態様は、建物内の地震事象を検出するための方法に関する。本方法は、少なくとも(a)〜(c)の動作を含む。動作(a)において、窓制御システムが建物内に設置される。窓制御システムは、複数の光学的に切り換え可能な窓と、複数の窓コントローラと、複数の慣性センサと、を含む。各窓コントローラは、少なくとも1つの光学的に切り換え可能な窓の光学的状態を制御するように構成され、窓コントローラは、ネットワークによって接続される。慣性センサは、建物の少なくとも2つの次元に分配され、各センサは、少なくとも1つの方向において慣性データを測定し、測定した慣性データをネットワークに提供するように構成される。動作(b)において、ネットワークに提供された慣性データを含む建物応答シグネチャが生成される。動作(c)において、地震事象検出ロジックを使用して建物応答シグネチャを分析することによって、地震事象が検出される。

いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、慣性センサの場所データを含む。いくつかの事例において、少なくとも1個の慣性センサは、加速度計またはジャイロスコープを含む。いくつかの事例において、本方法はまた、1個以上の追加センサ(例えば、歪みゲージ、風力計、温度センサ、ピエゾメータ、GPSセンサ、および/またはカメラ)を建物内に設置することも含み、1個以上の追加センサは、建物応答シグネチャに含まれる追加データをネットワークに提供する。

いくつかの事例において、地震事象が生じたことを検出することは、地震検出ロジックを使用して建物応答シグネチャを分析したときにP波を検出することを含む。本方法はまた、建物応答シグネチャに少なくとも部分的に基づいて、P波の震源を決定すること、または対応するS波の到達を推定することも含むことができる。本方法はまた、地震事象が生じたことを検出した後に、警報をトリガする動作も含むことができる。

いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、地震モデルを使用して、地震事象検出ロジックによって分析される。いくつかの事例において、本方法はまた、建物内の構造変化を検出する動作も含む。いくつかの事例では、地震検出ロジックを使用して、構造変化が安全脅威を生じさせると判定し、警報がトリガされる。

開示される実施形態のこれらのおよび他の特徴は、関連する図面を参照してより完全に説明される。

建物内に実装することができる窓制御システムの一実施例を表す図である。

建物応答シグネチャを測定するように構成された複数の慣性センサで装備した建物を表す図である。

建物応答シグネチャを測定するように構成された複数の慣性センサで装備した建物を表す図である。

建物応答シグネチャを測定するように構成された複数の慣性センサで装備した建物を表す図である。

建物応答シグネチャを測定するように構成された複数の慣性センサで装備した建物を表す図である。

慣性センサを使用して、建物内の地震事象および/または構造的な損傷を検出することができるプロセス図である。

窓コントローラの概略図である。

種々の図における同じ参照番号および名称は、同じ要素を示す。

以下の詳細な説明は、開示される態様を説明する目的で、特定の実施形態または実装形態を対象とする。しかしながら、本明細書の教示は、多数の異なる方式で適用および実装することができる。以下の詳細な説明では、添付図面を参照する。開示される実装形態は、当業者が実装形態を実践することを可能にするために十分詳細に説明されるが、これらの実施例は、限定するものではないこと、他の実装形態が使用され得ること、ならびに開示される実装形態の趣旨および範囲を逸脱することなくそれらに変更が行われ得ることを理解されたい。さらに、開示される実施形態は、エレクトロクロミック窓(スマート窓とも称される)に焦点を当てているが、本明細書に開示される概念は、他の種類の光学的に切り換え可能なデバイスに適用することができる。加えて、「または」という接続詞は、別段の指示がない限り、必要に応じて、本明細書では包括的な意味を意図しており、例えば、「A、B、またはC」という語句は、「A」、「B」、「C」、「AおよびB」、「BおよびC」、「AおよびC」、および「A、B、およびC」の可能性を含むことを意図する。「設計される(designed to)」、「適合される(adapted to)」、「構成される(configured to)」、「プログラムされる(programmed to)」、「動作可能な(operable to)」、および「可能である(capable of)」という用語は、必要に応じて交換可能に使用され得る。そのような用語は、構造を暗示するものと理解され、米国特許法第35編第112条(f)項を行使することを意図しない。

地震事象−地震事象は、地震波が地球の地殻または上部マントルを通って進行する出来事を指す。地球の表面において、地震事象は、地面の震動およびときには位置ずれとなって現れる。典型的に、地震事象は、圧力を解放する地質学的断層の破断もしくは移動、地滑り、または火山活動ななどの、自然の原因を有する。いくつかの事例において、地震事象は、人間の活動によって引き起こされる、人工的に生成された大きな地面の揺れを含む。例えば、地震事象は、大爆発(例えば、鉱山の爆風および核爆発)、水分枯渇によって生じる地殻移動、および水圧破砕によって生じる、または引き起こされる場合がある。いくつかの事例において、地震事象はまた、他の災害も引き起こす場合がある。例えば、大地震の震源が沖合であるとき、海底は、津波を生じさせるのに十分に変位する場合がある。他の事例において、地震事象は、地滑り、雪崩、および火事を引き起こす場合がある。「震央」という用語は、一般的に、地震の起点を説明するために使用されるが、本明細書では、「震源」というより正確な用語を使用する。震央は、震源の直上にある地球の表面の一地点である。

建物−建物は、典型的に、人間の進入および/または居住に適した構造物である。この分野において、建物は、小さい構造物または大きい構造物であり得る。例えば、建物は、小さい居住施設、超高層建築物、または任意の他のサイズの構造物であり得る。いくつかの事例において、建物は、屋根、壁、および窓を有する固定構造物である。

骨組構造−骨組構造は、コンクリート製のスラブ、梁(例えば、トランサムおよびムリオン)、締結具、およびカーテン壁などの、建物内の荷重を伝達する任意の統合型荷重支持構成要素を指す。建物の骨組構造は、例えば風または衝撃波の事例において、建物の基礎に対して垂直に、ならびに水平に荷重を伝達する。本明細書で使用される場合、建物構造はまた、これらの統合型構成要素の幾何学的配設も指す。

建物の基礎−基礎は、建物を地面に接続し、建物からその下にある岩または土壌に荷重を伝達する、建物の要素である。基礎は、浅いものまたは深いものに分類され得る。浅い基礎は、ときには土台と呼ばれ、基礎深さが建物幅未満であり、かつ地面の中への深さが約3メートル未満の基礎である。建物が巨大である場合、または頂部表土が軟弱である場合は、深い基礎が使用され得る。深い基礎は、地表から約3メートルよりも深く延在する。いくつかの事例において、地面の中へ打ち込まれるパイルまたはケーソンは、建物の荷重を、表土の軟弱層を通して、下層土のより強固な層またはその下の岩盤に伝達する。パイルまたはケーソンは、岩盤まで数メートル貫通され得るが、岩盤に到達しない場合がある。

光学的に切り換え可能な窓−光学的に切り換え可能な窓は、刺激が印可されたときに、例えば電圧が印可されたときに、光学的特性において制御可能で可逆的な変化を示す。光学的特性は、典型的には、色、透過率、吸光度、および反射率のうちの1つ以上である。エレクトロクロミック(EC)デバイスは、光学的に切り換え可能な窓で使用されることがある。1つのよく知られているエレクトロクロミック材料は、例えば、酸化タングステン(WO₃)である。酸化タングステンは、電気化学還元によって、透明から青色への着色移行が起こる陰極エレクトロクロミック材料である。光学的に切り換え可能な窓は、エレクトロクロミックであっても、他のものであっても、太陽エネルギーの、したがって建物の内部に与えられる熱負荷の伝達を制御するために、建物内で使用され得る。制御は、手動または自動であり得、利用者の快適さを維持し、一方で、暖房、空気調節、および/または照明システムのエネルギー消費を低減させるために使用され得る。光学的に切り換え可能な窓の例は、2009年12月22日に出願された米国特許出願第12/645,111号、名称「FABRICATION OF LOW DEFECTIVITY ELECTROCHROMIC DEVICES」、および2015年5月1日に出願されたPCT公開出願第WO2015168626号、名称、「ELECTROCHROMIC DEVICES」に提示されており、これらの出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

窓コントローラ−窓コントローラは、電流および/または電圧を、例えば建物内の、1つ以上のエレクトロクロミック窓に印加する役割を果たすユニットである。窓は、グループ化またはゾーン化され得、建物の異なる側面および/または階にあり得る。一般に、窓コントローラは、エレクトロクロミック窓に印可されるべき着色レベルを指定する制御信号を受信する。いくつかの実施形態において、そのような制御信号は、窓ネットワークを通して送信され、ユーザ制御の入力、窓ネットワーク着色知能、および/または建物管理システム(BMS)などのソースに由来する。窓ネットワーク着色知能の例は、2015年5月7日に出願された米国特許出願第15/347,677号、名称「CONTROL METHOD FOR TINTABLE WINDOWS」、および2017年1月12日に出願された国際PCT出願第PCT/US16/41344号、名称「CONTROL METHOD FOR TINTABLE WINDOWS」に提示されており、これらの出願はそれぞれ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

特定の実施形態において、窓コントローラは、エレクトロクロミック窓の近くに(例えば、窓の縁部の約1メートル以内に)、ガラスの上もしくは窓の内部に隣接して、または自己内蔵型アセンブリのフレーム内に配置される。いくつかの実施形態において、窓コントローラは、窓アセンブリ、窓、または積層体の一部である。いくつかの事例において、窓コントローラは、建物の構造用構成部材、例えば鋼鉄製のIビームまたはコンクリート製のスラブに取り付けられる。窓コントローラおよびそれらの特徴のさらなる例は、2017年3月3日に出願された国際特許出願第PCT/US17/20805号、名称「METHOD OF COMMISSIONING ELECTROCHROMIC WINDOWS」、2016年10月26日に出願された米国特許出願第15/334,835号、名称「CONTROLLERS FOR OPTICALLY−SWITCHABLE DEVICES」、および2013年10月17日に出願された米国特許出願第13/449,248号、名称「CONTROLLER FOR OPTICALLY−SWITCHABLE WINDOWS」に提示されており、これらの出願はそれぞれ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

窓制御システム−建物が光学的に切り換え可能な窓を装備したときに、窓コントローラは、窓制御ネットワークと称されることがある通信ネットワークを介して、互いにおよび/または他のエンティティに接続することができる。ネットワーク(例えば、有線または無線の電力転送および/または通信)を介して接続されるネットワークおよび様々なデバイス(例えば、コントローラおよびセンサ)は、本明細書において、窓制御システムと称される。窓制御ネットワークは、着色命令を窓コントローラに提供すること、窓情報をマスターコントローラまたは他のネットワークエンティティに提供することなどができる。窓情報の例としては、窓コントローラによって収集された現在の着色状態または他の情報が挙げられる。いくつかの事例において、窓コントローラは、ネットワークを通じて感知した情報を提供する1つ以上の関連付けられたセンサを有する。窓制御システムの一部であるセンサおよび他のデバイスは、窓制御に直接的な影響を及ぼす必要がある。例えば、窓の光学状態を制御するためのロジックは、慣性センサの出力を考慮することができないが、それでも、これらのセンサは、依然として窓制御システムの一部とみなされる。いくつかの事例において、1つ以上のセンサは、窓コントローラとは独立に、ネットワークに接続される。窓コントローラネットワークを通じて情報を提供することができるセンサの例としては、フォトセンサ、温度センサ、居住センサ、および慣性センサが挙げられる。照明データを提供するためのセンサユニットは、例えば2016年10月6日に出願された米国特許出願第15/287,646号、名称「MULTI−SENSOR」で説明されるように、建物の屋上に位置付けることができ、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。そのようなセンサは、窓の位置における光学センサの必要性をなくすことができ、したがって、本窓制御システムは、窓の物理的な位置にある複数のセンサに依存する窓制御システムよりもはるかに単純になる。

図1は、窓制御システムの制御ネットワーク101の一実施例を提供する。ネットワークは、制御命令およびフィードバックを配信すること、ならびに配電ネットワークとしての役割を果たすことができる。マスターコントローラ102は、複数のネットワークコントローラ104と通信し、かつそれらと連動して機能し、ネットワークコントローラの各々は、1つ以上の光学的に切り換え可能な窓108の着色状態を制御するために電圧または電流を印加する、複数の窓コントローラ106(本明細書において、リーフコントローラと称されることがある)をアドレッシングすることができる。いくつかの実現形態において、マスターコントローラは、ネットワークコントローラに高レベル命令(エレクトロクロミック窓の最終的な着色状態など)を出し、次いで、ネットワークコントローラは、対応する窓コントローラに命令を通信する。典型的に、マスターコントローラは、1つ以上の外向きネットワーク109と通信するように構成される。

いくつかの実施形態において、外向きネットワーク109は、建物管理システム(BMS)の一部であるか、またはそれに接続されている。BMSは、建物の機械設備および電気設備を監視および制御するために建物内に設置することができる、コンピュータに基づく制御システムである。BMSは、HVACシステム、照明システム、電力システム、エレベータ、火災システム、セキュリティシステム、他の安全システムの動作を制御するように構成することができる。BMSは、大きな建物内で頻繁に使用され、建物内の環境を制御するように機能する。例えば、BMSは、建物内の照明、温度、二酸化炭素レベル、および湿度を監視および制御することができる。その際に、BMSは、暖房炉、空調装置、送風機、通気口、ガスライン、水道ラインなどの動作を制御することができる。建物の環境を制御するために、BMSは、例えば建物管理者によって確立されたルールに従って、これらの様々なデバイスをオンおよびオフにすることができる。BMSの1つの機能は、建物の利用者のために快適な環境を維持することである。いくつかの実装形態において、BMSは、建物の状態を監視および制御するだけでなく、様々なシステム間の相乗効果を最適化する、例えば、エネルギーを節約し、建物の運営コストを下げるように構成することができる。いくつかの実装形態において、BMSは、災害応答を用いて構成することができる。例えば、BMSは、バックアップの発電機の使用を開始し、かつ水道ラインおよびガスラインをオフにすることができる。

いくつかの実施形態において、ネットワーク109は、リモートネットワークである。例えば、ネットワーク109は、クラウドにおいて、または光学的に切り換え可能な窓を有する建物から離れたデバイス上で動作することができる。いくつかの実施形態において、ネットワーク109は、情報を提供するか、またはリモート無線デバイスを介して、光学的に切り換え可能な窓の制御を可能にするネットワークである。いくつかの事例において、ネットワーク109は、地震事象検出ロジックを含む。窓制御システムおよびそれらの特徴のさらなる例は、2016年10月26日に出願された米国特許出願第15/334,832号、名称「CONTROLLERS FOR OPTICALLY−SWITCHABLE DEVICES」、および2016年11月23日に出願された国際特許出願第PCT/US17/62634号、名称「AUTOMATED COMMISSIONING OF CONTROLLERS IN A WINDOW NETWORK」に提示されており、これらの出願はどちらも、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

慣性センサ−慣性センサは、直線加速度および/または回転加速度を測定および報告する電子デバイスである。加速度計は、直線加速度を測定するセンサであり、ジャイロスコープは、回転加速度を測定するセンサである。マイクロ電気機械システム(MEMS)タイプの加速度計およびジャイロスコープは、自動車およびモバイルデバイスなどのデバイスに頻繁に見出される。単一のセンサユニットは、1つ、2つ、または3つの軸に沿って、直線加速度および/または回転加速度を測定することができる。例えば、Apple iPhone(登録商標)などの多くのスマートフォンは、3つの軸に関する直線加速度および回転加速度を測定する慣性センサを含む。建物または他の構造物内に配置されたときに、慣性センサを使用して、地震波または他の源から生じた振動および移動を検出することができる。

本開示は、マイクロ電子慣性センサを備えることを念頭に置いているが、建物の動的応答を監視するために使用することができる、現在知られている、または今後開発されるあらゆるセンサも使用することができる。例えば、ジオロケーション技術(例えば、GPS)の将来の開発は、地震検出システムにとって十分に高感度であり得る。いくつかの事例において、建物の移動は、光学的に、または歪みゲージを使用して建物の骨組構造内の歪みを監視することによって測定することができる。いくつかの実施形態において、建物の慣性応答は、建物内の1つ以上の場所にある異なるタイプのセンサの組み合わせを使用して監視され、そうでない場合に有するよりも正確な、または信頼性の高い慣性データを提供する。建物の慣性応答を測定するための全てのそのようなシステムおよび方法は、本開示の範囲内にあることを意図する。

建物応答シグネチャ−建物応答シグネチャは、例えば建物の様々な階において、建物内の複数の場所の慣性センサによって収集された慣性データを指す。建物応答シグネチャは、建物が刺激に反応したときに、建物内の様々な場所の慣性データを記録する。例えば、建物応答シグネチャは、隣接する道で轟音を立てて走るトラック、強風、近隣の削岩機の使用、花火大会、爆発物および/もしくは重機の使用を含む採掘もしくは建設活動、地下もしくは隣接する駐車場からの振動、ならびに通常の営業日の建物使用などの、一般的な事象を記録することができる。これらのまたは他の振動源のうちの任意の1つまたは組み合わせは、建物の応答シグネチャを構成することができる。建物応答シグネチャを使用して、地震からのP波およびS波などのより深刻な事象に対応する慣性測定値を記録することができる。いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、特定の事象に対応する建物内で収集された慣性データの全てを指す場合がある。例えば、建物応答シグネチャは、運動が検出される期間に、例えば事象後の約10秒間に対応することができる。いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、建物の履歴慣性データを含むことができる。建物応答シグネチャを使用することで、地震事象検出ロジックを使用して、建物の動的条件を決定することができる。いくつかの事例では、建物応答シグネチャを分析して、建物内の構造変化を特徴付けることができる。いくつかの事例では、建物応答シグネチャを分析して、建物内の運動を生じさせる地震事象または別の事象を特徴付けることができる。いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、例えば建物のベースライン応答を適用することによって、正規化される。一例として、ベースライン応答の正規化は、建物内の慣性センサによって取った測定値の連続ストリームとして収集されたデータから取得することができる。

地震モデル−地震モデルは、建物応答シグネチャの慣性測定値に基づいて刺激を分類するために使用される。全般的に言えば、地震モデルは、建物の全体を通して測定された慣性データを集合的に解釈することができるように、建物の構造的特性を使用する。地震モデルは、ルックアップテーブル、表現、建物のコンピュータ支援エンジニアリングモデルなどを含むことができる。いくつかの事例において、地震モデルは、建物応答シグネチャが入力として提供されたときに、1つ以上の出力を返す。例えば、地震モデルは、建物の移動を生じさせたかもしれない事象の分類を出力することができる。建物応答シグネチャの慣性データ内に見出される特定の範囲またはパターンは、暴風、地震などに相関し得る。いくつかの事例では、地震モデルを使用して、建物内の構造変化を判定することができる。建物の自然周波数の推移が観察される建物応答シグネチャは、構造的な損傷または建物の修復と相関し得る。いくつかの事例において、地震モデルは、慣性データを、建物内の構成要素の破損に至り得る構造用構成部材が受ける荷重および/または応力と相関させることができる。いくつかの事例において、地震モデルは、地震事象検出ロジックによって使用され、地震事象が生じたかどうか、または建物内に構造変化が存在したかどうかを判定することができる。

地震事象検出ロジック−地震事象検出ロジックは、実行されたときに、複数の慣性センサからのデータを処理し、地震事象が生じたかどうか判定するロジックである。慣性センサが単一の建物内に提供されたときに、このデータは、建物応答シグネチャとして提供することができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、建物応答シグネチャを地震モデルに入力して、建物内の様々な場所からの慣性データを集合的に解釈するによって、地震事象の判定を行うことができる。特定の建物応答シグネチャは、建物が地震事象に応答しているときにだけ、または主にそのときに生成される。いくつかの実装形態において、地震事象検出ロジックは、地震事象によって生成される建物応答シグネチャと、他の刺激によって生成される建物応答シグネチャとを区別するように設計または構成される。建物応答シグネチャが決定されるかどうかにかかわらず、地震事象検出ロジックは、典型的な脅威的でない事象によって生成される建物のセンサデータと、地震事象とを区別する。いくつかの事例において、このロジックは、地震事象の規模ならびに震央および/または震源を予測するように設計または構成される。いくつかの事例において、このロジックは、地震事象によって生じる高速進行圧力波を識別するように設計または構成される。そのような波を識別すると、このロジックは、より遅い進行剪断波が建物に接近しており、間もなく到達すると判定することができる。いくつかの事例において、このロジックは、剪断波がどれくらい早く到着するかについて予測するように設計または構成される。特定の実施形態において、このロジックは、例えば、建物利用者、報道機関、州機関、緊急時応答者、他の建物システム、他の建物、モバイルデバイスなどに、警報を送信するように構成される。

複数の慣性センサからのデータを処理するときに、地震事象検出ロジックは、当業者によって知られているものなどの、アルゴリズムおよびモデルを使用することができる。データを処理するときに、地震事象検出ロジックは、直線回帰、ロジスティック回帰、最小二乗推定法回帰、および多項式回帰などの、統計処理を使用する。いくつかの事例において、このロジックは、ニューラルネットワークとして実装される。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、例えば軽度の暴風、採掘、または建設活動などの脅威的でない事象、または慣性活動を建物に与える他の事象などによる建物応答シグネチャを監視することによって、ロジックが経時的に向上することを可能にする機械学習手法(ディープラーニング法を含む)を使用する。

その地震事象検出ロジックは、例えばC、C++、HTML、Java(登録商標)、JavaScript(登録商標)、ActiveX、Python、およびRuby on Railsなどの、コンピュータシステムおよび/またはサーバもしくはサーバシステム上で実行することができる任意のプログラミング言語で記述されたコンピュータコードを使用して実施することができることが当業者に認識されるであろう。地震事象検出ロジックは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、およびこれらの様々な組み合わせを使用して実施することができる。地震事象検出ロジックのためのコードは、ROMまたはRAMなどのよく知られている任意の他の揮発性または不揮発性メモリ媒体またはデバイス内に存在してもよく、あるいはフロッピディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク(DVD)、コンパクトディスク(CD)、マイクロドライブ、および光磁気ディスクを含む任意のタイプの回転媒体、ならびに磁気もしくは光カード、ナノシステム(分子メモリICを含む)、または命令および/もしくはデータを記憶するのに適した任意の他のタイプのコンピュータ可読媒体もしくはデバイスなどの、プログラムコードを記憶することが可能な任意の媒体上に提供されてもよい。加えて、地震事象検出ロジックまたはその一部分のためのプログラムコード全体は、よく知られているように、伝達媒体を通じて、例えばインターネットを通じてソフトウェアソースから、もしくは別のサーバから伝送およびダウンロードすることができ、または、任意の通信媒体およびプロトコル(例えば、TCP/IP、HTTP、HTTPS、Ethernet(登録商標)など)を使用して、よく知られているように、任意の他の従来のネットワーク接続(例えば、エクストラネット、VPN、LANなど)を通じて伝送することができる。

警報−警報は、将来的に損傷または危険が起こり得るまたは起こりそうなことを個人またはシステムに警告するために送信される。地震事象検出ロジックは、警報をトリガして、建物利用者または近隣の緊急隊員に、地震波が接近していること、または地震事象によって受けた損傷を警告することができる。警報は、ストロボ発光、サイレン、インターコムによって中継される音声メッセージ、建物の出口を利用者に教える照明、モバイルデバイスへの警報などを使用して与えることができる。

概要 本開示の1つの態様は、複数の慣性センサを装備した建物または他の構造物に関する。いくつかの事例において、建物は、関連付けられた慣性センサを有する複数の光学的に切り換え可能な窓を装備することができる。光学的に切り換え可能な窓の着色状態を制御する窓コントローラも慣性センサから情報を受信したときに、窓を慣性センサと関連付けることができる。いくつかの実施形態において、窓コントローラは、慣性センサを含み、一方で、他の実施形態において、慣性センサは、慣性センサが窓の構造体に組み込まれる場合などの別の方式のスマート窓と関連付けられる。例えば、断熱性ガラスユニットは、二次封止領域内に、スペーサ内に、またはガラス上に(例えば、IGUの内側またはIGUの外側に)、1つ以上の慣性センサを有することができる。建物の全体を通して配置された慣性センサを使用することによって、建物の動的応答が測定される。測定された応答は、建物応答シグネチャとして記録される。地震事象検出ロジックを使用することで、建物の応答シグネチャを分析して、建物運動を生じさせている地震事象および/または他の事象を特徴付けることができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、建物応答シグネチャから、追加の地震波が到来していることを識別し、地震警告システム、損傷軽減システムなどに知らせることができる。1つの実施形態は、地震活動を検出するように構成された1つ以上の慣性センサを含む窓制御システムである。1つ以上の慣性センサを、建物の窓コントローラ、例えば、リーフコントローラ、ネットワークコントローラ、および/またはマスターコントローラと関連付けることができる。1つ以上の慣性センサはまた、加えてまたは代替的に、窓制御システムの照明データを収集するために使用されるセンサ、例えば、個々の窓センサおよび/または屋根センサと関連付けることもできる。1つの実施形態において、1つ以上の慣性センサは、CaliforniaのView,Inc.から市販されているもの、および2016年10月6日に出願された米国特許出願第15/287,646号、名称「MULTI−SENSOR」、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、において説明されているものなどの屋根センサ内に構成される。特定の場合では、建物内のいくつかの場所からできる限り多くの地震データを収集するために、例えば窓制御システムのリーフコントローラおよび/または光センサの多くまたは全てに含まれる、多くの慣性センサを有することが有利である。他の場合において、着色可能なグレージングを広く採用するのであれば、例えば多くの建物のそれぞれがそのように装備された屋根センサを有する場合には、屋根の光データセンサ内に1つ以上の慣性センサがあれば十分であり得る。全てのそのような場合において、慣性センサデータが集合的に使用されるときに、地震検出グリッドまたはネットワークが作成される。

自然に発生する地震は、地殻変動による力が、地質学的断層に沿って、蓄えた弾性歪みエネルギーを解放するときに起こる。断層の片側の物質が、断層の他の側に対して移動する。摺動は、震源として知られている場所から始まり、断層面に沿っていずれかの方向に伝搬する。断層破断の速度は、結果として生じる圧力および放出される剪断波よりも遅く、それらとは異なる。正断層では、張力が、拡張を引き起こし、断層の上側の物質を断層の下側の物質に対して下方へ移動させる。逆断層では、圧縮力が、断層の上側の物質を、断層の下側の物質に対して上方へ移動させる。横ずれ断層では、剪断力が、断層の片側の物質を、他の側の物質に対して水平に移動させる。これらの分類の組み合わせとして最良に説明される断層は、斜交断層として説明することができる。これらの断層タイプの各々は、破壊的な地震波を生じる潜在能力を提供し、各地震波は、S波に先立ってP波を生じる。

圧力波は、一次波または「P波」とも呼ばれ、本質的に縦方向である圧縮波である。剪断波は、二次波または「S波」とも呼ばれ、本質的に横方向であり、剪断応力を支持する固体物質を通してのみ進行する。S波は、P波よりもより遅く、速度は、典型的に、任意の所与の物質におけるP波の速度の約60%である。P波は、通常、人間の感覚によって検出できないか、または単に初期の揺れとして感じられるだけであり、一方で、S波は、建物および他の構造物により大きい損傷を与える(典型的に、約1Hzの)周期的運動を生成し得る。S波の損傷効果は、しばしば、建物が剪断波の共振周期に類似する共振周期を有するときに拡大される。これらの波は、ずれの端で最も強く、また、震源を超えて長い距離においては破壊的な波を放出し得る。地震波の伝搬強度は、領域内の土壌条件などの要因に大きく依存し得る。

P波は、S波よりも速く進行するので、P波を使用して、より破壊的なS波が到達する前に地震事象を検出することができる。本明細書で説明される関連する地震検出システムからデータを受信する地震事象検出ロジックを使用することで、識別されたP波は、差し迫った地震、より具体的にはその後のS波の到達の警告システムをトリガすることができる。S波の遅延のため、建物利用者には、震動が始まる数秒または数分前に、差し迫った揺れの警報によって警告することができる。震動が始まるわずか数秒前であっても、警告システムを有することは、建物利用者および/または周辺領域の個人にとって生きるか死ぬかの違いになり得る。例えば、警告された利用者は、激しい震動が始まる前に、部屋内のシェルターを見つける時間、または建物から避難する時間を有することができる。軽度の震動の数秒前であっても、手術中に外科医に繊細な切開を行うのを待つように警告するのに十分な時間であり得る。警告システムはまた、ガスラインおよび水道ラインを閉じるようにも構成することができ、建物内の火災または浸水のリスクを低減する。

システム 図2a〜図2dは、建物応答シグネチャを測定するように構成された複数の慣性センサを装備した建物を表す。図2aに示されるように、建物220は、関連付けられた慣性センサを有する、光学的に切り換え可能な窓208を装備することができる。慣性センサとしては、加速度計、傾斜計、ジャイロスコープなどを挙げることができる。いくつかの事例では、歪みゲージ、居住センサ、または温度センサなどの追加のセンサを使用して、建物応答シグネチャに含まれる情報を提供することができる。

慣性センサは、例えば、センサを建物の骨組構造に強固に結合することができる任意の場所に位置付けることができる。窓は、しばしば、建物の骨組構造に密接に結合し、それらを、慣性センサを取り付けるのに好都合な場所にする。いくつかの事例において、慣性センサは、窓フレームに取り付けられるか、窓コントローラユニット内に位置付けられるか、または窓ガラス上に位置付けられる。窓コントローラが慣性センサを用いて構成されたときに、窓コントローラは、窓フレーム自体に取り付けることができ、または建物に隣接する構造用構成部材に取り付けることができる。いくつかの事例において、慣性センサおよび/または他のセンサは、窓の設置中にはアクセスできるが通常は隠れて見えない、建物の壁内の支持梁、コンクリート製のスラブ、または他の別の構成要素に取り付けることができる。いくつかの事例において、慣性センサは、ムリオンまたはトランサムに取り付けることができる。いくつかの事例において、慣性センサは、建物の基礎に強固に固定される。いくつかの事例において、慣性センサは、窓制御システムの一部であるか、またはそれと関連付けられた、1つ以上の光センサに固定される。いくつかの事例において、慣性センサは、関連付けられた窓または窓コントローラから離れている。例えば、慣性センサは、建物の骨組構造に強固に取り付けて、有線で隣接する窓コントローラから電力を受信するように、および/またはデータをそこに伝送するように構成することができる。いくつかの事例において、慣性センサは、無線で、隣接する窓コントローラから電力を受信すること、および/またはデータをそこに伝送することができる。いくつかの事例において、センサは、無線で電力を受信することができる。無線電力供給システムの例は、2016年9月30日に出願された米国特許出願第62/402,957号、名称「WIRELESS POWERED ELECTROCHROMIC WINDOWS」に提示されており、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。無線電力供給に使用することができる窓アンテナの例は、2017年5月4日に出願された国際特許出願第PCT/US17/31106号、名称「WINDOW ANTENNAS」に提示されており、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

いくつかの実施形態において、複数の慣性センサは、複数の慣性センサからの慣性データを建物応答シグネチャに容易に集約させることができるように、窓制御システムの様々な窓コントローラ(例えば、マスターコントローラ、ネットワークコントローラ、およびリーフコントローラ)および他のデバイス(例えば、光センサ)と通信(例えば、有線通信または無線通信)することができる。窓制御システムによって使用される制御ネットワークの例は、本明細書の他の場所で説明する。いくつかの事例において、慣性センサは、1つ、2つ、または3つの軸に沿って測定した直線加速度データのアナログ信号またはデジタル信号を提供することができる。いくつかの事例において、慣性センサは、1つ、2つ、または3つの軸に関する回転加速度データを提供することができる。いくつかの事例において、センサは、1つ、2つ、または3つの軸に対応する、直線速度および位置ずれ、ならびに/または回転速度および位置ずれの積算値を提供することができる。

一実施形態において、慣性センサは、窓コントローラのハウジング内に提供される。代替的または追加的に、慣性センサは、窓制御ネットワーク内の他のコントローラ、例えば、ネットワークコントローラ、マスターコントローラ、および/またはコントロールパネルのハウジング内に位置付けることができる。いくつかの実施形態において、慣性センサは、窓制御システムの一部である、またはそれと関連付けられた1つ以上の光センサ内に位置付けること、またはそれと関連付けることができる。他の実施形態において、複数の慣性センサは、窓コントローラ(リーフ、ネットワーク、マスター、他のもの)および窓制御システムの光センサの両方において構成される。これらの場所のいずれかは、慣性センサが建物に十分に強固に結合されるのであれば、慣性センサに適したハウジングおよび基盤を提供することができる。電力を慣性センサに提供すること、および慣性データの伝送に加えて、窓制御ネットワークは、地震事象検出ロジックによって活用することができるリソースを提供することができる。例えば、窓制御システムを作動させたときに、様々な窓および窓コントローラの位置が建物の全体を通してマッピングされる。この位置情報は、一般に、窓制御ネットワークで利用可能であり、建物応答シグネチャに組み込むことができ、また、地震事象検出ロジックによって使用することができる。いくつかの事例において、窓制御システムは、地震事象検出ロジックに知らせる、屋内または屋外の温度センサを備えることができる。例えば、測定温度は、慣性測定値の温度補償情報を提供するために、または熱変動により予期される建物応答シグネチャを調整するために使用することができる。別の例において、地震事象検出ロジックが、センサが機能していないこと、または不規則であることを識別した場合、このロジックは、どのセンサがメンテナンスを必要とするかを示すレポートを施設の管理者に提供することができる。

慣性センサは、典型的に、建物内で少なくとも2つの次元に分配される。例えば、センサは、異なる方向に面している正面の窓と関連付けることができる。高層建物において、慣性センサは、各階の間で分配されることができる。図2bは、窓208と関連付けられた慣性センサがx方向およびy方向に分配された高層建物の複数の階222を表す。このように、窓208は、3次元移動を建物応答シグネチャに正確に記録するための、建物の表面上の一連のデータ収集地点を提供する。いくつかの実施形態において、内窓はまた、慣性センサとも関連付けることができる。いくつかの実施形態において、建物応答シグネチャのためのデータはまた、窓ネットワーク上にないセンサによって収集することもできる。例えば、慣性センサは、地下の駐車場に、または建物の基礎内に位置付けることができる。いくつかの事例において、建物はまた、歪みゲージセンサ、GPSセンサ、カメラ、風センサ、温度センサなどの、建物の運動と相関させることができる追加センサを装備することもできる。特定の実施形態において、説明される窓システムの慣性センサは、建物の他の慣性センサ(または土中の慣性センサなどの、他の建物もしくは場所)と協調する場合、または協調しない場合がある。

建物が装備する慣性センサの数は、建物のサイズ、建設様式、形状、高さ、複雑さ、および場所などの要因に応じて異なり得る。例えば、建物は、3つを超える場所で、いくつかの事例では約20を超える場所で、およびいくつかの事例では約100を超える場所で、慣性センサを装備することができる。いくつかの事例において、慣性センサは、建物の外窓の約10%〜約30%と関連付けることができ、いくつかの事例において、慣性センサは、外窓の約30%〜約70%と関連付けることができ、いくつかの事例において、慣性センサは、外窓の約70%超と関連付けることができる。いくつかの事例において、慣性センサは、窓制御システムのコントローラの約10%〜約30%と、約30%〜約70%と、または約70%超と関連付けることができる。いくつかの事例において、慣性センサは、建物内の光センサの約20%超、約50%超、または約90%超と関連付けることができる。

いくつかの事例において、慣性センサは、MEMS加速度計である。いくつかの事例において、MEMS加速度計は、約1μg/√Hz未満の、いくつかの事例において、約10μg/√Hz未満の、およびいくつかの事例において、約1μg/√Hz未満の自己雑音レベルを有する。アナログ出力信号を提供する場合、慣性センサは、約0.5V/g超の、約1V/g超の、およびいくつかの事例において、約5V/g超の感度を有し得る。いくつかの事例において、MEMS加速度計は、約1kHz超の、いくつかの事例では約2kHz超の、およびいくつかの事例では約4kHz超のサンプリングレートを有する。

図2cおよび図2dは、地震事象を特徴付けるために集合的に使用することができる慣性センサを、x座標およびy座標の両方に沿ってどのように分配したかを表す。高層建物は、階222および223を有するものとして表される。これらの階は、慣性応答を測定する、関連付けられた慣性センサ208(階223には図示せず)を有する、光学的に切り換え可能な窓を有する。この慣性応答の大きさは、階223において矢印232xによって図式的に表される。

図2cは、建物の階222および223の下の地面を通過するP波230の一例を表す。波230の線の間隔は、波内の圧力勾配を表す。表されるように、波の最も高い圧力勾配は、建物の下に集中しており、測定された慣性応答は、矢印232xで示される。慣性応答を分析することによって、地震波の速度、配向、および規模を含む特性を決定することができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックが、建物応答シグネチャを、P波を表すものとして解釈した場合、S波が接近していることを建物利用者に警告するために、警報をトリガすることができる。

図2dは、図2cにおいて考慮される建物の階222および223の下の地面を通過するS波231の一例を表す。S波231は、P波230が建物の下を通過した後に、ある時点で建物の下を通過する。剪断波は、波方向に対して直角である変位をもたらす。描かれているように、1つ以上の階に分配された慣性センサは、波231が建物を通過するときにその波を記録することができる。次いで、これらの慣性測定値を分析して、波の強度および建物に生じ得る損傷を決定することができる。表されるように、測定された慣性応答は、矢印232zで示される。

地震事象検出ロジックを使用して、地震事象シグネチャ(例えば、P波)と非地震事象シグネチャを識別することができる。例示として、大きい物体を建物内で落とした場合、得られる運動は、その近くで検出され得るが、他の場所では検出されない。いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、事象起点から離れて素早く消える応答の高まりを示す単一の領域を記録し得る。建物応答シグネチャを分析することによって、地震事象検出ロジックは、いかなる地震事象も生じていないと判定することができる。代替的に、地震事象が生じた場合、(例えば、図2cおよび図2dにおいてそれぞれ測定された応答232xおよび232zによって示されるように)複数の慣性センサ全体にわたって一貫した波面が建物応答シグネチャに記録され、地震事象検出ロジックによって地震事象であると識別され得る。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、地震波の振幅および伝搬の方向を含む、波に関する情報を決定することが可能であり得る。地震事象検出ロジックは、ネットワークコントローラ、マスターコントローラ、遠隔デバイス、および/またはクラウドを含むが、これらに限定されない、いくつかの場所に展開することができる。いくつかの実施形態において、窓制御システムの複数のコントローラは、分散コンピューティングプラットフォームとして共に機能することができ、地震事象検出ロジックは、分散コンピューティングプラットフォーム上で動作する。分散制御プラットフォームを提供する窓制御システムは、2017年12月19日に出願された米国暫定特許出願第62/607,618号、名称「ELECTROCHROMIC WINDOWS WITH TRANSPARENT DISPLAY TECHNOLOGY FIELD」でさらに説明されており、この出願は、その全体が本明細書に組み込まれる。いくつかの実施形態において、建物応答シグネチャは、クラウドに、またはリモートコンピュータに送信することができ、地震事象検出ロジックがその建物応答シグネチャを分析する。いくつかの事例において、これは、運動が検出されるときに対応して周期的に生じ得る。いくつかの事例において、慣性データは、地震事象検出ロジックによってリアルタイムで処理することができる。いくつかの事例において、慣性データは、1秒未満、いくつかの事例では100ミリ秒未満、およびいくつかの事例では10ミリ秒未満で、窓制御ネットワークを通じて伝送することができる。いくつかの事例において、建物の所有者が同じであるか、または同じタイプの窓制御システムを装備しているときなど、全ての建物からの建物応答シグネチャは、単一のクラウドデバイス上の地震制御ロジックによって同時に処理し、それによって、差し迫った地震の大きさおよび場所の精度を向上させることができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、情報を、他の揺れ検出ネットワーク、例えば、共同のQuake−Catcher NetworkまたはUSGS地震観測ネットワークに報告すること、またはそこから受信することができる。この目的のために、リモート監視システムの例は、2015年3月5日に出願された米国特許出願第15/123,069号、名称「MONITORING SITES CONTAINING SWITCHABLE OPTICAL DEVICES AND CONTROLLERS」で説明されており、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。地震検出ロジックを展開することができるコンソールの例は、2017年9月28日に出願された国際特許出願第PCT/US17/54120号、名称「SITE MONITORING SYSTEM」に提示されており、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

建物における慣性センサの使用方法 図3は、慣性センサを使用して、建物の地震事象および/または構造的な損傷を検出することができるプロセスのフローチャート340を提供する。ステップ341で、地震モデルが作成される。一般に、ステップ341は、建物の建設中に、または慣性センサを用いて建物を改修するときに実行される。地震モデルは、地震事象検出ロジックによって使用して、測定された慣性データを解釈する。例えば、測定された慣性データは、地震モデルに入力することができ、次に、運動を生じさせた事象を特徴付ける情報を出力することができる。いくつかの事例において、地震モデルは、測定された慣性データを建物上の場所と関連付けることができる。いくつかの事例において、地震モデルは、慣性応答を建物の動的条件と関連付ける表現またはルックアップテーブルを含むことができる。いくつかの事例において、地震モデルは、例えば、建物の骨組構造の剛性を考慮することによって、測定された慣性データを、構造構成部材が受ける荷重および/または応力と関連付けることができる。いくつかの事例において、地震モデルは、共振周波数の推移と構造的な破損との関係を提供することができる。

いくつかの実施形態において、地震モデルは、構造建物情報342を使用して作成される。例えば、地震モデルは、建築用図面または3D建物モデルを用いて作成することができる。3D建物モデルは、ANSYS、ABAQUS、AutoCAD Civil 3D、Revitなどの、コンピュータ支援エンジニアリングソフトウェアを使用して生成することができる。3D建物モデルは、建物を設計するときに、またはその後、建物が大改修されるときなどに作成される。いくつかの事例において、3D建物モデルは、建物構造の変化を反映するために更新される。これらのモデルは、建物を正確に表し、例えば建物に使用される材料、建物の建設、および建物の寸法に関する情報を含む。いくつかの事例において、3D建物モデルの寸法情報は、物理的な建物寸法の数センチメートル以内の精度であり得る。いくつかの実施形態において、地震モデルは、地震検出ロジックが3D建物モデルを分析するときに自動的に生成することができる。3D建物モデルの分析を使用して、例えば、建物の損傷を表す建物の自然周波数および/または変位閾値を決定することができる。いくつかの事例において、地震検出ロジックは、施設管理アプリケーションによって実行されるモジュールとしてパッケージ化される。施設管理アプリケーションは、例えば、窓ネットワークを作動させるために、および/または光学的に切り換え可能な窓を制御するためのグラフィカルユーザインターフェースを生成するために使用することができる、ソフトウェアツールである。いくつかの事例において、地震検出ロジックは、施設管理アプリケーションの他の機能にも使用される、同じ3D建物モデルファイルを参照することができる。施設管理アプリケーションおよび3D建物モデルは、2016年11月23日に出願された国際特許出願第PCT/US17/62634号、名称「AUTOMATED COMMISSIONING OF CONTROLLERS IN A WINDOW NETWORK」でさらに説明されており、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

代替的または追加的に、地震モデルは、慣性データ343のベースラインシグネチャを確立することによって作成することができる。例えば、建物は、ある期間にわたって監視して、風または利用者の活動などの無害の事象に対応する慣性測定値を決定することができる。ベースラインシグネチャデータが収集された後に、地震モデルを使用して、所定の範囲に入っている建物応答シグネチャを脅威的でない事象に相当するとして解釈することができる。

慣性センサによって運動が検出されたときに、344で、建物応答シグネチャが記録される。次いで、345で、地震事象検出ロジックを動作させて、346で、地震事象が生じたかどうかを判定し、または348で、建物に構造変化が存在しているかどうかを判定する。地震事象検出ロジックが実行されると、ステップ344で、慣性センサは、移動または振動を測定し続けることができる。一般に、ステップ344は、システムが構成された時点で無制限に実行するプロセスである。例えば、建物応答シグネチャは、慣性データの継続的な流れを含むことができ、またはセンサは、移動を連続的に監視して、建物応答シグネチャに記録することができる。ステップ345において、地震事象検出ロジックは、地震モデルを使用して、建物応答シグネチャを分析し、地震事象が生じたかどうかを判定する。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、慣性データを地震モデルに入力することができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、単に慣性データとベースラインシグネチャデータとを比較することができる。いくつかの事例において、地震ロジックは、情報を、地震事象を確認および/または特徴付けるために使用される1つ以上の外部地震検出ネットワーク(例えば、Quake−Catcher Network、USGS地震観測ネットワーク、または別の窓に基づくネットワーク)から受信することができる。例えば、建物内でP波が検出されたときと、外部の地震検出ネットワークを通じて提供される1つ以上の他の追加の測定場所でP波が検出されたときとの時間差を使用して、震源および/またはS波が到着する推定時間を決定することができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、地震事象が生じたかどうかを判定する際に満たさなければならない信頼度閾値を有することができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、統計手段を使用して、大量の慣性データを分析することができる。

地震事象検出ロジックが、地震事象が生じたと判定した場合は、347で警報がトリガされる。いくつかの事例において、地震事象が限界強度を有する、または建物利用者に脅威をもたらすと判定された場合にだけ、347で警報がトリガされる。いくつかの事例において、地震検出ロジックが、地震によって建物を危険にさらす構造変化を判定した場合、警報がトリガされる前に限界強度または閾値限界を下げることができる。例えば、建物が(徐々にまたは急激に)構造的に劣化する場合、警報をトリガする予測される地震の規模を小さくすることができる。用例として、揺れの閾値の大きさは、対象の建物の認識された構造的完全性に応じて、リヒタースケールで4.0または6.0であり得る。かつてはマグニチュート6.0の地震に耐えることができた建物が、何らかの理由でもはや耐えることができない場合、地震モデルがマグニチュート4.0以上の地震を予測したときに警報がトリガされようにロジックを調整する必要があり得る。347で警報は、地震事象検出ロジックから、BMSに、建物警報システムに、モバイルアプリケーションなどを通して建物利用者に伝送することができる。いくつかの事例において、警報は、地震事象の規模または差し迫った地震事象の予測などの、地震事象の分析を含むことができる。いくつかの事例において、警報は、S波が到達するまでの時間量を建物利用者に提供することができる。いくつかの事例において、居住情報および/または慣性情報を使用して、できるだけ多くの建物利用者を救助するための、利用者の避難パターンを調整または決定することができ、警報は、これらの最適化された避難経路を建物利用者に指示することができる。例えば、建物応答シグネチャは、特定の避難経路が安全でないことを示す場合があり、または居住センサは、検出された建物占有率が低いため、建物のその部分の特定の避難経路がより多くの人々を収容し得ることを示すことができる。いくつかの事例において、警報は、ガスラインまたは防火ラインを遮断することができる。いくつかの事例において、警報は、緊急隊員に警告することができる。また、警報を使用して、例えば地震事象が検出されたときに、制御信号をエレクトロクロミック窓に送信することもできる。コントローラは、緊急隊員がより容易に建物を覗き込むことができ、かつ必要に応じて建物内部の人々と視覚的に通信することができるように、全ての窓を透明にするようにプログラムすることができる。いくつかの事例では、利用者が検出された窓だけを透明にし、一方で、他の窓を着色したままにして、緊急隊員が、建物利用者が建物内のどの場所にいるかを特定するのを補助する。別の例では、地震事象による電力の喪失または故障/損傷により、冷却システムが遮断されたか、損なわれたか、または損なわれることが予期されたときに、建物の1つ以上の側部の熱利得を防止するために窓が着色される。地震事象の後に実施することができる、緊急事態(電力の緊急事態のシナリオなど)に応答する窓システムを制御する追加の例は、2017年12月12日に出願された米国特許出願第15/739,562号、名称「POWER MANAGEMENT FOR ELECTROCHROMIC WINDOW NETWORKS」で説明されており、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。347で警報を伝送した後に、または地震事象は生じなかったと判定した後に、地震事象検出ロジックは、構造変化が生じたかどうかを判定するように構成することができる。例えば、地震事象検出ロジックを使用して、慣性データの変化を経時的に監視することによって継ぎ手または溶接部内の破損を判定することができる。何の構造変化も検出されなかった場合、プロセスは、運動が検出されたときに建物応答シグネチャの測定に戻る。構造変化が検出された場合、348で警報がトリガされる。348の警報は、地震事象検出ロジックから、BMSに、建物警報システムに、モバイルアプリケーションなどを通して建物利用者に伝送することができる。一般に、ステップ347の警報に関する説明はまた、ステップ348の警報にも関係する。建物利用者の安全を損なう構造的な損傷が検出された場合、即時の避難を要求する命令を提供することができる。脅威的でない構造変化が検出された場合、さらなる調査を提案する警報を建物管理者に送信することができる。構造変化が永続的である、または脅威的でないと考えられる場合、例えば建物が修復されている場合、350で、地震モデルを更新することができ、そして、プロセスは、334に戻り、移動の観察および建物シグネチャの測定を行う。

いくつかの事例において、高層建物は、プロセス340のステップ341で、質量−ばね−ダンパシステムとしてモデル化することができる。しばしば極めて剛性であると考えられるが、高層建物は、標準状態下で相当な量の揺れを許容することができる。例えば、100階建ての建物は、暴風時に約数フィート揺れる場合がある。複雑な質量−ばね−ダンパシステムとしてモデル化されたときに、異なる階で収集された慣性データ間の関係を使用して、建物の運動を生じさせる事象についてより優れた洞察を提供することができる。地震事象が生じたかどうかを決定する際に、地震事象ロジックは、異なる階に関する慣性データ間のパターンを探すことができる。例えば、地震波が建物の1階で記録されたときに、より高い階の慣性センサは、遅延応答を有し、かつより大きい変位を測定することが予期され得る。いくつかの事例において、上階のセンサが所定のパターンを反映しなかった場合は、地震事象の可能性を除外することができる。いくつかの事例において、地震ロジックは、その後の慣性測定値を分析するときに、建物の現在の運動を考慮することができる。例えば、建物が暴風により運動を受けた場合、建物応答シグネチャが地震事象に対応するかどうかを判定するときに、その運動を考慮することができる。いくつかの実施形態において、高層建物の上階の(建物の揺れにより)増幅された信号は、P波およびS波を測定する際に、より大きい感度につながり得る。

いくつかの実施形態において、地震事象検出ロジックは、建物応答シグネチャに含まれる非慣性情報を利用することができる。いくつかの事例では、風力計からの測定値を使用して、風によって建物に印可される力を推定することができる。風によって印加される力を知ることによって、建物シグネチャの感知された運動のいくつかまたは全てを考慮することができる。いくつかの事例では、温度センサを使用して、他のセンサ(例えば、歪みゲージまたは慣性センサ)の温度補償を提供することができる。いくつかの事例では、GPSセンサ、歪みゲージ、またはカメラシステムを使用して、慣性センサによって記録された建物変位を検証することができる。いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、窓コントローラに接続されていない慣性センサからのデータを含むことができ、例えば、慣性センサは、地下駐車場内に位置付けることができる。いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、建物の下またはその近くの土壌条件に関する情報を含むことができる。例えば、ピエゾメータ測定値は、地震検出ロジックによって使用して、建物を取り囲む地面が土壌の液状化のリスクがあるかどうかを判定することができる。いくつかの事例において、建物応答シグネチャは、警告システムに知らせるために使用することができる居住情報を含むことができる。

いくつかの実施形態において、x方向およびy方向に配列されたセンサを有することによって、地震事象検出ロジックは、地震波の方向を決定することができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、三角法を使用して地震事象の震源を決定することができる。一例として、x方向およびy方向の50メートルに沿って分配された慣性センサを有する建物を考えてみる。P波は、一般に、約5〜8km/sで進行するので、慣性センサが少なくとも100または200Hzのサンプリング周波数を有するのであれば、地震波の方向を決定することができる。慣性センサが極めて高いサンプリング周波数、例えば2kHzまたは4kHzを有するとき、様々なセンサで地震波を測定したときの時間差を使用して、震源を決定することができる。いくつかの事例において、測定されたP波を使用して地震事象の震源が推定された場合、地震ロジックはまた、その後のS波の到達を判定および推定することもできる。

いくつかの実施形態において、地震事象検出ロジックは、センサが故障しているか、または交換を必要とするかどうかを判定することができる。例えば、地震事象検出ロジックは、個々のセンサの応答と残りの建物応答シグネチャとを比較することによって、センサが応答していない、または不規則なデータを提供していると判定することができる。センサを交換する必要があるときに、地震事象検出ロジックは、建物管理者に故障したセンサの場所を知らせることができる。いくつかの事例において、地震事象検出ロジックは、センサを調整することができ、例えば、建物応答シグネチャに記録された集合的な慣性データ測定値に基づいて、センサのオフセットを調整することができる。

いくつかの実施形態では、地震検出ロジックを使用して、建物の構造的完全性を確認すること、および耐震改修が必要かどうかを判定することができる。例えば、より古い建物は、本明細書で説明される慣性センサを装備することができる。脅威的でない事象に対応する建物応答シグネチャが、特定の規模の地震波または特定の方向から伝搬している地震波に対する損傷のリスクが高いことを示す場合は、エンジニアがこの情報を使用して、建物の地震安全性を更新することができる。例えば、地震検出ロジックは、暴風および弱い地震波によって生じる建物の移動中に、建物の共振モードを検査することができる。地震検出ロジックは、特定の建物構成要素が故障したかどうか、例えば、基礎がもはや安定していないかもしれないこと、木製の構成要素が乾燥腐敗によって損なわれているかもしれないこと、または特定の継ぎ手が故障しているかもしれないこと、を判定するのに役立ち得る。いくつかの事例では、地震検出ロジックを使用して、例えば、請負業者がコスト節減のためにより安価な材料を使用した場合に、規則および/または建物計画に従って建設されなかった建物の部分を識別することができる。建物の構造的完全性の低下の検出は、数多くの方法で達成することができる。いくつかの実施形態では、一貫した著しい偏差に遭遇したときに、画定された間隔で(例えば、毎日の設定時間で)、またはより長い期間(例えば、連続的に)を通じて生成された建物の慣性センサ出力データを比較し、フラグが付される。いくつかの事例では、フィルタを適用して、統計的に有意な偏差だけを捕捉する。いくつかの実施形態では、類似の刺激(例えば、午前10時の通常の居住、50mphの南風、など)によって生成されたときに、建物応答シグネチャを比較する。応答シグネチャの著しい変化は、構造的完全性の低下を示し得る。

いくつかの実施形態では、地震事象検出ロジックを使用して、風またはS波によって生じるような横方向の荷重を建物が受けたときに、アクティブ質量ダンパシステムに知らせることができる。例えば、地震検出ロジックは、制動効果が向上するように、窓ネットワークを通じて提供される建物の現在の運動をアクティブ質量ダンパに中継することができる。地震検出ロジックに結合することができる質量制動システムの例としては、韓国のTESolution Co.,Ltdによって製造された振動制御システムが挙げられ、アクティブダンパシステムは、台湾の台北にある台北101ビルディングにおいて使用されている。

設置例 光学的に切り換え可能な窓、窓コントローラ、および/または慣性センサを用いた光センサは、建物を地震事象検出システムに変化させる。これらのシステムは、新しい建物デザインに実装することができ、または、例えば建物が地震リスクの高い領域内に位置付けられている場合、古い建物において使用することができる。他の場所で説明されているように、そのような窓制御システムはまた、単に、光学的に切り換え可能な窓の審美的なおよび気候管理の利点を取り込むことも求められるかもしれない。窓は、典型的に、建物の骨組構造に据え付けられたフレーム内に設置される。窓コントローラは、一般に、窓の領域内に取り付けられるが、本明細書の他の場所で論じられているように、それらを位置付けることができる場所は融通可能である。窓は、個々のフレーム内に設置することができ、または隣接する窓を分離するムリオンおよびトランサムを用いて、カーテン壁もしくは類似する構造物内に設置することができる。これらの構成要素の全ては、窓のフレームを形成するものとみなすことができる。典型的に、必ずではないが、慣性センサは、センサが窓アセンブリ、窓コントローラと関連付けられているか、または窓ネットワーク上の別のデバイスと関連付けられているかどうかにかかわらず、建物の構造要素に固定される。(例えば、屋根の光センサ)。

窓コントローラおよび窓ネットワークの例 窓を制御するために使用されるコントローラは、2016年10月26日に出願された米国特許出願第15/334,835号、2016年6月2日に出願された米国特許出願第14/951,410号、2012年4月17日に出願された米国特許出願第13/449,248号、および2012年4月17日に出願された米国特許出願第13/449,251号で説明されており、これらの出願はそれぞれ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

図4は、光学的に切り換え可能な窓を制御するためのロジックおよび他の特徴を含むことができる、例示的な窓コントローラ406を表す。コントローラ406は、低電圧を窓のEC liteのECデバイスの所要電力に変換するように構成された電力コンバータを含む。この電力は、典型的に、駆動回路(電力ドライバ)を介して、ECデバイスに送給される。一実施形態において、コントローラ406は、1つが故障した場合にバックアップが存在し、コントローラを交換または修理する必要がないように、冗長な電力ドライバを有する。

コントローラ406はまた、命令をリモートコントローラ(図4では、「マスターコントローラ」として表される)に送信し、およびそこから受信するための通信回路(図4では、「通信」とラベル付けされる)も含む。通信回路はまた、入力をローカルロジックデバイス(例えば、マイクロコントローラ)に送信し、およびそこから受信する役割も果たす。一実施形態では、通信を送信および受信するために、電力ラインも使用される。マイクロコントローラは、例えば1つ以上のセンサおよび/またはユーザから受信される入力に基づいて、少なくとも1つのEC liteを制御するためのロジックを含む。いくつかの実施形態において、窓コントローラは、コントローラの外側(センサ1〜3)もしくは内側にあり得るか、またはコントローラに「オンボード」(センサ4および5)され得る、関連付けられたセンサを有することができる。これらのセンサは、建物の骨組構造に強固に接続された慣性センサと、窓制御システムによって使用される他のセンサ(例えば、フォトセンサ、温度センサ、居住センサなど)と、を含むことができる。一実施形態において、コントローラは、例えば、ECデバイスを通して1つ以上の電気パルスを送信し、フィードバックを分析することによって取得した電流−電圧(I/V)データを使用することによって、ECデバイスをセンサとして使用する。このタイプの感知能力は、発明者としてBrownらを挙げる、米国特許第9,454,055号、名称「Multipurpose Controller for Multistate Windows」で説明されており、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。窓アセンブリは、PVセルも含むことができ、コントローラは、PVセルを使用して、発電するだけでなく、フォトセンサとしても使用することもできる。マイクロコントローラは、窓アンテナ機能を制御するためのロジックも有することができる。

一実施形態において、コントローラは、1つ以上の制御機能を実行するための、プログラムおよび/またはハードコードされた適切なロジックを含む、チップ、カード、またはボードを含む。コントローラ406の電力および通信機能は、単一のチップ、例えば、プログラマブルロジックデバイス(PLD)チップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、または類似するデバイスに組み合わせることができる。そのような集積回路は、ロジック、制御、および電力機能を単一のプログラム可能なチップに組み合わせることができる。一実施形態において、EC窓(または窓)が2つのEC枠を有する場合、ロジックは、2つのEC枠の各々を独立して制御するように構成される。窓アンテナを用いて窓が構成された場合、ロジックはまた、信号の伝送および/または受信も制御することができる。一実施形態において、2つのEC枠の各々、および任意選択の窓アンテナ(複数可)の機能は、相乗効果的な様式で、すなわち各装置が他のものを補完するために制御されるように、制御される。例えば、所望のレベルの光透過、熱絶縁効果、アンテナ信号の伝送、および/または他の特性は、個々のデバイスおよび/またはアンテナ(複数可)の各々の状態の組み合わせを介して制御される。例えば、一方のECデバイスは、着色状態を有することができ、一方で、他方は、例えばデバイスの透明な電極を介して抵抗加熱するために使用される。別の例において、2つのECデバイスの着色状態は、組み合わせた透過性が所望の結果であるように制御される。

コントローラ406はまた、制御および給電機能などの無線能力も有することができる。例えば、RFおよび/またはIRなどの無線制御、ならびにBluetooth(登録商標)、Wi−Fi、ZigBee(登録商標)、EnOcean、LiFi(Light Fidelity)などの無線通信を使用して、命令をマイクロコントローラに送信して、マイクロコントローラにデータを、例えば他の窓コントローラおよび/または建物管理システム(BMS)に送信させることができる。窓アンテナを用いて、制御通信および/または電力を送信および/または受信することができる。適宜、様々な無線プロトコルを使用することができる。最適な無線プロトコルは、窓が電力を受信するためにどのように構成されるかに依存し得る。例えば、比較的少ない発電を行う手段を通して窓が自己給電する場合、比較的少ない電力を使用する通信プロトコルを使用することができる。同様に、窓が、例えば24Vの電力を用いて、永続的に有線である場合、電力の節約に関する懸念がより少なくなり、比較的多くの電力を必要とする無線プロトコルを使用することができる。ZigBee(登録商標)は、比較的多くの電力を使用するプロトコルの一例である。Wi−FiおよびBluetooth(登録商標) Low Energyは、比較的少ない電力を使用するプロトコルの例である。比較的少ない電力を使用するプロトコルはまた、窓が断続的に給電される場合にも有用であり得る。LiFiは、Light Fidelityを指し、これは、Wi−Fiに類似する、双方向性で、高速な、かつネットワーク化された無線通信技術である。LiFiは、光信号(例えば、可視光、赤外線、近紫外光、など)を利用して、無線で情報を伝達する。光信号は、人間が認識するには高速過ぎる、および/または暗過ぎる場合があるが、そのような信号は、適切な受信機によって容易に知覚することができる。いくつかの事例において、LiFi信号は、1つ以上の発光ダイオード(LED)によって生成することができ、LEDは、高いデータ伝送率を可能にする材料でコーティングすること(または別様に含むこと)ができる。例示的な材料としては、ペロブスカイトを挙げることができる。1つの特定の例示的な材料は、セシウム鉛臭化物(CsPbBr₃)であり、これは、ナノ結晶形態で提供され得る。

無線通信は、EC窓および任意選択で窓アンテナ(複数可)をプログラミングすることおよび/または動作させること、データをEC窓から、センサから収集すること、ならびに無線通信の中継地点としてEC窓を使用すること、のうちの少なくとも1つのために、窓コントローラにおいて使用することができる。EC窓から収集されるデータはまた、ECデバイスが作動した(サイクルした)回数、経時的なECデバイスの効率などの、カウントデータも含むことができる。これらの無線通信機能の各々は、上で既に参照により組み込まれた、発明者としてBrownらを挙げる、米国特許第9,454,055号、名称「Multipurpose Controller for Multistate Windows」で説明されている。

特定の実施形態では、光を使用して、窓/アンテナコントローラと通信し、および/またはそこに給電する。すなわち、例えばダイオードレーザによって離れたところで生成された光は、光ファイバーケーブルまたは自由空間などの適切な光透過媒体を介して、電力および/または制御信号を窓コントローラに伝送する。窓コントローラのための適切な光伝送方法の例は、2013年8月23日に出願されたPCT出願第PCT/US13/56506号、名称「PHOTONIC−POWERED EC DEVICES」で説明されており、この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。特定の実施形態において、電力は、光子的な方法を通して提供され、一方で、通信は、エレクトロクロミック窓のliteまたは関連付けられた窓構成要素の上へパターン化された1つ以上の窓アンテナを介して提供される。別の実施形態において、電力は、光子的な方法を通して提供され、一方で、通信は、アンテナを使用するWi−Fiまたは別のワイヤレス通信方法を介して提供される。

図4の実施形態に戻ると、コントローラ406はまた、RFIDタグ、および/または任意選択でプログラマブルメモリであり得るソリッドステートシリアルメモリ(例えば、I2CまたはSPI)などのメモリも含むことができる。無線周波数識別情報(RFID)は、質問機(または読み取り器)およびタグ(またはラベル)を含む。RFIDタグは、電磁波を介した通信を使用して、例えば対象物の識別および追跡の目的で、端末と対象物の間でデータを交換する。いくつかのRFIDタグは、数メートル離れて、かつ読み取り器の見通し線を超えて読み取ることができる。

大部分のRFIDタグは、少なくとも2つの部分を含む。1つは、情報を記憶および処理し、無線周波数(RF)信号を変調および復調させ、ならびに他の専門機能のための集積回路である。もう1つは、信号を受信および伝送するためのアンテナである。

RFIDタグには、3つのタイプがあり、すなわち、いかなる電源も有さず、信号伝送を開始するために外部の電磁界を必要とするパッシブRFIDタグ、電池を含み、読み取り器が識別に成功した時点で信号を伝送することができるアクティブRFIDタグ、および起動させるために外部ソースを必要とするが、より大きい範囲を提供する顕著に高い往路リンク能力を有するバッテリー支援パッシブ(BAP)RFIDタグである。

一実施形態において、RFIDタグまたは他のメモリは、以下のタイプのデータ、すなわち、保証情報、設置情報(例えば、窓の絶対位置および相対位置ならびに配向)、ベンダ情報、バッチ/インベントリ情報、ECデバイス/IGU特性、ECデバイスサイクリング情報、慣性センサ情報、および顧客情報、のうちの少なくとも1つを用いてプログラムされる。窓コントローラ、BMS、または別のデバイスから上流に渡すことができる情報の例としては、窓電圧(V_W)、窓電流(I_W)、ECコーティング温度(T_EC)、ガラス可視透過率(%T_vis)、%tintコマンド(BMSからの外部アナログ入力)、デジタル入力状態、慣性測定値、およびコントローラ状態、が挙げられる。窓電圧、窓電流、窓温度、および/または可視透過レベルは、窓上のセンサから直接検出することができる。%tintコマンドは、BMSまたは他の建物デバイスに提供することができ、コントローラが実際にアクションを起こして、着色変化を実施したことを示し、この変化は、建物デバイスによって要求されたものであり得る。これは、重要であり得るが、その理由は、着色アクションが開始された後に窓が状態を変化するために数分(例えば、10分)必要になり得るので、HVACシステムなどの他の建物システムが、着色アクションが行われていることを認識しないかもしれないからである。したがって、HVACアクションは、着色アクションが建物環境に影響を与えるのに十分な時間を有することを確実にするために、適切な期間にわたって延期され得る。デジタル入力状態情報は、スマート窓/アンテナに関連する手動のアクションが行われたことをBMSまたは他のシステムに教えることができる。他の場所で説明されているように、慣性測定値は、建物応答シグネチャとして収集し、地震事象検出ロジックに渡すことができる。最後に、制御状態は、当該のコントローラが動作可能である、それが動作可能でない、またはその全体的な機能に関して他の何らかの状態あることをBMSまたは他のシステムに知らせることができる。

コントローラに提供され得るBMSまたは他の建物システムからのダウンストリームデータの例としては、窓駆動構成パラメータ、ゾーンメンバシップ(例えば、建物内のどのゾーンがこのコントローラの一部であるか)、%tint値、デジタル出力状態、およびデジタル制御(着色、消色、自動、再起動など)が挙げられる。窓駆動パラメータは、窓状態を変化させるための制御シーケンス(効果的にアルゴリズム)を定義することができる。窓駆動構成パラメータの例としては、消色から有色への移行ランプ速度、消色から有色への移行電圧、初期着色ランプ速度、初期着色電圧、初期着色電流制限、着色保持電圧、着色保持電流制限、有色から消色への移行ランプ速度、有色から消色への移行電圧、初期消色ランプ速度、初期消色電圧、初期消色電流制限、消色保持電圧、消色保持電流制限、が挙げられる。そのような窓駆動パラメータの適用例は、2011年3月16日に出願された米国特許出願第13/049,623号(米国特許第8,254,013号として発行)、名称、「CONTROLLING TRANSITIONS IN OPTICALLY SWITCHABLE DEVICES」、および2012年4月17日に出願された米国特許出願第13/449,251号、名称「CONTROLLER FOR OPTICALLY−SWITCHABLE WINDOWS」に提示されており、これらの出願はどちらも、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

1つ以上の態様において、説明された機能のうちの1つ以上は、本明細書に開示された構造およびそれらの構造等価物を含む、ハードウェア、デジタル電子回路、アナログ電子回路、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの任意の組み合わせに実装され得る。本明細書で説明された主題の特定の実装形態はまた、1つ以上のコントローラ、コンピュータプログラム、または物理的構造として、例えば、窓コントローラ、ネットワークコントローラ、および/またはアンテナコントローラによって実行するために、またはこれらの動作を制御するために、コンピュータ記憶媒体にエンコードされた、コンピュータプログラム命令の1つ以上のモジュールとして実装され得る。光学的に切り換え可能な窓として、またはそのために提示された任意の開示された実装形態は、より一般的には、切り換え可能な光学デバイス(窓、鏡などを含む)として、またはそれらのために実装され得る。

本開示で説明された実施形態に対する様々な修正は、当業者にとって容易に明らかになり得るものであり、本明細書に定義された一般的な原理は、本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく、他の実装形態に適用され得る。したがって、特許請求の範囲は、本明細書に示される実装形態に限定することを意図するものではなく、本明細書に開示された、本開示、原理、および新しい特徴と矛盾しない最も広い範囲と合致するべきである。加えて、当業者は、「上方」および「下方」という用語が、図の説明を容易にするために使用される場合があり、適切に配向されたページ上の図の配向に対応する相対位置を示すこと、かつ実装されたときのデバイスの適切な配向を反映していない場合があることを容易に認識するであろう。

別個の実装形態の文脈において本明細書で説明される特定の特徴はまた、単一の実装形態の組み合わせでも実装され得る。反対に、単一の実装形態の文脈において説明される様々な特徴はまた、別個に複数の実装形態でも、または任意の適切な部分的組み合わせでも実装され得る。さらに、特徴は、特定の組み合わせで作用するものとして上に説明され、最初にそのように特許請求され得るが、特許請求された組み合わせからの1つ以上の特徴は、いくつかの場合において、その組み合わせから削除することができ、特許請求される組み合わせは、部分的組み合わせまたは部分的組み合わせの変形を対象とし得る。

同様に、動作が特定の順序で図面に表わされているが、これは、動作が、望ましい結果を達成するために、示された特定の順序もしくは連続的な順番で行われる必要があること、または全ての例示された動作が行われることを必ずしも意味するものではない。さらに、図面は、フロー図の形態でもう1つの例示的なプロセスを概略的に表し得る。しかしながら、表されていない他の動作が、概略的に例示されている例示的なプロセスに組み込まれ得る。例えば、1つ以上の追加の動作を、例示される動作のいずれかの前に、後に、同時に、または間に行うことができる。特定の状況では、マルチタスクおよび並列処理が、有利であり得る。さらに、上で説明した実装形態の様々なシステム構成要素の分離は、全ての実装形態においてそのような分離を必要とするように理解されるべきではなく、説明したプログラム構成要素およびシステムは、一般に、単一のソフトウェア製品内に共に統合することができ、または複数のソフトウェア製品にパッケージ化することができることを理解されたい。加えて、他の実装形態は、以下の特許請求の範囲内にある。いくつかの事例において、特許請求の範囲に記載されたアクションは、異なる順序で行うことができ、それでも望ましい結果を達成することができる。