Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "transmission power lines" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Approach to automated hot spot detection using image processing for thermographic inspections of power transmission lines
Podejście do automatycznego wykrywania gorących obszarów przy użyciu przetwarzania obrazu na cele inspekcji termograficznych przesyłowych sieci elektroenergetycznych
Autorzy:
Wronkowicz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328177.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
hot spot detection
image processing
power transmission lines
thermographic inspection
wykrywanie gorących obszarów
przetwarzanie obrazu
przesyłowe sieci elektroenergetyczne
inspekcja termograficzna
Opis:
The paper deals with detection of hot spots in thermograms acquired during infrared inspections of power transmission lines. The author proposes an approach to automated selection of a threshold value for image segmentation using several methods of image processing and analysis. The algorithm is based on finding the steepest growth of successive gradients of sorted values of input image after certain image pre-processing steps. Several post-processing procedures were applied for proper visualization of detected regions in the resulting images. The results have brought satisfying effects and the algorithm, owing to its fast performance, could be also used on-line, during vision inspections.
Artykuł dotyczy wykrywania gorących obszarów w termogramach uzyskanych podczas inspekcji termograficznych przesyłowych sieci elektroenergetycznych. Autor proponuje podejście do automatycznego doboru wartości progowej dla segmentacji obrazu przy użyciu kilku metod przetwarzania i analizy obrazu. Algorytm opiera się na znalezieniu najbardziej stromego wzrostu wśród wartości kolejnych przyrostów posortowanych wartości obrazu wejściowego po pewnych krokach wstępnego przetwarzania. Pewne procedury przetwarzania końcowego zostały zastosowane dla prawidłowej wizualizacji wykrytych regionów w wynikowych obrazach. Wyniki przyniosły zadowalające efekty i algorytm, dzięki swojemu szybkiemu działaniu, może być zastosowany również on-line, w trakcie inspekcji wizyjnych.
Źródło:
Diagnostyka; 2016, 17, 2; 81-86
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Intelligent fault diagnosis of power transmission line using fuzzy logic and artificial neural network
Autorzy:
Touati, Khaled Omer Mokhtar
Boudiaf, Mohamed
Merzouk, Imad
Hafaifa, Ahmed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2146743.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
power system diagnosis
fault detection
electrical transmission lines
ANN
fuzzy logic
system elektroenergetyczny
diagnozowanie
linia elektroenergetyczna
wykrywanie uszkodzeń
logika rozmyta
sztuczne sieci neuronowe
Opis:
In the industrial sector, transmission lines are an important part of the electrical grid. Thus it is important to protect it from all the different faults that may occur as soon as possible to supply the electric power continuously. This paper presents a modern solutions and a comparative study of fault detection and identification in electrical transmission lines using artificial neural network (ANN) compare to the fuzzy logic. Faults in transmission line of various types have been created using simulation model. An intelligent monitoring system (IFD: Intelligent Fault Diagnosis) was used at both ends of a 230 kV overhead transmission line, voltage and current measurements exploited as indicator data for this system. Both approaches were found to be robust, accurate and reliable to detect the fault when it occurs, to determine the fault type short circuit or opening of a power line (open circuit), to locate the fault and to determine which phase was faulted.
Źródło:
Diagnostyka; 2022, 23, 4; art. no. 2022410
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies