Prevenire è meglio che curare: l'applicazione di questo concetto nel campo delle reti informatiche e del telecontrollo distribuito costituisce il focus del presente lavoro. Attraverso l'analisi e l'interpretazione tempestiva dei sintomi è possibile l'intercettazione di una possibile criticità ("EARLY WARNING"), non ancora completamente sviluppata. Attraverso l'utilizzo di informazioni integrate è possibile una corretta "presa di decisione", in real-time. Viene illustrata una soluzione innovativa ed incrementale per rilevare e gestire grandi quantità di dati e informazioni, nonché per realizzare controlli real-time dei processi industriali e monitoraggi ambientali. Tale soluzione è costituita dalle Reti Cognitive di Monitoraggio e Controllo (XBASE Tool). Si tratta di un approccio che integra e potenzia quello "settoriale" delle tecnologie SCADA, ERP, ecc. Infatti, a differenza di tali tecnologie, la soluzione proposta permette la gestione di informazioni provenienti da domini eterogenei e complessi. La gestione in real-time di tali informazioni, attraverso meccanismi di data fusion, permette la rilevazione tempestiva di eventi critici e di "EARLY WARNING" e il raggiungimento del target prefissato. Un possibile campo di applicazione delle RCmc è il Monitoraggio Ambientale, dove le reti cognitive consentono di integrare dati e informazioni rilevate a livello locale (condizioni climatiche, misure dei processi, ecc.), su livelli di astrazione cognitiva più elevata, come nel Monitoraggio della Biodiversità e delle eco-trasformazioni Ambientali a causa della pressione antropica (Rischio Incendi, Frane, ecc.). In particolare, è stato realizzato un sistema esperto di controllo del processo tessile, "BATTLE", Best Available Technique for water reuse in Textile SdM. "BATTLE" è una rete Hw/Sw di nodi wireless di monitoraggio e controllo, per la individuazione della qualità delle acque di processo di cui fosse possib ile il riciclo.

RCmc: Reti cognitive di monitoraggio e controllo

Nadia Brancati;
2009

Abstract

Prevenire è meglio che curare: l'applicazione di questo concetto nel campo delle reti informatiche e del telecontrollo distribuito costituisce il focus del presente lavoro. Attraverso l'analisi e l'interpretazione tempestiva dei sintomi è possibile l'intercettazione di una possibile criticità ("EARLY WARNING"), non ancora completamente sviluppata. Attraverso l'utilizzo di informazioni integrate è possibile una corretta "presa di decisione", in real-time. Viene illustrata una soluzione innovativa ed incrementale per rilevare e gestire grandi quantità di dati e informazioni, nonché per realizzare controlli real-time dei processi industriali e monitoraggi ambientali. Tale soluzione è costituita dalle Reti Cognitive di Monitoraggio e Controllo (XBASE Tool). Si tratta di un approccio che integra e potenzia quello "settoriale" delle tecnologie SCADA, ERP, ecc. Infatti, a differenza di tali tecnologie, la soluzione proposta permette la gestione di informazioni provenienti da domini eterogenei e complessi. La gestione in real-time di tali informazioni, attraverso meccanismi di data fusion, permette la rilevazione tempestiva di eventi critici e di "EARLY WARNING" e il raggiungimento del target prefissato. Un possibile campo di applicazione delle RCmc è il Monitoraggio Ambientale, dove le reti cognitive consentono di integrare dati e informazioni rilevate a livello locale (condizioni climatiche, misure dei processi, ecc.), su livelli di astrazione cognitiva più elevata, come nel Monitoraggio della Biodiversità e delle eco-trasformazioni Ambientali a causa della pressione antropica (Rischio Incendi, Frane, ecc.). In particolare, è stato realizzato un sistema esperto di controllo del processo tessile, "BATTLE", Best Available Technique for water reuse in Textile SdM. "BATTLE" è una rete Hw/Sw di nodi wireless di monitoraggio e controllo, per la individuazione della qualità delle acque di processo di cui fosse possib ile il riciclo.
2009
reti cognitive
monitoraggio e controllo
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/338114
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