Дослідження методів та засобів побудови кіберфізичних систем

Abstract

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.

This master's thesis is devoted to the study of methods and tools for building cyberphysical systems (CPS) for microclimate monitoring using ESP32 microcontrollers and sensor technology. The relevance of the topic is driven by the growing need for automated, flexible, and affordable solutions to control environmental parameters in indoor spaces, especially in the context of energy efficiency, resource conservation, and the development of smart home and IoT concepts [1]. The first chapter examines the general concepts, historical evolution, core components, and architecture of CPS, which includes the physical, network, and application layers. It analyzes key application domains such as cybersecurity, healthcare, utilities, the automotive industry, defense, and smart cities [2]. Security threats are also discussed across the CPS architecture layers, including physical attacks, equipment failures, electromagnetic interference, routing attacks, malware, and data leaks [3]. The chapter emphasizes the importance of strengthening CPS cybersecurity to ensure operational continuity and integrity, particularly under modern challenges such as the war in Ukraine [4]. The second chapter explores the structure and operating principles of the developed microclimate monitoring CPS based on ESP32 microcontrollers and the Blynk platform. It describes the general CPS logic, its hardware and software components, modes of interaction, and approaches to both local and remote device control. Special attention is paid to the implementation of wireless communication between microcontrollers via the ESPNOW protocol, which enables data transmission without relying on Wi-Fi networks. The chapter also outlines the steps of configuring the web interface in the Blynk environment, particularly the creation of widgets for data visualization and control of a heater and humidifier. Both automatic and manual control modes are presented - the automatic mode operates based on temperature and humidity thresholds, while manual control is available via a mobile application and touch screen. The third chapter presents an experimental study of the CPS in real-world conditions, focusing on the accuracy and stability of three temperature and humidity sensors (DHT22, SHT30, and GY-21). The experiments range from short-term tests to long-term data collection over more than 10 hours. The chapter includes comparative analysis of the sensors, graphical data representations in Blynk and Excel, and calculations of average deviations. It was found that DHT22 is prone to data spikes and instability, whereas SHT30 and GY-21 provide smoother and more stable outputs. Based on the results, SHT30 was identified as the most reliable primary sensor. An improved microcontroller algorithm was developed to automatically switch between sensors in response to anomalies or invalid readings. The fourth chapter focuses on anomaly detection approaches in sensor data. A rulebased method relying on the stability of SHT30 readings was analyzed, and a moving average algorithm was implemented to smooth out noise and filter short-term fluctuations [5]. The chapter highlights the limitations of simple threshold-based techniques and justifies the need for more flexible data analysis methods. Future integration of statistical techniques and machine learning algorithms is proposed to enhance anomaly detection accuracy and enable microclimate change prediction. The fifth chapter provides an economic analysis of implementing the CPS using ESP32 microcontrollers. It evaluates the costs of hardware components, cloud infrastructure, and software, along with the system’s economic feasibility and expected payback period.