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Küfner, Thomas ; Trenz, André Gerhard ; Schönig, Stefan:
Lean data with edge analytics : Decentralized current profile analysis on embedded systems using neural networks.
In: Gerlach, Gerald ; Sommer, Klaus-Dieter
,
AMA Service GmbH
(Hrsg.):
SMSI 2020 - Sensor and Measurement Science International : Proceedings. -
Wunstorf
,
2020
. - S. 271-272
ISBN 978-3-9819376-2-6
DOI: https://doi.org/10.5162/SMSI2020/D2.4
Abstract
This short paper introduces a system for the detection of operating states based on current profiles of a production plant with an artificial neural network at the machine’s edge in almost real-time. The system called “CogniSense” consists of a sensor for signal acquisition, a microcontroller for data preprocessing and a single-board computer for data main processing. With the system, current profiles of a test engine are acquired and analyzed, so that 26 defined operating states can be reliably detected with a classification accuracy of over 95%.
Weitere Angaben
| Publikationsform: | Aufsatz in einem Buch |
|---|---|
| Begutachteter Beitrag: | Ja |
| Keywords: | artificial neural networks; condition monitoring; edge analytics; embedded systems; IoT |
| Institutionen der Universität: | Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik - Univ.-Prof. Dr.-Ing. Frank Döpper Fakultäten Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik |
| Titel an der UBT entstanden: | Ja |
| Themengebiete aus DDC: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften |
| Eingestellt am: | 23 Jun 2020 06:49 |
| Letzte Änderung: | 23 Jun 2020 06:49 |
| URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/55587 |