کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6873360 | 1440634 | 2018 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An intelligent real-time cyber-physical toolset for energy and process prediction and optimisation in the future industrial Internet of Things
ترجمه فارسی عنوان
ابزار هوشمند فیزیکی سایبر فای واقعی برای پیش بینی و بهینه سازی انرژی و فرآیند در اینترنت آینده چیزهای صنعتی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های بی سیم، سیستم های زمان واقعی بهره وری انرژی، مدیریت انرژی، برنامه ریزی فرایند،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Energy waste significantly contributes to increased costs in the automotive manufacturing industry, which is subject to energy usage restrictions and taxation from national and international policy makers and restrictions and charges from national energy providers. For example, the UK Climate Change Levy, charged to businesses at 0.554Â p/kWh equates to 7.28% of a manufacturing business's energy bill based on an average total usage rate of 7.61Â p/kWh. Internet of Things (IoT) energy monitoring systems are being developed, however, there has been limited consideration of services for efficient energy-use and minimisation of production costs in industry. This paper presents the design, development and validation of a novel, adaptive Cyber-Physical Toolset to optimise cumulative plant energy consumption through characterisation and prediction of the active and reactive power of three-phase industrial machine processes. Extensive validation has been conducted in automotive manufacture production lines with industrial three-phase Hurco VM1 computer numerical control (CNC) machines.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Future Generation Computer Systems - Volume 79, Part 3, February 2018, Pages 815-829
Journal: Future Generation Computer Systems - Volume 79, Part 3, February 2018, Pages 815-829
نویسندگان
Sarogini Grace Pease, Russell Trueman, Callum Davies, Jude Grosberg, Kai Hin Yau, Navjot Kaur, Paul Conway, Andrew West,