Bilgi Artışı
Verileri toplama, depolama, organize etme, analiz etme ve rasyonelleştirme ve akıllıca kararlar verme yeteneğimiz, artık değişimin büyük hacmi ve hızı tarafından zorlanmaktadır. Uzun süredir yerleşik merkezileştirme paradigmaları çöküyor ve birçok durumda yerelleştirilmiş depolama ve işleme tek geçerli seçenektir.
Bu, 50–250 Milyar birlikte var olan öğeyi kapsayan bir Nesnelerin İnterneti (IoT) için en olası yol olan biyolojik emsallerle uyumludur. Üretilecek ve saklanacak IoT verilerinin olası derinliği ve genişliği, birçok yeni zorluk sunacak ve yeni düşünme, analiz, ağ oluşturma ve operasyon modları talep edecektir.
IoT'nin çoğu özerk ve bizim için büyük ölçüde görünmez olacak olsa da, küçük bir kısmı, işletmelere, kurumlara ve hükümete sağlananlarla birlikte daha fazla kişisel avantaj sağlamak için dikkatimizi talep edecektir.
Yeşil Gündemin bir bileşeni olarak IoT'nin gerekliliği ve ekolojik olarak sürdürülebilir toplumların gerçekleştirilmesi o kadar açık değil. Malzeme tedariği, nakliye, işleme, üretim, teslimat, kullanım ve bakım ve yeniden kullanım, yeniden kullanım ve geri dönüşüm yoluyla nihai imha ile ilgili canlı denetim izleri, sıfıra yakın bir malzeme ve enerji israfı geleceği elde etmemizin tek yoludur. Bu aynı zamanda çiftçilik, gıda malzemeleri, emtialar ve sarf malzemeleri için de geçerlidir.
Zamanında bilgi eksikliği nedeniyle dünya çapında lojistik faaliyet kaybının yılda ~ 3Tn $ olduğu tahmin edilmektedir. Örneğin, nakliye konteyneri paylaşımı, takibi ve envanter kontrolü, sektör gerekli teknolojiye sahip olmadığı için neredeyse yok denecek kadar azdır.
Müşteriler soruyor: mallarım nerede? Ama kimse emin değil! Neden? Niye? Gemiler ve kamyonlar takip edilir, ancak konteynerler, paletler ve kutular izlenmez. Ancak konteynerler, paletler, kutular ve paketler elektronik olarak etiketlenebilseydi ve birbirleriyle konuşabilseydi, lojistik dünyası büyük ölçüde değişecekti. Verimlilik artacak, kayıplar azalacak ve müşteri güveni ve ekonomi iyileşecekti.
Düşünce endüstrisi ve tam zamanında ticaret artık rekabeti büyük ölçüde yönlendiren müşteri talebi ve tutumlarıyla norm haline geldi. Ve böylece Büyük Veri, yukarıdaki lojistik vakasında örneklendiği gibi hem gerekli hem de hayati bir bileşen ve kolaylaştırıcı olmuştur. Ancak bir sonraki aşamada, birincil bileşeni üstlenecek olan Küçük Veri olacaktır. Büyük Veri artık makro üretimi ve sunumu tatmin ederken, Küçük Veri'nin yeni özelleştirme seviyeleri sunması bekleniyor.
Son olarak, iletişim ve bilgi kullanılabilirliğinin her zaman değişime neden olduğunu gözlemliyoruz, ancak IoT durumunda, bu kullanılabilirliğe Küçük Veri hakim olacaktır. Bu yeni boyut, bireysel, örgütsel ve toplumsal düzeyde yaptığımız şeylerin çoğunun temelden yeniden düşünülmesini teşvik edecektir. Bu değişikliklerin nasıl gelişebileceğini göstermek için, büyük fırsatlar sunan az sayıda örneği inceleyeceğiz.
Bilimsel bilgiye örnek
Bilgiye ulaşma yolları
Bilgi Erişim Sistemleri nedir
Bilimsel Bilgiye Erişim Yolları
Bilgi toplumunda iletişim konuları
Bilginin güvenilir olmasının toplumların gelişmesine etkisi nedir
Doğru bilgi
Bilginin önemi
Sanayi
Günümüzün üretim süreçleri ve tedarik zincirleri, Viktorya dönemi atalarının çok cilalı ve verimli bir versiyonudur: otomatikleştirilmiş, daha hızlı ve daha ince, daha yüksek hassasiyete, daha iyi performansa ve azaltılmış malzeme ve enerjiye sahiptir ve kesinlikle daha güvenilirdir, ancak temelde bunu yapamazlar. sürdürülebilir gelecekler sunmak. Bu, daha fazla verimlilik için bir kaplamadan daha fazlasını gerektirecektir.
Gelecek, verimli geri dönüşümle birlikte dağıtım, tedarik ve destek maliyetlerinin çoğunu ortadan kaldırırken malzeme ve enerji kullanımında azalma talep ediyor. Ancak, yenisi 1 W'tan daha azına ihtiyaç duyduğunda eski ekipman 10 W tüketiyorsa tüm bunların amacı nedir? Nihayetinde sürdürülebilirliğe giden yol bilim ve termodinamik tarafından yönlendirilmelidir.
Bu nedenle, malzemeleri çıkarma noktalarından taşıma ve iyileştirme yoluyla işleme ve üretime ve distribütöre, satıcıya, alıcıya/kullanıcıya, destek ve bakım organizasyonuna, bertarafına ve son olarak tam olarak izlemek için Büyük ve Küçük Verilere ihtiyacımız var. eko-duyarlı geri dönüşüm. Bu, kapalı bir yaratıcı düşünce ve sürekli iyileştirme döngüsüne giren tasarımcılar, üreticiler ve kullanıcılarla yolculuğun neredeyse her mm, cm, m ve km'sinde olacak.
Daha da yanal olarak, tam bir üretim ve kullanım kaydı, sahte ürünlere karşı koruma sağlarken, kazalar, yangından zarar görmüş mallar ve yanlış yerleştirilmiş, nadir ve bulunması zor ürünler gibi diğer arızalar karşısında yedek parça geri kazanımını ve yeniden kullanımını kolaylaştırır. Ordu, çalışan araçların, uçakların ve silah sistemlerinin sayısını gerçek zamanlı olarak ve genellikle baskı altında en üst düzeye çıkarmak için bu yaklaşımı zaten iyi bir şekilde kullanıyor.
Çiftçilik sektörü, hayvan bakımı ve biçerdöverlerin ve diğer yüksek maliyetli bitki öğelerinin paylaşılmasıyla büyük bitki öğelerinin maksimum kullanımı için teknolojilerin izlenmesi, izlenmesi ve analiz edilmesinde oldukça ilerlemiştir.
Ayrıca, hayvan diyetlerini büyüme, hamilelik ve süt üretim döngüleri ile birlikte hava koşullarına uyarlamak için gelişmiş gıda karışımlarını kullanırlar. Bu tür uygulamalar, hammaddelerin, makinelerin ve tesislerin plastiklere, metal levhalara, belirli 3D yazıcılara, değirmenlere veya şekillendiricilere kadar paylaşılabildiği endüstri için de aynı derecede alakalı.
Daha az ekipman ve atıl duran daha az insan, daha az enerji için daha fazla çıktı, her şeyin verimli bir şekilde geri kazanılması, yeniden kullanılması, yeniden kullanılması ve geri dönüştürülmesi, ancak hepsinden iyisi, tasarım ve üretim verileri bireysel bileşen kayıtlarının bir parçası haline geldiğinde entegre öğrenme ve yenilik.
Diğer ilerlemeler arasında güvenlik ve standart altı onarımlara, değiştirme ve kurulum hatalarına, çalıştırma özelliklerinin ötesindeki gezilere ve elektronik enfeksiyonlara/kötü amaçlı yazılımlara/saldırılara karşı koruma da yer alır.
Aletler
Tüketici ürünlerinin (radyo, TV, ocaklar, buzdolapları, dondurucular vb.) ortalama ömrü 7 yıldır ve bu süre zarfında birbirini takip eden ürün nesillerinde önemli iyileştirmeler uygulanmaktadır. Bunlar genellikle daha az parça, daha az ve daha iyi malzeme, daha iyi performans, daha fazla yerleşik "zeka" ve elbette yeni zaman ve enerji tasarrufu sağlayan üretim yöntemleri görür. Satın alma, kullanım ve değiştirme alışkanlıkları kişiye ve eve, bölgeden bölgeye ve ülkeden ülkeye değişiklik gösterir, ancak yükseltmeler 5 yıllık tekrarlanabilir bir zaman aralığında gerçekleşme eğilimindedir.
Matris Kesir Tanım Belirsizlikleri
Aşağıdaki n çıkışlı m girişli çok değişkenli ayrık zamanlı modeli ele alalım. Bu açıklama için belirsizlik parametrelerinin sayısı na x n x n + (nb + 1) x n x m’dir.
Aktüatörler ve ölü zamanlar hakkındaki belirsizliklerin esas olarak B(Z-I) polinom matrisinin katsayılarına yansıyacağını, zaman sabitleri hakkındaki belirsizliklerin ise esas olarak polinom matrisi A(z-I) etkileyeceğini unutmayın. A(z-l) ve B(z-l) polinom matrislerinin parametreleri tanımlama yoluyla elde edilmişse, kovaryans matrisinin katsayılar için belirsizlik bandının ne kadar büyük olduğunu gösterdiğine dikkat edin.
Endüstride en sık rastlanan durum, transfer matrisinin girişlerinin her birinin statik kazancı, zaman sabiti ve eşdeğer ölü zamanı ile karakterize edilmiş olmasıdır. A(z-l) ve B(z-l) matrislerinin katsayıları üzerindeki sınırlar, kazanç ve zaman sabitleri üzerindeki sınırlardan elde edilebilir. Bununla birlikte, ölü zamanla ilgili belirsizliklerin üstesinden gelmek zordur.
Ölü zamanla ilgili belirsizlik bandı, kullanılan örnekleme zamanından daha yüksekse, polinom veya katsayıların sırasında sıfırdan sıfıra değişebilen bir değişikliğe dönüşecektir. Ölü zamanla ilgili belirsizlik bandı örnekleme zamanından daha küçükse, ayrık zaman modelinin saf gecikme süresinin değiştirilmesi gerekmez.
Kesirli gecikme süresi, bir Pade genişlemesinin ilk terimleriyle modellenebilir ve bu katsayıların belirsizlik sınırı, ölü zamanın belirsizliklerinden hesaplanabilir. Her durumda, ölü zaman belirsizlik sınırları, polinom matrisi B(z-I) katsayıları hakkında çok yüksek derecede belirsizliğe dönüşme eğilimindedir.
Tahmin denklemleri belirsizlik parametreleri cinsinden ifade edilebilir. Ne yazık ki, genel durum için, ortaya çıkan ifadeler çok karmaşık ve çok az kullanışlıdır çünkü ilgili min-maks problemini gerçek zamanlı olarak çözmek çok zor olacaktır.
Belirsizlikler sadece polinom matrisi B(Z-1 )’i etkiliyorsa, tahmin denklemi belirsizlik parametresinin afin bir fonksiyonudur ve sonuçta ortaya çıkan min-maks problemi, daha sonra bölümde gösterileceği gibi hesaplama açısından daha az maliyetlidir.
B(z-l) üzerindeki belirsizlikler çeşitli şekillerde verilebilir. En genel yol, matrislerdeki belirsizlikleri dikkate almaktır (B; = Bn; + 0;). Bitki, OJ ağırlığı bilinmeyen bilinen q lineer zamanla değişmeyen bitkilerin lineer bir kombinasyonu ile tanımlanabiliyorsa, polinom matrisi B(z-l) olarak ifade edilebilir.
Polinom matrisleri P;(z-1), her bitkinin matris fraksiyon tanımına karşılık gelen B;(z-l) ve A;(z-1) polinom matrislerinin bir fonksiyonudur. Köşegen A;(Z-1) matrisleri için, P;(Z-1) polinom matrisleri şu şekilde ifade edilebilir.
Katsayı parametreleri üzerindeki genel belirsizlik durumunun da bu şekilde ancak daha fazla sayıda belirsizlik parametresi ile ifade edilebileceğine dikkat edin.
Küresel Belirsizlikler
Belirsizlikleri bu şekilde modellemenin ana fikri, tüm modelleme hatalarının, tesisin aşağıdaki model ailesi tarafından tanımlanabileceği şekilde bir parametre vektöründe küreselleştirildiğini varsaymaktır.
dim(O(t»=n) ile. Küresel belirsizliklerin diğer belirsizlik türleri ile ilgili olabileceğine dikkat edin. Darbe tepki modeli için, parametrik ve zamansal belirsizliklerle birlikte t +j anındaki çıktı ile verilir.
Belirsizlik parametrelerinin sayısı N x (m x n)’den n’ye düşürülür, ancak yaklaşım daha tutucudur çünkü en kötü küresel durumu düşünmek için belirsizlik parametresi alanının sınırlarının arttırılması gerekir. Ancak belirsizlikleri tanımlamanın yolu çok daha sezgiseldir ve doğrudan j-adım-ileri tahmin modelinin ne kadar iyi olduğunu yansıtır.
Bu tür bir belirsizlikle, parametrik belirsizlik veya frekans belirsizliği modellemesinde olduğu gibi, modelin doğrusal olduğunu varsaymak zorunda olmadığına dikkat edin. Burada sadece, tüm yörüngelerin D..(t) ve 7i(t)’ye bağlı bantlara dahil edilmesi anlamında, sürecin doğrusal bir modelle yaklaşık olarak tahmin edilebileceği varsayılmaktadır.
MATLAB komutları ve anlamları
MATLAB komutları ve anlamları pdf
Matlab abs komutu nedir
Matlab size komutu ne ise yarar
Eksponansiyel matris
Matlab matris oluşturma
MATLAB pdf Türkçe
MATLAB angle komutu
(7.4) ifadesi ile verilen model, CARIMA modellerinde kullanılan entegre hata kavramının bir uzantısıdır. Bu nedenle, belirsizlik bandı zamanla büyüyecektir. Bu noktayı göstermek için birinci mertebeden fark denklemiyle tanımlanan sistemi göz önünde bulundurun.
Yani, bütünleşik belirsizlikleri olmayan bir model. Geçmiş girdi ve çıktıların ve gelecekteki girdilerin sıfır olduğunu, dolayısıyla sıfır nominal yörünge ürettiğini varsayalım. Belirsiz sistemin çıktısı ile verilir.
Üst sınır, IU-1J7 ve alt sınır IU-1JD’de büyüyecek… Bant, kararlı sistemler için maksimum 0/(1 -Ial) ve D../(1 – lal) değerine sabitlenecektir. Bu tür bir model, süreçteki dış karışıklıkların neden olduğu olası kaymayı içermeyecektir.
neredey =[y(t+1),y(t+2)” ..,y(t+N)]I, u =[u(t),u(t+1),,,.,u( t+N – 1)]1, 0= [o(t + 1),o(t + 2)”” ,o(t + N)]I ve f serbest yanıttır, yani geçmişten kaynaklanan yanıttır çıkışlar (t zamanına kadar) ve geçmiş girişler u ve 0 vektörleri, kontrol sinyalinin ve belirsizliklerin şimdiki ve gelecekteki değerlerine karşılık gelir.
Amaç Fonksiyonları
Tahmine dayalı kontrolün amacı, gelecek kontrol dizisini u(t), u(H1),…,u(HNu) o kadar uzağa hesaplamaktır ki, tahmin için en uygun j-adım ileri tahminleri(Hj It) tahmin için w(t + j)’ye yakın sürülür.
Sistemin istenen yörüngelere yaklaşma şekli, mevcut ve gelecekteki kontrol sinyallerine ve belirsizliklere bağlı olan bir J fonksiyonu ile gösterilecektir. Stokastik bir belirsizlik türü düşünüldüğünde olağan çalışma şekli, en çok beklenen durum için J fonksiyonunu en aza indirmektir.
Yani, gelecekteki yörüngelerin gelecekte beklenen yörüngeler olacağını varsayarsak. Sınırlı belirsizlikler açıkça düşünüldüğünde, tahmin yörüngeleri üzerindeki sınırlar hesaplanabilir ve kontrolör en kötü durum için amaç fonksiyonunu en aza indirmeye çalışırsa daha sağlam bir kontrol elde edilecek gibi görünmektedir.
Küçültülecek fonksiyon, süreç çıktısının referans yörüngelerini ne kadar iyi takip ettiğini ölçen bir normun maksimumudur. Bu amaçla farklı tipte normlar kullanılabilir.
Matris Moo = G~Go pozitif tanımlı bir matristir çünkü Go, asal köşegen üzerindeki tüm elemanları bire eşit olan bir alt üçgen matristir. Moo matrisi pozitif tanımlı olduğundan, fonksiyon kesinlikle dışbükeydir teorem 3.3.8) ve maksimum J’ye politop e’nin ( teorem 3.4.6) tepe noktalarından birinde ulaşılacaktır.