Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor
Kertas kerja ini membentangkan pembangunan pengawasan beban tak mengganggu (PBTM) untuk mengenal pasti beban dengan menggunakan pengelasan mesin penyokong vektor berbilang (MPVB). Suatu kaedah pengawasan beban diselia dilaksanakan untuk mengenal pasti tiga jenis beban yang kebiasaannya terdapat di b...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Penerbit Universiti Kebangsaan Malaysia
2018
|
| Online Access: | http://journalarticle.ukm.my/13803/1/17.pdf |
| _version_ | 1796931943059685376 |
|---|---|
| author | Khairuddin Khalid, Azah Mohamed, Ramizi Mohamed, Nor Azwan Mohamed Kamari, |
| author_facet | Khairuddin Khalid, Azah Mohamed, Ramizi Mohamed, Nor Azwan Mohamed Kamari, |
| author_sort | Khairuddin Khalid, |
| collection | UKM |
| description | Kertas kerja ini membentangkan pembangunan pengawasan beban tak mengganggu (PBTM) untuk mengenal pasti beban dengan menggunakan pengelasan mesin penyokong vektor berbilang (MPVB). Suatu kaedah pengawasan beban diselia dilaksanakan untuk mengenal pasti tiga jenis beban yang kebiasaannya terdapat di bangunan komersial iaitu lampu pendaflour, penghawa dingin dan komputer peribadi. Parameter kuasa asas yang terdapat pada meter pintar dan penyarian sifat kuasa lain yang lebih terperinci dipertimbangkan dalam kertas kerja ini. Sifat kuasa yang berkesan ditentukan dengan melakukan pemilihan sifat mengikut kombinasi yang berpotensi. Selain itu, teknik baru penyarian sifat, iaitu, jelmaan masa-masa (MM) diperkenalkan dalam kajian ini. Suatu kaedah pemilihan sifat kuasa yang sistematik dilaksanakan dengan mempertimbangkan kombinasi terbaik untuk tujuan perbandingan. Berikutan penggunaan meter pintar komersial di sektor pengguna adalah majoriti dengan kadar pensampelan yang rendah, perlaksanaan eksperimen dan kajian yang dilakukan adalah di bawah pengukuran penggunaan yang sebenar dengan pensampelan yang rendah. Kadar pensampelan rendah yang sesuai untuk PBTM dikaji mengikut spesifikasi meter pintar komersial dengan tiga keadaan pensampelan iaitu 1 minit, 10 minit dan 30 minit. Satu set data pengesahsahihan dengan aktiviti beban secara rawak digunakan untuk menguji kemantapan kaedah PBTM yang dibangunkan. Justeru, teknik pengelasan beban menggunakan MPVB dibandingkan dengan teknik lain seperti bayes lurus dan K-kejiranan terdekat (KKT) untuk menilai prestasi MPVB yang dicadangkan untuk PBTM. Menerusi keputusan yang diperolehi, kaedah yang dicadangkan iaitu MPVB menunjukkan keputusan pengelasan yang terbaik dengan 99.94% ketepatan dalam mengenal pasti beban. Justeru, berdasarkan kadar pensampelan yang dikaji pensampelan 1 minit menunjukkan penggunaan pengawasan beban yang terbaik berbanding pensampelan lain yang dikaji untuk tujuan PBTM. |
| first_indexed | 2024-03-06T04:25:34Z |
| format | Article |
| id | ukm.eprints-13803 |
| institution | Universiti Kebangsaan Malaysia |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-06T04:25:34Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Penerbit Universiti Kebangsaan Malaysia |
| record_format | dspace |
| spelling | ukm.eprints-138032019-12-19T23:52:50Z http://journalarticle.ukm.my/13803/ Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor Khairuddin Khalid, Azah Mohamed, Ramizi Mohamed, Nor Azwan Mohamed Kamari, Kertas kerja ini membentangkan pembangunan pengawasan beban tak mengganggu (PBTM) untuk mengenal pasti beban dengan menggunakan pengelasan mesin penyokong vektor berbilang (MPVB). Suatu kaedah pengawasan beban diselia dilaksanakan untuk mengenal pasti tiga jenis beban yang kebiasaannya terdapat di bangunan komersial iaitu lampu pendaflour, penghawa dingin dan komputer peribadi. Parameter kuasa asas yang terdapat pada meter pintar dan penyarian sifat kuasa lain yang lebih terperinci dipertimbangkan dalam kertas kerja ini. Sifat kuasa yang berkesan ditentukan dengan melakukan pemilihan sifat mengikut kombinasi yang berpotensi. Selain itu, teknik baru penyarian sifat, iaitu, jelmaan masa-masa (MM) diperkenalkan dalam kajian ini. Suatu kaedah pemilihan sifat kuasa yang sistematik dilaksanakan dengan mempertimbangkan kombinasi terbaik untuk tujuan perbandingan. Berikutan penggunaan meter pintar komersial di sektor pengguna adalah majoriti dengan kadar pensampelan yang rendah, perlaksanaan eksperimen dan kajian yang dilakukan adalah di bawah pengukuran penggunaan yang sebenar dengan pensampelan yang rendah. Kadar pensampelan rendah yang sesuai untuk PBTM dikaji mengikut spesifikasi meter pintar komersial dengan tiga keadaan pensampelan iaitu 1 minit, 10 minit dan 30 minit. Satu set data pengesahsahihan dengan aktiviti beban secara rawak digunakan untuk menguji kemantapan kaedah PBTM yang dibangunkan. Justeru, teknik pengelasan beban menggunakan MPVB dibandingkan dengan teknik lain seperti bayes lurus dan K-kejiranan terdekat (KKT) untuk menilai prestasi MPVB yang dicadangkan untuk PBTM. Menerusi keputusan yang diperolehi, kaedah yang dicadangkan iaitu MPVB menunjukkan keputusan pengelasan yang terbaik dengan 99.94% ketepatan dalam mengenal pasti beban. Justeru, berdasarkan kadar pensampelan yang dikaji pensampelan 1 minit menunjukkan penggunaan pengawasan beban yang terbaik berbanding pensampelan lain yang dikaji untuk tujuan PBTM. Penerbit Universiti Kebangsaan Malaysia 2018-10 Article PeerReviewed application/pdf en http://journalarticle.ukm.my/13803/1/17.pdf Khairuddin Khalid, and Azah Mohamed, and Ramizi Mohamed, and Nor Azwan Mohamed Kamari, (2018) Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor. Jurnal Kejuruteraan, 30 (2). pp. 265-273. ISSN 0128-0198 http://www.ukm.my/jkukm/volume-302-2018/ |
| spellingShingle | Khairuddin Khalid, Azah Mohamed, Ramizi Mohamed, Nor Azwan Mohamed Kamari, Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor |
| title | Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor |
| title_full | Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor |
| title_fullStr | Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor |
| title_full_unstemmed | Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor |
| title_short | Pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor |
| title_sort | pengawasan beban tak mengganggu menggunakan mesin penyokong vektor |
| url | http://journalarticle.ukm.my/13803/1/17.pdf |
| work_keys_str_mv | AT khairuddinkhalid pengawasanbebantakmengganggumenggunakanmesinpenyokongvektor AT azahmohamed pengawasanbebantakmengganggumenggunakanmesinpenyokongvektor AT ramizimohamed pengawasanbebantakmengganggumenggunakanmesinpenyokongvektor AT norazwanmohamedkamari pengawasanbebantakmengganggumenggunakanmesinpenyokongvektor |