Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  sensor data
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Since tragedies caused by nuclear disasters are always a concern, it is essential that nuclear power plants be monitored on a regular basis for any irregularities in ionising radiation levels. Irrespective of leakage proof measures being deployed in the plant, ensuring the safety of these measures is necessary. Given this scenario, the present study proposes the usage of unmanned aerial vehicles (UAVs) to ensure that radiation levels in nuclear plants remain within safe limits. The UAV deployed will map the entire environment following a unique path planning algorithm and monitor the environment with an onboard radiation sensor. If any irregularities are detected, the positional coordinates are flagged, and the A* algorithm is implemented to generate the shortest path between the starting point, and the flagged coordinates, which are considered as the destination coordinates. The UAV is made to traverse the shortest path together with maintaining stability of the system while traversing.
EN
In the paper we address the challenge of applying process mining techniques for discovering models of underground mining operations based on a sensor data. The paper presents practical approach of creation an event log based on industrial sensors data gathered in an underground mine monitoring systems. The proposed approach enables to generate event logs at different generalization levels based on several numbers of discovered stages of devices performance. For discovering process stages data mining techniques such as exploratory data analysis, clustering and classification have been applied. Created event log has been used in one of the process mining tasks - process model discovery.
EN
This paper presents an information fusion method to diagnose system fault based on dynamic fault tree (DFT) analysis and dynamic evidential network (DEN). In the proposed method, firstly, it uses a DFT to describe the dynamic fault characteristics and evaluates the failure rate of components using interval numbers to deal with the epistemic uncertainty. Secondly, qualitative analysis of a DFT is to generate the characteristic function via a traditional zero-suppressed binary decision diagram, while quantitative analysis is to calculate some importance measures by mapping a DFT into a DEN. Thirdly, these reliability results are updated according to sensors data and used to design a novel diagnostic algorithm to optimize system diagnosis. Furthermore, a diagnostic decision tree (DDT) is obtained to guide the maintenance workers to recover the system. Finally, the performance of the proposed method is evaluated by applying it to a train-ground wireless communication system. The results of simulation analysis show the feasibility and effectiveness of this methodology.
PL
W artykule przedstawiono metodę fuzji informacji służącą do diagnozowania błędów systemu w oparciu o analizę dynamicznego drzewa błędów (DFT) oraz dynamiczną sieć dowodową (DEN). W proponowanej metodzie, pierwszym krokiem jest wykorzystanie DFT do opisania dynamicznych charakterystyk błędów oraz ocena intensywności uszkodzeń komponentów przy użyciu liczb przedziałowych, która rozwiązuje problem niepewności epistemicznej. Krok drugi stanowi jakościowa analiza DFT, która polega na wygenerowaniu funkcji charakterystycznej za pomocą tradycyjnego binarnego diagramu decyzyjnego typu "zero-suppressed" (w którym zostały wyeliminowane wszystkie węzły, których krawędź „1” prowadzi do liścia „0”), oraz analiza ilościowa polegająca na obliczeniu pewnych miar ważności poprzez odwzorowanie DFT w DEN. W kroku trzecim, otrzymane wyniki niezawodnościowe aktualizuje się zgodnie z danymi z czujników a następnie wykorzystuje do stworzenia nowego algorytmu diagnostycznego do optymalizacji diagnostyki systemu. Powstaje diagnostyczne drzewo decyzyjne (DDT), które stanowi dla pracowników utrzymania ruchu wytyczną w procesie odzyskiwania systemu. Działanie proponowanej metody oceniano poprzez zastosowanie jej do diagnostyki systemu łączności radiowej pociąg–ziemia. Wyniki analizy symulacyjnej wskazują na możliwość praktycznego wykorzystania i skuteczność omawianej metodologii.
EN
Wireless networks provide all the functionality of wire-line networks without the physical constraints of the wire itself giving an interesting alternative to phone-line and powerline wiring systems. With a wireless network, physicians can actively monitor a patient's vital signs from anywhere in a hospital. HEARTS (health early alarm recognition and telemonitoring system) is a research project having the major aim to provide support for prevention and monitoring heart disease, based on advanced technology. The HEARTS idea is to gather biometric and environmental data coming from patients during both hospitalization phase and in their normal lifetime activities, using wireless networks. The wireless network and its composing devices are called personal health network (PHN). WPAN and WLAN technologies have been investigated, each with its pros and cons, for use in health monitoring activities inside hospitals and at home, for improving patient mobility, and to provide patients for "last interconnection hop" to the infrastructure network. Technological and operational problems have been addressed concerning bluetooth, IEEE 802.11b (WiFi), GSM/GPRS/UMTS wireless transports, all of them tested and some of them concretely adopted inside the HEARTS framework.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.