The manual inspection of photovoltaic (PV) panels to meet the requirements of inspection work for large-scale PV power plants is challenging. We present a hot spot detection and positioning method to detect hot spots in batches and locate their latitudes and longitudes. First, a network based on the YOLOv3 architecture was utilized to identify hot spots. The innovation is to modify the RU_1 unit in the YOLOv3 model for hot spot detection in the far field of view and add a neural network residual unit for fusion. In addition, because of the misidentification problem in the infrared images of the solar PV panels, the DeepLab v3+ model was adopted to segment the PV panels to filter out the misidentification caused by bright spots on the ground. Finally, the latitude and longitude of the hot spot are calculated according to the geometric positioning method utilizing known information such as the drone's yaw angle, shooting height, and lens field-of-view. The experimental results indicate that the hot spot recognition rate accuracy is above 98%. When keeping the drone 25 m off the ground, the hot spot positioning error is at the decimeter level.
Fatigue damage detection and vibration sensing for a laminated composites and impact location detection for a steel beam have been carried out using optical fiber sensor. Intensity based optical fiber sensor is constructed by placing two cleaved fiber end in a hollow glass tube, and multiple reflection within the cavity is considered. Fatigue signals are measured by embedded optical fiber, surface mounted optical fiber sensor and strain gage simultaneously. For vibration sensing, optical fiber sensor is mounted on the carbon fiber composite beam and its response to free vibration and forced vibration is investigated. In impact location detection, two optical fiber sensors are used and the information obtained from two sensors is arrival time delay of vibration caused by impact. Impact location can be calculated from this time delay. The obtained results show that the intensity based optical fiber sensor provide reliable data during long-term fatigue loading, unlike strain gage which deteriorate during the early part of the fatigue test. Optical fiber sensor signals coincide with gap sensor in vibration sensing. The precise locations of impact can be detected within 4.1% error limit.
Recently, fault detection and diagnosis techniques have been significantly considered to reduce possible economic loss due to faulty in photovoltaic power systems. This paper presents a new fault location diagnosis method for photovoltaic power systems. The proposed algorithm compares the output voltage generated from a photovoltaic array to the outputs of its neighboring arrays. This concept is realized by obtaining error voltages among all arrays, which are simply defined by deviation between its neighboring arrays. We accomplish a real-time experiment to demonstrate reliability of the proposed fault location diagnosis by using a 60W photovoltaic power system test-bed.
The structural health of a pipeline is usually assessed by visual inspection. In addition to the fact that this method is expensive and time consuming, inspection of the whole structure is not possible due to limited access to some points. Therefore, adopting a damage detection method without the mentioned limitations is important in order to increase the safety of the structure. In recent years, vibration-based methods have been used to detect damage. These methods detect structural defects based on the fact that the dynamic responses of the structure will change due to damage existence. Therefore, the location and extent of damage, before and after the damage, are determined. In this study, fuzzy genetic algorithm has been used to monitor the structural health of the pipeline to create a fuzzy automated system and all kinds of possible failure scenarios that can occur for the structure. For this purpose, the results of an experimental model have been used. Its numerical model is generated in ABAQUS software and the results of the analysis are used in the fuzzy genetic algorithm. Results show that the system is more accurate in detecting high-intensity damages, and the use of higher frequency modes helps to increase accuracy. Moreover, the system considers the damage in symmetric regions with the same degree of membership. To deal with the uncertainties, some error values are added, which are observed to be negligible up to 10% of the error.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.3
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pp.450-456
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2016
STDR (sequence time domain reflectometry) to detect a cable fault using a pseudo noise sequence as a reference signal, and time correlation analysis between the reference signal and reflection signal is robust to noisy environments and can detect intermittent faults including open faults and short circuits. On the other hand, if the distance of the fault location is far away or the fault type is a soft fault, attenuation of the reflected signal becomes larger; hence the correlation coefficient in the STDR becomes smaller, which makes fault detection difficult and the measurement error larger. In addition, automation of the fault location by detection of phase and peak value becomes difficult. Therefore, to improve the cable fault detection of a conventional STDR, this paper proposes the algorithm in that the peak value of the correlation coefficient of the reference signal is detected, and a peak value of the correlation coefficient of the reflected signal is then detected after removing the reference signal. The performance of the proposed method was validated experimentally in low-voltage power cables. The performance evaluation showed that the proposed method can identify whether a fault occurred more accurately and can track the fault locations better than conventional STDR despite the signal attenuation. In addition, there was no error of an automatic fault type and its location by the detection of the phase and peak value through the elimination of the reference signal and normalization of the correlation coefficient.
The location measurement technique of moving worker in dangerous areas, is necessary for safety in the mines, basements, warehouses, etc. There are various measurement techniques about moving node of position in a restricted environment. Trigonometric Method, one of measurement techniques, is commonly used because of its easiness. However, errors occur frequently when measuring distance and position due to radio interference and physical disability with measuring instruments. This paper proposed a method which is more accurate and shows reduced margin of error than existing trigonometric method by recalculating distance between Anchor and moving node with various measuring instruments. By adding Anchor when calculating distance and position of moving node's estimated point, suggested technique obtains at least 41% efficiency compared to existing method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.9
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pp.723-732
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2016
This paper proposes an approach to fused navigation of an unmanned surface vehicle(USV) and to detection of the outlier or interference of global positioning system(GPS). The method fuses available sensor measurements through extended Kalman filter(EKF) to find the location and attitude of the USV. The method uses error covariance of EKF for detection of GPS outlier or interference. When outlier or interference of the GPS is detected, the method excludes GPS data from navigation process. The measurements to be fused for the navigation are GPS, acceleration, angular rate, magnetic field, linear velocity, range and bearing to acoustic beacons. The method is tested through simulated data and measurement data produced through ground navigation. The results show that the method detects GPS outlier or interference as well as the GPS recovery, which frees navigation from the problem of GPS abnormality.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.337-340
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2011
In location finding system using spaced multi-sensor, Depending on the signal source's location and the location of the sensors Position estimation accuracy is determined. This phenomenon is called GDOP effect. and to minimize these effects, research is needed on how. In this paper, I will describe how to minimize GDOP effect, estimating GDOP using angle of arrivals of multi sensors, and removing sensor error factor.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.8
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pp.1442-1449
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2016
This paper proposes a diagnosis to detecting poor contact fault and fault location. Electrical fire by poor contact fault of power cable occupied a large proportion in the total electrical installations. The proposed method has an object to prevent electrical fault in advance. But detecting poor contact fault is difficult to detect fault type and fault location by using conventional reflectometry due to faults generated intermittently and repeatedly on the time change. Therefore, in this paper poor contact fault and fault conditions were defined. System generating poor contact fault produced for the experimental setup. SSTDR and algorithm of reference signal elimination heighten performance detecting poor contact fault on live power cable. The diagnosis methods of signal process and analysis of reflected signal was proposed for detecting poor contact fault and fault location. The poor contact fault and location had been detected through proposed diagnosis methods. The fault location and error rate of detection were verified detecting accuracy by experiment results.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.3
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pp.495-508
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2023
This paper proposes a method to find out the type and location information of Pauli X, Y, Z errors generated in quantum channels using only the quantum information processing part of the multiple-rate quantum turbo short-block code without external help from the classical information processing part. In order to obtain the location information of the Pauli X,Y error, n-auxiliary qubits and n-CNOT gates were inserted into the C[n,k,2] QSBC-QURC encoder. As a result, the maximum coding rate is limited to about 1/2 as the trade-off characteristics. The location information of the Pauli Z error for C[n,k,2] QSBC-QURC was obtained through the Clifford-based stabilizer measurement. The proposed method inherits all other characteristics of C[n,k,2] QSBC-QURC except for the coding rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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