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Enregistrement W3142131921 · doi:10.37917/ijeee.7.2.4

Building an HMI and Demo Application of WSN-based Industrial Control Systems

2011· article· en· W3142131921 sur OpenAlexafffund
Ali A. Abed, Abduladhem A. Ali, Nauman Aslam

Notice bibliographique

RevueIraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésWireless sensor networkDefault gatewayComputer scienceSoftwareEmbedded systemWirelessGateway (web page)Protocol (science)Real-time computingComputer networkOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present the details of methodology pursued in implementation of an HMI and Demo Temperature Monitoring application for wireless sensor-based distributed control systems. The application of WSN for a temperature monitoring and control is composed of a number of sensor nodes (motes) with a networking capability that can be deployed for monitoring and control purposes. The temperature is measured in the real time by the sensor boards that sample and send the data to the monitoring computer through a base station or gateway. This paper proposes how such monitoring system can be setup emphasizing on the aspects of low cost, energy-efficient, easy ad-hoc installation and easy handling and maintenance. This paper focuses on the overall potential of wireless sensor nodes and networking in industrial applications. A specific case study is given for the measurement of temperature (with thermistor or thermocouple), humidity, light and the health of the WSN. The focus was not on these four types of measurements and analysis but rather on the design of a communication protocol and building of an HMI software for monitoring. So, a set of system design requirements are developed that covered the use of the wireless platforms, the design of sensor network, the capabilities for remote data access and management, the connection between the WSN and an HMI software designed with MATLAB.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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