Mission control system for dam inspection with an AUV

This paper presents a complete control architecture that has been designed to fulfill predefined missions with an autonomous underwater vehicle (AUV). The control architecture has three levels of control: mission level, task level and vehicle level. The novelty of the work resides in the mission level, which is built with a Petri network that defines the sequence of tasks that are executed depending on the unpredictable situations that may occur. The task control system is composed of a set of active behaviours and a coordinator that selects the most appropriate vehicle action at each moment. The paper focuses on the design of the mission controller and its interaction with the task controller. Simulations, inspired on an industrial underwater inspection of a dam grate, show the effectiveness of the control architecture

A mission control system for an autonomous underwater vehicle

The presented work focuses on the theoretical and practical aspects concerning the design and development of a formal method to build a mission control system for autonomous underwater vehicles bringing systematic design principles for the formal description of missions using Petri nets. The proposed methodology compounds Petri net building blocks within it to de_ne a mission plan for which it is proved that formal properties, such as reachability and reusability, hold as long as these same properties are also guaranteed by each Petri net building block. To simplify the de_nition of these Petri net blocks as well as their composition, a high level language called Mission Control Language has been developed. Moreover, a methodology to ensure coordination constraints for teams of multiple robots as well as the de_nition of an interface between the proposed system and an on-board planner able to plan/replan sequences of prede_ned mission plans is included as well. Results of experiments with several real underwater vehicles and simulations involving an autonomous surface craft and an autonomous underwater vehicles are presented to show the system's capabilities.

Development of an air-scour control system for membrane bioreactors

The thesis involves the development and implementation of a new and robust control system based on permeability trends but at the same time capable of reducing aeration proportionally to permeate flux. Permeability was made a key parameter for directly comparing temporary changes in membrane performance. Transmembrane pressure and flux were gathered every 10 seconds and permeability values were automatically calculated; different mathematical algorithms were applied for the signal filtering of on-line data. Short term and long term permeability trends were compared once a day, and a control action was applied proportionally to the short term/long term permeability ratio without exceeding the aeration flow recommended by the membrane suppliers.

Control and optimization of an SBR for nitrogen removal: from model calibration to plant operation

En aquesta tesis s'ha desenvolupat un sistema de control capaç d'optimitzar el funcionament dels Reactors Discontinus Seqüencials dins el camp de l'eliminació de matèria orgànica i nitrogen de les aigües residuals. El sistema de control permet ajustar en línia la durada de les etapes de reacció a partir de mesures directes o indirectes de sondes. En una primera etapa de la tesis s'ha estudiat la calibració de models matemàtics que permeten realitzar fàcilment provatures de diferents estratègies de control. A partir de l'anàlisis de dades històriques s'han plantejat diferents opcions per controlar l'SBR i les més convenients s'han provat mitjançant simulació. Després d'assegurar l'èxit de l'estratègia de control mitjançant simulacions s'ha implementat en una planta semi-industrial. Finalment es planteja l'estructura d'uns sistema supervisor encarregat de controlar el funcionament de l'SBR no només a nivell de fases sinó també a nivell cicle.

Autonomous underwater vehicle control using reinforcement learning policy search methods

Autonomous underwater vehicles (AUV) represent a challenging control problem with complex, noisy, dynamics. Nowadays, not only the continuous scientific advances in underwater robotics but the increasing number of subsea missions and its complexity ask for an automatization of submarine processes. This paper proposes a high-level control system for solving the action selection problem of an autonomous robot. The system is characterized by the use of reinforcement learning direct policy search methods (RLDPS) for learning the internal state/action mapping of some behaviors. We demonstrate its feasibility with simulated experiments using the model of our underwater robot URIS in a target following task

Towards Direct Policy Search Reinforcement Learning for Robot Control

This paper proposes a high-level reinforcement learning (RL) control system for solving the action selection problem of an autonomous robot. Although the dominant approach, when using RL, has been to apply value function based algorithms, the system here detailed is characterized by the use of direct policy search methods. Rather than approximating a value function, these methodologies approximate a policy using an independent function approximator with its own parameters, trying to maximize the future expected reward. The policy based algorithm presented in this paper is used for learning the internal state/action mapping of a behavior. In this preliminary work, we demonstrate its feasibility with simulated experiments using the underwater robot GARBI in a target reaching task

SQualTrack: A Tool for Robust Fault Detection

One of the techniques used to detect faults in dynamic systems is analytical redundancy. An important difficulty in applying this technique to real systems is dealing with the uncertainties associated with the system itself and with the measurements. In this paper, this uncertainty is taken into account by the use of intervals for the parameters of the model and for the measurements. The method that is proposed in this paper checks the consistency between the system's behavior, obtained from the measurements, and the model's behavior; if they are inconsistent, then there is a fault. The problem of detecting faults is stated as a quantified real constraint satisfaction problem, which can be solved using the modal interval analysis (MIA). MIA is used because it provides powerful tools to extend the calculations over real functions to intervals. To improve the results of the detection of the faults, the simultaneous use of several sliding time windows is proposed. The result of implementing this method is semiqualitative tracking (SQualTrack), a fault-detection tool that is robust in the sense that it does not generate false alarms, i.e., if there are false alarms, they indicate either that the interval model does not represent the system adequately or that the interval measurements do not represent the true values of the variables adequately. SQualTrack is currently being used to detect faults in real processes. Some of these applications using real data have been developed within the European project advanced decision support system for chemical/petrochemical manufacturing processes and are also described in this paper

A hybrid method for sag source location in power network

The work presented in this paper belongs to the power quality knowledge area and deals with the voltage sags in power transmission and distribution systems. Propagating throughout the power network, voltage sags can cause plenty of problems for domestic and industrial loads that can financially cost a lot. To impose penalties to responsible party and to improve monitoring and mitigation strategies, sags must be located in the power network. With such a worthwhile objective, this paper comes up with a new method for associating a sag waveform with its origin in transmission and distribution networks. It solves this problem through developing hybrid methods which hire multiway principal component analysis (MPCA) as a dimension reduction tool. MPCA reexpresses sag waveforms in a new subspace just in a few scores. We train some well-known classifiers with these scores and exploit them for classification of future sags. The capabilities of the proposed method for dimension reduction and classification are examined using the real data gathered from three substations in Catalonia, Spain. The obtained classification rates certify the goodness and powerfulness of the developed hybrid methods as brand-new tools for sag classification

Embedding objects into Matlab/Simulink for process supervision

This paper introduces how artificial intelligence technologies can be integrated into a known computer aided control system design (CACSD) framework, Matlab/Simulink, using an object oriented approach. The aim is to build a framework to aid supervisory systems analysis, design and implementation. The idea is to take advantage of an existing CACSD framework, Matlab/Simulink, so that engineers can proceed: first to design a control system, and then to design a straightforward supervisory system of the control system in the same framework. Thus, expert systems and qualitative reasoning tools are incorporated into this popular CACSD framework to develop a computer aided supervisory system design (CASSD) framework. Object-variables an introduced into Matlab/Simulink for sharing information between tools

Semiactive backstepping control for vibration attenuation in structures equipped with magnetorheological actuatorscat

This paper deals with the problem of semiactive vibration control of civil engineering structures subject to unknown external disturbances (for example, earthquakes, winds, etc.). Two kinds of semiactive controllers are proposed based on the backstepping control technique. The experimental setup used is a 6-story test structure equipped with shear-mode semiactive magnetorheological dampers being installed in the Washington University Structural Control and Earthquake Engineering Laboratory (WUSCEEL). The experimental results obtained have verified the effectiveness of the proposed control algorithms

Semiactive control strategies for vibration mitigation in adaptronic structures equipped with magnetorheological dampers

Los sistemas tales como edificios y veh¨ªculos est¨¢n sujetos a vibraciones que pueden causar mal funcionamiento, incomodidad o colapso. Para mitigar estas vibraciones, se suelen instalar amortiguadores. Estas estructuras se convierten en sistemas adaptr¨®nicos cuando los amortiguadores son controlables. Esta tesis se enfoca en la soluci¨®n del problema de vibraciones en edificios y veh¨ªculos usando amortiguadores magnetoreol¨®gicos (MR). Estos son unos amortiguadores controlables caracterizados por una din¨¢mica altamente no lineal. Adem¨¢s, los sistemas donde se instalan se caracterizan por la incertidumbre param¨¦trica, la limitaci¨®n de medidas y las perturbaciones desconocidas, lo que obliga al uso de t¨¦cnicas complejas de control. En esta tesis se usan Backstepping, QFT y H2/H¡Þ mixto para resolver el problema. Las leyes de control se verifican mediante simulaci¨®n y experimentaci¨®n.

Estudio de la aplicación de sistemas basados en el conocimiento a la operación de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética

Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.

Quantified real constraint solving using modal intervals with applications to control

Les restriccions reals quantificades (QRC) formen un formalisme matemàtic utilitzat per modelar un gran nombre de problemes físics dins els quals intervenen sistemes d'equacions no-lineals sobre variables reals, algunes de les quals podent ésser quantificades. Els QRCs apareixen en nombrosos contextos, com l'Enginyeria de Control o la Biologia. La resolució de QRCs és un domini de recerca molt actiu dins el qual es proposen dos enfocaments diferents: l'eliminació simbòlica de quantificadors i els mètodes aproximatius. Tot i això, la resolució de problemes de grans dimensions i del cas general, resten encara problemes oberts. Aquesta tesi proposa una nova metodologia aproximativa basada en l'Anàlisi Intervalar Modal, una teoria matemàtica que permet resoldre problemes en els quals intervenen quantificadors lògics sobre variables reals. Finalment, dues aplicacions a l'Enginyeria de Control són presentades. La primera fa referència al problema de detecció de fallades i la segona consisteix en un controlador per a un vaixell a vela.