TH149122B - The device minimizes data errors from sensors in multiple sensor measurement systems and processes. - Google Patents
The device minimizes data errors from sensors in multiple sensor measurement systems and processes.Info
- Publication number
- TH149122B TH149122B TH1401003976A TH1401003976A TH149122B TH 149122 B TH149122 B TH 149122B TH 1401003976 A TH1401003976 A TH 1401003976A TH 1401003976 A TH1401003976 A TH 1401003976A TH 149122 B TH149122 B TH 149122B
- Authority
- TH
- Thailand
- Prior art keywords
- sensor
- data
- model
- sensors
- value
- Prior art date
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims 2
- 238000000034 method Methods 0.000 title 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 abstract 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract 1
Abstract
กระบวนการทำงานสำหรับความต่อเนื่องของข้อมูลจากเซนเซอร์ในระบบเฝ้าสังเกต โดยจะ ระบุเซ็นเซอร์ที่ให้ข้อมูลผิดปกติอัตโนมัติ ด้วยการใช้แบบจำลองเซ็นเซอร์ สำหรับแต่ละเซ็นเซอร์ โดยประมาณค่าจากเซ็นเซอร์ เพื่อให้หน่วยตรวจสอบความผิดปกติ นำข้อมูลประมาณค่าจาก แบบจำลองเซ็นเซอร์ มาหาความสัมพันธ์ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และค่าเฉลี่ยของข้อมูลแต่ละ แบบจำลองเซ็นเซอร์กับข้อมูลของเซ็นเซอร์ จากนั้นนำมาวิเคราะห์ความเปลี่ยนแปลงของค่า ความสัมพันธ์ของข้อมูลแต่ละแบบจำลองกับข้อมูลของเซ็นเซอร์ เมื่อค่าที่คำนวณต่ำกว่าค่าที่ ยอมรับได้จะถือว่าแบบจำลองประมาณค่าผิดปกติ โดยกรณีที่ค่าความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่าง เมื่อผลค่าเบี่ยงเบนบนมาตรฐาน และค่าเฉลี่ยของข้อมูลเซ็นเซอร์และข้อมูลจากแบบจำลองต่างกันเกิน ค่าที่ยอมรับได้ แสดงว่าแบบจำลองประมาณค่าผิดปกติ ในกรณีที่แบบจำลองถูกระบุว่าผิดปกติ ส่วน ประมวลผลคำนวณหาเซ็นเซอร์ที่ผิดปกติ และนำข้อมูลจากแบบจำลองเซ็นเซอร์ที่มีค่าความสัมพันธ์ ของข้อมูลดีที่สุด ไปทดแทนข้อมูลเซ็นต์เซอร์ที่ผิดปกติ A workflow for continuity of data from sensors in the monitoring system, automatically identifying abnormal sensors. Using a sensor model For each sensor Approximate values from sensors In order for the unit to detect the malfunction Take the estimate from Sensor model Let's find the relationship, standard deviation. And the mean of each data Sensor model with sensor data And then analyzed the change in value Relationship of individual model data to sensor data. When the calculated value is lower than the value Acceptable, an outlier estimation model is assumed. In which case the data correlation between When the deviation results on the standard And the mean of the sensor data and the data from the model is too different. Acceptable value Shows that the model estimates the outlier. In the event that the model is identified as faulty, the processor calculates the faulty sensor. And take data from the sensor model that has correlation Of the best information To replace the unusual sensor information
Claims (1)
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TH1401003976A TH1401003976A (en) | |
| TH149122A TH149122A (en) | 2016-04-26 |
| TH149122B true TH149122B (en) | 2016-04-26 |
Family
ID=
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2015100177A3 (en) | Neural watchdog | |
| MX2017009602A (en) | Methods and system for detecting false data injection attacks. | |
| EP3915465A3 (en) | Use of sensor redundancy to detect sensor failures | |
| WO2016063084A3 (en) | Monitoring physiological functions | |
| MX2019007900A (en) | Systems and methods for early well kick detection. | |
| WO2016176301A3 (en) | System for integrating multiple sensor data to predict a fall risk | |
| EP2796842A3 (en) | Sensor failure detection device, and method | |
| EP2573367A3 (en) | Sensor system | |
| EP4343728A3 (en) | Digital fingerprint tracking | |
| WO2016098023A3 (en) | Multi-sensor, autonomous robotic vehicle with lawn care function | |
| WO2015083153A3 (en) | System and method of monitoring condition of equines | |
| WO2015184023A3 (en) | Adaptive lifestyle metric estimation | |
| GB2542535A (en) | NOx sensor diagnosis system and method | |
| JP2016532118A5 (en) | ||
| JP2015210750A5 (en) | ||
| GB2561753A (en) | System and method for identifying and recovering from a temporary sensor failure | |
| WO2016033247A3 (en) | Population-based learning with deep belief networks | |
| EP2884404A3 (en) | System abnormalities | |
| WO2017201266A3 (en) | Real-time visual-inertial motion tracking fault detection | |
| MY196229A (en) | Abnormality Diagnostic System | |
| FR3030091B1 (en) | METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATICALLY DETECTING A DISALLIATION IN OPERATION OF A MONITORING SENSOR OF AN AIRCRAFT. | |
| EP2642362A3 (en) | System monitoring | |
| MY190087A (en) | Plant abnormality diagnosis device and plant abnormality diagnosis system | |
| JP2013196698A5 (en) | ||
| JP2016050868A5 (en) |