Liquid gauging apparatus using a time delay neural network

Details Liquid gauging apparatus using a time delay neural network Liquid gauging apparatus using a time delay neural network

G - Physics

01

F

G01F 23/00 (2006.01) G01F 23/26 (2006.01) G01F 23/296 (2006.01)

Patent

CA 2415693

Liquid gauging apparatus using a time delay neural network for determining a quantity of liquid in a container that is not directly measurable by sensors is disclosed. The apparatus comprises a plurality of sensors and a processor. Each of the sensors are capable of measuring a respective parameter of the liquid and for producing a time varying sensor output signal representative of the respective parameter measured thereby. The processor is programmed to process the sensor output signals by a time delay neural network algorithm to determine a current quantity of the liquid in the container based on current and past parameter measurements of the sensor output signals. Also disclosed is a method of training a time delay neural network algorithm for computing a quantity of liquid in a container from current and past liquid parameter sensor measurements.

L'invention concerne un appareil de mesure de niveau de liquide utilisant un réseau neuronal temporisé pour déterminer un volume de liquide dans un réservoir que l'on ne peut pas mesurer directement à l'aide de capteurs. L'appareil comporte plusieurs capteurs et un processeur. Chaque capteur peut mesurer un paramètre correspondant du liquide et produire un signal de sortie du capteur temporellement variable représentant le paramètre correspondant mesuré. Le processeur est programmé de façon à traiter les signaux de sortie du capteur par un algorithme de réseau neuronal temporisé pour déterminer le volume de liquide présent dans le réservoir sur la base des mesures de paramètre actuelles et antérieures des signaux de sortie du capteur. L'invention concerne également un procédé de formation d'un algorithme de réseau neuronal temporisé permettant de calculer un volume de liquide dans un réservoir à partir de mesures actuelles et antérieures du capteur de paramètre dudit liquide. Le procédé consiste à: établir un modèle dynamique du comportement du liquide observé par plusieurs capteurs; dériver, à partir du modèle dynamique, des jeux de données de formation pour une pluralité de valeurs du volume du liquide, chaque jeu de données se composant de valeurs de mesures actuelles et antérieures du capteur de paramètre de liquide correspondant à une valeur du volume du liquide de cette pluralité et la valeur du volume de liquide correspondante; et former l'algorithme du réseau neuronal temporisé avec les jeux de données de formation dérivés.

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