Wyniki wyszukiwania dla: PCA
-
PCA based Fault Tolerant MPC
PublikacjaThis chapter presents a Fault Tolerant - Model Predictive Control (FT-MPC) schemes for sensor faults accommodation. A Fault Detection and Isolation (FDI) Unit, which is an integral part of FT-MPC system, is based on the Principal Component Analysis (PCA) method. Introduced approach enables efficient bias and drift faults accommodation in single, as well as simultaneous faults case. Simple simulation exercise is presented.Rozdział...
-
MultiRegional PCA for leakage detection and localisation in DWDS - approach
PublikacjaMonitoring is one of the most important parts in advanced control of complex dynamic systems. Information about systems behavior, including failures indicating, enables for efficient control. The chapter describes an approach to detection and localisation of pipe leakage in Drinking Water Distribution Systems (DWDS) representing complex and distributed dynamic system of large scale. Proposed MultiRegional Principal Component Analysis...
-
ECG-based prediction of ventricular fibrillation by means of the PCA
PublikacjaA Sudden Cardiac Death (SCD) is a death resulting from cardiac failure with no significant symptoms earlier than one hour before occurrence. It is the cause of for approximately 400000 deaths per year in United States and millions of deaths worldwide. The proposed system, including two-stage algorithm and wearable diagnostic device allows for SCD risk estimation and continuous monitoring of high risk patients. A single channel...
-
Leakage detection and localisation in drinking water distributionnetworks by MultiRegional PCA
PublikacjaMonitoring is one of the most important steps in advanced control of complex dynamic systems. Precise information about systems behaviour, including faults indicating, enables for efficient control. The paper describes an approach to detection and localisation of pipe leakage in Drinking Water Distribution Systems (DWDS) representing complex and distributed dynamic system of large scale. Proposed MultiRegional Principal Component...
-
Diagnostyka i identyfikacja procesu przy użyciu AdMS-PCA
PublikacjaArtykuł dotyczy diagnostyki i identyfikacji procesu przy użyciu adaptacyjnego, wieloskalowego rozszerzenia PCA - Adaptive Multiscale Principal Component Analysis (AdMS-PCA). Przeprowadzona została analiza własności AdMS-PCA istotnych dla diagnostyki i identyfikacji. Zauważono wadę części adaptacyjnej metody, która ogranicza jej praktyczne zastosowanie. Zaproponowano modyfikację poprzez wprowadzenie algorytmu nadzorującego adaptację....
-
Analysis of thoracic regional impedance changes using PCA approach
PublikacjaA multichannel impedance and one lead electrocardiographic recording system has been developed. The impedance measurement unit is built using a four-electrode technique. It consists of a sinusoidal, 40 kHz, current source and five measurement channels. Circumferential current electrodes have been located at a neck and an abdomen. Voltagemeasurement disk electrodes formed five two-electrode measurement ports. The impedance change...
-
MultiRegional PCA for leakage detection and localisation in DWDS - Chojnice case study
PublikacjaThis chapter considers pipe leakage detection and localisation in Drinking Water Distribution Systems (DWDS) by using a novel approach the MultiRegional Principal Component Analysis (MR-PCA). The MR-PCA is an extension of well known PCA method. The main idea of MR-PCA consists in designing a number of regional PCA models and analysing their responses caused by the pipe faults. Moreover, DWDS is decomposed into suitable subnetworks...
-
Analiza PCA sekwencji aktywnej termografii dynamicznej w diagnostyce oparzeń
PublikacjaCelem niniejszej pracy jest analiza metod przetwarzania obrazów opartych na analizie składowychgłównych oraz analizie składowych niezależnych, które pozwola na uzyskanie nowych informacji obadanym obiekcie. W ramach pracy powstało oprogramowanie, które pozwala na analizezarejestrowanych sekwencji termograficznych metoda składowych głównych - Principal ComponentAnalysis - PCA. Została przeprowadzona weryfikacja działania powyższych...
-
PCA application in assessment of fertilizer plant impact on different components of environment
PublikacjaW pracy podjęto próbę oceny wpływu Gdańskich Zakładów Nawozów Fosforowych "Fosfory" S.A. na najbliższe środowisko. W pracy przedstawiono wyniki świadczące o jakości różnych komponentów środowiska na terenie objętym wpływem zakładu. W pracy przedstawiono wyniki oznaczeń 44 pierwiastków w 46 próbkach gleb i traw pobieranych na terenie fabryki oraz w bezpośrednim sąsiedztwie. 37 z 44 oznaczonych pierwiastków użyto do wykonania analiz...
-
Analiza PCA sekwencji aktywnej termografii dynamicznej w diagnostyce oparzeń
Publikacja -
Application of ANN and PCA to two-phase flow evaluation using radioisotopes
PublikacjaIn the two-phase flow measurements a method involving the absorption of gamma radiation can be applied among others. Analysis of the signals from the scintillation probes can be used to determine the number of flow parameters and to recognize flow structure. Three types of flow regimes as plug, bubble, and transitional plug – bubble flows were considered in this work. The article shows how features of the signals in the time and...
-
Kernel PCA in Application to Leakage Detection in Drinking Water Distribution System
PublikacjaMonitoring plays an important role in advanced control of complex dynamic systems. Precise information about system's behaviour, including faults detection, enables efficient control. Proposed method- Kernel Principal Component Analysis (KPCA), a representative of machine learning, skilfully takes full advantage of the well known PCA method and extends its application to nonlinear case. The paper explains the general idea of KPCA...
-
Kernel PCA in Application to Leakage Detection in Drinking Water Distribution System
Publikacja -
Application of PCA and time series analysis in studies of precipitation in Tricity (Poland).
PublikacjaPrzedstawiono wyniki monitoringu zanieczyszczenia atmosfery Trójmiasta. Próbki wody opadowej pobierano w cyklach miesięcznych przez 4 lata (1998-2001)w 10 punktach. Wyniki poddano statystycznej i chemometrycznej analizie (szeregi czasowe, analiza wariancji, analiza głównych składowych). Wykazano wpływ lokalizacji punktów monitoringowych i bliskości Morza Bałtyckiego na zawartość jonów nieorganicznych w analizowanych próbkach.
-
Identyfikacja i diagnostyka procesu oczyszczania ścieków przy użyciu metody MS-PCA
PublikacjaPołączenie algorytmu PCA z dekompozycją falkową pozwala na wiarygodną identyfikację i diagnostykę procesu z wieloma skalami czasu. Niniejszy artykuł pokazuje jak przy pomocy wspomianego narzedzia określić stan pracy obiektu oraz odpowiednio szybko wykryć uszkodzenia (np. czujników pomiarowych) lub stany awaryjne obiektu jakim jest oczyszczalnia ścieków. Przedstawiony jest przykład detekcji błędów pomiarowych (stężenie tlenu w komorze...
-
SYNAT Music Genre Parameters PCA 19
Dane BadawczeThe dataset contains feature vector after Principal Component Analysis (PCA) performing, so there are 11 music genres and 19-element vector derived from music excerpts. Originally, a feature vector containing 173 elements was conceived in earlier research studies carried out by the team of authors [1-6]. A collection of 52532 music excerpts described...
-
The Risk Indicators of Construction Projects’ Cost Overruns Assessed with PCA, Decision Trees, and Pearson’s Correlations
Publikacja -
Data-driven models for fault detection using kernel PCA: A water distribution system case study
Publikacja -
Low-cost data-driven modelling of microwave components using domain confinement and PCA-based dimensionality reduction
PublikacjaFast data-driven surrogate models can be employed as replacements of computationally demanding full-wave electromagnetic simulations to facilitate the microwave design procedures. Unfortunately, practical application of surrogate modelling is often hindered by the curse of dimensionality and/or considerable nonlinearity of the component characteristics. This paper proposes a simple yet reliable approach to cost-efficient modelling...
-
Optimising approach to designing kernel PCA model for diagnosis purposes with and without a priori known data reflecting faulty states
PublikacjaFault detection plays an important role in advanced control of complex dynamic systems since precise information about system condition enables efficient control. Data driven methods of fault detection give the chance to monitor the plant state purely based on gathered measurements. However, they especially nonlinear, still suffer from a lack of efficient and effective learning methods. In this paper we propose the two stages learning...