Temat: data acquisition systems

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Real-time data processing pipeline for trigger readout board-based data acquisition systems
Autorzy:: Korcyl, Grzegorz
Rathod, Narendra
Świentek, K.
Wintz, P.
Molenda, A.
Fiutowski, T.
Smyrski, Jerzy
Misiak, Andrzej
Lalik, Rafał
Malige, Akshay
Korzeniak, Bartłomiej
Moroń, J.
Firlej, M.
Salabura, Piotr
Idzik, M.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Hardware-agnostic framework for general-purpose data acquisition systems
Autorzy:: Korcyl, Grzegorz
Moskal, Paweł
Bakalarek, Maciej
Opis:: Modern data acquisition systems in physics experiments of various scales rely heavily on precise time synchronization of electronic components used for digitizing analog signals generated by detectors. Scientific collaborations often develop custom, in-house solutions designed for particular use cases that form ecosystems of compatible hardware platforms, protocols, and standards. In this work, we present and evaluate a set of gateware and software components that enable the implementation of complete data acquisition systems with synchronization, data transport, and control functionalities over multi-gigabit transceivers. The components can be organized to form a logical system structure, including the master, data concentrators, and endpoint modules, on virtually any hardware platform equipped with a Field-Programmable Gate Array with an exposed transceiver. The system allows for a rapid deployment of complete measurement systems with facilitated integration of new elements on both commercially available and custom-designed platforms.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Supporting the monitoring services reliability in transportation systems – antropo-technical approach
Autorzy:: Laskowski, D.
Łubkowski, P.
Tematy:: monitoring system
data acquisition systems
service reliability
system exploitation
system monitoringu
zbieranie danych
niezawodność usług
eksploatacja systemu; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/393976.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Process of ensuring the security of citizens, objects and material goods requires access to the information from sensors located in diff erent points of monitoring and data acquisition systems. Th ey are a widely used in administration of carfleet or the visualization of selected functions of transport processes. However, transmission of data from multiple video sensors may lead to the degradation of video quality and even to lack of identification capabilities. As a result, the overall service reliability can be decreased. The process of the system exploitation can determine the reliability of the video monitoring services as well. This process includes the technical object (hardware and soft ware) and the man (operator) who exploits the system under certain environmental conditions (external and internal) and represents so called antropo-technical approach in which the operating requirements are taken into consideration (particularly related to reliability). The paper presents components elaborated for maintenance of reliable video monitoring services as well as the results of selected tests showing its efficiency. Proposition of comprehensive metrics for assessing the reliability of exploitation of video monitoring system, which takes into account antropo-technical approach is presented as well.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: TRIDAQ Systems in HEP Experiments at LHC Accelerator
Autorzy:: Zagoździńska, A.
Romaniuk, R. S
Poźniak, K. T.
Zalewski, P.
Tematy:: TRIDAQ
trigger
RPC
CMS
HEP
electronic systems
detectors
front-end electronics
CERN
data acquisition systems
distributed measuring and control networks
photonic networks; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/963907.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The paper describes Trigger and Data Acquisition (TRIDAQ) systems of accelerator experiments for High Energy Physics. The background for physics research comprises assumptions of the Standard Model theory with basic extensions. On this basis, a structure of particle detector system is described, with emphasis on the following functional blocks: Front-End Electronics, Trigger and DAQ systems. The described solutions are used in the LHC experiments: ATLAS, ALICE, CMS and LHCb. They are also used in other accelerator experiments. Data storage and processing functionality is divided into two hardware systems: Trigger and Data Acquisition, that are dependent on each other. High input data rate impose relevant choices for the architecture and parameters of both systems. The key parameters include detailed system structure and its overall latency. Trigger structure is defined by the physics requirements and the storage capability of DAQ system. Both systems are designed to achieve the highest possible space and time resolution for particle detection. Trigger references are reviewed [1]–[39] as well as chosen accelerator research efforts originating in this country [40]–[83].
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Propozycja zaawansowanego stanowiska pomiarowego przeznaczonego do badań maszyn elektrycznych oraz źródeł energii odnawialnej - konsolidacja unikalnych rozwiązań pomiarowych w ramach oferty firmy Tespol
An advanced measurement setup dedicated for electrical machines and renewable energy sources testing – consolidation of the unique measurement solutions included in the portfolio of the Tespol company
Autorzy:: Drzazga, A.
Tematy:: maszyny elektryczne
badania diagnostyczne
energia odnawialna
wielokanałowe synchroniczne systemy rejestracji danych
electrical machines
diagnostic test
renewable energy
multichannel synchronous data acquisition systems; Pokaż więcej
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1199403.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This article presents the latest measurement solutions included in the portfolio of the Tespol company which are dedicated to an evaluation of the diagnostic tests on electrical machines, electrical drives and renewable energy sources. It gives an overview of the measurement solutions made by DEWETRON and MAGNA-POWER company with a focus on the power quality measurement issues in a systems with the variable frequency. An example test setup is also presented including the multichannel data acquisition systems and the programable power supplies permitting to emulate the renewable energy sources (photovoltaic panels).
W artykule przedstawiono najnowsze rozwiązania pomiarowe znajdujące się w ofercie firmy Tespol umożliwiające przeprowadzanie złożonych testów diagnostycznych na maszynach i napędach elektrycznych oraz źródłach energii odnawialnej. Zaprezentowano systemy pomiarowe firmy DEWETRON, które ze względu na możliwość przeprowadzenia synchronicznych pomiarów praktycznie wszystkich wielkości fizycznych realizowanych na wielokanałowych jednostkach pomiarowych wyznaczają nowy standard pomiarów w energetyce. Przedstawiono przykładową charakterystykę tych systemów, zwłaszcza z punktu widzenia ich przydatności do pomiarów mocy i jakości energii. Omówiono również możliwość zastosowania zasilaczy prądu stałego dużej mocy firmy Magna-Power do zasilania wybranych komponentów badanego systemu podczas testów oraz emulacji procesu zasilania z systemów energii odnawialnej (paneli fotowoltaicznych). Zaproponowano przykładowe stanowisko testowe, zawierające wymienione przyrządy pomiarowe.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Software for data acquisition with options for multimeter calibration and verification of its accuracy
Autorzy:: Tabisz, R.
Zawisza, P.
Tematy:: data acquisition
calibration
accuracy verification
measurements management systems; Pokaż więcej
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/973061.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The need to create software for measuring data acquisition to ensure data collection during calibration of the multimeter and to verify its accuracy was justified. The prototype of such software working with the M-4650CR multimeter was developed in the VBA MS Excel environment. This software, called "CAL-DAQ", is a modular structure that enables the execution of individual modules in order to facilitate the measurement procedure. Software of this kind can be useful in industrial measurement management systems which are an important part of quality management systems.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Mechanisms for Data Acquisition to Train Artificial Intelligence Models for Detecting Increased Susceptibility to Fire Situations by Using Internet of Things Devices and Satellite Systems
Mechanizmy akwizycji danych dla celów uczenia maszynowego modeli detekcji wzrostu zagrożenia pożarowego z zastosowaniem urządzeń internetu rzeczy i systemów satelitarnych
Autorzy:: Jurczyński, Dawid
Buchwald, Paweł
Tematy:: data acquisition
artificial intelligence
IoT
satellite data systems
fire management systems
internet rzeczy
systemy satelitarne
systemy prewencji przeciwpożarowej
sztuczna inteligencja; Pokaż więcej
Wydawca:: Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/59846362.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Purpose: Exploration and developing mechanisms of advanced data acquisition necessary for training an artificial intelligence model capable of effectively detecting areas with increased susceptibility to fire situations. The study focuses on utilizing data from satellite missions and ground-based sensors, which provide both high-resolution imagery and precise data on temperature, humidity, and other environmental factors. By analysing these diverse data sources, the research aims to create a comprehensive and efficient model capable of early detection of potential fire hazards, which is crucial for prevention for fire-prone situations. Project and methods: It centres on a project that aims to enhance fire detection and management through the integration of artificial intelligence with data acquired from satellite systems and internet of things devices. The methodologies employed in this project involve a combination of advanced data acquisition, machine learning techniques, and the synthesis of diverse environmental data to train artificial intelligence models that can predict and detect fire incidents more effectively. Results: Significant advancements in fire detection and management have been demonstrated through the integration of artificial intelligence (AI) with satellite data and IoT: 1. Enhanced monitoring capabilities the use of satellite data systems enabled real-time monitoring of thermal anomalies and vegetation health, crucial for early detection and effective monitoring of wildfires. This real-time capability allowed for quicker responses and more informed decision-making in firefighting efforts. 2. Effective integration of data sources: the integration of satellite and surface data proved to be effective in enhancing the predictive capabilities of the fire management systems. This comprehensive approach allowed for a better understanding of fire dynamics and contributed to more accurate and timely predictions. Conclusions: It could be emphasize the significant benefits and future potential of integrating artificial intelligence with satellite and internet of things data for improving fire detection and management. The integration of satellite imagery and internet of things sensor data is essential for enhancing the predictive accuracy of artificial intelligence systems. This integration allows for a comprehensive assessment of fire risks, providing actionable intelligence that is critical for prevention for fire-prone situations. These conclusions underscore the transformative potential of artificial intelligence in enhancing fire management systems.
Cel: Artykuł poświęcony jest zagadnieniu badań i rozwoju zaawansowanych mechanizmów pozyskiwania danych niezbędnych do szkolenia modelu sztucznej inteligencji zdolnego do efektywnego wykrywania obszarów o zwiększonej podatności na sytuacje pożarowe. W pracy skupiono się na wykorzystaniu danych z misji satelitarnych oraz czujników naziemnych, które dostarczają zarówno obrazów o wysokiej rozdzielczości, jak i precyzyjnych danych dotyczących temperatury, wilgotności oraz innych czynników środowiskowych. Poprzez analizę tych różnorodnych źródeł danych, badanie ma na celu stworzenie kompleksowego i efektywnego modelu zdolnego do wczesnego wykrywania potencjalnych zagrożeń pożarowych, co jest kluczowe w zapobieganiu klęskom żywiołowym i minimalizowaniu ich skutków. Projekt i metody: Metodologie zastosowane w tym projekcie obejmują połączenie zaawansowanego pozyskiwania danych, technik uczenia maszynowego oraz syntezę różnorodnych danych środowiskowych do szkolenia modeli AI, tak aby mogły przewidywać i wykrywać incydenty pożarowe bardziej efektywnie. Wyniki: Wykazano wyraźny postęp w wykrywaniu pożarów i zarządzaniu nimi dzięki zastosowaniu integracji sztucznej inteligencji (AI) z danymi satelitarnymi i internetu rzeczy (IoT): 1. Rozszerzone możliwości monitorowania: Wykorzystanie systemów danych satelitarnych umożliwiło monitoring w czasie rzeczywistym anomalii termicznych oraz stanu zdrowotnego roślinności, istotnych z perspektywy wczesnego wykrywania i skutecznego monitorowania pożarów. Ta zdolność pozwoliła na szybsze reakcje i bardziej świadome podejmowanie decyzji w działaniach przeciwpożarowych. 2. Skuteczna integracja źródeł danych: Integracja danych satelitarnych i naziemnych okazała się skuteczna w zwiększaniu zdolności predykcyjnych systemów zarządzania pożarami. To kompleksowe podejście pozwoliło na lepsze zrozumienie dynamiki pożarów i przyczyniło się do dokładniejszych i bardziej aktualnych prognoz. Wnioski: Można podkreślić znaczące korzyści i przyszły potencjał integracji sztucznej inteligencji (AI) z danymi satelitarnymi i IoT w celu poprawy wykrywania pożarów. Połączenie obrazowania satelitarnego i danych z czujników IoT jest niezbędne do zwiększenia dokładności predykcyjnej systemów AI. Ta integracja umożliwia kompleksową ocenę ryzyka pożarowego poprzez dostarczanie informacji istotnych dla prewencyjnych strategii zarządzania pożarami. Powyższe wnioski świadczą o transformacyjnym potencjale AI w poprawie systemów zarządzania pożarami.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Analytical synthesis of parameter-varying filter of constant component with application to switching systems
Autorzy:: Piskorowski, J.
Kaszyński, R.
Tematy:: data acquisition
analog signal processing
transient behavior
dynamics
switching systems
linear parameter-varying technique (LPV)
linear time-varying systems (LTV); Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/221736.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: In this paper, we propose a concept of a continuous-time filter of constant component that exhibits a very short response in the time domain if compared to the traditional time-invariant filter. The improvement of the filter dynamics was achieved as a result of the time-varying parameters which were introduced to the filter structure. Such a designed filter is then applied in a system which switches many distorted signals which should be filtered as fast as possible. The paper is of review nature and presents both a theoretical background of the proposed filter and the results of simulations.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: FlashCam : a novel Cherenkov telescope camera with continuous signal digitization
Autorzy:: Ziętara, Krzysztof
Steiner, S.
Winiarski, K.
Reimer, O.
Vollhardt, A.
Eisenkolb, F.
Kasperek, J.
Gadola, A.
Weitzel, Q.
Kalkuhl, C.
Schanz, T.
Kalekin, O.
Rupinski, M.
Manalaysay, A.
Föhr, C.
Kihm, T.
Pühlhofer, G.
Rajda, P.
Marszałek, Adam
Lahmann, R.
Garrecht, F.
Hermann, G.
Tenzer, C.
Bauer, C.
Schwab, T.
Koziol, J.
Straumann, U.
Jung, I.
Florin, D.
Romaszkan, W.
Opis:: The Cherenkov Telescope Array (CTA) will be the next generation ground-based observatory for cosmic gamma rays. The FlashCam camera for its mid-size telescope introduces a new concept, with a modest sampling rate of 250 MS/s, that enables a continuous digitization as well as event buffering and trigger processing using the same front-end FPGAs. The high performance Ethernet-based readout provides a dead-time free operation for event rates up to 30 kHz corresponding to a data rate of 2.0 GByte/s sent to the camera server. We present the camera design and the current status of the project.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Degradation Data Self-Analysis layer for integrated maintenance activities
Autorzy:: Szpytko, Janusz
Duarte, Yorlandys Salgado
Tematy:: Monte Carlo simulation
Markov chain Monte Carlo
MCMC
Degradation Data Self Analysis
DDSA
Systems, Applications & Products in Data Processing
SAP
Supervisory Control and Data Acquisition
SCADA
distribution algorithm
integrated maintenance platform
cumulative distribution function
CDF; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/59126732.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Reliability-oriented approach based on Monte Carlo simulations is a well-established methodology for coordinating maintenance activities of any technical system. Usually, coordination is conducted using holistic performance indicators, which are obtained from the convolution between the stochastic system availability and the system service required in a time horizon of t. Specifically, the system stochastic availability modeling is composed of the degradation process due to the system operation and the planning of the maintenance activities needed to keep the system operating at the desired standards. In the case of the degradation modeling process, given its random nature, it is addressed with predictions, which in practice, consist of generating random samples of the stochastic degradation processes from probability distributions, and the parameterization is usually estimated by fitting the distributions to historical degradation data for each technical component considered. Crucial to forecasting accurate performance indicators is the use of up-to-date information, i.e., the self-update of historical degradation data. In this paper, to address accurate performance indicators, we propose using the machine learning approach to update the adaptable model layers affected by changes in the degradation data. The paper's case study is an overhead crane system of a hot rolling mill process in a steel plant, which operates under hazardous conditions and continuously. We focus on overhead cranes because they are critical components of production processes. The paper's subject is validating the performance of a self-analysis layer, which processes the degradation data of the analyzed technical devices. The engineering solution ensures well-processed inputs for the problem of coordination of maintenance activities of overhead cranes, which is the object of the study of this research.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "data acquisition systems" wg kryterium: Temat