Gas Leak Location Detection Based on Data Fusion with Time Difference of Arrival and Energy Decay Using an Ultrasonic Sensor Array

超声波传感器 到达时间 传感器融合 泄漏 声学 到达时间 实时计算 能量(信号处理) 融合 传感器阵列 计算机科学 环境科学 物理 工程类 统计 人工智能 电信 数学 运输工程 哲学 机器学习 无线 环境工程 语言学
作者
Tao Wang,Xiaoran Wang,Mingyu Hong
出处
期刊:Sensors [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:18 (9): 2985-2985 被引量:36
标识
DOI:10.3390/s18092985
摘要

Ultrasonic gas leak location technology is based on the detection of ultrasonic waves generated by the ejection of pressured gas from leak holes in sealed containers or pipes. To obtain more accurate leak location information and determine the locations of leak holes in three-dimensional space, this paper proposes an ultrasonic leak location approach based on multi-algorithm data fusion. With the help of a planar ultrasonic sensor array, the eigenvectors of two individual algorithms, i.e., the arrival distance difference, as determined from the time difference of arrival (TDOA) location algorithm, and the ratio of arrival distances from the energy decay (ED) location algorithm, are extracted and fused to calculate the three-dimensional coordinates of leak holes. The fusion is based on an extended Kalman filter, in which the results of the individual algorithms are seen as observation values. The final system state matrix is composed of distances between the measured leak hole and the sensors. Our experiments show that, under the condition in which the pressure in the measured container is 100 kPa, and the leak hole⁻sensor distance is 800 mm, the maximum error of the calculated results based on the data fusion location algorithm is less than 20 mm, and the combined accuracy is better than those of the individual location algorithms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Qawsed完成签到,获得积分10
刚刚
Owen应助热情的凡波采纳,获得10
刚刚
天天快乐应助LLLL采纳,获得10
1秒前
1秒前
Begonia发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
任性的芷蕾完成签到,获得积分10
3秒前
Qawsed发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
5秒前
美丽的枫完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
fzp完成签到,获得积分10
7秒前
Owen应助Lnnnnn采纳,获得10
7秒前
xxl发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI6.2应助yyyyyy采纳,获得10
7秒前
Lena发布了新的文献求助10
7秒前
haul发布了新的文献求助10
8秒前
1515发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
FashionBoy应助Qawsed采纳,获得10
9秒前
雨夜聆风发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
lillian发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
CipherSage应助玄铁地仁者采纳,获得10
11秒前
11秒前
12秒前
13秒前
摸鱼硕士应助HannahLanguth采纳,获得10
14秒前
molihuakai应助Dr_zhao采纳,获得10
14秒前
OU发布了新的文献求助10
14秒前
虚心向梦发布了新的文献求助10
15秒前
monica发布了新的文献求助10
15秒前
倏然完成签到 ,获得积分10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
1 Peter and Christ's Descent to the Dead in Its Early Christian Reception 700
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Photothermal Science and Techniques 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7724608
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9277279
关于积分的说明 20121131
捐赠科研通 7301149
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3301490
关于科研通互助平台的介绍 2454911
邀请新用户注册赠送积分活动 2309169