Development and Evaluation of Blind Identification Techniques for Nonlinear Systems

Identification and Control of Non‐linear dynamical systems are challenging problems to the control engineers.The topic is equally relevant in communication,weather prediction ,bio medical systems and even in social systems,where nonlinearity is an integral part of the system behavior.Most of the real world systems are nonlinear in nature and wide applications are there for nonlinear system identification/modeling.The basic approach in analyzing the nonlinear systems is to build a model from known behavior manifest in the form of system output.The problem of modeling boils down to computing a suitably parameterized model,representing the process.The parameters of the model are adjusted to optimize a performanace function,based on error between the given process output and identified process/model output.While the linear system identification is well established with many classical approaches,most of those methods cannot be directly applied for nonlinear system identification.The problem becomes more complex if the system is completely unknown but only the output time series is available.Blind recognition problem is the direct consequence of such a situation.The thesis concentrates on such problems.Capability of Artificial Neural Networks to approximate many nonlinear input-output maps makes it predominantly suitable for building a function for the identification of nonlinear systems,where only the time series is available.The literature is rich with a variety of algorithms to train the Neural Network model.A comprehensive study of the computation of the model parameters,using the different algorithms and the comparison among them to choose the best technique is still a demanding requirement from practical system designers,which is not available in a concise form in the literature.The thesis is thus an attempt to develop and evaluate some of the well known algorithms and propose some new techniques,in the context of Blind recognition of nonlinear systems.It also attempts to establish the relative merits and demerits of the different approaches.comprehensiveness is achieved in utilizing the benefits of well known evaluation techniques from statistics. The study concludes by providing the results of implementation of the currently available and modified versions and newly introduced techniques for nonlinear blind system modeling followed by a comparison of their performance.It is expected that,such comprehensive study and the comparison process can be of great relevance in many fields including chemical,electrical,biological,financial and weather data analysis.Further the results reported would be of immense help for practical system designers and analysts in selecting the most appropriate method based on the goodness of the model for the particular context.

FEM based Virtual Prototyping and Design of Third Harmonic Excitation System for Low Voltage Brushless Alternators

Salient pole brushless alternators coupled to IC engines are extensively used as stand-by power supply units for meeting in- dustrial power demands. Design of such generators demands high power to weight ratio, high e ciency and low cost per KVA out- put. Moreover, the performance characteristics of such machines like voltage regulation and short circuit ratio (SCR) are critical when these machines are put into parallel operation and alterna- tors for critical applications like defence and aerospace demand very low harmonic content in the output voltage. While designing such alternators, accurate prediction of machine characteristics, including total harmonic distortion (THD) is essential to mini- mize development cost and time. Total harmonic distortion in the output voltage of alternators should be as low as possible especially when powering very sophis- ticated and critical applications. The output voltage waveform of a practical AC generator is replica of the space distribution of the ux density in the air gap and several factors such as shape of the rotor pole face, core saturation, slotting and style of coil disposition make the realization of a sinusoidal air gap ux wave impossible. These ux harmonics introduce undesirable e ects on the alternator performance like high neutral current due to triplen harmonics, voltage distortion, noise, vibration, excessive heating and also extra losses resulting in poor e ciency, which in turn necessitate de-rating of the machine especially when connected to non-linear loads. As an important control unit of brushless alternator, the excitation system and its dynamic performance has a direct impact on alternator's stability and reliability. The thesis explores design and implementation of an excitation i system utilizing third harmonic ux in the air gap of brushless al- ternators, using an additional auxiliary winding, wound for 1=3rd pole pitch, embedded into the stator slots and electrically iso- lated from the main winding. In the third harmonic excitation system, the combined e ect of two auxiliary windings, one with 2=3rd pitch and another third harmonic winding with 1=3rd pitch, are used to ensure good voltage regulation without an electronic automatic voltage regulator (AVR) and also reduces the total harmonic content in the output voltage, cost e ectively. The design of the third harmonic winding by analytic methods demands accurate calculation of third harmonic ux density in the air gap of the machine. However, precise estimation of the amplitude of third harmonic ux in the air gap of a machine by conventional design procedures is di cult due to complex geome- try of the machine and non-linear characteristics of the magnetic materials. As such, prediction of the eld parameters by conven- tional design methods is unreliable and hence virtual prototyping of the machine is done to enable accurate design of the third har- monic excitation system. In the design and development cycle of electrical machines, it is recognized that the use of analytical and experimental methods followed by expensive and in exible prototyping is time consum- ing and no longer cost e ective. Due to advancements in com- putational capabilities over recent years, nite element method (FEM) based virtual prototyping has become an attractive al- ternative to well established semi-analytical and empirical design methods as well as to the still popular trial and error approach followed by the costly and time consuming prototyping. Hence, by virtually prototyping the alternator using FEM, the important performance characteristics of the machine are predicted. Design of third harmonic excitation system is done with the help of results obtained from virtual prototype of the machine. Third harmonic excitation (THE) system is implemented in a 45 KVA ii experimental machine and experiments are conducted to validate the simulation results. Simulation and experimental results show that by utilizing third harmonic ux in the air gap of the ma- chine for excitation purposes during loaded conditions, triplen harmonic content in the output phase voltage is signi cantly re- duced. The prototype machine with third harmonic excitation system designed and developed based on FEM analysis proved to be economical due to its simplicity and has the added advan- tage of reduced harmonics in the output phase voltage.

Information Exchange and Fusion in Dynamic and Heterogeneous Distributed Environments

Context awareness, dynamic reconfiguration at runtime and heterogeneity are key characteristics of future distributed systems, particularly in ubiquitous and mobile computing scenarios. The main contributions of this dissertation are theoretical as well as architectural concepts facilitating information exchange and fusion in heterogeneous and dynamic distributed environments. Our main focus is on bridging the heterogeneity issues and, at the same time, considering uncertain, imprecise and unreliable sensor information in information fusion and reasoning approaches. A domain ontology is used to establish a common vocabulary for the exchanged information. We thereby explicitly support different representations for the same kind of information and provide Inter-Representation Operations that convert between them. Special account is taken of the conversion of associated meta-data that express uncertainty and impreciseness. The Unscented Transformation, for example, is applied to propagate Gaussian normal distributions across highly non-linear Inter-Representation Operations. Uncertain sensor information is fused using the Dempster-Shafer Theory of Evidence as it allows explicit modelling of partial and complete ignorance. We also show how to incorporate the Dempster-Shafer Theory of Evidence into probabilistic reasoning schemes such as Hidden Markov Models in order to be able to consider the uncertainty of sensor information when deriving high-level information from low-level data. For all these concepts we provide architectural support as a guideline for developers of innovative information exchange and fusion infrastructures that are particularly targeted at heterogeneous dynamic environments. Two case studies serve as proof of concept. The first case study focuses on heterogeneous autonomous robots that have to spontaneously form a cooperative team in order to achieve a common goal. The second case study is concerned with an approach for user activity recognition which serves as baseline for a context-aware adaptive application. Both case studies demonstrate the viability and strengths of the proposed solution and emphasize that the Dempster-Shafer Theory of Evidence should be preferred to pure probability theory in applications involving non-linear Inter-Representation Operations.

Numerical Simulation of Electroosmotic Flow with Step Change in Zeta Potential

Electroosmotic flow is a convenient mechanism for transporting polar fluid in a microfluidic device. The flow is generated through the application of an external electric field that acts on the free charges that exists in a thin Debye layer at the channel walls. The charge on the wall is due to the chemistry of the solid-fluid interface, and it can vary along the channel, e.g. due to modification of the wall. This investigation focuses on the simulation of the electroosmotic flow (EOF) profile in a cylindrical microchannel with step change in zeta potential. The modified Navier-Stoke equation governing the velocity field and a non-linear two-dimensional Poisson-Boltzmann equation governing the electrical double-layer (EDL) field distribution are solved numerically using finite control-volume method. Continuities of flow rate and electric current are enforced resulting in a non-uniform electrical field and pressure gradient distribution along the channel. The resulting parabolic velocity distribution at the junction of the step change in zeta potential, which is more typical of a pressure-driven velocity flow profile, is obtained.

Los conceptos de salud financiera, riesgo y epidemiología en los estados financieros de las compañías del sector de extracción de petróleo crudo y gas natural en Colombia

El presente proyecto tiene como objeto identificar cuáles son los conceptos de salud, enfermedad, epidemiología y riesgo aplicables a las empresas del sector de extracción de petróleo y gas natural en Colombia. Dado, el bajo nivel de predicción de los análisis financieros tradicionales y su insuficiencia, en términos de inversión y toma de decisiones a largo plazo, además de no considerar variables como el riesgo y las expectativas de futuro, surge la necesidad de abordar diferentes perspectivas y modelos integradores. Esta apreciación es pertinente dentro del sector de extracción de petróleo y gas natural, debido a la creciente inversión extranjera que ha reportado, US$2.862 millones en el 2010, cifra mayor a diez veces su valor en el año 2003. Así pues, se podrían desarrollar modelos multi-dimensional, con base en los conceptos de salud financiera, epidemiológicos y estadísticos. El termino de salud y su adopción en el sector empresarial, resulta útil y mantiene una coherencia conceptual, evidenciando una presencia de diferentes subsistemas o factores interactuantes e interconectados. Es necesario mencionar también, que un modelo multidimensional (multi-stage) debe tener en cuenta el riesgo y el análisis epidemiológico ha demostrado ser útil al momento de determinarlo e integrarlo en el sistema junto a otros conceptos, como la razón de riesgo y riesgo relativo. Esto se analizará mediante un estudio teórico-conceptual, que complementa un estudio previo, para contribuir al proyecto de finanzas corporativas de la línea de investigación en Gerencia.

Option pricing in market models driven by telegraph processes with jumps

Esta tesis está dividida en dos partes: en la primera parte se presentan y estudian los procesos telegráficos, los procesos de Poisson con compensador telegráfico y los procesos telegráficos con saltos. El estudio presentado en esta primera parte incluye el cálculo de las distribuciones de cada proceso, las medias y varianzas, así como las funciones generadoras de momentos entre otras propiedades. Utilizando estas propiedades en la segunda parte se estudian los modelos de valoración de opciones basados en procesos telegráficos con saltos. En esta parte se da una descripción de cómo calcular las medidas neutrales al riesgo, se encuentra la condición de no arbitraje en este tipo de modelos y por último se calcula el precio de las opciones Europeas de compra y venta.

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.

El benestar psicològic en l'adolescència: la perspectiva de les ciències de la complexitat

El benestar psicològic, entès com la vessant psicològica que forma part del concepte més ampli de qualitat de vida, constitueix un àmbit d'estudi en expansió. Tot i tenir un passat més breu en comparació amb d'altres constructes psicosocials, cada vegada investigadors de les més diverses disciplines s'afegeixen a la llista d'estudiosos que fan del benestar psicològic un dels seus objectes d'investigació. Amb tot, l'estudi del benestar psicològic en l'adolescència constitueix probablement un dels àmbits en els quals la necessitat de seguir avançant es fa més evident. El seu estudi en subjectes adolescents té, a més, un doble interès. Per una part, els canvis i transicions que nois i noies experimenten durant l'adolescència comporten amb freqüència que sigui un període estressant per a molts d'ells/es, amb implicacions importants per al seu benestar psicològic. Aprofundir en el seu coneixement durant aquest període té un interès més enllà de l'estrictament científic i permet el disseny de programes de prevenció més ajustats a les problemàtiques que els/les adolescents puguin estar experimentant. L'exploració dels elements del benestar psicològic constitueix una de les estratègies d'aproximació al seu estudi. En aquesta tesi doctoral s'han seleccionat alguns dels elements que de la literatura científica es desprèn que tenen una connexió més estreta amb el benestar psicològic i que són la satisfacció amb la vida globalment i amb àmbits específics de la vida, l'autoestima, el suport social percebut, la percepció de control i els valors. Tot i que existeix un consens elevat en considerar que l'exploració d'aquests elements és de primera necessitat de cares a aprofundir en l'estructura del benestar psicològic, generalment han estat estudiats de forma separada, malgrat no falten intents d'integració teòrica. Les limitacions més importants que presenta l'estudi del benestar psicològic i el dels seus elements en l'actualitat són bàsicament de caràcter epistemològic i fan referència a la dificultat de trobar visions comunes (tant a nivell de definicions com de teories explicatives) compartides per una majoria d'investigadors socials. Aquestes limitacions justifiquen l'interès per dirigir l'atenció vers un altre tipus d'explicacions del benestar psicològic, qualitativament diferents a les disponibles, que no es refugiïn ni en reduccionismes ni en explicacions causals rígides. Les teories de la complexitat suposen una alternativa productiva en aquest sentit ja que aquelles característiques a través de les quals la complexitat ve donada (borrositat de límits, punts de catàstrofe, dimensions fractals, processos caòtics i no lineals), són, en definitiva, les mateixes propietats que caracteritzen als fenòmens psicosocials. I això inclou el de benestar psicològic. Les dades de les que disposem, obtingudes mitjançant un estudi transversal, impedeixen fer una aproximació al benestar psicològic des de totes les propietats de la complexitat esmentades a excepció de la característica de la no linealitat. L'objectiu general de la tesi ha estat el de construir un model de benestar psicològic a partir de les dades obtingudes que permetés: 1) Evidenciar relacions entre variables que fins aquests moments no han pogut ser massa explorades, 2) Contemplar aquestes relacions més enllà de la seva unidireccionalitat, i 3) Entendre el benestar psicològic en l'adolescència des d'un punt de vista més integrador i holista i, consegüentment, oferir una manera més comprehensiva d'aproximar-se a aquest fenomen. Aquesta tesi ha de ser entesa com un primer pas, fonamentalment metodològic, per l'elaboració futura de conceptualizacions sobre el benestar psicològic en l'adolescència que es basin en els principis que ens aporten les ciències de la complexitat. Malgrat els resultats obtinguts no estan absents de limitacions, obren noves perspectives d'anàlisi del benestar psicològic en l'adolescència.

Geostatistics for constrained variables: positive data, compositions and probabilities. Applications to environmental hazard monitoring

Aquesta tesi estudia com estimar la distribució de les variables regionalitzades l'espai mostral i l'escala de les quals admeten una estructura d'espai Euclidià. Apliquem el principi del treball en coordenades: triem una base ortonormal, fem estadística sobre les coordenades de les dades, i apliquem els output a la base per tal de recuperar un resultat en el mateix espai original. Aplicant-ho a les variables regionalitzades, obtenim una aproximació única consistent, que generalitza les conegudes propietats de les tècniques de kriging a diversos espais mostrals: dades reals, positives o composicionals (vectors de components positives amb suma constant) són tractades com casos particulars. D'aquesta manera, es generalitza la geostadística lineal, i s'ofereix solucions a coneguts problemes de la no-lineal, tot adaptant la mesura i els criteris de representativitat (i.e., mitjanes) a les dades tractades. L'estimador per a dades positives coincideix amb una mitjana geomètrica ponderada, equivalent a l'estimació de la mediana, sense cap dels problemes del clàssic kriging lognormal. El cas composicional ofereix solucions equivalents, però a més permet estimar vectors de probabilitat multinomial. Amb una aproximació bayesiana preliminar, el kriging de composicions esdevé també una alternativa consistent al kriging indicador. Aquesta tècnica s'empra per estimar funcions de probabilitat de variables qualsevol, malgrat que sovint ofereix estimacions negatives, cosa que s'evita amb l'alternativa proposada. La utilitat d'aquest conjunt de tècniques es comprova estudiant la contaminació per amoníac a una estació de control automàtic de la qualitat de l'aigua de la conca de la Tordera, i es conclou que només fent servir les tècniques proposades hom pot detectar en quins instants l'amoni es transforma en amoníac en una concentració superior a la legalment permesa.

A hyperstable neural network for the modelling and control of nonlinear systems

A multivariable hyperstable robust adaptive decoupling control algorithm based on a neural network is presented for the control of nonlinear multivariable coupled systems with unknown parameters and structure. The Popov theorem is used in the design of the controller. The modelling errors, coupling action and other uncertainties of the system are identified on-line by a neural network. The identified results are taken as compensation signals such that the robust adaptive control of nonlinear systems is realised. Simulation results are given.

Predictive algorithm for the roll control autopilot of a jet fighter aircraft

Predictive controllers are often only applicable for open-loop stable systems. In this paper two such controllers are designed to operate on open-loop critically stable systems, each of which is used to find the control inputs for the roll control autopilot of a jet fighter aircraft. It is shown how it is quite possible for good predictive control to be achieved on open-loop critically stable systems.

Data based constructive identification - overcoming the curse of dimensionality

The modelling of a nonlinear stochastic dynamical processes from data involves solving the problems of data gathering, preprocessing, model architecture selection, learning or adaptation, parametric evaluation and model validation. For a given model architecture such as associative memory networks, a common problem in non-linear modelling is the problem of "the curse of dimensionality". A series of complementary data based constructive identification schemes, mainly based on but not limited to an operating point dependent fuzzy models, are introduced in this paper with the aim to overcome the curse of dimensionality. These include (i) a mixture of experts algorithm based on a forward constrained regression algorithm; (ii) an inherent parsimonious delaunay input space partition based piecewise local lineal modelling concept; (iii) a neurofuzzy model constructive approach based on forward orthogonal least squares and optimal experimental design and finally (iv) the neurofuzzy model construction algorithm based on basis functions that are Bézier Bernstein polynomial functions and the additive decomposition. Illustrative examples demonstrate their applicability, showing that the final major hurdle in data based modelling has almost been removed.

Complete robot-eye calibration without special calibration objects

A robot mounted camera is useful in many machine vision tasks as it allows control over view direction and position. In this paper we report a technique for calibrating both the robot and the camera using only a single corresponding point. All existing head-eye calibration systems we have encountered rely on using pre-calibrated robots, pre- calibrated cameras, special calibration objects or combinations of these. Our method avoids using large scale non-linear optimizations by recovering the parameters in small dependent groups. This is done by performing a series of planned, but initially uncalibrated robot movements. Many of the kinematic parameters are obtained using only camera views in which the calibration feature is at, or near the image center, thus avoiding errors which could be introduced by lens distortion. The calibration is shown to be both stable and accurate. The robotic system we use consists of camera with pan-tilt capability mounted on a Cartesian robot, providing a total of 5 degrees of freedom.

The Mathematics of Control Theory

This text contains papers presented at the Institute of Mathematics and its Applications Conference on Control Theory, held at the University of Strathclyde in Glasgow. The contributions cover a wide range of topics of current interest to theoreticians and practitioners including algebraic systems theory, nonlinear control systems, adaptive control, robustness issues, infinite dimensional systems, applications studies and connections to mathematical aspects of information theory and data-fusion.