This thesis tackles the challenge of optimizing the number of temperature sensors to reduce installation and maintenance costs while maintaining measurement accuracy. The proposed approach leverages the observability Gramian, a mathematical tool that allows for the analysis and evaluation of a system's ability to estimate its complete state from partial measurements. Following the derivation of the observability Gramian, the number of sensors is reduced using a randomized heuristic that eliminates redundant stations. The reduced model is then exploited to design a decentralized state estimator for the entire system, enabling the estimation of temperatures from the removed sensors. The proposed technique is validated on models identified from real data provided by ARPA Veneto, which were collected from several weather stations in Veneto (Italy) during the period 2017-2021. Numerical results demonstrate that this approach effectively reduces the required number of sensors, paving the way for improved efficiency in environmental monitoring systems.
Questa tesi affronta la sfida di ottimizzare il numero di sensori di temperatura per ridurre i costi di installazione e manutenzione, mantenendo al contempo l'accuratezza delle misurazioni. L'approccio proposto si basa sull'uso del Gramiano di osservabilità, uno strumento matematico che consente di analizzare e valutare la capacità di un sistema di stimare il proprio stato completo a partire da misurazioni parziali. Dopo la derivazione del Gramiano di osservabilità, il numero di sensori viene ridotto utilizzando un'euristica randomizzata che elimina le stazioni ridondanti. Il modello ridotto viene quindi utilizzato per progettare un estimatore di stato decentralizzato per l'intero sistema, consentendo la stima delle temperature dai sensori rimossi. La tecnica proposta è stata validata su modelli identificati da dati reali forniti da ARPA Veneto, raccolti da diverse stazioni meteorologiche in Veneto (Italia) durante il periodo 2017-2021. I risultati numerici dimostrano che questo approccio riduce efficacemente il numero di sensori richiesti, aprendo la strada a un miglioramento dell'efficienza nei sistemi di monitoraggio ambientale.
Una strategia di selezione dei sensori per sistemi di monitoraggio meteorologico efficaci
BOSCOLO BERTO, LUCA
2023/2024
Abstract
This thesis tackles the challenge of optimizing the number of temperature sensors to reduce installation and maintenance costs while maintaining measurement accuracy. The proposed approach leverages the observability Gramian, a mathematical tool that allows for the analysis and evaluation of a system's ability to estimate its complete state from partial measurements. Following the derivation of the observability Gramian, the number of sensors is reduced using a randomized heuristic that eliminates redundant stations. The reduced model is then exploited to design a decentralized state estimator for the entire system, enabling the estimation of temperatures from the removed sensors. The proposed technique is validated on models identified from real data provided by ARPA Veneto, which were collected from several weather stations in Veneto (Italy) during the period 2017-2021. Numerical results demonstrate that this approach effectively reduces the required number of sensors, paving the way for improved efficiency in environmental monitoring systems.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/76470