Ocena krytyczności defektów turbin wiatrowych za pomocą fuzji wielospektralnych danych UAV i logiki rozmytej
Energies, t. 18, nr 17, art. 4523
Streszczenie redakcyjne
Detektor znajduje defekty na obrazach RGB i termicznych z UAV, a reguły rozmyte przekształcają ich pomiary w priorytety konserwacji. Wykrywanie i oceny krytyczności sprawdzono na publicznych zbiorach danych turbin wiatrowych i porównano z ocenami ekspertów. Praca przedstawia demonstrację koncepcji ustalania kolejności napraw.
Opis bibliograficzny
Format cytowania wymagany przez czasopismo lub organizację sprawdź w rekordzie wydawcy.
Pavlo Radiuk, Bohdan Rusyn, Oleksandr Melnychenko, Tomasz Perzynski, Anatoliy Sachenko, Serhii Svystun, Oleg Savenko. "Criticality Assessment of Wind Turbine Defects via Multispectral UAV Fusion and Fuzzy Logic". Energies, Vol. 18, No. 17, Article 4523, 2025. https://doi.org/10.3390/en18174523
Sprawdź metodę w swoim zastosowaniu.
Opisz decyzję, którą ma wspierać Twój system, oraz dostępne dane. Ocenimy przydatność metody, określimy zakres prototypu i uzgodnimy sposób pomiaru jakości, czasu odpowiedzi oraz kosztu działania.