Detekcja małych wycieków w sieciach wodociągowych z zastosowaniem metody modelowania niepewności

• Autorzy: Przystałka P. , Wyczółkowski R.

Warianty tytułu

EN

Small leakage detection in water distribution systems with use of the model error modelling metod

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono badania dotyczące detekcji małych wycieków pojawiających się w sieciach wodociągowych. W celu detekcji uszkodzeń zastosowano schemat diagnozowania w oparciu o residua wygenerowane za pomocą przybliżonych modeli obiektu. Część decyzyjną realizującą ocenę wartości chwilowych residuów opracowano na podstawie metody modelowania niepewności. Uzyskane wyniki badań potwierdzają poprawność zastosowanego rozwiązania.

EN

This paper considers the problem of small leakage detection in urban water supply networks. In order to detect leakage, the model-based fault diagnosis scheme was used. Nonlinear autoregressive exogenous models were applied to residual generation. A nonlinear part of the model was worked out with use of a multilayer perceptron neural network. Residual evaluation was realised basing on the model error modelling method. This method was modified to obtain a new scheme for adaptive threshold generation. In the case study reported in this paper the authors present the fault detection experiments with use of the industrial data set. The obtained results of small leakage detection in the considered water supply network confirm the effectiveness of the proposed approach. The paper is organized as follows. The first section deals with the introduction to the study. The second one includes a description of the proposed method. In the next section there are presented the results that were obtained by the authors. Finally, the paper ends with the conclusions.

Słowa kluczowe

PL

sieci wodociągowe; detekcja wycieków bazująca na modelu; odporna detekcja wycieków; modelowanie niepewności

EN

urban water supply networks; model-based leakage detection; robust leakage detection; uncertainty modelling

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 11
• Strony: 1307--1310
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab., wzor

Twórcy

autor

Przystałka P.

autor

Wyczółkowski R.

• Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn, Politechnika Śląska, ul. Konarskiego 18a, 44-100 Gliwice,

Bibliografia

• [1] Blesa, J., Puig, V., Saludes, J. and Vento, J. (2010). Leak detection, isolation and estimation in pressurized water pipe networks using LPV models and zonotopes, The 8th IFAC Symposium on Nonlinear Control Systems, pp. 36-41.
• [2] Chen, J. and Patton, R. J. (1998). Robust Model-Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA.
• [3] Eliades, D. and Polycarpou, M. (2010). A fault diagnosis and security framework for water systems, IEEE Transactions on Control Systems Technology 18/6: 1254-1265.
• [4] Geiger, G.,Werner, T. and Matko, D. (2003). Leak detection and locating - A survey, 35th Annual PSIG Meeting.
• [5] Gertler, J., Romera, J., Puig, V. and Quevedo, J. (2010). Leak detection and isolation in water distribution networks using PCA and structured residuals, Control and Fault-Tolerant Systems (SysTol), pp. 191-196.
• [6] Isermann, R. (2006). Fault-Diagnosis Systems. An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance, Springer.
• [7] Jezior, K., Mazur, K., Borowa, A., Grochowski, M. i Brdyś, M. (2007). Multiregional PCA for leakage detection and localisation in DWDS - Chojnice case study, in J. Korbicz, K. Patan and M. Kowal (Eds), Fault Diagnosis and Fault Tolerant Control, Academic Publishing House EXIT, pp. 303-310.
• [8] Konishi, S. and Kitagawa, G. (2008). Information Criteria and Statistical Modeling, Springer Science+Business Media, LLC.
• [9] Korbicz, J. (2006). Robust fault detection using analytical and soft computing methods, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences 54 (1): 75-88.
• [10] Korbicz, J., Kościelny, J. M., Kowalczuk, Z. and Cholewa, W. (Red.) (2004). Fault diagnosis. Models, artificial intelligence, applications, Springer Berlin/Heidelberg.
• [11] Moczulski, W., Wyczółkowski, R., Ciupke, K., Tomasik, P., Wachla, D., Przystałka, P. i Wiglenda, R. (2011). Metodyka budowy systemu monitorowania wycieków w sieciach wodociągowych, Diagnostics of Processes and Systems, Zamość.
• [12] Moczulski, W., Wyczółkowski, R., Ciupke, K., Tomasik, P., Wachla, D., Przystałka, P. i Wiglenda, R. (2011). Metodyka budowy systemu monitorowania wycieków w sieciach wodociągowych - przykład zastosowania, Diagnostics of Processes and Systems, Zamość.
• [13] Patan, K. (2007). Robust fault diagnosis in a DC motor by means of artificial neural networks and model error modelling, in M. K. ed. by J. Korbicz, K. Patan (Ed.), Fault diagnosis and fault tolerant control, Academic Publishing House EXIT, Warsaw, pp. 337-346.
• [14] Puust, R., Kapelan, Z., Savic, D. and Koppel, T. (2010). A review of methods for leakage management in pipe networks, Urban Water Journal 7/1: 25-45.
• [15] Tetzner, R. (2003). Model-based pipeline leak detection and location 3R International (42) Heft 7/2003.