論文の概要: `Just One More Sensor is Enough' -- Iterative Water Leak Localization with Physical Simulation and a Small Number of Pressure Sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19900v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 13:10:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 16:50:10.492728
- Title: `Just One More Sensor is Enough' -- Iterative Water Leak Localization with Physical Simulation and a Small Number of Pressure Sensors
- Title(参考訳): ‘Just One More Sensor is Enough’ -- 物理シミュレーションによる反復水漏れ局在と少数の圧力センサ
- Authors: Michał Cholewa, Michał Romaszewski, Przemysław Głomb, Katarzyna Kołodziej, Michał Gorawski, Jakub Koral, Wojciech Koral, Andrzej Madej, Kryspin Musioł,
- Abstract要約: 本研究では,物理シミュレーションから得られたデータを用いて,複雑な配水網内の局所化をリークする手法を提案する。
本アルゴリズムは,物理シミュレーション(EPANETソフトウェア)と移動体センサの移動移動移動方式に基づく。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this article, we propose an approach to leak localisation in a complex water delivery grid with the use of data from physical simulation (e.g. EPANET software). This task is usually achieved by a network of multiple water pressure sensors and analysis of the so-called sensitivity matrix of pressure differences between the network's simulated data and actual data of the network affected by the leak. However, most algorithms using this approach require a significant number of pressure sensors -- a condition that is not easy to fulfil in the case of many less equipped networks. Therefore, we answer the question of whether leak localisation is possible by utilising very few sensors but having the ability to relocate one of them. Our algorithm is based on physical simulations (EPANET software) and an iterative scheme for mobile sensor relocation. The experiments show that the proposed system can equalise the low number of sensors with adjustments made for their positioning, giving a very good approximation of leak's position both in simulated cases and real-life example taken from BattLeDIM competition L-Town data.
- Abstract(参考訳): 本稿では,物理シミュレーション(EPANETソフトウェアなど)のデータを用いて,複雑な配水網内のローカライズをリークする手法を提案する。
この課題は通常、複数の水圧センサーのネットワークによって達成され、ネットワークのシミュレーションデータとネットワークの実際のデータとの間の圧力差のいわゆる感度行列の解析によって達成される。
しかし、このアプローチを使用するほとんどのアルゴリズムは、かなりの数の圧力センサーを必要とします。
そこで本研究では,ごく少数のセンサを有効利用しながら,その1つを移動させることで,漏れの局所化が可能かという疑問に答える。
本アルゴリズムは,物理シミュレーション(EPANETソフトウェア)と移動体センサの移動移動移動方式に基づく。
実験により,BattLeDIMコンペティションL-Townデータから得られたシミュレーションケースと実生活事例の両方において,リーク位置の高精度な近似が得られた。
関連論文リスト
- Sensor Placement for Learning in Flow Networks [6.680930089714339]
本稿では,ネットワークのセンサ配置問題について検討する。
まず, 流れの保存仮定に基づいて問題を定式化し, 最適に固定されたセンサを配置することがNPハードであることを示す。
次に,大規模ネットワークにスケールするセンサ配置のための効率よく適応的なグリージーを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T01:08:08Z) - Data-Induced Interactions of Sparse Sensors [3.050919759387984]
トレーニングデータによって引き起こされるセンサインタラクションの全体像を熱力学ビューで計算する。
これらのデータによって引き起こされるセンサーの相互作用をマッピングすることで、外部選択基準と組み合わせ、センサーの代替効果を予測することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-21T18:13:37Z) - Leveraging arbitrary mobile sensor trajectories with shallow recurrent
decoder networks for full-state reconstruction [4.243926243206826]
LSTM(long, short-term memory)ネットワークやデコーダネットワークのようなシーケンス・ツー・ベクター・モデルでは,動的情報を全状態空間推定にマッピング可能であることを示す。
ネットワークアーキテクチャの例外的な性能は、3つのアプリケーションで実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-20T21:42:01Z) - Environmental Sensor Placement with Convolutional Gaussian Neural
Processes [65.13973319334625]
センサーは、特に南極のような遠隔地において、その測定の情報量が最大になるように配置することは困難である。
確率論的機械学習モデルは、予測の不確実性を最大限に低減するサイトを見つけることによって、情報的センサ配置を提案することができる。
本稿では,これらの問題に対処するために,畳み込み型ガウスニューラルプロセス(ConvGNP)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T17:25:14Z) - SECOE: Alleviating Sensors Failure in Machine Learning-Coupled IoT
Systems [0.0]
本論文は,センサ障害を同時に緩和するための積極的なアプローチであるSECOEを提案する。
SECOEは、センサー間の相関を利用してアンサンブル内のモデル数を最小化する新しい技術を含んでいる。
実験の結果,SECOEはセンサ故障の有無の予測精度を効果的に維持することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-05T10:58:39Z) - Learning Online Multi-Sensor Depth Fusion [100.84519175539378]
SenFuNetは、センサ固有のノイズと外れ値統計を学習するディープフュージョンアプローチである。
実世界のCoRBSとScene3Dデータセットで様々なセンサーの組み合わせで実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T10:45:32Z) - Bayesian Imitation Learning for End-to-End Mobile Manipulation [80.47771322489422]
RGB + 深度カメラのような追加のセンサー入力によるポリシーの強化は、ロボットの知覚能力を改善するための簡単なアプローチである。
畳み込みニューラルネットワークを正規化するために変分情報ボトルネックを用いることで、保持領域への一般化が向上することを示す。
提案手法は, シミュレーションと現実のギャップを埋めることと, RGBと奥行き変調をうまく融合できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T17:38:30Z) - Bandit Quickest Changepoint Detection [55.855465482260165]
すべてのセンサの継続的な監視は、リソースの制約のためにコストがかかる可能性がある。
有限パラメータ化確率分布の一般クラスに対する検出遅延に基づく情報理論の下界を導出する。
本稿では,異なる検知オプションの探索と質問行動の活用をシームレスに両立させる,計算効率のよいオンラインセンシング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-22T07:25:35Z) - Real-time detection of uncalibrated sensors using Neural Networks [62.997667081978825]
オンライン学習に基づく温度・湿度・圧力センサの非校正検出装置を開発した。
このソリューションはニューラルネットワークをメインコンポーネントとして統合し、校正条件下でのセンサーの動作から学習する。
その結果, 提案手法は, 偏差値0.25度, 1% RH, 1.5Paの偏差をそれぞれ検出できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T15:44:39Z) - Data-Driven Distributed State Estimation and Behavior Modeling in Sensor
Networks [5.817715558396024]
センサネットワークにおける状態推定と行動学習の同時学習の問題を定式化する。
本稿では,ガウス過程に基づくベイズフィルタ(GP-BayesFilters)をオンライン分散環境に拡張することで,シンプルで効果的な解を提案する。
提案手法の有効性は,マルチロボットプラットフォームから収集した合成データとデータの両方を用いて,未知の動作行動を持つ物体の追跡に評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T21:31:18Z) - Deep Soft Procrustes for Markerless Volumetric Sensor Alignment [81.13055566952221]
本研究では、より堅牢なマルチセンサ空間アライメントを実現するために、マーカーレスデータ駆動対応推定を改善する。
我々は、幾何学的制約を終末的に典型的なセグメンテーションベースモデルに組み込み、対象のポーズ推定タスクと中間密な分類タスクをブリッジする。
実験により,マーカーベースの手法で同様の結果が得られ,マーカーレス手法よりも優れ,またキャリブレーション構造のポーズ変動にも頑健であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-23T10:51:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。