РАЗРАБОТКА МОБИЛЬНОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2022-123-4-235-244Ключевые слова:
мониторинг окружающей среды, мобильная система мониторинга, программное обеспечениеАннотация
Спроектирована и реализована мобильная система мониторинга качества воздуха (МАСМКВ). Система (или МАСМКВ) состоит из двух основных частей: единого сервера обработки данных и устройств сбора информации. Передатчик построен на базе микроконтроллера ATmega328. Для компонентных устройств МАСМКВ, работа которых зависит от Wi-Fi, использован передатчик на базе микроконтроллера ESP8266. Последнее обеспечивает стабильную связь по стандарту 802.11n. Данный стандарт является основным протоколом передачи данных между устройствами сбора данных об окружающей среде и сервером MQTT. В реализованном МАСМКВ сервер обработки данных получает информацию через протокол MQTT со всех устройств о состоянии каждого датчика и местонахождение устройства в местах, сопровождающихся загрязнением окружающей среды. Все данные с определенной периодичностью записываются в базу данных на сервере в соответствующем формате с временными метками. Для доступа к хранимым данным используется WEB-интерфейс, что позволяет администрировать МАСМКВ из всех устройств, которые имеют веб-браузер.
Библиографические ссылки
[1] Rimienė, K., & Grundey, D. (2007). Logistics centre concept through evolution and definition. Inžinerinė ekonomika, (4), 87-95.
[2] Skripnuk, D. F., Kikkas, K. N., Safonova, A. S., & Volodarskaya, E. B. (2019, July). Comparison of international transport corridors in the Arctic based on the autoregressive distributed lag model. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 302, No. 1, p. 012096). IOP Publishing.
[3] Абуова А.К. Автоматизированные системы поддержки решений по реагированию на чрезвычайные ситуации на железнодорожном транспорте // Материалы международной практической интернет-конференции «Актуальные проблемы науки». – Алматы: КазНИТУ им. К.И. Сатпаева, 22 ноября 2018. – С.180-182. https://doi.org/10.31643/2018.034.
[4] Stroeve, S. H., Blom, H. A., & Bakker, G. B. (2009). Systemic accident risk assessment in air traffic by Monte Carlo simulation. Safety science, 47(2), 238-249.
[5] Zhao, H., Zhang, N., & Guan, Y. (2018). Safety assessment model for dangerous goods transport by air carrier. Sustainability, 10(5), 1306.
[6] Huang, W., Shuai, B., Zuo, B., Xu, Y., & Antwi, E. (2019). A systematic railway dangerous goods transportation system risk analysis approach: The 24 model. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 61, 94-103.
[7] Soroka, M. L., & Yaryshkina, L. A. (2012). Technology for the oil spills clean-up which provides preliminary accumulation of sorbents into the area of emergence and localization oil spills. Science and Transport Progress. Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport, (42), 45-55.
[8] Michel, J., & Fingas, M. (2016). Oil Spills: Causes, consequences, prevention, and countermeasures. In Fossil Fuels: Current Status and Future Directions (pp. 159-201).
[9] Maslennikova, L. L., Abu-Khasan, M. S., & Babak, N. A. (2017). The use of oil-contaminated crushed stone screenings in construction ceramics. Procedia Engineering, 189, 59-64.
[10] Chadwick, S. G., Zhou, N., & Saat, M. R. (2014). Highway-rail grade crossing safety challenges for shared operations of high-speed passenger and heavy freight rail in the US. Safety Science, 68, 128-137.
[11] Elkins, J. A., & Carter, A. (1993). Testing and analysis techniques for safety assessment of rail vehicles: the state-of-the-art. Vehicle System Dynamics, 22(3-4), 185-208.
[12] Tartakovskyi, E., Gorobchenko, A., & Antonovych, A. (2016). Improving the process of driving a locomotive through the use of decision support systems. Восточно-Европейский журнал передовых технологий, (5 (3)), 4-11.
[13] Litra, M. (2014). Decision Support System for Assisting in Rail Traffic Management. vol, 3, 188-204.
[14] Akhmetov B., Lakhno, V., Malyukov, V., Omarov, A., Abuova, K. Issaikin, D., Development of a decision support system on the distribution of financial resources for emergency situations elimination on railway transport//Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 97(16), с. 4401-4411, 2019.
[15] Б. С. Ахметов, В. А. Лахно, А. К. Абуова. Интеллектуальные технологии для анализа чрезвычайных ситуаций на железнодорожном транспорте// Вестник ПГУ, Серия энергетическая. № 1. – 2019. – С. 43-51
[16] Arsyad, N. A., Syarif, S., Ahmad, M., & As’ad, S. (2020). Breast milk volume using portable double pump microcontroller Arduino Nano. Enfermeria clinica, 30, 555-558.
[17] Santosa, E. S. B., & Waluyanti, S. (2019, November). Teaching Microcontrollers using Arduino Nano Based Quadcopter. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1413, No. 1, p. 012003). IOP Publishing.
[18] Mesquita, J., Guimarães, D., Pereira, C., Santos, F., & Almeida, L. (2018, September). Assessing the ESP8266 WiFi module for the Internet of Things. In 2018 IEEE 23rd International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) (Vol. 1, pp. 784-791). IEEE.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Майра Шалабаева, Бахытжан Ахметов, Валерий Лахно, Жулдыз Алимсеитова, Акбала Абуова

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.