Improving flexible databases searches using machine learning

El objetivo principal de este proyecto ha sido introducir aprendizaje automático en la aplicación FleSe. FleSe es una aplicación web que permite realizar consultas borrosas sobre bases de datos nítidos. Para llevar a cabo esta función la aplicación utiliza unos criterios para definir los conceptos borrosos usados para llevar a cabo las consultas. FleSe además permite que el usuario cambie estas personalizaciones. Es aquí donde introduciremos el aprendizaje automático, de tal manera que los criterios por defecto cambien y aprendan en función de las personalizaciones que van realizando los usuarios. Los objetivos secundarios han sido familiarizarse con el desarrollo y diseño web, al igual que recordar y ampliar el conocimiento sobre lógica borrosa y el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog. A lo largo de la realización del proyecto y sobre todo después del estudio de los resultados se demuestra que la agrupación de los usuarios marca la diferencia con la última versión de la aplicación. Esto se basa en la siguiente idea, podemos usar un algoritmo de aprendizaje automático sobre las personalizaciones de los criterios de todos los usuarios, pero la gran diversidad de opiniones de los usuarios puede llevar al algoritmo a concluir criterios erróneos o no representativos. Para solucionar este problema agrupamos a los usuarios intentando que cada grupo tengan la misma opinión o mismo criterio sobre el concepto. Y después de haber realizado las agrupaciones usar el algoritmo de aprendizaje automático para precisar el criterio por defecto de cada grupo de usuarios. Como posibles mejoras para futuras versiones de la aplicación FleSe sería un mejor control y manejo del ejecutable plserver. Este archivo se encarga de permitir a la aplicación web usar el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog para llevar a cabo la lógica borrosa relacionada con las consultas. Uno de los problemas más importantes que ofrece plserver es que bloquea el hilo de ejecución al intentar cargar un archivo con errores y en caso de ocurrir repetidas veces bloquea todas las peticiones siguientes bloqueando la aplicación. Pensando en los usuarios y posibles clientes, sería también importante permitir que FleSe trabajase con bases de datos de SQL en vez de almacenar la base de datos en los archivos de Prolog. Otra posible mejora basarse en distintas características a la hora de agrupar los usuarios dependiendo de los conceptos borrosos que se van ha utilizar en las consultas. Con esto se conseguiría que para cada concepto borroso, se generasen distintos grupos de usuarios, los cuales tendrían opiniones distintas sobre el concepto en cuestión. Así se generarían criterios por defecto más precisos para cada usuario y cada concepto borroso.---ABSTRACT---The main objective of this project has been to introduce machine learning in the application FleSe. FleSe is a web application that makes fuzzy queries over databases with precise information, using defined criteria to define the fuzzy concepts used by the queries. The application allows the users to change and custom these criteria. On this point is where the machine learning would be introduced, so FleSe learn from every new user customization of the criteria in order to generate a new default value of it. The secondary objectives of this project were get familiar with web development and web design in order to understand the how the application works, as well as refresh and improve the knowledge about fuzzy logic and logic programing. During the realization of the project and after the study of the results, I realized that clustering the users in different groups makes the difference between this new version of the application and the previous. This conclusion follows the next idea, we can use an algorithm to introduce machine learning over the criteria that people have, but the problem is the diversity of opinions and judgements that exists, making impossible to generate a unique correct criteria for all the users. In order to solve this problem, before using the machine learning methods, we cluster the users in order to make groups that have the same opinion, and afterwards, use the machine learning methods to precise the default criteria of each users group. The future improvements that could be important for the next versions of FleSe will be to control better the behaviour of the plserver file, that cost many troubles at the beginning of this project and it also generate important errors in the previous version. The file plserver allows the web application to use Ciao-Prolog, a logic programming language that control and manage all the fuzzy logic. One of the main problems with plserver is that when the user uploads a file with errors, it will block the thread and when this happens multiple times it will start blocking all the requests. Oriented to the customer, would be important as well to allow FleSe to manage and work with SQL databases instead of store the data in the Prolog files. Another possible improvement would that the cluster algorithm would be based on different criteria depending on the fuzzy concepts that the selected Prolog file have. This will generate more meaningful clusters, and therefore, the default criteria offered to the users will be more precise.

Methodology for Dynamic Stability and Robustness Analysis of Commercial-Power-Module-Based DC-Distributed Systems

El propósito de esta tesis es presentar una metodología para realizar análisis de la dinámica en pequeña señal y el comportamiento de sistemas de alimentación distribuidos de corriente continua (CC), formados por módulos comerciales. Para ello se hace uso de un método sencillo que indica los márgenes de estabilidad menos conservadores posibles mediante un solo número. Este índice es calculado en cada una de las interfaces que componen el sistema y puede usarse para obtener un índice global que indica la estabilidad del sistema global. De esta manera se posibilita la comparación de sistemas de alimentación distribuidos en términos de robustez. La interconexión de convertidores CC-CC entre ellos y con los filtros EMI necesarios puede originar interacciones no deseadas que dan lugar a la degradación del comportamiento de los convertidores, haciendo el sistema más propenso a inestabilidades. Esta diferencia en el comportamiento se debe a interacciones entre las impedancias de los diversos elementos del sistema. En la mayoría de los casos, los sistemas de alimentación distribuida están formados por módulos comerciales cuya estructura interna es desconocida. Por ello los análisis presentados en esta tesis se basan en medidas de la respuesta en frecuencia del convertidor que pueden realizarse desde los terminales de entrada y salida del mismo. Utilizando las medidas de las impedancias de entrada y salida de los elementos del sistema, se puede construir una función de sensibilidad que proporciona los márgenes de estabilidad de las diferentes interfaces. En esta tesis se utiliza el concepto del valor máximo de la función de sensibilidad (MPC por sus siglas en inglés) para indicar los márgenes de estabilidad como un único número. Una vez que la estabilidad de todas las interfaces del sistema se han evaluado individualmente, los índices obtenidos pueden combinarse para obtener un único número con el que comparar la estabilidad de diferentes sistemas. Igualmente se han analizado las posibles interacciones en la entrada y la salida de los convertidores CC-CC, obteniéndose expresiones analíticas con las que describir en detalle los acoplamientos generados en el sistema. Los estudios analíticos realizados se han validado experimentalmente a lo largo de la tesis. El análisis presentado en esta tesis se culmina con la obtención de un índice que condensa los márgenes de estabilidad menos conservativos. También se demuestra que la robustez del sistema está asegurada si las impedancias utilizadas en la función de sensibilidad se obtienen justamente en la entrada o la salida del subsistema que está siendo analizado. Por otra parte, la tesis presenta un conjunto de parámetros internos asimilados a impedancias, junto con sus expresiones analíticas, que permiten una explicación detallada de las interacciones en el sistema. Dichas expresiones analíticas pueden obtenerse bien mediante las funciones de transferencia analíticas si se conoce la estructura interna, o utilizando medidas en frecuencia o identificación de las mismas a través de la respuesta temporal del convertidor. De acuerdo a las metodologías presentadas en esta tesis se puede predecir la estabilidad y el comportamiento de sistemas compuestos básicamente por convertidores CC-CC y filtros, cuya estructura interna es desconocida. La predicción se basa en un índice que condensa la información de los márgenes de estabilidad y que permite la obtención de un indicador de la estabilidad global de todo el sistema, permitiendo la comparación de la estabilidad de diferentes arquitecturas de sistemas de alimentación distribuidos. ABSTRACT The purpose of this thesis is to present dynamic small-signal stability and performance analysis methodology for dc-distributed systems consisting of commercial power modules. Furthermore, the objective is to introduce simple method to state the least conservative margins for robust stability as a single number. In addition, an index characterizing the overall system stability is obtained, based on which different dc-distributed systems can be compared in terms of robustness. The interconnected systems are prone to impedance-based interactions which might lead to transient-performance degradation or even instability. These systems typically are constructed using commercial converters with unknown internal structure. Therefore, the analysis presented throughout this thesis is based on frequency responses measurable from the input and output terminals. The stability margins are stated utilizing a concept of maximum peak criteria, derived from the behavior of impedance-based sensitivity function that provides a single number to state robust stability. Using this concept, the stability information at every system interface is combined to a meaningful number to state the average robustness of the system. In addition, theoretical formulas are extracted to assess source and load side interactions in order to describe detailed couplings within the system. The presented theoretical analysis methodologies are experimentally validated throughout the thesis. In this thesis, according to the presented analysis, the least conservative stability margins are provided as a single number guaranteeing robustness. It is also shown that within the interconnected system the robust stability is ensured only if the impedance-based minor-loop gain is determined at the very input or output of each subsystem. Moreover, a complete set of impedance-type internal parameters as well as the formulas according to which the interaction sensitivity can be fully explained and analyzed, is provided. The given formulation can be utilized equally either based on measured frequency responses, time-domain identified internal parameters or extracted analytic transfer functions. Based on the analysis methodologies presented in this thesis, the stability and performance of interconnected systems consisting of converters with unknown internal structure, can be predicted. Moreover, the provided concept to assess the least conservative stability margins enables to obtain an index to state the overall robust stability of distributed power architecture and thus to compare different systems in terms of stability.