Sähköjärjestelmän kuntotarkastus ja kunnossapito-ohjelma

Tässä opinnäytetyössä käsitellään sähköjärjestelmän kuntotarkastusta ja sen pohjalta laadittua kunnossapitosuunnitelmaa. Näiden lisäksi perehdytään näihin liittyviin lakeihin ja vaatimuksiin, sekä lämpökuvaukseen. Työssä käsitellään myös tehtyjä mittauksia ja niiden tuloksia ja vaiku-tusta sähköjärjestelmään ja sen turvallisuuteen. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli tehdä teollisuusrakennuksen sähköjärjestelmän kuntotar-kastus ja kunnossapito-ohjelma. Kohteessa tehtiin silmämääräisiä tarkastuksia, jonka lisäksi keskuksien ja pistorasioiden oikosulkuvirrat mitattiin. Lisäksi pääkeskukselta mitattiin verkkoana-lysaattorilla eri sähkön laatuun liittyviä suureita. Mittausten jälkeen luotiin kunnossapitosuunnitel-ma. Tämän suunnitelman tarkoituksena on pitää sähköjärjestelmä mahdollisimman hyvässä kun-nossa tulevat vuodet. Suunnitelma on toteutettu ST-korttien avulla, jonka lisäksi työssä tutkittiin standardeja, lakeja ja määräyksiä. Suunnitelma ja mittaustulokset ovat liitteenä ja nähtävissä ainoastaan työn tilaajalle

Langattoman lähiverkon päivitys IEEE 802.11g -laitteista IEEE 802.11n -laitteisiin

Insinöörityössä tutkittiin langattoman lähiverkon vaiheittaista päivittämistä IEEE 802.11g -standardin laitteista IEEE 802.11n -standardin laitteisiin. Tavoitteena oli tutkia teorian ja käytännön mittauksien pohjalta paras mahdollinen vaihtoehto verkon päivityksen toteuttamiseksi. Työhön liittyvät mittaukset suoritettiin Metropolia Ammattikorkeakoulun tiloissa ja laitteilla. Työn alussa selvitettiin langattomiin lähiverkkoihin liittyviä teoreettisia yksityiskohtia, joiden perusteella rakennettiin käytännön testausta varten soveltuvat ympäristöt. Mittauksien pääpaino oli tiedonsiirtonopeuden mittaamisessa eri verkkokokonaisuuksissa. Sen lisäksi mitattiin signaalinvoimakkuutta ja uudelleenlähetysten määrää. IEEE 802.11n -standardi ei ollut vielä valmis työntekovaiheessa. Käytössä olevat laitteistot pohjautuivat IEEE 802.11n Draft 2 -standardiluonnokseen ja osittain sen vuoksi laitteiston yhteensopivuus ei ollut toivotulla tasolla. IEEE 802.11n -laitteiston yhteysongelmista huolimatta verkkojen rinnakkaistoimintaa onnistuttiin testaamaan menestyksekkäästi. Mittausten perusteella huomattiin, että IEEE 802.11n -verkon tiedonsiirtonopeus oli huomattavasti parempi kuin IEEE 802.11g -verkon. Verkkojen rinnakkaistoiminta aiheutti enemmän häiriötekijöitä IEEE 802.11g -verkon toimintaan kuin IEEE 802.11n -verkon toimintaan. Molempien standardien laitteiden toimiessa samassa verkossa IEEE 802.11n -päätelaitteiden tiedonsiirtonopeus aleni merkittävästi, mutta oli silti moninkertaisesti parempi kuin IEEE 802.11g -päätelaitteiden. Tuloksista pystyttiin päättelemään, että langattoman lähiverkon päivitys IEEE 802.11g -standardin laitekannasta IEEE 802.11n -standardin laitteisiin vaatii erityisesti taajuusalueen käytön tuntemista, jotta verkkojen toiminta olisi optimaalinen. IEEE 802.11n -standardin laitteet käyttävät hyväkseen useamman antennin tekniikkaa ja sen vuoksi optimaalinen tukiasemien sijoittelu on haasteellisempaa kuin IEEE 802.11g -standardin laitteiston kanssa. IEEE 802.11n -verkon käyttäminen 40 MHz:n taajuuskanavalla 2,4 GHz:n taajuusalueella vei suuren osan koko käytettävissä olevasta taajuusalueesta. Jos IEEE 802.11n -verkossa halutaan käyttää 40 MHz:n taajuuskanavaa, olisi järkevää käyttää sitä vain 5 GHz:n taajuusalueella. Käytettävissä olleissa laitteissa ei ollut mahdollisuutta käyttää 5 GHz:n taajuusalueen kanavia. Joten vaihtoehdon testaaminen testiympäristössä jäi selvittämättä.The purpose of this engineering project was to examine the gradual upgrading of the wireless local area network from IEEE 802.11g standard equipment to IEEE 802.11n standard equipment. The aim was to explore the theoretical background of the wireless technology and to build and test different kinds of wireless network configurations in practice. All testing and measurements were done at the premises of Helsinki Metropolia University of Applied Sciences by using its equipment. The examination of IEEE 802.11 standard was done. The testing environments were created by the knowledge of the theoretical features of wireless technologies. The main focus in the testing was on measuring data transfer speed. Signal strength and data resending were also measured. IEEE 802.11n was not standardized at the moment of this project. All the theory and the equipment were based on IEEE 802.11n Draft 2 standard version. The practical part of this project considered both IEEE 802.11g and IEEE 802.11n networks separately and concurrently. Even though there were numerous compatibility difficulties with IEEE 802.11n equipment, the measurements were done successfully. Based on the measurements it was found out that the maximum transfer speed of IEEE 802.11n network was significantly faster than that of the IEEE 802.11g network. Collective operation of the networks had much more impact on the transfer rates of IEEE 802.11g network. When devices complying with either standard were in the same network the transfer speed of the IEEE 802.11n -compliant device was significantly lower than in the situation when it was using its own separate network. Conclusions were that the knowledge of frequency usage in the area is much more important with IEEE 802.11n equipment than with IEEE 802.11g equipment. The IEEE 802.11n devices use multiple antennas for data transfer which makes placement of access points difficult when the most optimal network environment is aimed for. Using a IEEE 802.11n network with a 40 MHz channel in the 2.4 GHz frequency range covers a huge part of the whole frequency domain. Therefore it is recommended that IEEE 802.11n network is used with a 40 MHz channel only in the 5 GHz frequency range

Sähköjärjestelmien huolto ja kunnossapito ovat modernin yhteiskunnan selkäranka

Sähköjärjestelmät tarjoavat virtaa kodinkoneille, teollisuuslaitteille, liikennejärjestelmille ja lähes kaikelle, mitä voimme kuvitella. Sähköisten järjestelmien luotettavuus ja toimintakyky ovat elintärkeitä niin yksilöille kuin yrityksillekin. Tämän vuoksi sähköjärjestelmän huolto- ja kunnossapito ovat avainasemassa varmistaessa, että sähköntoimitus pysyy katkeamattomana ja turvallisena. Tämä blogiteksti perustuu Janne Kokkosen opinnäytetyöhön, jossa tehtiin kuntotarkastus ja kunnossapitosuunnitelma sähköjärjestelmälle

Chromatic and Spatial Analysis of One-Pixel Attacks Against an Image Classifier

One-pixel attack is a curious way of deceiving neural network classifier by changing only one pixel in the input image. The full potential and boundaries of this attack method are not yet fully understood. In this research, the successful and unsuccessful attacks are studied in more detail to illustrate the working mechanisms of a one-pixel attack created using differential evolution. The data comes from our earlier studies where we applied the attack against medical imaging. We used a real breast cancer tissue dataset and a real classifier as the attack target. This research presents ways to analyze chromatic and spatial distributions of one-pixel attacks. In addition, we present one-pixel attack confidence maps to illustrate the behavior of the target classifier. We show that the more effective attacks change the color of the pixel more, and that the successful attacks are situated at the center of the images. This kind of analysis is not only useful for understanding the behavior of the attack but also the qualities of the classifying neural network.Comment: The 10th International Conference on Networked Systems (NETYS 2022

Artificial Intelligence in the IoT Era: A Review of Edge AI Hardware and Software

The modern trend of moving artificial intelligence computation near to the origin of data sources has increased the demand for new hardware and software suitable for such environments. We carried out a scoping study to find the current resources used when developing Edge AI applications. Due to the nature of the topic, the research combined scientific sources with product information and software project sources. The paper is structured as follows. In the first part, Edge AI applications are briefly discussed followed by hardware options and finally, the software used to develop AI models is described. There are various hardware products available, and we found as many as possible for this research to identify the best-known manufacturers. We describe the devices in the following categories: artificial intelligence accelerators and processors, field-programmable gate arrays, system-on-a-chip devices, system-on-modules, and full computers from development boards to servers. There seem to be three trends in Edge AI software development: neural network optimization, mobile device software and microcontroller software. We discussed these emerging fields and how the special challenges of low power consumption and machine learning computation are being taken into account. Our findings suggest that the Edge AI ecosystem is currently developing, and it has its own challenges to which vendors and developers are responding