Algorithm to detect bursts in water pipes for implementation in low-power devices

• Autores: Iliover Vega Gonzalez, Omar Puentes Figueroa, Eduardo Trutié Carrero, Jorge Ramírez Beltrán
• Localización: Revista Científica de Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, ISSN-e 0258-5944, ISSN 1815-5928, Vol. 43, Nº. 1, 2022
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Algoritmo de detección de rupturas súbitas en tuberías de agua para su implementación en dispositivos de bajo consumo de potencia
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se presenta el primer algoritmo de detección automática de rupturas súbitas orientado a su implementación en dispositivos embebidos de bajo consumo de potencia. El algoritmo fue implementado en un microcontrolador MSP430FR5994 y no necesita dispositivos con suficiente capacidad de procesamiento para ejecutar operaciones matemáticas complejas, contrario a la mayoría de los algoritmos existentes. El algoritmo desarrollado emplea el enfoque de detectar rupturas súbitas mediante la acentuación de las singularidades que ellas crean y tomando decisiones basadas en la aplicación de umbrales. En lugar de aplicar un solo umbral que fuera matemáticamente complejo, se usaron dos umbrales más simples que fueran compatibles con la capacidad de procesamiento de dispositivos embebidos de bajo consumo de potencia. Se probaron dos implementaciones de la operación de convolución usando el módulo Acelerador de Baja Energía del microcontrolador; se obtuvo que la convolución en el dominio del tiempo se ejecuta, en promedio, un 65.3% más rápido que la basada en el uso de la Transformada rápida de Fourier. El algoritmo es capaz de detectar rupturas súbitas con una probabilidad de detección del 100% y una probabilidad de falsos positivos del 0.13% para las pruebas realizadas.

  • English

    The current work presents the first algorithm to detect bursts in water pipes automatically, focused on its implementation in low-power embedded devices. The algorithm was implemented in an MSP430FR5994 microcontroller and it does not require computer devices with the processing capability to execute high-complexity mathematical operations, unlike most of the existing algorithms. The developed algorithm uses the approach of detecting bursts by enhancing the singularities they create and making decisions based on the application of thresholds. Instead of applying a single mathematically-complex threshold, two simpler ones are used that are compatible with the processing capability of low-power embedded devices. Two implementations for the convolution operation were tested using the microcontroller’s Low Energy Accelerator module; it was found that the convolution in the time domain is faster than the FFT-based method in an average of 65.3%. The algorithm detects bursts with a detection probability of 100% and a probability of false positives of 0.13% on the performed tests.