PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

An optimization of heuristic model of water supply network

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In the paper an intelligent monitoring system of local water supply system is described. The main task of this system concerns water leakages detecting. For inputs, this system uses information from few pressure or flow sensors, mounted on the pipeline network, the output is a piece of information about leakage detection and localization. A heuristic model of water supply network makes the main part of intelligent diagnostic system. The model was built with the use of artificial neural networks. This paper presents the structure and optimization of a heuristic model. The authors took advantage of methods of artificial intelligence and methods known from model-based process diagnostics to increase the accuracy with which system detects of water leakages.
Rocznik
Strony
767--776
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Silesian University of Technology [Politechnika Śląska], Department of Fundamentals of Machine Design, Konarskiego 18 A, 44-100 Gliwice
Bibliografia
  • [1] A. Borowa, K. Mazur, M. Grochowski, M.A. Brdys, K. Jezior. MultiRegional PCA for leakage detection and localization I DWDS - approach. In: Fault Diagnosis and Fault Tolerant Control EXIT, Warsaw, 2007.
  • [2] W. Cholewa, J. Kazmierczak. Data Processing and Reasoning in Technical Diagnostics. WNT, Warsaw, 1995.
  • [3] D.E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, 1989.
  • [4] http://www.epa.gov/ORD/NRMRL/wswrd/epanet.html
  • [5] J. Holnicki-Szulc, P. Kolakowski, N. Nasher. Identification of leakages in water networks — Virtual distortion method approach. Proc. of the 5th World Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization, May 19-23, 2003, Lido di Jesolo, Italy; http://smart.ippt.gov.pl/pdf/paper_2003_JH_PK_NN.pdf.
  • [6] J. Korbicz, J.M. Koscielny, Z. Kowalczuk, W. Cholewa, eds. Fault Diagnosis. Springer, 2004.
  • [7] W. Mielcarzewicz. Obliczanie Systemów Zaopatrzenia w Wodę. Arkady, Warszawa 2000.
  • [8] M. Negnevitsky. Artificial Intelligence. A guide to Intelligent Systems. Addison-Wesley, 2004.
  • [9] S. Osowski. Sieci Neuronowe do Przetwarzania Informacji. Oflcyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2000.
  • [10] M. Riedmiller, H. Braun. A direct adaptive method for faster backpropagation learning: The RPROP algorithm. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, 1993.
  • [11] L. Rutkowski. Metody i Techniki Sztucznej Inteligencji. PWN, Warszawa, 2005.
  • [12] R. Wyczółkowski, W. Moczulski. Concept of intelligent monitoring of local water supply system. Materials of AI-METH 2005 - Artificial Intelligence Methods, November 16-18, 2005, Gliwice, Poland.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPB1-0031-0024
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.