Zero Flow Rate Detection of Ultrasonic Water Meter Using Machine Learning Techniques

Authors : Alkım GÖKÇEN, Bahadır YEŞİL

Pages : 477-481

Doi:10.31590/ejosat.961090

View : 14 | Download : 11

Publication Date : 2021-07-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Bu çalışma, akış hattının su ile dolu olduğu ve akışın sıfır olduğu durumlarda fiziksel bozucu etkilerden kaynaklı yanlış-pozitif ultrasonik sensör okumalarının sınıflandırma tabanlı tespit metodu sunulmaktadır. Özetlenen bozucu etkiler nedeniyle bu sayaç yanlış-pozitif okumaları yanlış faturalandırmaya sebep olabilir. Bu sorunu aşmak için, ultrasonik sensör ölçümleri farklı su akış hızlarında zamanserisi verileri olarak toplandı. Verilerin nümerik ve istatistiksel ölçümleri, bir giriş/çıkış ilişkisi kurmak adına hesaplanmıştır. Bu nedenle, nitelik çıkarma işlemleri yapılmıştır. Modelleme fazında akışın olup/olmadığı her iki durum için veriler ve denk geldikleri nitelikler etiketlenmiştir. Lojistik regresyon (LR), Destek Vektör Makineleri (DVM), ve lineer diskriminant analizi (LDA) algoritmaları akış durumlarını sınıflandırmak amacıyla MATLAB ortamında kullanılmıştır. Model başarımları doğruluk, hassasiyet, özgüllük ve kesinlik performans metrikleri ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca algoritmaların gerçek sistem çalışmalarında uygulanabilirliği model kompleksiteleri incelenerek tartışılmıştır. Seçilen model bir su sayacına uygulanmış, ve tüketim ölçümleri algoritmanın uygulanmadığı bir başka sayaç ile ayı test masasında karşılaştırılmıştır. Fiziksel bozucu etkilerin benzetimi için akış hattı düzenli olarak titreştirilmiştir. Sayaçların tüketim kayıtları tablolanmış, model performansları tartışılmış ve sonuçlar paylaşılmıştır. Sonuçlara göre, radyal tabanlı DVM algoritması bütün metrikler anlamında en iyi sonucu vermiştir. Model karmaşıklığı açısından oldukça basit olan LR algoritması gerçek sistem çalışması için seçilmiştir.
Keywords : Akış ölçümü, Yanlış pozitif tespiti, Ultrasonik sensör ölçümü, Sınıflandırma, Makine öğrenmesi