Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Distributed Classification in Wireless Sensor Networks for Machine Condition Monitoring

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F10%3A00168779" target="_blank" >RIV/68407700:21230/10:00168779 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Distributed Classification in Wireless Sensor Networks for Machine Condition Monitoring

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The use of Wireless Sensor Network (WSN) in Machine Condition Monitoring (MCM) can bring many advantages compare to a classical approach. WSN is composed from nodes, where each node contains microcontroller, RF transmitter and sensor(s). The advantage ofWSN is mainly in flexibility and easy installation in hardly accessible areas. However, the significant disadvantage is a limited data flow from nodes to central controller. This is related to low transmission capability and to effort to minimize energyconsumption of each node. Hence it is not suitable to send the raw data from each node and interpret them in one the very last (main) node of a network. In this paper we propose an MCM system based on WSN using data pre-processing and feature extractionimplemented in nodes of WSN. The idea behind is to run the learning and operation phases on different platforms (PC versus WSN).

  • Název v anglickém jazyce

    Distributed Classification in Wireless Sensor Networks for Machine Condition Monitoring

  • Popis výsledku anglicky

    The use of Wireless Sensor Network (WSN) in Machine Condition Monitoring (MCM) can bring many advantages compare to a classical approach. WSN is composed from nodes, where each node contains microcontroller, RF transmitter and sensor(s). The advantage ofWSN is mainly in flexibility and easy installation in hardly accessible areas. However, the significant disadvantage is a limited data flow from nodes to central controller. This is related to low transmission capability and to effort to minimize energyconsumption of each node. Hence it is not suitable to send the raw data from each node and interpret them in one the very last (main) node of a network. In this paper we propose an MCM system based on WSN using data pre-processing and feature extractionimplemented in nodes of WSN. The idea behind is to run the learning and operation phases on different platforms (PC versus WSN).

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JB - Senzory, čidla, měření a regulace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GD102%2F09%2FH081" target="_blank" >GD102/09/H081: SYNERGIE - Mobilní senzorické systémy a sítě</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    The Seventh International Conference on Condition Monitoring and Machinery Failure Prevention Technologies

  • ISBN

    978-1-901892-33-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    MFPT + BINDT (The British Institute of Non-destructive Testing)

  • Místo vydání

    Dublin

  • Místo konání akce

    Stratford-upon-Avon

  • Datum konání akce

    22. 6. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku