Informacja

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

Wyszukujesz frazę "intelligent communication system" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Diagnostyka obiektów przemysłowych z wykorzystaniem wspólnej magistrali usług Diagnostic Service Bus DSB
The diagnosis of objects with the use of Common Service Bus Diagnostic Service Bus DSB
Autorzy:
Kowalczuk, Z.
Wszołek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/257470.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
diagnostyka
obiekt przemysłowy
system komputerowy
sieć komputerowa
komunikacja
magistrala
baza danych
budynek inteligentny
platforma symulacyjna
diagnostics
industrial facilities
computer system
database
computer networks
communication
bus systems
intelligent building
simulation platform
Opis:
Opierając się na znanym pojęciu magistrali, w pracy przedstawia się sposób adaptacji i wykorzystania magistrali usług w diagnostyce obiektów przemysłowych. Działanie medium komunikacyjnego opiera się na architekturze SOA. Zaproponowana koncepcja stanowi próbę rozwiązania problemu wydajnościowych w rozwijanym projekcie Sieciowego Monitora Obiektu SMO. Wspólna szyna danych zwiększa wydajność systemu SMO, umożliwiając komunikację oraz współbieżne wykorzystanie danych przez różne aplikacje (serwisy) jednocześnie. W ten naturalny sposób podnosi się też efektywność diagnostyki obiektów przemysłowych, wyposażonych w system SMO zintegrowany z taką wspólną szyną danych.
This paper presents a method of adapting and using bus services in the diagnosis of industrial facilities and plants. The concept of a communication medium, based on the SOA architecture, is an attempt to solve some performance problems of the Network Monitor Object NMO, a project developed in Gdansk University of Technology. The idea is to increase the NMO performance by using a common data bus, referred to as a Diagnostic Service Bus (DSB). The bus allows for system communication and also enables the data to be concurrently used by different applications (services). In this way, the system of the diagnostics of industrial objects, equipped with the NMO integrated with DSB, becomes more efficient. A DSB prototype is in testing. A special design concern is fixed on the real-time feature (response) of the system.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2011, 2; 121-130
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Koncepcja zdalnej, głosowej i wizualnej komunikacji operatora i systemu monitorowania i optymalizacji procesów mikro- i nanoobróbki
A concept of distant voice and visual communication between the operator and a system for monitoring and optimization of micro- and nano-machining processes
Autorzy:
Lipiński, D.
Majewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156999.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
monitorowanie i optymalizacja procesów mikro- i nanoobróbki
inteligentne systemy monitorowania i optymalizacji
interakcja operatora z systemem
inteligentny interfejs do sterowania procesami
komunikacja głosowa i wizualna
interfejs mowy
jakość procesu
analiza danych pomiarowych
systemy ekspertowe
sztuczna inteligencja
monitoring and optimization of micro- and nano-machining processes
intelligent systems of monitoring and optimization
interaction between operators and systems
intelligent interface for system control
voice and visual communication
speech interface
process quality
measurement data analysis
expert systems
artificial intelligence
Opis:
W artykule przedstawiono nową koncepcję zdalnej, głosowej i wizualnej komunikacji operatora i systemu monitorowania i optymalizacji procesów mikro- i nanoobróbki. System zdalnego monitorowania i optymalizacji jakości procesów, wyposażony w interfejs wizualny i głosowy, przedstawiono w przykładowym zastosowaniu w procesach precyzyjnego szlifowania. Opracowana koncepcja proponuje architekturę systemu wyposażoną w warstwę analizy danych, warstwę nadzorowania procesu, warstwę decyzyjną, podsystem komunikacji głosowej w języku naturalnym oraz podsystem komunikacji wizualnej z opisem głosowym. Interakcja operatora z systemem za pomocą mowy i języka naturalnego zawiera inteligentne mechanizmy służące do identyfikacji biometrycznej operatora, rozpoznawania mowy, rozpoznawania słów składowych i komunikatów operatora, analizy składni komunikatów, analiza skutków poleceń, ocena bezpieczeństwa poleceń. Interakcja systemu z operatorem za pośrednictwem komunikatów wizualnych z opisem głosowym zawiera inteligentne mechanizmy służące do generowania wykresów i raportów, klasyfikacji form przekazów i ich tworzenia, generowania komunikatów w postaci graficznej i tekstowej, konsolidacji i analizy treści komunikatów, oraz syntezy komunikatów multimedialnych. Artykuł przedstawia również koncepcję inteligentnych metod i algorytmów jakościowego opisu procesu obróbki na podstawie analizy danych pomiarowych z zastosowaniem systemu ekspertowego opartego na regresyjnych sieciach neuronowych.
The paper deals with a new concept of distant voice and visual communication between the operator and a system for monitoring and optimization of micro- and nano-machining processes. The distant system for monitoring and optimization of the process quality, equipped with a visual and vocal interface, is presented in an exemplary application to precision grinding. There is proposed an architecture of the system equipped with a data analysis layer, a process supervision layer, a decision layer, a communication subsystem using speech and natural language, and a visual communication subsystem using vocal descriptions. As the system is equipped with several intelligent layers, it is capable of control, supervision and optimization of the processes of micro- and nano-machining. In the proposed system, computational intelligence methods allow for real-time data analysis of the monitored process, configuration of the system, process supervision based on process features and quality models. The system is also capable of detection of inaccuracies, estimation of inaccuracy results, compensation of inaccuracy results, and selection of machining parameters and conditions. In addition, it conducts assessment of the operator’s decisions. The system also consists of meaning analysis mechanisms of operator's messages and commands given by voice in a natural language, and various visual communication forms with the operator using vocal descriptions. The layer for data presentation and communication provides data and information about the machining parameters and conditions, tool condition, process condition, estimation of the process quality, and process variables. The interaction between the operator and the system by speech and natural language contains intelligent mechanisms for operator biometric identification, speech recognition, word recognition, recognition of messages and com-mands, syntax analysis of messages, and safety assessment of commands. The interaction between the system and the operator using visual messages with vocal descriptions includes intelligent mechanisms for generation of graphical and textual reports, classification of message forms, generation of messages in the graphical and textual forms, consolidation and analysis of message contents, synthesis of multimedia messages. In the paper, Fig. 1 presents the concept of distant voice and visual communication between the operator and a system for monitoring and optimization of micro- and nano-machining processes. The concept of the system of distant monitoring and optimization of the precision grinding processes using voice and visual communication between the operator and the system is shown in Fig. 2, while the complete structure of the system is depicted in Fig. 3. The paper also presents a concept of intelligent methods and algorithms (Fig. 4) for de-scribing the machining process quality on the basis of the measurement data analysis using an expert system equipped with regression neural networks.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 7, 7; 648-651
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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