Feature-Aided SMC-PHD Filter for Nonlinear Multi-target Tracking in Cluttered Environments

International audienceThe Sequential Monte Carlo Probability Hypothesis Density (SMC-PHD) filter is a permissive multi-target tracker, performing state estimation through particle filtering with implicit data association. This filter is thus effective even in presence of clutter and nonlinear dynamics, while remaining tractable for real-time applications due to its computationally efficient data association process. Sensors are sometimes capable of sensing target features, which add up to kinematic measurements, e.g. range and bearing. In this paper, the adaptive Feature-Aided-SMC-PHD filter is designed, making use of feature information to increase the SMC-PHD's estimation performance with respect to clutter, detection probability and location precision. As suspected, further differentiating targets from clutter led to greater sample degeneracy, especially as the detection probability drops. An adaptive sampling scheme was hence developed in order to relax this phenomenon. A radar application is considered in this study to validate this paper's approach using Monte Carlo simulations

Unsupervised manufacturing process identification using non-intrusive sensors

Energy sustainability in the manufacturing industry faces a scalability issue. Monitoring appropriate performance indicators is essential, yet as few sensors as possible should be used, and with limited intrusiveness (software- or hardware-wise). Non-intrusive sensors are well suited to such applications, as multiple sources can be sensed at once. Recovering the desired indicators requires additional signal processing though. This paper focuses on recovering a machine’s process from sensor data in an unsupervised fashion, and unveiling which actuators are active within each operation. The proposed method is particularly well suited to mixed signals which appear as stationary in the time-frequency domainwithin each operation.Le suivi de la durabilité énergétique dans l'industrie manufacturière se heurte à un problème d'échelle. La surveillance d'indicateurs de performance est essentielle, en utilisant cependant le moins de capteurs possible et en limitant leur intrusivité vis-à-vis des systèmes existants. Les capteurs non-intrusifs sont particulièrement adaptés à de telles applications, en cela qu'ils captent de nombreuses sources depuis un lieu distant de celles-ci. La reconstitution des indicateurs-cibles nécessite toutefois davantage de traitement du signal. Les méthodes présentées dans cet article visent avant tout à reconstruire, de manière non-supervisée, le processus de production d'une machine à partir de données issues de capteurs. Une série de mesures est ainsi séquencée temporellement en opérations distinctes. Leur contenu en termes d'actionneurs actifs est ensuite estimé par décomposition. Ces méthodes sont toutes particulièrement adaptées aux signaux apparaissant comme stationnaires par morceaux dans la représentation temps-fréquence

Unsupervised manufacturing process identification using non-intrusive sensors

Energy sustainability in the manufacturing industry faces a scalability issue. Monitoring appropriate performance indicators is essential, yet as few sensors as possible should be used, and with limited intrusiveness (software- or hardware-wise). Non-intrusive sensors are well suited to such applications, as multiple sources can be sensed at once. Recovering the desired indicators requires additional signal processing though. This paper focuses on recovering a machine’s process from sensor data in an unsupervised fashion, and unveiling which actuators are active within each operation. The proposed method is particularly well suited to mixed signals which appear as stationary in the time-frequency domainwithin each operation.Le suivi de la durabilité énergétique dans l'industrie manufacturière se heurte à un problème d'échelle. La surveillance d'indicateurs de performance est essentielle, en utilisant cependant le moins de capteurs possible et en limitant leur intrusivité vis-à-vis des systèmes existants. Les capteurs non-intrusifs sont particulièrement adaptés à de telles applications, en cela qu'ils captent de nombreuses sources depuis un lieu distant de celles-ci. La reconstitution des indicateurs-cibles nécessite toutefois davantage de traitement du signal. Les méthodes présentées dans cet article visent avant tout à reconstruire, de manière non-supervisée, le processus de production d'une machine à partir de données issues de capteurs. Une série de mesures est ainsi séquencée temporellement en opérations distinctes. Leur contenu en termes d'actionneurs actifs est ensuite estimé par décomposition. Ces méthodes sont toutes particulièrement adaptées aux signaux apparaissant comme stationnaires par morceaux dans la représentation temps-fréquence

CAFFEINE Dataset

The CAFFEINE dataset contains non-intrusive sensor data (time series) and labels (coffee type for each time series, and actuator activation status at each time step) for 130 coffees. Eight sensors are placed along the power chain of the coffee making process (1 current sensor, 1 voltage sensor, 3 accelerometers, 2 temperature sensors, 1 coffee level sensor), producing signals originated by 5 sources (heating coil, infuser translation motor, grinder, vibration pump, (electronics)), sampled at 6250 Hz. The dataset comes with reading scripts and instructions for Python and MATLAB users. Intended uses for this dataset include blind source separation (multi-label clustering and signal decomposition), classification, as well as regression (multivariate time series forecasting), parameter identification and model synthesis