論文の概要: A comparison between joint and dual UKF implementations for state estimation and leak localization in water distribution networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24228v1
- Date: Tue, 28 Oct 2025 09:39:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.992799
- Title: A comparison between joint and dual UKF implementations for state estimation and leak localization in water distribution networks
- Title（参考訳）: 配水ネットワークにおける状態推定とリークローカライゼーションのための共同UKFと二重UKFの実装の比較
- Authors: Luis Romero-Ben, Paul Irofti, Florin Stoican, Vicenç Puig,
- Abstract要約: 本稿では,Unscented Kalman Filter(UKF)に基づく2つのデータ駆動状態推定法の比較を行う。
1つのアプローチは1つの推定子を持つ結合状態ベクトルを使い、もう1つは2重推定子スキームを使用する。
L-TOWNベンチマークのいくつかの評価結果を示し、実際の実装でそれらの特性を議論することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7373312968044643
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The sustainability of modern cities highly depends on efficient water distribution management, including effective pressure control and leak detection and localization. Accurate information about the network hydraulic state is therefore essential. This article presents a comparison between two data-driven state estimation methods based on the Unscented Kalman Filter (UKF), fusing pressure, demand and flow data for head and flow estimation. One approach uses a joint state vector with a single estimator, while the other uses a dual-estimator scheme. We analyse their main characteristics, discussing differences, advantages and limitations, and compare them theoretically in terms of accuracy and complexity. Finally, we show several estimation results for the L-TOWN benchmark, allowing to discuss their properties in a real implementation.
- Abstract（参考訳）: 近代都市の持続性は、効果的な圧力制御、漏れ検出、局所化を含む効率的な水分配管理に大きく依存している。
したがって、ネットワーク水理状態に関する正確な情報は不可欠である。
本稿では,UKF(Unscented Kalman Filter)に基づく2つのデータ駆動状態推定法の比較を行った。
1つのアプローチは1つの推定子を持つ結合状態ベクトルを使い、もう1つは2重推定子スキームを使用する。
それらの主な特徴を分析し、違い、利点、限界を議論し、正確さと複雑さの観点から理論的に比較する。
最後に、L-TOWNベンチマークのいくつかの評価結果を示し、実際の実装でそれらの特性を議論することを可能にする。
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