An improved principal component analysis (PCA) method is applied for sensor fault detection and isolation (FDI) in a nuclear power plant (NPP) in this paper. Data pre-processing and false alarm reducing methods are combined with general PCA method to improve the model performance in practice. In data pre-processing, singular points and random fluctuations in the original data are eliminated with various techniques respectively. In fault detecting, a statistics-based method is proposed to reduce the false alarms of $T^2$ and Q statistics. Finally, the effects of the proposed data pre-processing and false alarm reducing techniques are evaluated with sensor measurements from a real NPP. They are proved to be greatly beneficial to the improvement on the reliability and stability of PCA model. Meanwhile various sensor faults are imposed to normal measurements to test the FDI ability of the PCA model. Simulation results show that the proposed PCA model presents favorable performance on the FDI of sensors no matter with major or small failures.
An Internet of Things (IOT) sensor network is an effective solution for monitoring environmental conditions. However, IOT sensor networks generate massive data such that the abilities of massive data storage, processing, and query become technical challenges. To solve the problem, a Hadoop cloud platform is proposed. Using the time and workload genetic algorithm (TWLGA), the data processing platform enables the work of one node to be shared with other nodes, which not only raises efficiency of one single node but also provides the compatibility support to reduce the possible risk of software and hardware. In this experiment, a Hadoop cluster platform with TWLGA scheduling algorithm is developed, and the performance of the platform is tested. The results show that the Hadoop cloud platform is suitable for big data processing requirements of IOT sensor networks.
A false alarm, which is an incorrect report of an emergency, could trigger an unnecessary action. The predictive maintenance framework developed in our previous work has a feature whereby a machine alarm is triggered based on sensor data evaluation. The sensor data evaluator performs three essential evaluation steps. First, it evaluates each sensor data value based on its threshold (lower and upper bound) and labels the data value as "alarm" when the threshold is exceeded. Second, it calculates the duration of the occurrence of the alarm. Finally, in the third step, a domain expert is required to assess the results from the previous two steps and to determine, thereby, whether the alarm is true or false. There are drawbacks of the current evaluation method. It suffers from a high false-alarm ratio, and moreover, given the vast amount of sensor data to be assessed by the domain expert, the process of evaluation is prolonged and inefficient. In this paper, we propose a method for automatic false-alarm labeling that mimics how the domain expert determines false alarms. The domain expert determines false alarms by evaluating two critical factors, specifically the duration of alarm occurrence and identification of anomalies before or while the alarm occurs. In our proposed method, Hierarchical Temporal Memory (HTM) is utilized to detect anomalies. It is an unsupervised approach that is suitable to our main data characteristic, which is the lack of an example of the normal form of sensor data. The result shows that the technique is effective for automatic labeling of false alarms in sensor data.
Kim, Joonyong;Lee, Chungu;Kwon, Tae-Hyung;Park, Geonhwan;Rhee, Joong-Yong
Journal of Biosystems Engineering
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제38권1호
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pp.25-32
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2013
Purpose: The objective of this study is to develop a data middleware for u-IT convergence in agricultural environment monitoring, which can support non-standard data interfaces and solve the compatibility problems of heterogenous sensor networks. Methods: Six factors with three different interfaces were chosen as target data among the environmental monitoring factors for crop cultivation. PostgresSQL and PostGIS were used for database and the data middleware was implemented by Python programming language. Based on hierarchical model design and key-value type table design, the data middleware was developed. For evaluation, 2,000 records of each data access interface were prepared. Results: Their execution times of File I/O interface, SQL interface and HTTP interface were 0.00951 s/record, 0.01967 s/record and 0.0401 s/record respectively. And there was no data loss. Conclusions: The data middleware integrated three heterogenous sensor networks with different data access interfaces.
네트워크 분야에서 데이터 압축은 네트워크 트래픽을 줄이기 위한 전통적이고, 효과적인 방법 중 하나이다. 센서 네트워크의 데이터는 시 공간적인 연관성을 가지고 있으며, 이러한 특성을 이용한 데이터 압축 기법들이 많이 연구되고 있다. 센서 노드는 통신 범위의 제약을 가지고 있기 때문에 공간적인 특성을 이용한 압축시 데이터의 범위로 제한된 정보를 사용한다. 하지만, 때때로 전역적인 데이터 분포와 특성은 데이터 압축 기법의 효율을 증가시킬 수 있는 기회를 제공하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 기회를 활용하기 위한 새로운 접근의 데이터 압축기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기지국 혹은 슈퍼 노드에 의해 수집된 데이터를 통해 압축을 위한 정보, 즉, 피드백 정보를 생성하고 배포함으로써 네트워크 전체의 데이터 압축을 용이하게 한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며 그 결과 네트워크의 수명이 약 30% 증가하였다.
센서 네트워크는 수많은 센서 노드들로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 지금까지 연구되어 온 센서 네트워크에 대한 중요한 이슈 중 하나는 센서 노드가 제한된 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 이동성을 가진 싱크 노드가 다수가 존재하는 경우 여러 가지 문제점이 발생되었다. 따라서 본 연구에서는 이동 싱크노드로의 경로를 유지하고 필요한 에너지의 소모를 줄이기 위해서 클러스터 내에서의 전송을 계층에 따라 단일 홉 모드와 멀티 흡 모드를 함께 사용함으로써, 데이터 보급 및 경로 유지에 사용되는 패킷을 줄이고자 하였다. 또한 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 줄이기 위해 2 계층 그리드 기반의 클러스터 구조를 사용하여 특정 노드만이 데이터 전송에 참여하도록 하였으며, 라우팅을 간단히 하기 위해 패킷 전송 시 격자 방식의 포워딩을 사용하였다. 제안된 방안의 성능평가를 위해서 시뮬레이션을 통해서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜과 비교하였다. 그 결과 2배 정도의 통신량이 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
In general, a measuring instrument of sound noise use only one wired channel by one sensor. Therefor the measuring instrument use wired cables as the number of channels are provided by instrument. In a point of observed target it needs data from multiple sensors and In case of measured point is a large numbers the environment of constitution would be complicated because that is in need of channel and cable. So we need the method that can improve the existing transmission channel and cable environment even the measured point is increased. If we use the Code Division Multiple Access(CDMA) we transmit a large numbers of sensor data by using a common transmission channel. We present the method that transmits data of multiple sensor to wireless by using CDMA. This method can simplify the measurement environment dramatically when collecting data by using multiple sensor. We expect this study to contribute the part of multiple access technology and relation technologies on the measuring environment.
In general, a measuring instrument of sound noise use only one wired channel by one sensor. Therefor the measuring instrument use wired cables as the number of channels are provided by instrument. In a point of observed target it needs data from multiple sensors and In case of measured point is a large numbers the environment of constitution would be complicated because that is in need of channel and cable. So we need the method that can improve the existing transmission channel and cable environment even the measured point is increased. If we use the Code Division Multiple Access(CDMA) we transmit a large numbers of sensor data by using a common transmission channel. We present the method that transmits data of multiple sensor to wireless by using CDMA. This method can simplify the measurement environment dramatically when collecting data by using multiple sensor. We expect this study to contribute the part of multiple access technology and relation technologies on the measuring environment.
Recently, the role of Ubiquitous Sensor Network(USN) has been considered to be essential for supporting the near future Network Centric Warfare(NCW) and Tactical Information Communication Network(TICN). In this paper, we explore a set of data storage methods(external storage, local storage and data storage) and query processing methods in WSN. In particular, we focus on analyzing a novel data structure for supporting the local storage method, named the partial ordered tree(POT). The main idea behind POT is that sensor readings are usually correlated with the physical spatial domain. With the help of POT, only a small portion of sensor nodes participate in query processing tasks, and thus network lifetime is greatly increased. Through a series of simulation experiments, we demonstrate that the POT based local storage method clearly outperforms the existing data storage methods in terms of the energy-efficiency, which directly affects the network lifetime, for processing exact match queries, range queries and top-k queries.
A sensor system was designed to measure real time vibro displacement of civil structure. The He-Ne laser is used for the displacement measuring method, because it guarantees short time stabilization, long time output power stability. Also, it guarantees simple maintenances and repairs under actual using condition. The line CCD image sensor(Tcd-142d) is used to detect the displacement of Ne-Ne laser responding to the vibro of civil structure. For accurate measurement and comparison, CDP-50 is used. Usually CDF-50 (Strain type displacement device) is used for the standard correction device of optical measurement equipments. The data processing part is consists of Optical sensor part, Wireless data transmission device, DAQp-1200, and LapView program. The displacement data of vibro from optical sensor part inputted to wireless data transmission device and then transmitted to DAQp-1200 in main control room. DAQp-1200 performs A/D conversion for the receiving data. After that the converted data inputted to computer system using LapView program for user display. The significance of this paper is to develope a convenient, accurate and lost saving real time displacement measurement system for the civil structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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