Adaptive DMC controller based on cloud computing

• Autorzy: Bodora Dominik , Kłopot Tomasz , Stebel Krzysztof

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.12.11

Warianty tytułu

PL

Adaptacyjny regulator DMC wykorzystujący rozwiązania chmurowe

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The adaptive DMC controller implemented in cloud adjust its parameters depending on the measured operating conditions. The control value determined by the controller is sent to the PLC. The regulation quality of the adaptive DMC controller is going to be verified on a fragment of the heat distribution system available in the laboratory located in the Department of Automation and Robotics.

PL

Adaptacyjny regulator DMC zaimplementowany w chmurze każdorazowo dopasowuje wartości nastaw w zależności od mierzonych warunków pracy. Wartość sterowania wyznaczona przez regulator jest przesyłana do sterownika PLC. Jakość regulacji adaptacyjnego regulatora DMC będzie sprawdzana przy pomocy fragmentu instalacji dystrybucji ciepłą dostępnej w laboratorium Katedry Automatyki i Robotyki.

Słowa kluczowe

EN

adaptive DMC controller; cloud computing; PLC; control

PL

adaptacyjny regulator DMC; chmura obliczeniowa; PLC; regulacja

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 12
• Strony: 48--52
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Bodora Dominik

• Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice

autor

Kłopot Tomasz

• Politechnika Śląska, Katedra Automatyki i Robotyki, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice

• https://orcid.org/0000-0003-1247-5399

autor

Stebel Krzysztof

• Politechnika Śląska, Katedra Automatyki i Robotyki, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice

• https://orcid.org/0000-0003-2912-6742

Bibliografia

• [1] Romkey J., Toast of the IoT: The 1990 Interop Internet Toaster, IEEE Consumer Electronics Magazine, (2017), vol.6, issue 1
• [2] Suresh P., Daniel J.V., Parthasarathy V., Aswathy R.H., A state of the art review on the Internet of Thing (IoT) history, technology and fields of deployment., International Conference on Science Engineering and Management Research, (2014)
• [3] Chiarell F., Trivelli L., Bonaccorsi A., Fanroni G., Extracting and mapping Indutry 4.0 technologies using Wikipedia, Computers in Industry., (2018), vol.100, 244-257
• [4] Muhammad H. ur R., Ibrar Y., Khaled S., Muhammad I., Prem P. J., Charith P., The role of big data analytics in Industrial Internet of Things, Future Generation Computer Systems, (2019), vol.99, page 247-259
• [5] Phenyo M., Osden J., Evaluating the benefits of Cloud Computing in Small, Medium and Micro-sized Enterprises (SMMEs), Pocedia Computer Science, (2021), vol.181, 784-792
• [6] Martson S., Li Z., Bandyopadhyay S., Zhang J., Ghalsasi A., Cloud Computing – the business perspective, Decision Support Systems, (2011), vol.51, 179-189
• [7] Kareen A., Ahmed B., Abdul R., Design and Implementation of Humidity and Temperature Automation and Monitoring for Public Buildings Comfortable Climate Based on Cloud Platform, Przegląd Elektrotechniczny, (2022), vol.4, 94-100
• [8] Kazaroan A., Teslyuk V., Tykhan M., Mashevska M., Usage Of SaaS Software Delivery Model In Inteligent House Systems, Przegląd Elektrotechniczny, (2019), 38-41
• [9] Sawicki B., Krupa A., Optimization of coil geometry using Monte Carlo method HTCondor and Microsoft Azure technologies, Przegląd Elektrotechniczny, (2019), vol.5, 113-118
• [10] Guangzhi D., Xiujun Z., Ying L., Xusheng Y., Kupend X., Building Smart Power Utilization Service System by using Business Process and Cloud Computing Technologies. Energy Pocedia, (2012), vol.16, page 564-570
• [11] Francisco P. K., Rafael T., Givanildo S. do N., Mra A., Juliano A. W., A study on cloud and edge computing for the implementation of digital twins in the Oil & Gas industries. Computers & Industrial Engineering, (2023), vol. 182
• [12] Habip S., Hikmet E., The usage of renewable energy sources and its effects on GHC emission intensity of electricity generation in Turkey. Renewable Energy, (2022), vol. 192, 859-869
• [13] Yaqoob M., Muhammad U. K., Muhammad W., Umair Z., Faisal M. Faizen M., Muhammad S., Ali R. Renewable energy as an alternative source for energy menegement in agriculture. Energy Reports, (2023), vol. 10, 344-359
• [14] Bodora D., Kłopot T., Stebel K., Wykorzystanie chmur obliczeniowych do sterowania obiektami przy pomocy złożonych obliczeniowo algorytmów., Przegląd Elektrotechniczny, (2023), vol.1, 82-85
• [15] Czeczot J., Nowak P., Frątczak M., Grelewicz P., ADRC-Based Habituating Control of Double-Heater Source, Energies, (2022), vol. 15, issue 14, 1-17
• [16] Tatjewski P., Advanced control of industrial processes: structures and algorithms, London: Springer-Verlag, (2007)
• [17] Kłopot T., Skupin P., Metzger M., Grelewicz P., Tunning strategy for Dynamic Matrix Control with reduced horizons, ISA Transactions, (2018), vol 76, 145-154

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).