845 resultados para Sistemas de control automático


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Este trabalho descreve um sistema de análise de dados com a finalidade de gerar um sistema de controle utilizando técnica inteligente para adição de fluoreto de alumínio (AlF3) em fornos de redução de alumínio. O projeto baseia-se nos conceitos de lógica fuzzy, nos quais o conhecimento acumulado pelo especialista do processo é traduzido de maneira qualitativa em um conjunto de regras linguísticas do tipo SE ENTÃO. A utilização desta técnica inteligente para o controle de adição de fluoreto busca representar explicitamente um conhecimento qualitativo, detido pelos operadores de cubas eletrolíticas. Devido o sistema convencional não contemplar as variações dos fenômenos que envolvem a dinâmica do processo, um controlador fuzzy foi implmentado no sistema real para tomadas de decisões, utilizando o modelo mínimo de Mandani. Baseado neste modelo, as variáveis de processo para a entrada do sistema fuzzy, tais como temperatura de banho e percentual de fluoreto foram manipuladas para estimar a tendência de subida e descida, respectivamente, através do método mínimos quadrados(MMQ). O controlador fuzzy é aplicado para calcular a quantidade de fluoreto de alumínio (AlF3) a ser adicionado na cuba eletrolítica de forma automática sem a necessidade da intervenção do especialista do processo. A motivação para o uso de um sistema de controle fuzzy se deve ao fato de não se ter disponível um modelo dinâmico do processo de adição do fluoreto na cuba eletrolítica. Esta falta de modelagem se deve ao fato de grande complexidade dos fenômenos envolvidos em uma cuba que são processos termodinâmicos e eletromagnéticos acoplados.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Los suelos en los cuales se desarrolla la actividad hortícola en el Gran La Plata presentan como limitante natural restricciones en el drenaje debido a la presencia de elevada cantidad de arcillas desde superficie (expansivas en alta proporción). Estas características edáficas, junto a la calidad del agua de riego, y al excesivo aporte de enmiendas y fertilizantes, conducen a la ocurrencia de procesos degradativos tales como, salinización, alcalinización, anegamiento, mayor incidencia de plagas, y efectos sobre el cultivo. Se tuvo como objetivo estudiar la eficiencia de drenes subsuperficiales en el control de la salinidad-alcalinidad de un suelo Hapludert típico con cultivos protegidos, que presentaba en promedio pH 8,25; CE 4,45 dS.m-1; RAS 22, aunque con amplia variabilidad. Se comparan dos tratamientos con drenes (T1 10cm y T2 15cm de diámetro), un tratamiento con yeso (T3) y un testigo. Se evaluó el suelo y el cultivo de pimiento "Capsicum annuum" durante 3 años (2009-2011). Los drenes subsuperficiales condujeron a una homogenización de todo el sitio de estudio y evitaron la ocurrencia de pulsos salinos característicos de estos sistemas productivos, sin ocasionar cambios significativos en la RAS, la cual se mantuvo en los valores dados por el agua de riego. El diámetro del dren no influyó de una manera significativa. El yeso presentó mejoras temporales en la salinidad-alcalinidad, pero no condujo a una mejora permanente del sitio. El desarrollo fenológico y rendimiento del cultivo en los tratamientos fue mejor que en el testigo en los años evaluados. Los tratamientos con drenes se diferenciaron significativamente del yeso en 2009 (P 0,01). El distanciamiento entre drenes (5m), resultó suficiente como para mejorar todo el invernáculo (460m2).

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El control inteligente de vehículos autónomos es uno de los retos actuales más importantes de los Sistemas Inteligentes de Transporte. La aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la gestión automática de los actuadores del vehículo permite a los diferentes sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y a los sistemas de conducción autónoma, realizar una gestión de nivel bajo de una manera muy similar a la de los conductores humanos, mejorando la seguridad y el confort. En este artículo se presenta un esquema de control para gestionar estos actuadores de bajo nivel del vehículo (dirección, acelerador y freno). Este sistema automático de control de bajo nivel se ha definido, implementado y probado en un vehículo Citroën C3 Pluriel, cuyos actuadores han sido automatizados y pueden recibir señales de control desde un ordenador de a bordo.

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GEODA project started in 2006 as a complex and ambitious project in the smart antenna field. GEODA is a multiple planar array smart antenna working at 1.7 GHz designed to receive and automatically track several LEO satellite signals simultaneously [1-4]. GEODA evolved to GEODA-GRUA since transmission capabilities were given to the original idea [5-6], so that radiofrequency sub-systems had to be re-designed and digital management subsystem modified accordingly. In this paper, improvements in the reception/transmission (T/R) modules as well as in the Control Subsystem are presented, keeping the original radiating element.

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El fenómeno de la socavación puede poner en peligro la operatividad o la seguridad de estructuras offshore comprometiendo su estabilidad global. Hasta el momento, la gran mayoría de las investigaciones destinadas a estudiar el origen y el desarrollo de este fenómeno han estado centradas en entornos fluviales, bajo condiciones de corriente continua. En la última década, debido al crecimiento del mercado de la eólica marina, han surgido numerosos estudios para la caracterización de este fenómeno en el entorno marino, teniendo en cuenta que estas estructuras se encuentran sometidas de forma simultánea a los efectos de la corriente y el oleaje, y las corrientes provocadas por las mareas. Ante la observada carencia de criterios existentes para el diseño de protecciones frente a la socavación, la presente Tesis Doctoral surge con el objetivo principal de desarrollar una serie de recomendaciones que permitan mejorar y optimizar el diseño de estas estructuras, teniendo en cuenta no sólo los parámetros geométricos de las cimentaciones de los aerogeneradores, o la propia erosión, sino también, variables características del oleaje como la altura de ola, el periodo o la longitud de onda, así como la profundidad o la batimétrica de la cimentación. La caracterización de los sistemas de protección basados en materiales naturales destinados al control de la socavación en obras marítimas presentes en instalaciones eólicas marinas no es el único objetivo alcanzado en la presente Tesis Doctoral. A través de la calibración del parámetro de altura de ola adimensional (H0) en diferentes parques eólicos europeos, y de acuerdo al criterio propuesto por Van der Meer (1988), se propone la clasificación de este tipo de estructuras de protección, basadas en material granular o escollera. La información recopilada sobre la socavación registrada en numerosos parques eólicos con protección también ha permitido estudiar la funcionalidad de este tipo de protecciones instaladas hasta la fecha. Asímismo, gracias al conocimiento adquirido sobre el fenómeno de la socavación, se plantea una propuesta para la mejora de la caracterización de este fenómeno en ambiente marino basada en el estudio de la influencia del campo de aceleraciones. La presente Tesis Doctoral permite mejorar el diseño de las protecciones frente a la socavación que se utilizan en parques eólicos marinos teniendo en cuenta las acciones del clima marítimo, supliendo de este modo las carencias que hasta el momento presentan las formulaciones existentes, las cuales únicamente toman en consideración la geometría de las cimentaciones, el ángulo de rozamiento interno del terreno y la estimación de la máxima socavación que puede llegar a producirse. Scour phenomenon jeopardizes the stability and functionality of offshore structures compromising its overall stability. So far, most studies about the origin and the development of this phenomenon have been focused on river environments (under steady current conditions). In the last decade a lot of research projects about the characterization of this phenomenon have been carried out due to the growth of offshore wind industry. These projects take into account that these structures are subjected simultaneously to current, waves and tidal effects. This PhD Thesis arises due to the current lack of criteria for the design of scour protections. Its main objective is to develop some recommendations to improve and to optimize the design of scour protection structures. For that it is necessary to take into account not only the geometrical parameters of foundations or the erosion forecasted, but also wave variables such as wave height, wave period or wavelength. Characterization of protection systems based on natural materials for the control of the scour in offshore wind farms was not the only goal achieved in this PhD Thesis. Through the calibration of the dimensionless wave height parameter (H0) in different European offshore wind farms, and according to the criteria proposed by Van der Meer (1988), a classification of these protection structures based on natural elements (rocks or riprap) has been proposed. Scour data registered in numerous offshore wind farms with scour protection systems also allowed to study the functionality of this type of protection installed up to now. Thanks to the knowledge acquired about the scour development, a proposal for the improvement of the characterization of this phenomenon in marine environment is proposed. This has been based on the study of the influence of the acceleration parameters. This PhD Thesis improves the design of scour protections used in offshore wind facilities taking into account maritime climate actions. To solve the current formulae deficiencies only considering the foundation geometry, the internal friction angle of the seabed and the maximum scour depth forecasted.

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En este proyecto fin de carrera se ha diseñado y construido un equipo de medida automático que permite realizar la medida de la constante de Planck utilizando los principios de Funcionamiento de los diodos LED. El equipo de medida es totalmente automático gracias a la utilización de una placa controladora Arduino MEGA 2560, que se encarga de realizar la iluminación secuencial de cada LED, medir sus tensiones de funcionamiento, y de realizar los cálculos necesarios para hallar la constante de Planck. Todos los datos se muestran por una pantalla LCD de 16 caracteres por 2 lineas. Para comprender el funcionamiento del sistema de medida automático se ha realizado un estudio detallado de cada uno de los sistemas que componen el equipo de medida. Se ha explicado el funcionamiento teórico de los diodos LED y el funcionamiento de los semiconductores. Se ha explicando los diversos tipos de semiconductores que se utilizan para los LED y las modificaciones que se les aplica para mejorar su eficiencia. Para poder comprender en qué consiste la constante de Planck se ha explicado los principios teóricos en que se basa, y se ha realizado una pequeña demostración de su cálculo. Una vez visto todos los principios teóricos se ha pasado a realizar la explicación de cada uno de los grandes bloques que componen el sistema de medida automático. Estos bloques son la placa controladora Arduino, el sistema de iluminación LED, el sistema de control mecánico de LEDs, la pantalla LCD, el sistema de interrupciones y el sistema de alimentación. Para poder observar el espectro de emisión de cada uno de los LED se ha utilizado un analizador de espectros óptico (OSA), el cual ha sido explicado con detenimiento. El código de programación de Arduino ha sido explicado en forma de diagrama de flujo para una mayor facilidad de comprensión. Se ha desarrollado un manual de usuario para facilitar el uso del sistema a cualquier usuario, en el que se ha introducido un ejemplo completo de funcionamiento. ABSTRACT. In this final Project has designed and built an automatic measuring equipment which is able to measure the Planck`s constant using the operation principles of the LEDs. The measuring equipment is fully automated thanks to the use of an Arduino Mega 2560 controller board, which is responsible for conducting sequential illumination of each LED, measure their operating voltages, and perform the necessary calculations of find the Planck constant. All data is displayed by a LCD screen 16 character by 2 lines. To understand the operation of the automatic measuring system has been made a detailed study of each of the systems that make the measurement equipment. It develops the theoretical performance of the LED and the operation of semiconductors. It explains the different types of semiconductors that are used for LEDs and the changes applied to improve efficiency. In order to understand what is the Planck constant has been explained the theoretical principles in which it is based, and a small demonstration of its calculation has been performed. After seeing all the theoretical principles has been made the explanation of each of the main blocks that compose the automatic measuring system. These blocks are the Arduino controller board, LED lighting system, the mechanical control system LEDs, LCD screen, the interrupt system and feeding system. To observe the emission spectrum of each of the LED has been used optical spectrum analyzer (OSA), which has been explained in detail. The Arduino programming code has been explained in flowchart form for an easy understanding. It has developed a manual to facilitate the use of system to any user, which has introduced a complete example of operation.

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La diversidad de propiedades que tienen los actuales sistemas digitales es tan amplia —su complejidad tan creciente— que el uso del ordenador resulta obligado tanto para su diseño como para su simulación y puesta a punto. La organización modular de un sistema simplifica notablemente su diseño y reconfiguración (Alabau, 1973). Hoy no resulta grave en principio, el desaprovechar un cierto número de componentes básicos de un circuito integrado. Sin embargo adquiere especial importancia como tema de futuro el diseño concreto de esos módulos en el contexto de un enfoque nuevo del diseño de complejos sistemas digitales y hasta renace el escrupuloso planteamiento de los antiguos criterios de diseño (Harrison, 1965) dirigidos a minimizar el número de componentes.

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Esta tesis se centra en el estudio y desarrollo de algoritmos de guerra electrónica {electronic warfare, EW) y radar para su implementación en sistemas de tiempo real. La llegada de los sistemas de radio, radar y navegación al terreno militar llevó al desarrollo de tecnologías para combatirlos. Así, el objetivo de los sistemas de guerra electrónica es el control del espectro electomagnético. Una de la funciones de la guerra electrónica es la inteligencia de señales {signals intelligence, SIGINT), cuya labor es detectar, almacenar, analizar, clasificar y localizar la procedencia de todo tipo de señales presentes en el espectro. El subsistema de inteligencia de señales dedicado a las señales radar es la inteligencia electrónica {electronic intelligence, ELINT). Un sistema de tiempo real es aquel cuyo factor de mérito depende tanto del resultado proporcionado como del tiempo en que se da dicho resultado. Los sistemas radar y de guerra electrónica tienen que proporcionar información lo más rápido posible y de forma continua, por lo que pueden encuadrarse dentro de los sistemas de tiempo real. La introducción de restricciones de tiempo real implica un proceso de realimentación entre el diseño del algoritmo y su implementación en plataformas “hardware”. Las restricciones de tiempo real son dos: latencia y área de la implementación. En esta tesis, todos los algoritmos presentados se han implementado en plataformas del tipo field programmable gate array (FPGA), ya que presentan un buen compromiso entre velocidad, coste total, consumo y reconfigurabilidad. La primera parte de la tesis está centrada en el estudio de diferentes subsistemas de un equipo ELINT: detección de señales mediante un detector canalizado, extracción de los parámetros de pulsos radar, clasificación de modulaciones y localization pasiva. La transformada discreta de Fourier {discrete Fourier transform, DFT) es un detector y estimador de frecuencia quasi-óptimo para señales de banda estrecha en presencia de ruido blanco. El desarrollo de algoritmos eficientes para el cálculo de la DFT, conocidos como fast Fourier transform (FFT), han situado a la FFT como el algoritmo más utilizado para la detección de señales de banda estrecha con requisitos de tiempo real. Así, se ha diseñado e implementado un algoritmo de detección y análisis espectral para su implementación en tiempo real. Los parámetros más característicos de un pulso radar son su tiempo de llegada y anchura de pulso. Se ha diseñado e implementado un algoritmo capaz de extraer dichos parámetros. Este algoritmo se puede utilizar con varios propósitos: realizar un reconocimiento genérico del radar que transmite dicha señal, localizar la posición de dicho radar o bien puede utilizarse como la parte de preprocesado de un clasificador automático de modulaciones. La clasificación automática de modulaciones es extremadamente complicada en entornos no cooperativos. Un clasificador automático de modulaciones se divide en dos partes: preprocesado y el algoritmo de clasificación. Los algoritmos de clasificación basados en parámetros representativos calculan diferentes estadísticos de la señal de entrada y la clasifican procesando dichos estadísticos. Los algoritmos de localization pueden dividirse en dos tipos: triangulación y sistemas cuadráticos. En los algoritmos basados en triangulación, la posición se estima mediante la intersección de las rectas proporcionadas por la dirección de llegada de la señal. En cambio, en los sistemas cuadráticos, la posición se estima mediante la intersección de superficies con igual diferencia en el tiempo de llegada (time difference of arrival, TDOA) o diferencia en la frecuencia de llegada (frequency difference of arrival, FDOA). Aunque sólo se ha implementado la estimación del TDOA y FDOA mediante la diferencia de tiempos de llegada y diferencia de frecuencias, se presentan estudios exhaustivos sobre los diferentes algoritmos para la estimación del TDOA, FDOA y localización pasiva mediante TDOA-FDOA. La segunda parte de la tesis está dedicada al diseño e implementación filtros discretos de respuesta finita (finite impulse response, FIR) para dos aplicaciones radar: phased array de banda ancha mediante filtros retardadores (true-time delay, TTD) y la mejora del alcance de un radar sin modificar el “hardware” existente para que la solución sea de bajo coste. La operación de un phased array de banda ancha mediante desfasadores no es factible ya que el retardo temporal no puede aproximarse mediante un desfase. La solución adoptada e implementada consiste en sustituir los desfasadores por filtros digitales con retardo programable. El máximo alcance de un radar depende de la relación señal a ruido promedio en el receptor. La relación señal a ruido depende a su vez de la energía de señal transmitida, potencia multiplicado por la anchura de pulso. Cualquier cambio hardware que se realice conlleva un alto coste. La solución que se propone es utilizar una técnica de compresión de pulsos, consistente en introducir una modulación interna a la señal, desacoplando alcance y resolución. ABSTRACT This thesis is focused on the study and development of electronic warfare (EW) and radar algorithms for real-time implementation. The arrival of radar, radio and navigation systems to the military sphere led to the development of technologies to fight them. Therefore, the objective of EW systems is the control of the electromagnetic spectrum. Signals Intelligence (SIGINT) is one of the EW functions, whose mission is to detect, collect, analyze, classify and locate all kind of electromagnetic emissions. Electronic intelligence (ELINT) is the SIGINT subsystem that is devoted to radar signals. A real-time system is the one whose correctness depends not only on the provided result but also on the time in which this result is obtained. Radar and EW systems must provide information as fast as possible on a continuous basis and they can be defined as real-time systems. The introduction of real-time constraints implies a feedback process between the design of the algorithms and their hardware implementation. Moreover, a real-time constraint consists of two parameters: Latency and area of the implementation. All the algorithms in this thesis have been implemented on field programmable gate array (FPGAs) platforms, presenting a trade-off among performance, cost, power consumption and reconfigurability. The first part of the thesis is related to the study of different key subsystems of an ELINT equipment: Signal detection with channelized receivers, pulse parameter extraction, modulation classification for radar signals and passive location algorithms. The discrete Fourier transform (DFT) is a nearly optimal detector and frequency estimator for narrow-band signals buried in white noise. The introduction of fast algorithms to calculate the DFT, known as FFT, reduces the complexity and the processing time of the DFT computation. These properties have placed the FFT as one the most conventional methods for narrow-band signal detection for real-time applications. An algorithm for real-time spectral analysis for user-defined bandwidth, instantaneous dynamic range and resolution is presented. The most characteristic parameters of a pulsed signal are its time of arrival (TOA) and the pulse width (PW). The estimation of these basic parameters is a fundamental task in an ELINT equipment. A basic pulse parameter extractor (PPE) that is able to estimate all these parameters is designed and implemented. The PPE may be useful to perform a generic radar recognition process, perform an emitter location technique and can be used as the preprocessing part of an automatic modulation classifier (AMC). Modulation classification is a difficult task in a non-cooperative environment. An AMC consists of two parts: Signal preprocessing and the classification algorithm itself. Featurebased algorithms obtain different characteristics or features of the input signals. Once these features are extracted, the classification is carried out by processing these features. A feature based-AMC for pulsed radar signals with real-time requirements is studied, designed and implemented. Emitter passive location techniques can be divided into two classes: Triangulation systems, in which the emitter location is estimated with the intersection of the different lines of bearing created from the estimated directions of arrival, and quadratic position-fixing systems, in which the position is estimated through the intersection of iso-time difference of arrival (TDOA) or iso-frequency difference of arrival (FDOA) quadratic surfaces. Although TDOA and FDOA are only implemented with time of arrival and frequency differences, different algorithms for TDOA, FDOA and position estimation are studied and analyzed. The second part is dedicated to FIR filter design and implementation for two different radar applications: Wideband phased arrays with true-time delay (TTD) filters and the range improvement of an operative radar with no hardware changes to minimize costs. Wideband operation of phased arrays is unfeasible because time delays cannot be approximated by phase shifts. The presented solution is based on the substitution of the phase shifters by FIR discrete delay filters. The maximum range of a radar depends on the averaged signal to noise ratio (SNR) at the receiver. Among other factors, the SNR depends on the transmitted signal energy that is power times pulse width. Any possible hardware change implies high costs. The proposed solution lies in the use of a signal processing technique known as pulse compression, which consists of introducing an internal modulation within the pulse width, decoupling range and resolution.

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El objetivo principal de esta tesis doctoral es profundizar en el análisis y diseño de un sistema inteligente para la predicción y control del acabado superficial en un proceso de fresado a alta velocidad, basado fundamentalmente en clasificadores Bayesianos, con el prop´osito de desarrollar una metodolog´ıa que facilite el diseño de este tipo de sistemas. El sistema, cuyo propósito es posibilitar la predicción y control de la rugosidad superficial, se compone de un modelo aprendido a partir de datos experimentales con redes Bayesianas, que ayudar´a a comprender los procesos dinámicos involucrados en el mecanizado y las interacciones entre las variables relevantes. Dado que las redes neuronales artificiales son modelos ampliamente utilizados en procesos de corte de materiales, también se incluye un modelo para fresado usándolas, donde se introdujo la geometría y la dureza del material como variables novedosas hasta ahora no estudiadas en este contexto. Por lo tanto, una importante contribución en esta tesis son estos dos modelos para la predicción de la rugosidad superficial, que se comparan con respecto a diferentes aspectos: la influencia de las nuevas variables, los indicadores de evaluación del desempeño, interpretabilidad. Uno de los principales problemas en la modelización con clasificadores Bayesianos es la comprensión de las enormes tablas de probabilidad a posteriori producidas. Introducimos un m´etodo de explicación que genera un conjunto de reglas obtenidas de árboles de decisión. Estos árboles son inducidos a partir de un conjunto de datos simulados generados de las probabilidades a posteriori de la variable clase, calculadas con la red Bayesiana aprendida a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. Por último, contribuimos en el campo multiobjetivo en el caso de que algunos de los objetivos no se puedan cuantificar en números reales, sino como funciones en intervalo de valores. Esto ocurre a menudo en aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente las basadas en clasificación supervisada. En concreto, se extienden las ideas de dominancia y frontera de Pareto a esta situación. Su aplicación a los estudios de predicción de la rugosidad superficial en el caso de maximizar al mismo tiempo la sensibilidad y la especificidad del clasificador inducido de la red Bayesiana, y no solo maximizar la tasa de clasificación correcta. Los intervalos de estos dos objetivos provienen de un m´etodo de estimación honesta de ambos objetivos, como e.g. validación cruzada en k rodajas o bootstrap.---ABSTRACT---The main objective of this PhD Thesis is to go more deeply into the analysis and design of an intelligent system for surface roughness prediction and control in the end-milling machining process, based fundamentally on Bayesian network classifiers, with the aim of developing a methodology that makes easier the design of this type of systems. The system, whose purpose is to make possible the surface roughness prediction and control, consists of a model learnt from experimental data with the aid of Bayesian networks, that will help to understand the dynamic processes involved in the machining and the interactions among the relevant variables. Since artificial neural networks are models widely used in material cutting proceses, we include also an end-milling model using them, where the geometry and hardness of the piecework are introduced as novel variables not studied so far within this context. Thus, an important contribution in this thesis is these two models for surface roughness prediction, that are then compared with respecto to different aspects: influence of the new variables, performance evaluation metrics, interpretability. One of the main problems with Bayesian classifier-based modelling is the understanding of the enormous posterior probabilitiy tables produced. We introduce an explanation method that generates a set of rules obtained from decision trees. Such trees are induced from a simulated data set generated from the posterior probabilities of the class variable, calculated with the Bayesian network learned from a training data set. Finally, we contribute in the multi-objective field in the case that some of the objectives cannot be quantified as real numbers but as interval-valued functions. This often occurs in machine learning applications, especially those based on supervised classification. Specifically, the dominance and Pareto front ideas are extended to this setting. Its application to the surface roughness prediction studies the case of maximizing simultaneously the sensitivity and specificity of the induced Bayesian network classifier, rather than only maximizing the correct classification rate. Intervals in these two objectives come from a honest estimation method of both objectives, like e.g. k-fold cross-validation or bootstrap.