Energy Prediction and Energy Management in Kinetic Energy-Harvesting Wireless Sensors Network for Industry 4.0
Notice bibliographique
Résumé
Real-time control and monitoring are some of the main goals of Industry 4.0. To meet these requirements, sensors are needed at every step of the production process. Wireless sensors (WS) are better suited due to their flexibility but are limited in energy. In this work, kinetic energy harvesting using piezoelectric technologies are considered to ensure the energy autonomy of a Wireless Sensor Network (WSN). First, unlike most existing works, this paper focuses on WSN rather than a single WS since the control of the entirety of most industrial processes requires several WSs. The solution proposed here is based on deep learning of the harvestable power signals at each sensor deployed on the monitoring system. Specifically, vibration measurements were performed at 12 locations on an ore crushing mill in a mine. From there, a mechanical–electrical conversion model considering the system’s dynamics was set up to evaluate the power profile each of the WSs can harvest. Considering that the harvestable power has many peaks due to the different operating states of the engine, we first proposed a Predictor of the Harvestable Power from Vibrations (PHPV). Using a large database, compared to a state-of-the-art predictor, the Predictor of the Harvestable Energy from vibrations (PHEV) allows for significantly reducing the Root Mean Square Error (RMSE). More specifically, the lowest reduction achieved for RSME ranged from 9.4 μW (with PHEV) to 5.9 μW (with PHPV). A decrease in RMSE ranging from 18.45 to 4 μW was obtained for another measurement point. Since harvest rates differ from one location to another, a Hierarchical Energy-Balancing Protocol (HEBP) is proposed to maximize the number of WS capable of transmitting information about the system’s state, thus avoiding an interruption of the network coverage. In the HEBP, it is envisaged that some WSs, besides transmitting data, will supply other nodes with an energy deficit to allow them to communicate information about their location. For a minimum packet size of up to 1100 bits, the energy autonomy of all the WSs is ensured, unlike only 66% of the nodes with the previous protocols.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».