Giải pháp giám sát thời gian vận hành của thiết bị điện
Abstract
Can Tho University have a lot of expensive specialist equipment. These tools are meant to be used for business, research, and teaching. The construction of a system that automatically tracks the running time of these specialized devices is required to maximize usage efficiency. The proposed system is made up of three parts. First, the study presents the solution to develop IoT-based uptime monitoring devices for electronic devices. Next, the system enables the management of data collected from electronic devices in order to process operations, query data, monitor operational time, and support system management based on the SensorThings standard. Finally, this study also presents data visualization functionality. Depending on how long the device is in operation, the application permits parameter monitoring. Other monitoring devices and extension of many communication protocols can be easily included in the system because it is constructed in accordance with open standards.
Tóm tắt
Trường Đại học Cần Thơ sở hữu nhiều thiết bị điện chuyên dụng có giá trị cao. Các thiết bị chuyên dụng này phục vụ cho công tác đào tạo, nghiên cứu và thương mại. Để tối ưu hóa việc khai thác hiệu suất sử dụng, ta cần thiết phải xây dựng hệ thống giám sát tự động thời gian hoạt động của các thiết bị chuyên dụng này. Hệ thống được đề xuất trong nghiên cứu này gồm ba thành phần. Thiết bị giám sát thời gian vận hành của thiết bị điện được chế tạo dựa trên công nghệ Internet vạn vật. Quản trị dữ liệu thu được từ thiết bị giám sát thời gian vận hành, truy vấn dữ liệu, xử lý nghiệp vụ, và hỗ trợ quản lý các hệ thống dựa trên chuẩn SensorThings. Trực quan hóa dữ liệu được xây dựng trên nền tảng Web. Ứng dụng cho phép theo dõi các thông số theo thời gian vận hành của thiết bị điện. Hệ thống được xây dựng theo tiêu chuẩn mở, điều này cho phép dễ dàng tích hợp thêm các thiết bị giám sát và mở rộng cho nhiều kiến trúc giao thức khác nhau.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
Dubey, Y., Patil, R., Sutaone, S., Kundu, S., & Mhaski, A. (2022). Process Improvement of Finishing Machine by Real Time Monitoring using IoT. 2022 IEEE Delhi Section Conference (DELCON), 1–5. https://doi.org/10.1109/DELCON54057.2022.9753051
Feriani, A., Refaey, A., & Hossain, E. (2020). Tracking Pandemics: A MEC-Enabled IoT Ecosystem with Learning Capability. IEEE Internet of Things Magazine, 3(3), 40–45. https://doi.org/10.1109/IOTM.0001.2000142
Islam, Md. R., Kabir, Md. M., Mridha, M. F., Alfarhood, S., Safran, M., & Che, D. (2023). Deep Learning-Based IoT System for Remote Monitoring and Early Detection of Health Issues in Real-Time. Sensors, 23(11), 5204. https://doi.org/10.3390/s23115204
Le, A. N. & Nguyen, K. T. (2020). Design An IoT Gateway For Monitoring and Managing System of Low-Voltage Distribution Cabinet. Journal of Energy Science And Technology - Electric Power University, 24 (in Vietnamese).
SCADA. (n.d.). Https://Iotvn.vn/Scada-La-Gi/
MQTT. (n.d.). Https://Mqtt.Org/
OGC. (n.d.). Https://Www.Ogc.Org/
RTC. (n.d.). Grove - High Precision RTC (DS1307) (mạch thời gian thực). Https://Hshop.vn/Products/Grove-Rtc-Mach-Thoi-Gian-Thuc
EMQX. (n.d.). EMQ. Https://Www.Emqx.Io/
ESP32. (n.d.). ESP32-WROOM-32UE-N4 Module WiFi Bluetooth 4MB Flash 2.4GHz. Https://Www.Thegioiic.Com/Esp32-Wroom-32ue-N4-Module-Wifi-Bluetooth-4mb-Flash-2-4ghz
ZMCT103. (n.d.). Cảm biến đo dòng AC 5A ZMCT103.
Https://Icdayroi.Com/Cam-Bien-Do-Dong-Ac-5a-Zmct103
Sitompul, E., & Rohmat, A. (2021). IoT-based Running Time Monitoring System for Machine Preventive Maintenance Scheduling. ELKHA, 13(1), 33. https://doi.org/10.26418/elkha.v13i1.44202
Tran, D. T., & Hong, S. J. (2015). RFID Anti-Counterfeiting for Retailing Systems. Journal of Applied Mathematics and Physics, 3(1), 1–9. https://doi.org/10.4236/jamp.2015.31001
Wong, T. K., Mun, H. K., Phang, S. K., Lum, K. L., & Tan, W. Q. (2021). Real-time Machine Health Monitoring System using Machine Learning with IoT Technology. MATEC Web of Conferences, 335, 02005. https://doi.org/10.1051/matecconf/202133502005
Wu, X., Liu, C., Wang, L., & Bilal, M. (2023). Internet of things-enabled real-time health monitoring system using deep learning. Neural Computing and Applications, 35(20), 14565–14576.
https://doi.org/10.1007/s00521-021-06440-6