論文の概要: Dual Unscented Kalman Filter Architecture for Sensor Fusion in Water Networks Leak Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11687v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 12:01:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:54:00.706461
• Title: Dual Unscented Kalman Filter Architecture for Sensor Fusion in Water Networks Leak Localization
• Title（参考訳）: 水ネットワークリークローカライゼーションにおけるセンサフュージョンのためのデュアルアンセントカルマンフィルタアーキテクチャ
• Authors: Luis Romero-Ben, Paul Irofti, Florin Stoican, Vicenç Puig,
• Abstract要約: 本稿では,デュアルアンセント・カルマンフィルタ (UKF) を用いた油圧状態推定手法を提案する。 この戦略は、モデナとL-TOWNという有名なオープンソースケーススタディで評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.423124553011487
• License:
• Abstract: Leakage in water systems results in significant daily water losses, degrading service quality, increasing costs, and aggravating environmental problems. Most leak localization methods rely solely on pressure data, missing valuable information from other sensor types. This article proposes a hydraulic state estimation methodology based on a dual Unscented Kalman Filter (UKF) approach, which enhances the estimation of both nodal hydraulic heads, critical in localization tasks, and pipe flows, useful for operational purposes. The approach enables the fusion of different sensor types, such as pressure, flow and demand meters. The strategy is evaluated in well-known open source case studies, namely Modena and L-TOWN, showing improvements over other state-of-the-art estimation approaches in terms of interpolation accuracy, as well as more precise leak localization performance in L-TOWN.
• Abstract（参考訳）: 水道システムの漏洩により、毎日の水不足、サービス品質の低下、コストの増大、環境問題の増加が生じる。 ほとんどのリークローカライズ法は圧力データにのみ依存しており、他のセンサの貴重な情報が欠落している。 本稿では,2つのアンセント・カルマンフィルタ(UKF)に基づく油圧状態推定手法を提案する。 このアプローチにより、圧力、流量、需要メータなど、さまざまなセンサータイプが融合できる。 この戦略は、ModenaとL-TOWNという有名なオープンソースケーススタディで評価され、補間精度の点で他の最先端推定手法よりも改善され、L-TOWNのより正確なリークローカライゼーション性能が向上した。

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