論文の概要: Physics-based Learning of Parameterized Thermodynamics from Real-time Thermography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13148v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 16:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 15:59:06.242916
• Title: Physics-based Learning of Parameterized Thermodynamics from Real-time Thermography
• Title（参考訳）: 物理に基づくリアルタイムサーモグラフィによるパラメータ化熱力学の学習
• Authors: Hamza El-Kebir, Joseph Bentsman
• Abstract要約: 実時間サーモグラフィデータから熱過程のダイナミクスを学習するための物理に基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法は雑音に対して頑健であり,パラメータ推定の精度向上に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Progress in automatic control of thermal processes has long been limited by the difficulty of obtaining high-fidelity thermodynamic models. Traditionally, in complex thermodynamic systems, it is often infeasible to estimate the thermophysical parameters of spatiotemporally varying processes, forcing the adoption of model-free control architectures. This comes at the cost of losing any robustness guarantees, and implies a need for extensive real-life testing. In recent years, however, infrared cameras and other thermographic equipment have become readily applicable to these processes, allowing for a real-time, non-invasive means of sensing the thermal state of a process. In this work, we present a novel physics-based approach to learning a thermal process's dynamics directly from such real-time thermographic data, while focusing attention on regions with high thermal activity. We call this process, which applies to any higher-dimensional scalar field, attention-based noise robust averaging (ANRA). Given a partial-differential equation model structure, we show that our approach is robust against noise, and can be used to initialize optimization routines to further refine parameter estimates. We demonstrate our method on several simulation examples, as well as by applying it to electrosurgical thermal response data on in vivo porcine skin tissue.
• Abstract（参考訳）: 熱過程の自動制御の進歩は、高忠実度熱力学モデルを得ることの難しさによって長い間制限されてきた。 伝統的に、複雑な熱力学系では、時空間的に変化するプロセスの熱物理パラメータを推定することは不可能であり、モデルフリーな制御アーキテクチャの採用を強いる。 これは、堅牢性保証を失うコストが伴うため、大規模な実物テストの必要性が示唆される。 しかし近年では、赤外線カメラやその他のサーモグラフィ機器がこれらのプロセスに容易に適用され、プロセスの熱状態をリアルタイムかつ非侵襲的に検出できるようになっている。 本研究では,熱活動の高い領域に注目しつつ,そのようなリアルタイム熱画像データから直接熱過程のダイナミクスを学習するための物理に基づく新しいアプローチを提案する。 我々はこの過程を,高次元スカラー場,注目型ノイズロバスト平均化(ANRA)に適用する。 偏微分方程式モデル構造を考えると,本手法は雑音に対して頑健であり,パラメータ推定をさらに洗練するために最適化ルーチンを初期化することができる。 本手法をいくつかのシミュレーション例で示すとともに,生体内ブタ皮膚組織の電気的熱応答データに適用した。

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