摘要 - 由于环境益处,电动汽车(电动汽车)的突出性越来越大,但是监控电池的健康是一个巨大的挑战。因此,本文提出了用于电动汽车的实时电池监控系统,该系统可以测量并跟踪重要参数,例如电压和电流。Arduino Uno与当前和电压传感器集成在一起,以收集数据并将其上传到ThingsPeak Server。基于随机森林和决策树算法的机器学习模型经过训练,以估计电池的健康及其负荷状态(SOC)。此外,还创建了友好的用户网站界面,以显示实时电压,电池健康和警报。这种整体方法可确保更好地管理电池,确保安全并降低运营成本。索引条款 - 物联网,电动汽车电池,电网,充电状态,消息队列遥测运输(MQTT),电池管理系统。
1571070947:“ MQTT-MTD:将移动目标辩护集成到MQTT方案中,作为TLS的替代方案。 Khalid Chougdali (Ibn Tofail University, Morocco) 1571070585 : “ Towards an SDN-Based Reconfigurable Edge Architecture for Railway Environment”, Radheshyam Singh (Technical University of Denmark, Denmark) Mohamed Aymen Chalouf (IRISA Lab - University of Rennes 1, France), Leo Mendiboure (Université Gustave Eiffel, France), Michael S. Berger和Lars Dittmann(丹麦丹麦技术大学)1571084296:“自适应PMME PMME Medium Access Control Control协议的多事件IoT传感器网络” Nguyen Thi thi-thi-thi-thi-thi-thu-hang(邮政和电信技术研究所,越南和米德尔塞克斯大学,英国,英国) 1571088118:“评估入侵检测的机器学习算法:迈向确保实地大数据的一步” Ikram Hamdaoui,Khalid El Makkaoui,Zakaria elali(NADOR的MF)
摘要:本文介绍了基于能源互联网(IOE)的实时家庭能源管理系统的新型调度方案。该方案是一种多代理方法,它考虑了两个主要目的,包括用户满意度和能源消耗成本。该方案是在微电网环境下设计的。用户在节省能源成本方面的影响通常在系统效率方面显着。这就是为什么国内用户参与国内电器管理的原因。优化算法基于降雨算法和SALP群算法的改进版本。在本文中,提出了使用时间(TOU)模型来定义肩膀峰和峰值小时的速率。一个两级通信系统将MATLAB中实现的微电网系统连接到云服务器。本地通信级别利用IP/TCP和MQTT,用作全球通信级别的协议。通过使用SALP群算法和通过使用降雨算法,通过使用SALP群算法和节省31.335%的调度控制器成功节省了25.3%的能源。
•计算机科学,软件工程,信息技术或相关领域的硕士学位•5年以上的经验设计,构建和操作Web应用程序•了解不同体系结构的模式,例如微服务,基于事件的体系结构和云上的编程•在云上进行动作经验•前端编程语言和诸如Nextjs,angularjs,angularjs,angularjs extramess和backss and backs和backss和hydsy•thempers• RUST和MICREVICES架构模式•在不同数据库技术等不同数据库技术中的专业知识,例如SQL Server,Oracle,MySQL,NOSQL MongoDB等•具有IaaAS解决方案(例如Google Cloud Platform,AWS,MS Azure)的经验。等。•消息经纪技术(KAFKA,MQTT),REST API,WESTOCKECT或GraphQL开发的经验•具有Terraform,Docker和Kubernetes的经验•与SAP或其他CRM,ERM等企业软件的集成经验。•在建造,部署和运营的经验高度可用(> 99.9%)应用程序•最新的行业最佳实践和技术,新的和新兴的新兴•自组织,以解决方案为导向的,具有主动性的促进性,交流团队•英语
摘要 - 当它试图控制无人机时,通过各种设备有许多不同的方式,使用面部运动,带有传感器的特殊手套,笔记本电脑上的红色,绿色,蓝色摄像头,甚至通过执行由运动传感器拾取的手势来使用智能手表。本文提出了一项有关如何使用脑电波控制无人机的工作,而无需任何这些设备。当前研究的无人机控制系统是使用Emotiv Insight耳机拍摄的脑电图信号开发的。脑电图信号是从用户的大脑中收集的。然后通过蓝牙将处理后的信号发送到计算机。耳机采用蓝牙低能来进行无线传输。用户的大脑经过训练,以便使用生成的脑电图数据。最终信号通过MQTT消息传递协议传输到Raspberry Pi零。Raspberry Pi从耳机中控制无人机通过传入信号的运动。几年后,大脑控制可以替代许多普通的输入来源,例如键盘,触摸屏或其他传统方式,因此它可以增强交互式体验,并为残疾人与周围环境互动提供新的方式。
家庭自动化通常称为智能房间/家居。它涉及控制和处理诸如灯光、风扇、门、警报、清新剂(房间、厨房和浴室)和窗户等物品,以实现某些目的、安全目的等。所有物品都连接到互联网,并且可以随时随地访问它们。通过感知连接到网络的物品的状态,Web 服务器会同时更新。电器的状态由使用计算机技术打开或关闭开关来控制。它还提供安全性、节能性和易用性,因此更受欢迎。它有助于在 Web 浏览器上进行控制和监控。该项目的主要目标是通过在危急情况下发出警报来帮助残疾人和老年人。所有设备都可以在我们自己的座位上使用。本文克服的问题是,智能房间通常是通过我们的 PC 使用 WIFI 来实现的。使用 Pin 检查算法通过使用有线网络而不是无线通信来实现此设置。设备 ESP8266,是用于访问云的嵌入式设备。我们使用 PIR 传感器、IR 传感器和近距离传感器。物联网中的设备用于控制或指定远离此设备的所有设备。MQTT 和 TCP 协议也用于实现
摘要:分销网络中可再生能源资源(RER)的增加集成形成了网络可再生能源资源(NRERS)。合作对等(P2P)控制体系结构能够充分利用NRER的韧性和灵活性。本研究提出了一个多代理系统,以实现基于NRER的物联网(IoT)的P2P控制。控制系统已完全分布,并包含在每个RER代理中操作的两个控制层。对于主要控制,每个RER-ANTENT都采用下垂控制,以用于本地功率共享。对于二级控制,提出了分布式扩散算法以在RER之间进行任意幂共享。实施了建议的级别通信系统来解释分布网络系统和云服务器之间的数据交换。本地通信级别利用Internet协议(IP)/传输控制协议(TCP),消息排队遥测传输(MQTT)用作全球通信级别的协议。通过修改IEEE 9节点测试馈线的数值仿真来验证所提出系统的有效性。本文提出的控制器为该系统节省了20.65%的节省,光伏25.99%,柴油发电机的35.52节省为35.52,电池24.59,功率损失为52.34%。
摘要:目前,确保电网的正确功能在维持规范电压参数和本地线重载方面是一个重要问题。可再生能源(RES)的不可预测性,峰需求现象的发生以及超过智能网格中名义值高于名义值的电压水平,这使得在该最局面中进行进一步的研究。本文介绍了电力管理系统的仿真测试和实验室测试的结果,以减少网格负载过高或降低由于增加的造成物质的产生而导致的过高的网格电压值。该研究基于使用物联网(物联网)技术的智能设备(SA)的弹性能源管理(EEM)算法。算法的数据是从实现消息队列遥测传输(MQTT)协议的消息代理中获得的。在EEM算法中选择SA的功率设置的复杂性需要使用应用于NP难题类别的解决方案。为此,在EEM算法中使用了贪婪的随机自适应搜索程序(GRASP)。在弹性能量管理算法中,在电压爆发时,模拟和实验的提出的结果证实了通过弹性能量管理算法调节网络电压的可能性。
t desired charging time (h) ADC Analog-to-Digital Converter AP Access Point BLE Bluetooth Low Energy CR available battery capacity (kWh) CT total battery capacity (kWh) DBMS Database Management System DSM Demand-Side Management EV Electric Vehicle EVBC Electric Vehicle Battery Charger FC Fixed Current (charging method) GUI Graphical User Interface I2C Inter-Integrated Circuit I EA RMS value of the electrical appliances current (A) I EVBC RMS value of the EVBC current (A) I H RMS value of the total current consumed at home (A) I MAX RMS nominal value of the home circuit breaker current (A) IoT Internet of Things IP Internet Protocol ISM Industrial, Scientific and Medical ISP Internet Service Provider MAC Medium Access Control MQTT Message Queuing Telemetry Transport PHY physical layer PM Power Management PMS Power Management System QoS Quality of Service SPI Serial Peripheral Interface UART Universal异步接收器 - 传播器USB通用串行总线VC变量电流(充电方法)V C电池充电电压(V)WPAN无线个人区域网络
摘要 - 由于其批判性质,医疗基础设施需要强大的要求程序,技术和政策。由于物联网(IoT)具有多样化的技术,已成为未来医疗保健系统不可或缺的组成部分,因此由于其固有的安全性限制,其资源限制来自资源限制,因此需要进行详尽的分析。现有用于物联网连接性的通信技术,例如5G,将基础通信基础架构的通信安全提供到一定级别。但是,不断发展的医疗保健范式需要适应物联网设备的不同资源限制的自适应安全程序和技术。在考虑“ 5G安全沙盒”之外的组件(例如IoT节点和M2M连接)之外,对自适应安全性的需求特别明显,这引入了其他安全挑战。本文提出了独特的医疗保健监控要求,并研究了现有的基于加密的安全性,以提供必要的安全性。此外,这项研究介绍了一种新颖的方法,可在医疗保健IoT中优化安全性和性能,尤其是在诸如远程患者监测之类的关键用例中。最后,实际实施的结果证明了系统性能的明显改善。索引条款 - 自动安全性;卫生保健; iomt;远程患者监测; mqtt;物联网(物联网)。