This paper deals with the real-time message network system by a CAN (controller area network) based on the real-time distributed control scheme to integrate actuators and sensors in a humanoid robot. In order to apply the real-time distributed processing for a humanoid robot, each control unit should have the real-time efficient control method, fast sensing method, fast calculation and real-time valid data exchange method. Moreover, the data from sensors and encoders must be transmitted to the higher level of control units in maximum time limit. This paper describes the real-time message network system design and the performance of the system.
Pressure monitoring is expected to be expanded in a water distribution system according to accelerated development of smart water network management technologies caused by appearances of affordable digital infrastructures like computing, storage and bandwidth. However, the placement of pressure sensors has been determined by engineer's technical decisions since there is no well-defined criteria for deciding a suitable location of pressure sensor. This study presents a placement method of pressure sensors based on the consideration of allowable error in calibrating water network analysis modeling. The proposed method is to find a minimum set of pressure sensors for achieving a reliable management of water transmissions main and increasing the efficiency of their real-time operation. In the case study in Y area's transmission main, the proposed method shows equally distributed pressure sensors in terms of hydraulics. It is expected that the proposed method can be used to manage transmission mains stably and construct a robust real-time network analysis system as a minimal criteria.
We design a NCS (Networked Control System) where the communication between sensors and controllers takes place over a USN (Ubiquitous Sensor Network). In order to measure time delays between sensors and controllers in real time, we design an algorithm to measure RTT (Round Trip Time) between USN nodes, and implement it into TinyOS of USN. By using the measured time delays, we construct the Smith predictor to compensate the time delays between sensors and controllers in real-time. For the real time experiment, we simulate the dynamic plant model, controller, and USN interface using Real-Time Windows Target provided in MATLAB. The USN interface in the Simulink model consists of serial ports, which connect the plant output and controller with USN nodes. The experiment results show that the time delays between sensors and controllers are precisely measured in real time; the Smith predictor appropriately compensates the time delays; and the stability is achieved in the closed-loop of the NCS.
We propose a real time gas monitoring system for classifying various gases with different concentrations. Using thermal modulation of operating temperature of two sensors, we extract patterns of gases from the voltage across the load resistance. We adopt the relative resistance as a pre-processing method and an ART2 neural network as a pattern recognition method. The proposed method has been implemented in a real time embedded system with tin oxide gas sensors, TGS 2611, 2602 and an MSP430 ultra-low power microcontroller in the test chamber.
Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
As many sensors and actuators are used in various automated systems, the application of network system to real-time distributed control is gaining acceptance in many industries. In order to take advantages of the network technique. however, network implementation should be carefully designed to satisfy real-time constraints and to consider network delays. This paper presents the implementation of feedback control system in Profibus-DP. Profibus-DP is a type of fieldbus protocols that are specifically designed to interconnect simple devices with fast I/O data exchange. As feedback control in profibus-DP is implemented, Network delays is found with influence of system performance. We analyze network delays in Profibus-DP into 3 reasons - dead time in Profibus interface, protocol delay, delay by asynchronization. In order to compensate the network delays, we introduce control algorithms with time delay concept. The results show that network delay can be compensated.
Smart Grid is grafting IT(information technology) techniques on existing electric power network, supplier and the consumer to do real-time exchange of information lead to both direction and energy efficiency optimization, it is a next potential electric power network method. Because of applying various distributed electric power sources, the electric power network system will follow in size and it is dispersive and it will operate independently, and it become the intelligent electric power network, which in consumer demand reacts at real-time, because of using various sensors. In this article explain concept, features, and contemporary background of Smart Grid, and describe improve reliability of the electric power quality.
선박의 상태를 공간 제약 없이 광범위하게 측정하고 이를 정밀히 분석하기 위한 수단들 중 하나로 무선 네트워크의 활용이 하나의 방법이 될 수 있다. 여러 개의 센서들을 적절한 곳에 배치하고 이들 간 네트워크가 자동으로 구성이 되고나면 선박의 상태를 한 장소에서 모니터링 할 수 있다. 아울러 배치된 모든 센서들이 동일한 시각정보를 갖는다면, 이들로부터 감지된 동일한 이벤트에 대하여 위치 또는 이동방향 등도 알아낼 수 있다. 따라서 동기화된 센서들의 활용은 메타정보의 생산을 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 이 논문은 선박에서의 효율적 활용을 위한 센서 간 시각동기 알고리즘을 제안한다.
In this paper, the PWM inverter-motor drive system including sensor is controlled through the network. The algorithm to compensate for the time delay of ac current and ac voltage sensors due to the network is proposed. The delay time of sensors is kept nearly constant, using the synchronous signal and timers. The error between the real and estimated ac signals can be reduced by using two slopes for estimating the value of at signals. The proposed algorithms are verified with the simulation studies and experiments.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권3호
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pp.12-20
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2002
As numerous sensors and actuators are used in many automated systems, various industrial networks are adopted for real-time distributed control. In order to take advantages of the networking, however, the network implementation should be carefully designed to satisfy real-time requirements considering network induced delays. This paper presents an implementation scheme of a networked control system via Profibus-DP network fur real-time distributed control. More specifically, the effect of the network induced delay on the control performance is evaluated on a Profibus-DP testbed. Also, two conventional PID gain tuning methods are slightly modified fur fouling controllers fur the networked control system. With appropriate choices for gains, it is shown that the networked control system can perform almost as well as the traditional control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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