Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "dane operacyjne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Monitorowanie wykorzystania ciągnika - bezprzewodowa transmisja danych
Tractor use monitoring - wireless data transmision
Autorzy:
Šařec, P.
Šařec, O.
Klain, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287840.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
bezprzewodowe przesyłanie danych
dane operacyjne
maszyna rolnicza
uprawa roli
wireless data transfer
operating data
farm machine
land cultivation
Opis:
Osiągnięcie optymalnej produktywności i operacyjnej efektywności maszyn rolniczych wymaga łatwego dostępu do źródeł danych o procesach użytkowania i utrzymywania [Heacox 2008]. W pracy przedstawiono wyniki badań systemu JDLink Machine Monitoring System, dostarczonego przez firmę John Debre. System testowano w warunkach Republiki Czeskiej podczas jesiennych upraw roli w roku 2008 w przedsiębiorstwie rolniczym Agro Slatiny S.A. System był zainstalowany na ciągniku John Debre 8530, współpracującym głównie z siedmio-skibowym pługiem obrotowym firmy Rabe Agri GmbH oraz kultywatorem ścierniskowym z broną talerzową Kverneland CLC. System JDLink umożliwił szczegółowe opracowanie operacyjnych danych z obydwu tych agregatów.
In order to achieve optimal productivity and operating efficiency of farm machines it is required to have an easy access to sources of data concerning use and maintenance processes [Heacox 2008]. The paper presents test results for the JDLink Machine Monitoring System delivered by John Deere. The system was tested in Czech Republic conditions by Agro Slatiny S.A. agricultural enterprise during autumn land cultivation in 2008. The system was installed in John Deere 8530 tractor, working mainly with a seven-furrow rotary plough manufactured by Rabe Agri GmbH, and stubble cultivator with disk harrow from Kverneland CLC. The JDLink system allowed to carry out detailed processing of operating data from both of the above mentioned units.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 227-234
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Aggregation of electric current consumption features to extract maintenance KPIs
Agregacja cech konsumpcji prądu elektrycznego do wyodrębnienia kluczowych wskaźników efektywności (KPI) utrzymania ruchu
Autorzy:
Simon, V.
Johansson, C. A.
Galar, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410081.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
fingerprint
operational data
condition based maintenance (CBM)
condition monitoring (CM)
energy optimization
machine tool
odcisk palca
dane operacyjne
utrzymanie na podstawie stanu technicznego (CBM)
monitoring stanu (CM)
optymalizacja energii
obrabiarki
Opis:
All electric powered machines offer the possibility of extracting information and calculating Key Performance Indicators (KPIs) from the electric current signal. Depending on the time window, sampling frequency and type of analysis, different indicators from the micro to macro level can be calculated for such aspects as maintenance, production, energy consumption etc. On the micro-level, the indicators are generally used for condition monitoring and diagnostics and are normally based on a short time window and a high sampling frequency. The macro indicators are normally based on a longer time window with a slower sampling frequency and are used as indicators for overall performance, cost or consumption. The indicators can be calculated directly from the current signal but can also be based on a combination of information from the current signal and operational data like rpm, position etc. One or several of those indicators can be used for prediction and prognostics of a machine’s future behavior. This paper uses this technique to calculate indicators for maintenance and energy optimization in electric powered machines and fleets of machines, especially machine tools.
Wszystkie urządzenia elektryczne oferują możliwość wydobywania informacji i obliczania Kluczowych Wskaźników Efektywności (ang. Key Performance Indicators, KPI) z sygnału prądu elektrycznego. W zależności od okna czasowego, częstotliwości próbkowania i rodzaju analizy, różne wskaźniki od mikro do makro poziomu, można obliczyć dla takich aspektów jak utrzymanie ruchu, produkcja, zużycie energii itp. Na poziomie mikro wskaźniki są powszechnie stosowane do monitorowania stanu i diagnostyki oraz zazwyczaj są oparte na krótkim oknie czasowym i mają dużą częstotliwość próbkowania. Wskaźniki makro są zwykle oparte na dłuższym oknie czasowym z wolniejszą częstotliwością próbkowania i są używane jako wskaźniki dla ogólnej wydajności, kosztu lub zużycia. Wskaźniki można obliczyć bezpośrednio z sygnału prądu elektrycznego, ale mogą być one również oparte na połączeniu informacji z sygnału prądu elektrycznego i danych operacyjnych, takich jak obroty na minutę (ang. Revolutions Per Minute, RPM), pozycja itp. Jeden lub kilka z tych wskaźników można wykorzystać do przewidywania i prognozowania przyszłego zachowania maszyny. W niniejszym artykule wykorzystano tę technikę do obliczania wskaźników utrzymania ruchu i optymalizacji energii w maszynach elektrycznych i flotach maszyn, zwłaszcza obrabiarek.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2017, 3 (25); 183-190
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies