A Study for Detection of Drift in S ensor Measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop methods for detection of drift in sensor measurements. The study consists of three major components; 1) residual generation, 2) statistical change detection, and 3) model building.\nTo identify the statistical properties of the residuals and to utilize them for detection of the drift, a new method for estimation of the drift rate is proposed. The method formulates an augmented system matrix model and processes the model using a Kalman filter. An analytical method for estimation of the drift rate is also derived. A Hamiltonian approach is used for evaluation of the steady state covariance of the residuals. The steady state covariance and the estimated drift rate enable the existence of the drift in the measurements to be determined in a statistical way using the change detection algorithms.\nThe statistical change detection algorithms process the residuals to determine the drift statistically. In the study, performance of the major algorithms, including the Exponentially Weighted Moving average (EWMA), Cumulative Sum (CUSUM) control chart, and Generalized Likelihood Ratio Test (GRLT), are investigated.\nA new method for detection of the change, named the "Standardized Sum of the Innovation Test (SSIT)," is also proposed. The statistical properties of the decision function of the SSIT are derived to set the decision threshold statistically. A method for estimation of the mean delay of the SSIT is also derived. The mean delay of the SSIT is shown in a demonstration and is the shortest of the change detection algorithms.\nFor demonstration purposes, mathematical models of a pressurizer in a CANada Deuterium Uranium (CANDU) nuclear power plant are developed. The mathematical models in the form of nonlinear differential equations are verified by comparing the simulation results with those of the industry standard code known as "CATHENA" (Canadian Algorithm for Thermal Hydraulic Network Analysis). The developed algorithms have been successfully applied to the pressurizer model for detection and estimation of pressure sensor drifts. The results convincingly demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms in the detection of the drift.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle