Sensor Network Design for Nonlinear Processes

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This paper presents a method to design a cost-optimal nonredundant sensor network to observe all variables in a general nonlinear process. A mixed integer linear programming model was used to minimize the cost with data classification to check the observability of all unmeasured variables. This work is a starting point for designing sensor networks for general nonlinear processes based on various criteria, such as reliability and accuracy. This paper presents a method to design a cost-optimal nonredundant sensor network to observe all variables in a general nonlinear process. A mixed integer linear programming model was used to minimize the cost with data classification to check the observability of all unmeasured variables. This work is a starting point for designing sensor networks for general nonlinear processes based on various criteria, such as reliability and accuracy.
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