Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Visual simultaneous localization and mapping using direct-based method for unmanned aerial vehicle (UAV)

Badzli Muhammad Harith, Yatim Norhidayah Mohamad, Jamaludin Amirul, Noh Z. Mohd, Idris Muhammad Idzdihar, Sulaiman Noor Asyikin, Othman Nur Aqilah

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 8

129--134

EN

The Direct Sparse Odometry (DSO) technique is a new form of visual odometry that makes use of a direct and sparse structure to achieve precision. In this project, the objective is to apply the DSO algorithm on the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) application. The main studies in this project are focusing on the experimentation for DSO algorithm parameter setting. Another objective is to evaluate the parameter and performance of DSO algorithm. The data evaluation was based on three different environments in the university campus. In this project, the Realsense D435i camera was applied to the RDDRONE-FMUK66 with interface of the Raspberry Pi 3 B+ model to capture the data. This project managed to analyze suitable point values on the active points and gradient parameter setting. The same parameter configuration which concerns on point density and keyframe management have been experimented in the three environment. From this project it is concluded that DSO on UAV can be improved in order to gain a stable data processing to be applied in the algorithm.

PL

Technika Direct Sparse Odometry (DSO) to nowa forma wizualnej odometrii, która wykorzystuje bezpośrednią i rzadką strukturę w celu osiągnięcia precyzji. W tym projekcie celem jest zastosowanie algorytmu DSO w aplikacji Bezzałogowego Statku Powietrznego (UAV). Główne badania w tym projekcie koncentrują się na eksperymentach dotyczących ustawiania parametrów algorytmu DSO. Kolejnym celem jest ocena parametrów i wydajności algorytmu DSO. Ocena danych została oparta na trzech różnych środowiskach w kampusie uniwersyteckim. W tym projekcie kamera Realsense D435i została zastosowana do RDDRONE-FMUK66 z interfejsem modelu Raspberry Pi 3 B+ do przechwytywania danych. W ramach tego projektu udało się przeanalizować odpowiednie wartości punktów w aktywnych punktach i ustawienia parametrów gradientu. Ta sama konfiguracja parametrów, która dotyczy gęstości punktów i zarządzania klatkami kluczowymi, została przetestowana w trzech środowiskach. Z tego projektu wynika, że DSO na UAV można udoskonalić w celu uzyskania stabilnego przetwarzania danych do zastosowania w algorytmie.

2

IoT-based monitoring system for hydroponics

Sulaiman Siti Fatimah, Abu Kassim Amirul Hafiz, Samsudin Sharatul Izah, Sulaiman Noor Asyikin, Sunar Noorhazirah

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 8

135--140

EN

A hydroponic system is a method to grow plants using water. Hence, the quality of plant water must be at an optimal level to ensure the plants grow well. This project proposed Internet of Things (IoT) technology to monitor plant water quality. In this project, the NodeMCU ESP32 microcontroller is used to control the entire hydroponic system, while the Total Dissolves Solid (TDS) sensor and ultrasonic sensor (HCSR04) were used to measure the plant water quality (water concentration and water level inside the reservoir). The Cayenne myDevices App acts as a platform for mobile monitoring. The measured data from both sensors will be sent to NodeMCU ESP32 by using Wi-Fi connectivity, before being sent to Cayenne myDevices App to be displayed on mobile devices. The water concentration and the water level inside the reservoir are the elements that were monitored in this project, and this project focuses on mustard green cultivation. The results of several experiments that have been carried out show that the proposed hydroponic cultivation monitoring system-based IoT technology successfully displays the water quality of mustard green through display on mobile devices using the Cayenne myDevices App. Users will also be notified when the distance between the ultrasonic sensor and the water level inside the reservoir is more than 10 cm, and the reading of water concentration is lower than 840 ppm. Overall, the monitoring system developed in this project is proven to be able to effectively monitor the water quality of mustard green plants.

PL

System hydroponiczny to metoda uprawy roślin przy użyciu wody. Dlatego jakość wody roślinnej musi być na optymalnym poziomie, aby rośliny dobrze rosły. W ramach tego projektu zaproponowano technologię Internetu rzeczy (IoT) do monitorowania jakości wody w roślinach. W tym projekcie mikrokontroler NodeMCU ESP32 służy do sterowania całym systemem hydroponicznym, natomiast czujnik Total Dissolves Solid (TDS) oraz czujnik ultradźwiękowy (HCSR04) zostały wykorzystane do pomiaru jakości wody roślinnej (stężenia wody i poziomu wody w zbiorniku). Aplikacja Cayenne myDevices działa jako platforma do mobilnego monitorowania. Zmierzone dane z obu czujników zostaną przesłane do NodeMCU ESP32 za pomocą połączenia Wi-Fi, zanim zostaną przesłane do aplikacji Cayenne myDevices w celu wyświetlenia na urządzeniach mobilnych. Stężenie wody i poziom wody w zbiorniku to elementy, które były monitorowane w tym projekcie, który koncentruje się na uprawie gorczycy. Wyniki kilku przeprowadzonych eksperymentów pokazują, że proponowany system monitorowania upraw hydroponicznych oparty na technologii IoT z powodzeniem wyświetla jakość wody musztardowej zieleni poprzez wyświetlanie na urządzeniach mobilnych za pomocą aplikacji Cayenne myDevices. Użytkownicy zostaną również powiadomieni, gdy odległość czujnika ultradźwiękowego od poziomu wody w zbiorniku przekroczy 10 cm, a odczyt stężenia wody będzie niższy niż 840 ppm. Ogólnie rzecz biorąc, udowodniono, że system monitorowania opracowany w ramach tego projektu jest w stanie skutecznie monitorować jakość wody gorczycy zielonej.

3

Fault detection and diagnosis of air-conditioning system using long short-term memory recurrent neural network

Sulaiman Noor Asyikin, Menanti Nur Amalina Sabal, Yusop Azdiana Md, Zainudin Muhammad Noorazlan Shah, Yatim Norhidayah Mohamad, Razak Norazlina Abd, Abdullah Md Pauzi

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 9

113--117

EN

In this project, a fault detection and diagnosis (FDD) system was developed using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM RNN), to detect and classify six common faults in a centralised chilled water air conditioning system. Datasets from a lab-scale centralised chilled water air conditioning system were used in the developed model. Results showed that the classifier model demonstrated a classification accuracy of over 99.3% for all six classes.

PL

W ramach tego projektu opracowano system wykrywania i diagnozowania usterek (FDD) z wykorzystaniem powtarzającej się sieci neuronowej długookresowej pamięci (LSTM RNN) w celu wykrycia i sklasyfikowania sześciu powszechnych usterek w scentralizowanym systemie klimatyzacji wody lodowej. W opracowanym modelu wykorzystano zestawy danych ze scentralizowanego systemu klimatyzacji wody lodowej w skali laboratoryjnej. Wyniki pokazały, że model klasyfikatora wykazał dokładność klasyfikacji na poziomie ponad 99,3% dla wszystkich sześciu klas.

4

Development and evaluation of dual axis solar tracking system with IoT data monitoring

Md Yusop Azdiana, Mohd Shabri Muhammad Aiman Syazwan Bin, Sulaiman Noor Asyikin, Khamil Khairun Nisa, Mohammed Ramizi, Mohd Sultan Juwita

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 1

28--32

EN

Sunlight and heat are natural sources in our earth where we can use various continually changing techniques, including solar thermal and artificial photosynthesis. Solar energy from renewable sources is a significant source of electricity. The solar trackers' function minimizes the incidence angle between incoming light and the photovoltaic panel. These mechanisms shift their orientation during the day as the sun maximizes energy absorption. Compared to the fixed angle system, solar trackers would increase solar energy. In any solar system, the shifting efficiency increases by continuously adjusting the tracking system at the best angle as the sun goes through the sky. This project presents the development of the solar tracking system using Arduino UNO, allowing the panel to move towards the high intensity of sunlight via four LDRs. The monitoring system is implemented in this tracking system in real-time data of solar energy parameters and factors affecting its deficiencies using Thing Speak platform interfacing with Wemos D1 R2. The result shows the tracking system has efficiencies of 55.38% higher than the single-axis system. The monitoring system is practical for real-time analyzing the solar panel component environmental factor.

PL

Światło słoneczne i ciepło są naturalnymi źródłami na naszej Ziemi, gdzie możemy korzystać z różnych ciągle zmieniających się technik, w tym z energii słonecznej i sztucznej fotosyntezy. Energia słoneczna ze źródeł odnawialnych jest znaczącym źródłem energii elektrycznej. Funkcja solar trackerów minimalizuje kąt padania pomiędzy wpadającym światłem a panelem fotowoltaicznym. Mechanizmy te zmieniają swoją orientację w ciągu dnia, gdy słońce maksymalizuje absorpcję energii. W porównaniu z systemem o stałym kącie, trackery słoneczne zwiększają energię słoneczną. W każdym układzie słonecznym wydajność przesuwania wzrasta dzięki ciągłej regulacji systemu śledzenia pod najlepszym kątem, gdy słońce przechodzi przez niebo. Ten projekt przedstawia rozwój systemu śledzenia słońca przy użyciu Arduino UNO, umożliwiającego panelowi poruszanie się w kierunku wysokiego natężenia światła słonecznego za pośrednictwem czterech LDR. System monitoringu jest zaimplementowany w tym systemie śledzenia w czasie rzeczywistym danych o parametrach energii słonecznej i czynnikach wpływających na jej niedobory za pomocą platformy Thing Speak współpracującej z Wemos D1 R2. Wynik pokazuje, że system śledzenia ma wydajność o 55,38% wyższą niż system jednoosiowy. System monitorowania jest praktyczny do analizy w czasie rzeczywistym czynnika środowiskowego komponentu panelu słonecznego.

5

An evaluation of wireless real-time data of solar tracking system

Yusop Azdiana Md, Nazarin Mohamad Nazrul, Mohd Jahari@Johari Ahmad Nizam, Sulaiman Noor Asyikin, Khamil Khairun Nisa, Mohammed Ramizi, Mohd Sultan Juwita

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 7

49--53

EN

Sunlight and heat use various continually changing techniques, including solar thermal and artificial photosynthesis. These mechanisms change their orientation throughout the day as the sun maximizes energy absorption. Solar panels are directed towards the sun by the trackers that can increase solar energy compared to the fixed-angle system. Modification efficiency is improved in any solar system when the tracking system is continuously adjusted to the most favorable angle as the sun crosses the sky. The project presents the development of a solar tracking system using Arduino-UNO that allows the panel to move towards high-intensity sunlight via two LDRs. The monitoring system is implemented to record the data of solar energy parameters and factors affecting its deficiencies using ThingSpeak platform. The result shows the tracking system has efficiencies of 54.74% higher than a fixed system. The monitoring system is practical for analyzing the real-time solar panel competent environmental factors.

PL

Światło słoneczne i ciepło wykorzystują różne stale zmieniające się techniki, w tym fotosyntezę termiczną i sztuczną. Mechanizmy te zmieniają swoją orientację w ciągu dnia, gdy słońce maksymalizuje absorpcję energii. Panele słoneczne są kierowane w stronę słońca przez urządzenia śledzące, które mogą zwiększyć energię słoneczną w porównaniu z systemem o stałym kącie. Efektywność modyfikacji poprawia się w każdym układzie słonecznym, gdy system śledzenia jest stale dostosowywany do najkorzystniejszego kąta, gdy słońce przecina niebo. Projekt przedstawia rozwój systemu śledzenia słońca z wykorzystaniem Arduino-UNO, który umożliwia panelowi poruszanie się w kierunku światła słonecznego o dużej intensywności za pośrednictwem dwóch LDR. Zaimplementowano system monitoringu do rejestracji danych parametrów energii słonecznej oraz czynników wpływających na jej niedobory za pomocą platformy ThingSpeak. Wynik pokazuje, że system śledzenia ma wydajność o 54,74% wyższą niż system stały. System monitorowania jest praktyczny do analizy właściwych czynników środowiskowych panelu słonecznego w czasie rzeczywistym.

6

Solar energy harvester for pet GPS collar

Yusop Azdiana Md, Ahmad Yusry Syahidan Arshad, Sulaiman Noor Asyikin, Khamil Khairun Nisa, Mohd Isira Ahmad Sadhiqin

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

R. 98, nr 8

47--51

EN

The power source of wireless technology depends on the device’s battery life and need to be plugged in for recharge purpose. This problem can be solved using energy harvesting system which directly converts solar energy radiated from the sun into electricity. In this project a solar energy harvesting pet collar is developed to harness solar energy and charge the installed battery. The GPS system used a minimum of 2.2V up to 3.6V input voltage. The result obtained shows that the solar panel can give enough power to power up the GPS system as that energy harvester circuit and is able to deliver output up to 4.3V in direct sunlight with an input voltage as low as 3.25V.

PL

Źródło zasilania technologii bezprzewodowej zależy od żywotności baterii urządzenia i musi być podłączone w celu naładowania. Problem ten można rozwiązać za pomocą systemu pozyskiwania energii, który bezpośrednio zamienia energię słoneczną wypromieniowaną ze słońca na energię elektryczną. W ramach tego projektu opracowano obrożę do zbierania energii słonecznej, która wykorzystuje energię słoneczną i ładuje zainstalowaną baterię. System GPS używał napięcia wejściowego minimum 2,2 V do 3,6 V. Uzyskany wynik pokazuje, że panel słoneczny może zapewnić wystarczającą moc do zasilania systemu GPS, jak obwód urządzenia do pozyskiwania energii i jest w stanie dostarczyć do 4,3 V w bezpośrednim świetle słonecznym przy napięciu wejściowym tak niskim, jak 3,25 V.

7

Data-driven fault detection and diagnosis for centralised chilled water air conditioning system

Sulaiman Noor Asyikin, Chuink Kai Wern, Zainudin Muhammad Noorazlan Shah, Yusop Azdiana Md, Sulaiman Siti Fatimah, Abdullah Md Pauzi

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

R. 98, nr 1

217--221

EN

The air conditioning system is complex and consumes the most energy in the building. Due to its complexity, it is difficult to identify faults in the system immediately. In this project, fault detection and diagnosis system using decision tree classifier model was developed to detect and diagnose faults in a chilled water air conditioning system. The developed model successfully classified normal condition and five common faults for more than 99% accuracy and precision. A graphical user interface of the system was also developed to ease the users.

PL

System klimatyzacji jest złożony i zużywa najwięcej energii w budynku. Ze względu na swoją złożoność trudno jest od razu zidentyfikować usterki w systemie. W ramach tego projektu opracowano system wykrywania i diagnostyki usterek wykorzystujący model klasyfikatora drzewa decyzyjnego do wykrywania i diagnozowania usterek w systemie klimatyzacji wody lodowej. Opracowany model pomyślnie sklasyfikował stan normalny i pięć typowych usterek, zapewniając ponad 99% dokładności i precyzji. W celu ułatwienia użytkownikom opracowano również graficzny interfejs użytkownika systemu.