Offline Emergence Engineering For Agent Societies

Many examples for emergent behaviors may be observed in self-organizing physical and biological systems which prove to be robust, stable, and adaptable. Such behaviors are often based on very simple mechanisms and rules, but artificially creating them is a challenging task which does not comply with traditional software engineering. In this article, we propose a hybrid approach by combining strategies from Genetic Programming and agent software engineering, and demonstrate that this approach effectively yields an emergent design for given problems.

Neuartige Verfahren für die Überwachung und Diagnose von aktiv magnetgelagerten rotierenden Maschinen

Mit aktiven Magnetlagern ist es möglich, rotierende Körper durch magnetische Felder berührungsfrei zu lagern. Systembedingt sind bei aktiv magnetgelagerten Maschinen wesentliche Signale ohne zusätzlichen Aufwand an Messtechnik für Diagnoseaufgaben verfügbar. In der Arbeit wird ein Konzept entwickelt, das durch Verwendung der systeminhärenten Signale eine Diagnose magnetgelagerter rotierender Maschinen ermöglicht und somit neben einer kontinuierlichen Anlagenüberwachung eine schnelle Bewertung des Anlagenzustandes gestattet. Fehler können rechtzeitig und ursächlich in Art und Größe erkannt und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Anhand der erfassten Signale geschieht die Gewinnung von Merkmalen mit signal- und modellgestützten Verfahren. Für den Magnetlagerregelkreis erfolgen Untersuchungen zum Einsatz modellgestützter Parameteridentifikationsverfahren, deren Verwendbarkeit wird bei der Diagnose am Regler und Leistungsverstärker nachgewiesen. Unter Nutzung von Simulationsmodellen sowie durch Experimente an Versuchsständen werden die Merkmalsverläufe im normalen Referenzzustand und bei auftretenden Fehlern aufgenommen und die Ergebnisse in einer Wissensbasis abgelegt. Diese dient als Grundlage zur Festlegung von Grenzwerten und Regeln für die Überwachung des Systems und zur Erstellung wissensbasierter Diagnosemodelle. Bei der Überwachung werden die Merkmalsausprägungen auf das Überschreiten von Grenzwerten überprüft, Informationen über erkannte Fehler und Betriebszustände gebildet sowie gegebenenfalls Alarmmeldungen ausgegeben. Sich langsam anbahnende Fehler können durch die Berechnung der Merkmalstrends mit Hilfe der Regressionsanalyse erkannt werden. Über die bisher bei aktiven Magnetlagern übliche Überwachung von Grenzwerten hinaus erfolgt bei der Fehlerdiagnose eine Verknüpfung der extrahierten Merkmale zur Identifizierung und Lokalisierung auftretender Fehler. Die Diagnose geschieht mittels regelbasierter Fuzzy-Logik, dies gestattet die Einbeziehung von linguistischen Aussagen in Form von Expertenwissen sowie die Berücksichtigung von Unbestimmtheiten und ermöglicht damit eine Diagnose komplexer Systeme. Für Aktor-, Sensor- und Reglerfehler im Magnetlagerregelkreis sowie Fehler durch externe Kräfte und Unwuchten werden Diagnosemodelle erstellt und verifiziert. Es erfolgt der Nachweis, dass das entwickelte Diagnosekonzept mit beherrschbarem Rechenaufwand korrekte Diagnoseaussagen liefert. Durch Kaskadierung von Fuzzy-Logik-Modulen wird die Transparenz des Regelwerks gewahrt und die Abarbeitung der Regeln optimiert. Endresultat ist ein neuartiges hybrides Diagnosekonzept, welches signal- und modellgestützte Verfahren der Merkmalsgewinnung mit wissensbasierten Methoden der Fehlerdiagnose kombiniert. Das entwickelte Diagnosekonzept ist für die Anpassung an unterschiedliche Anforderungen und Anwendungen bei rotierenden Maschinen konzipiert.

Use of farmer-prioritized vertisol management options for enhanced green gram and tomato production in central Kenya

Green grams (Phaseolus aures L.) and tomato (Solanum lycopersicum L) are widely grown in the vertisols of the Mwea Irrigation Scheme alongside the rice fields. Green grams can fix nitrogen (biological nitrogen fixation) and are grown for its highly nutritious and curative seeds while tomatoes are grown for its fruit rich in fibres, minerals and vitamins. The two can be prepared separately or together in a variety of ways including raw salads and/or cooked/fried. They together form significant delicacies consumed with rice which is the major cash crop grown in the black cotton soils. The crops can grow well in warm conditions but tomato is fairly adaptable except under excessive humidity and temperatures that reduce yields. Socio-economic prioritization by the farming community and on-farm demonstrations of soil management options were instituted to demonstrate enhanced green gram and tomato production in vertisol soils of lower parts of Kirinyaga County (Mwea East and Mwea West districts). Drainage management was recognized by the farming community as the best option although a reduced number of farmers used drainage and furrows/ridges, manure, fertilizer and shifting options with reducing order of importance. Unavailability of labour and/or financial cost for instituting these management options were indicated as major hindrances to adopt the yield enhancing options. Labour force was contributed to mainly by the family alongside hiring (64.2%) although 28% and 5.2% respectively used hired or family labour alone. The female role in farming activities dominated while the male role was minimal especially at weeding. The youth role remained excessively insignificant and altogether absent at marketing. Despite the need for labour at earlier activities (especially when management options needed to be instituted) it was at the marketing stage that this force was directed. Soils were considered infertile by 60% but 40% indicated that their farms had adequate fertility. Analysis showed that ridging and application of farm yard manure and fertilizer improved fertility, crop growth and income considerably. Phosphate and zinc enhancement reduced alkalinity and sodicity. Green gram and tomato yields increased under ridges and farm yard manure application by 17-25% which significantly enhanced household income.