Interacting software-agents to support a kind of expert supervision systems

Expert supervision systems are software applications specially designed to automate process monitoring. The goal is to reduce the dependency on human operators to assure the correct operation of a process including faulty situations. Construction of this kind of application involves an important task of design and development in order to represent and to manipulate process data and behaviour at different degrees of abstraction for interfacing with data acquisition systems connected to the process. This is an open problem that becomes more complex with the number of variables, parameters and relations to account for the complexity of the process. Multiple specialised modules tuned to solve simpler tasks that operate under a co-ordination provide a solution. A modular architecture based on concepts of software agents, taking advantage of the integration of diverse knowledge-based techniques, is proposed for this purpose. The components (software agents, communication mechanisms and perception/action mechanisms) are based on ICa (Intelligent Control architecture), software middleware supporting the build-up of applications with software agent features

Expert supervision based on cases

The paper focuses on taking advantage of large amounts of data that are systematically stored in plants (by means of SCADA systems), but not exploited enough in order to achieve supervisory goals (fault detection, diagnosis and reconfiguration). The methodology of case base reasoning (CBR) is proposed to perform supervisory tasks in industrial processes by re-using the stored data. The goal is to take advantage of experiences, registered in a suitable structure as cam, avoiding the tedious task of knowledge acquisition and representation needed by other reasoning techniques as expert systems. An outlook of CBR terminology and basic concepts are presented. The adaptation of CBR in performing expert supervisory tasks, taking into account the particularities and difficulties derived from dynamic systems, is discussed. A special interest is focused in proposing a general case definition suitable for supervisory tasks. Finally, this structure and the whole methodology is tested in a application example for monitoring a real drier chamber

Integration of knowledge-based, qualitative and numeric tools for real time dynamic systems supervision

The proposal presented in this thesis is to provide designers of knowledge based supervisory systems of dynamic systems with a framework to facilitate their tasks avoiding interface problems among tools, data flow and management. The approach is thought to be useful to both control and process engineers in assisting their tasks. The use of AI technologies to diagnose and perform control loops and, of course, assist process supervisory tasks such as fault detection and diagnose, are in the scope of this work. Special effort has been put in integration of tools for assisting expert supervisory systems design. With this aim the experience of Computer Aided Control Systems Design (CACSD) frameworks have been analysed and used to design a Computer Aided Supervisory Systems (CASSD) framework. In this sense, some basic facilities are required to be available in this proposed framework: ·

Desenvolupament d'un sistema expert com a eina per a una millor gestió de la qualitat de les aigües fluvials

Avui en dia no es pot negar el fet que els humans són un component més de les conques fluvials i que la seva activitat afecta enormement la qualitat de les aigües. A nivell europeu, l'elevada densitat de població situada en les conques fluvials ha comportat un increment de la mala qualitat de les seves aigües fluvials. En les darreres dècades l'increment de les càrregues de nutrients en els sistemes aquàtics ha esdevingut un problema prioritari a solucionar per les administracions competents en matèria d'aigua. La gestió dels ecosistemes fluvials no és una tasca fàcil. Els gestors es troben amb què són sistemes molt complexos, donada l'estreta relació existent entre els ecosistemes fluvials i els ecosistemes terrestres que drenen. Addicionalment a la complexitat d'aquests sistemes es troba la dificultat associada de la gestió o control de les entrades de substàncies contaminants tant de fonts puntuals com difoses. Per totes aquestes raons la gestió de la qualitat de les aigües fluvials esdevé una tasca complexa que requereix un enfocament multidisciplinar. Per tal d'assolir aquest enfocament diverses eines han estat utilitzades, des de models matemàtics fins a sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. Però, la major part dels esforços han estat encarats cap a la resolució de problemes de reduïda complexitat, fent que molts dels problemes ambientals complexos, com ara la gestió dels ecosistemes fluvials, no hagin estat vertaderament tractats. Per tant, es requereix l'aplicació d'eines que siguin de gran ajuda en els processos de presa de decisions i que incorporin un ampli coneixement heurístic i empíric: sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. L'òptima gestió de la qualitat de l'aigua fluvial requereix una aproximació integrada i multidisciplinar, que pot ésser aconseguida amb una eina intel·ligent construïda sobre els conceptes i mètodes del raonament humà. La present tesi descriu la metodologia desenvolupada i aplicada per a la creació i construcció d'un Sistema Expert, així com el procés de desenvolupament d'aquest Sistema Expert, com el principal mòdul de raonament d'un Sistema de Suport a la Decisió Ambiental. L'objectiu principal de la present tesi ha estat el desenvolupament d'una eina d'ajuda en el procés de presa de decisions dels gestors de l'aigua en la gestió de trams fluvials alterats antròpicament per tal de millorar la qualitat de la seva aigua fluvial. Alhora, es mostra el funcionament de l'eina desenvolupada a través de dos casos d'estudi. Els resultats derivats del Sistema Expert desenvolupat, implementat i presentat en la present tesi mostren que aquests sistemes poden ésser eines útils per a millorar la gestió dels ecosistemes fluvials.

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.

Model-based objects recognition in man-made environments

We describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist autonomous vehicles navigation. The system is intended to operate in man-made environments. Behavior-based navigation of autonomous vehicles involves the recognition of navigable areas and the potential obstacles. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using CEES, the C++ embedded expert system shell developed in the Systems Engineering and Automatic Control Laboratory (University of Girona) as a specific rule-based problem solving tool. It has been especially conceived for supporting cooperative expert systems, and uses the object oriented programming paradigm

I-SS: integrated supervision systems approach based on interactive components

Process supervision is the activity focused on monitoring the process operation in order to deduce conditions to maintain the normality including when faults are present Depending on the number/distribution/heterogeneity of variables, behaviour situations, sub-processes, etc. from processes, human operators and engineers do not easily manipulate the information. This leads to the necessity of automation of supervision activities. Nevertheless, the difficulty to deal with the information complicates the design and development of software applications. We present an approach called "integrated supervision systems". It proposes multiple supervisors coordination to supervise multiple sub-processes whose interactions permit one to supervise the global process

DAI-DEPUR: an integrated and distributed architecture for wastewater treatment plants supervision

The activated sludge process - the main biological technology usually applied to wastewater treatment plants (WWTP) - directly depends on live beings (microorganisms), and therefore on unforeseen changes produced by them. It could be possible to get a good plant operation if the supervisory control system is able to react to the changes and deviations in the system and can take the necessary actions to restore the system’s performance. These decisions are often based both on physical, chemical, microbiological principles (suitable to be modelled by conventional control algorithms) and on some knowledge (suitable to be modelled by knowledge-based systems). But one of the key problems in knowledge-based control systems design is the development of an architecture able to manage efficiently the different elements of the process (integrated architecture), to learn from previous cases (spec@c experimental knowledge) and to acquire the domain knowledge (general expert knowledge). These problems increase when the process belongs to an ill-structured domain and is composed of several complex operational units. Therefore, an integrated and distributed AI architecture seems to be a good choice. This paper proposes an integrated and distributed supervisory multi-level architecture for the supervision of WWTP, that overcomes some of the main troubles of classical control techniques and those of knowledge-based systems applied to real world systems

Development, implementation and evaluation of an activated sludge supervisory system for the Granollers WWTP

La present tesi pretén recollir l'experiència viscuda en desenvolupar un sistema supervisor intel·ligent per a la millora de la gestió de plantes depuradores d'aigües residuals., implementar-lo en planta real (EDAR Granollers) i avaluar-ne el funcionament dia a dia amb situacions típiques de la planta. Aquest sistema supervisor combina i integra eines de control clàssic de les plantes depuradores (controlador automàtic del nivell d'oxigen dissolt al reactor biològic, ús de models descriptius del procés...) amb l'aplicació d'eines del camp de la intel·ligència artificial (sistemes basats en el coneixement, concretament sistemes experts i sistemes basats en casos, i xarxes neuronals). Aquest document s'estructura en 9 capítols diferents. Hi ha una primera part introductòria on es fa una revisió de l'estat actual del control de les EDARs i s'explica el perquè de la complexitat de la gestió d'aquests processos (capítol 1). Aquest capítol introductori juntament amb el capítol 2, on es pretén explicar els antecedents d'aquesta tesi, serveixen per establir els objectius d'aquest treball (capítol 3). A continuació, el capítol 4 descriu les peculiaritats i especificitats de la planta que s'ha escollit per implementar el sistema supervisor. Els capítols 5 i 6 del present document exposen el treball fet per a desenvolupar el sistema basat en regles o sistema expert (capítol 6) i el sistema basat en casos (capítol 7). El capítol 8 descriu la integració d'aquestes dues eines de raonament en una arquitectura multi nivell distribuïda. Finalment, hi ha una darrer capítol que correspon a la avaluació (verificació i validació), en primer lloc, de cadascuna de les eines per separat i, posteriorment, del sistema global en front de situacions reals que es donin a la depuradora

Desenvolupament d'un sistema de suport a la decisió ambiental per a la gestió de les infraestructures hidràuliques, amb l'objectiu de garantir la qualitat de l'aigua a la Conca del Besòs

Aquesta tesi presenta un projecte de gestió integral d'infraestructures hidràuliques de sanejament a la Conca del riu Besòs. S'han considerat dos sistemes de sanejament (La Garriga i Granollers) amb les seves respectives xarxes de clavegueram i Estacions Depuradores d'Aigües Residuals (EDAR), i un tram del riu Congost, afluent del Besòs, com a medi receptor de les seves aigües residuals. Amb aquesta finalitat es construeix i s'utilitza un Sistema de Suport a la Decisió Ambiental (SSDA). Aquesta eina incorpora l'ús de models de simulació de qualitat de l'aigua pels sistemes de clavegueram, EDAR i riu, com a forma d'extracció de coneixement sobre la gestió integrada d'aquests elements. Aquest coneixement es conceptualitza, posteriorment, en forma d'arbres de decisió, que proporcionaran a l'usuari les actuacions a realitzar davant de les diferents situacions reals de gestió diària.

Recommender System Based on Consumer Product Reviews

Consumer reviews, opinions and shared experiences in the use of a product is a powerful source of information about consumer preferences that can be used in recommender systems. Despite the importance and value of such information, there is no comprehensive mechanism that formalizes the opinions selection and retrieval process and the utilization of retrieved opinions due to the difficulty of extracting information from text data. In this paper, a new recommender system that is built on consumer product reviews is proposed. A prioritizing mechanism is developed for the system. The proposed approach is illustrated using the case study of a recommender system for digital cameras

Abstracting qualitative information for process supervision

Supervisory systems evolution makes the obtaining of significant information from processes more important in the way that the supervision systems' particular tasks are simplified. So, having signal treatment tools capable of obtaining elaborate information from the process data is important. In this paper, a tool that obtains qualitative data about the trends and oscillation of signals is presented. An application of this tool is presented as well. In this case, the tool, implemented in a computer-aided control systems design (CACSD) environment, is used in order to give to an expert system for fault detection in a laboratory plant

Modelling the Human Values Scale from Consumers Transactional Data Bases

The main objective of this paper aims at developing a methodology that takes into account the human factor extracted from the data base used by the recommender systems, and which allow to resolve the specific problems of prediction and recommendation. In this work, we propose to extract the user's human values scale from the data base of the users, to improve their suitability in open environments, such as the recommender systems. For this purpose, the methodology is applied with the data of the user after interacting with the system. The methodology is exemplified with a case study

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

Noves tècniques de gestió per a l'empresa promotora constructora

En el sector de la promoció construcció, i en especial, en el subsector de la promoció construcció d'habitatges, l'empresari ha de tenir un bon coneixement de les variables d'entorn ja que la consideració de les mateixes seran fonamentals a l'hora de prendre decisions sobre planificació estratègica. En l'actualitat vivim una fase de canvis socioeconòmics que dificulten la previsió del comportament futur de les variables d'entorn. Per tant, el subjecte decisor es troba en un ambient d'incertesa que s'aguditza per la majoritària presència de factors qualitatius difícils de quantificar. Llavors, l'empresari promotor constructor haurà de recórrer a tècniques operatives de gestió que tinguin present aquesta situació i això serà possible a partir de les eines que ens ofereix la lògica borrosa. Aquesta tesi s'ha estructurat en tres parts: En la primera part, exposem les característiques específiques i l'evolució del sector. En la segona part, expliquem la metodologia i, en la tercera part, exposem diverses aplicacions de la metodologia borrosa per l'establiment de noves estratègies de gestió aplicades al sector objecte d'estudi.