United Statesbbartling/open-fdd
Fault Detection Diagnostics (FDD) for HVAC datasets
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🏗️ Open-FDD — Nền tảng phát hiện lỗi HVAC chạy hoàn toàn tại edge bằng Rust
Supervisory fault detection cho tòa nhà, local-first, vendor-neutral, và miễn phí — không phụ thuộc đám mây.
Open-FDD là dự án mã nguồn mở xây dựng nền tảng giám sát và phát hiện lỗi (Fault Detection & Diagnostics) cho hệ thống HVAC trong các tòa nhà. Toàn bộ stack chạy tại edge trên thiết bị nhúng hoặc máy chủ on-prem, không cần kết nối cloud. Dự án được viết bằng Rust 1.93, đảm bảo bộ nhớ an toàn và độ trễ dự đoán được ngay tại biên OT.
✨ Điểm nổi bật
- Stack Rust thuần: JWT auth, React dashboard, Apache Arrow historian, DataFusion SQL FDD — tất cả trong một binary Rust duy nhất, không cần Python interpreter trên đường đi edge
- Apache Arrow + Feather làm historian: Lưu trữ telemetry tòa nhà dưới dạng columnar-native, cho phép analytics tốc độ cao ngay tại biên thay vì dùng relational database truyền thống
- DataFusion SQL làm FDD engine: Thực thi các rule phát hiện lỗi, báo cáo và kiểm tra chất lượng dữ liệu trực tiếp trên Arrow dataset — path rõ ràng hướng tới stack analytics hoàn toàn bằng Rust
- Hỗ trợ đa giao thức: BACnet, Modbus/TCP, Haystack, và JSON API — normalize dữ liệu vào Arrow-native structures rồi lưu thành Feather files
- 3 container Docker:
openfdd-bridge(REST API, dashboard, historian),openfdd-commission(BACnet discovery, polling, override scans),openfdd-haystack-gateway(Haystack read/nav/ops) - Multi-arch Docker images: Hỗ trợ cả
linux/amd64vàlinux/arm64, tự động detect CPU khi pull — chạy được trên Intel/AMD server lẫn Raspberry Pi 4/5 - Kiến thức mở cho AI: Lớp knowledge layer hỗ trợ AI-assisted building diagnostics, commissioning, và điều tra lỗi HVAC
- BACnet native bằng Rust: Sử dụng thư viện BACnet Rust-native, Haystack qua Rust integration, Modbus qua Rust Modbus libraries — toàn bộ pipeline telemetry giữ nguyên memory-safe
💡 Vì sao đáng chú ý
Open-FDD giải quyết bài toán thực tế: hầu hết nền tảng FDD hiện nay phụ thuộc vào Python stack (Pandas, Flask, v.v.) trên đường truyền edge — điều này gây overhead bộ nhớ, độ trễ không ổn định, và rủi ro trên thiết bị nhúng resource-constrained. Bằng cách chuyển toàn bộ sang Rust, Open-FDD loại bỏ Python interpreter khỏi đường đi edge, giữ mọi thứ memory-safe và predictable.
Dự án đặc biệt phù hợp cho các kỹ sư commissioning tòa nhà, nhà vận hành HVAC cần giám sát lỗi tại chỗ, và tổ chức muốn self-hosted building analytics không phụ thuộc vendor hay cloud. Với Apache Arrow + DataFusion, pipeline từ thu thập dữ liệu → phát hiện lỗi → báo cáo diễn ra hoàn toàn trên columnar storage — hiệu suất cao hơn nhiều so với cách tiếp cận row-oriented truyền thống.
#HVAC #FaultDetection #Rust #OpenSource #EdgeComputing #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Simple, Erlang-inspired fault-tolerance framework for Rust Futures.
Monitor and control Daikin/Rotex Altherma heat pumps from Home Assistant directly via the 2-wire P1/P2 thermostat interface. Also enables reading other Japanese Home Bus System based standards, a.o. Hitachi H-link, Hisense H-NET, MHI, Daikin DIII-NET (F1/F2) bus, Mitsubishi M-Net bus, Toshiba TCC-Link, Panasonic/Sanyo SIII-Net, Haier, and York.
Open source alternative for Panasonic air condition wifi adapters that works locally without the Comfort Cloud
ESPHome Samsung HVAC Integration is an ESPHome component that connects and controls Samsung HVAC units (air conditioners and heat pumps) via a hardware bus (F1/F2 lines). It supports both NASA and NonNASA protocols, enabling multisplit control, temperature monitoring, energy tracking, and real-time notifications, enhancing your smart home setup.
AC Infinity integration for Home Assistant for UIS based controllers
MQTT Bridge for controlling Gree smart air conditioners, e.g. with Home Assistant or OpenHAB
Inspired by the idea of transfer learning, a combined approach is proposed. In the method, Deep Convolutional Neural Networks with Wide First-layer Kernel is used to extract features to classify the health conditions.