Traitement vocal et vieillissement normal : apports comportementaux et neurofonctionnels

La voix est tout sauf un stimulus auditif ordinaire. Pour cause, elle prend son importance de manière très précoce chez l’Homme lorsque, dans l’environnement amniotique, le fœtus entend pour la toute première fois la voix de sa mère. C’est en quelque sorte par l’intermédiaire de cette voix que les premiers contacts avec le monde extérieur, mais également avec l’Autre, s’effectuent. Le statut particulier de la voix humaine perdure au fil du développement, devenant plus tard le principal médium véhiculant le langage oral, si significatif pour l’Homme. En parallèle, et de manière tout aussi adaptative, elle permet la transmission d’informations non langagières renseignant sur l’identité, l’état émotionnel mais également le statut social de chaque individu. C’est ainsi que simplement en entendant la voix d’une personne inconnue, il est généralement possible d’en extrapoler son âge, son genre, mais également d’avoir une idée assez précise de l’état émotionnel dans lequel elle se trouve. Les capacités permettant d’extraire de la voix les divers éléments informationnels qu’elle contient ne seraient toutefois pas stables au fil du temps. Ainsi, le vieillissement normal semble associé à des difficultés de traitement des informations vocales de nature langagière, mais également non langagière. De nombreuses études se sont intéressées au déclin des capacités de traitement du discours avec l’âge. Beaucoup moins de travaux ont cependant considéré les conséquences du vieillissement sur le domaine paralinguistique et, lorsque des travaux s’y sont attardés, c’est essentiellement la sphère affective qui a été investiguée. En raison de ce peu d’études, mais également de leur focus portant spécifiquement sur la sphère émotionnelle, il est extrêmement ardu de généraliser les résultats obtenus au traitement vocal général. La présente thèse s’est donc intéressée aux capacités de traitement de la voix dans le vieillissement normal. La première étude de cette thèse (Article 1) avait pour objectif d’évaluer l’impact du vieillissement normal sur les capacités comportementales de traitement paralinguistique vocal non émotionnel. Pour ce faire, une batterie informatisée composée de quatre tâches a été élaborée : la batterie d’évaluation de la perception vocale (Batterie EPV; tâches de catégorisation de genre, de discrimination de sources sonores, adaptative de discrimination et de mémorisation). Cette batterie permettait de comparer les performances d’adultes jeunes et âgés lors du traitement de stimuli vocaux et non vocaux, mais également lors du traitement de divers stimuli vocaux. Cette première étude met en évidence, pour trois des quatre tâches comportementales, des performances inférieures chez les adultes âgés et ce, malgré le contrôle statistique des contributions du déclin auditif et cognitif. Pour les aînés, le traitement de stimuli vocaux, en comparaison au traitement de stimuli non vocaux, n’était toutefois pas systématiquement inférieur à celui des jeunes adultes. Sans que les performances ne puissent être prédites par la mesure cognitive utilisée comme covariable (performances au MoCA), il appert que les demandes cognitives inhérentes aux tâches participent à ces différences intergroupes. Le second article de ce travail visait quant à lui à explorer à l’aide de l’imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle (IRMf), l’influence du vieillissement normal sur les réseaux neuronaux sous-tendant le traitement de l’information vocale, une telle investigation n’ayant jamais été effectuée auparavant. Pour ce faire, une tâche d’écoute passive (permettant le contraste de blocs de sons vocaux et non vocaux) ainsi qu’une tâche adaptative de discrimination ont été utilisées. La tâche adaptative, basée sur une type de protocole psycoacoustique « up-down », assurait l’obtention de niveau de performance équivalent entre les deux groupes, une condition nécessaire pour la comparaison de groupe au niveau neurofonctionnel. La comparaison des adultes jeunes et âgés n’a mis en évidence aucune disparité quant au recrutement des aires répondant préférentiellement à la voix : les aires vocales temporales (AVT). Ce résultat suggère que l’âge n’affecte pas la mobilisation des aires spécialisées dans le traitement de la voix. Néanmoins, à l’extérieur des AVT et chez les aînés, le sous recrutement d’une portion du cortex auditif a été observé, en parallèle au recrutement additionnel de régions pariétale, temporale et frontale (Article 2 – Étude 1). Lors de la réalisation d’une tâche adaptative de discrimination, contrairement à ce qui était attendu, les seuils de discrimination des deux groupes d’âges étaient comparables. Pour effectuer la tâche, les participants âgés ont cependant recruté un réseau neuronal plus étendu que celui des jeunes adultes, et pour les aînés, l’activation additionnelle de régions frontale et temporale sous-tendaient la réalisation de la tâche (Article 2 - Étude 2). Les données comportementales présentées dans cette thèse suggèrent que l’effet délétère que semble avoir le vieillissement normal sur les capacités de traitement paralinguistique vocal affectif est également retrouvé lors du traitement d’informations vocales émotionnellement neutres. En parallèle, la mise en place de phénomènes de plasticité cérébrale est objectivée. Ces derniers ne toucheraient cependant pas les réseaux spécialisés dans le traitement de la voix, qui seraient recrutés de manière comparable par les adultes jeunes et âgés. Néanmoins, la tâche d’écoute passive a mis en évidence la présence, chez les aînés, du recrutement sous-optimal d’une portion du cortex auditif (gyrus temporal transverse). En parallèle, et ce pour les deux tâches, des réseaux neuronaux surnuméraires étaient sollicitées par les adultes âgés, permettant potentiellement d’assurer, chez les ainés, le maintien de performances adéquates.

Neural changes associated with semantic processing in healthy aging despite intact behavioral performance

Semantic memory recruits an extensive neural network including the left inferior prefrontal cortex (IPC) and the left temporoparietal region, which are involved in semantic control processes, as well as the anterior temporal lobe region (ATL) which is considered to be involved in processing semantic information at a central level. However, little is known about the underlying neuronal integrity of the semantic network in normal aging. Young and older healthy adults carried out a semantic judgment task while their cortical activity was recorded using magnetoencephalography (MEG). Despite equivalent behavioral performance, young adults activated the left IPC to a greater extent than older adults, while the latter group recruited the temporoparietal region bilaterally and the left ATL to a greater extent than younger adults. Results indicate that significant neuronal changes occur in normal aging, mainly in regions underlying semantic control processes, despite an apparent stability in performance at the behavioral level.

Metabolomics analysis in rats with thiamine deficiency identifies key metabolites in vulnerable brain regions and suggests neural stem progenitor cells play a role in ameliorating metabolic dysfunction

La documentation scientifique fait état de la présence, chez l’adulte, de cellules souches et progénitrices neurales (CSPN) endogènes dans les zones sous-ventriculaire et sous-granulaire du cerveau ainsi que dans le gyrus denté de l’hippocampe. De plus, un postulat selon lequel il serait également possible de retrouver ce type de cellules dans la moelle épinière et le néocortex des mammifères adultes a été énoncé. L’encéphalopathie de Wernicke, un trouble neurologique grave toutefois réversible qui entraîne un dysfonctionnement, voire une défaillance du cerveau, est causée principalement par une carence importante en thiamine (CT). Des observations récentes laissent envisager que les facteurs en cause dans la prolifération et la différenciation des CSPN pourraient également jouer un rôle important lors d’un épisode de CT. L’hypothèse, selon laquelle l’identification de nouveaux métabolites entrant dans le mécanisme ou la séquence de réactions se soldant en une CT pourraient en faciliter la compréhension, a été émise au moyen d'une démarche en cours permettant d’établir le profil des modifications métaboliques qui surviennent en de telles situations. Cette approche a été utilisée pour constater les changements métaboliques survenus au niveau du foyer cérébral dans un modèle de rats déficients en thiamine (rats DT), particulièrement au niveau du thalamus et du colliculus inférieur (CI). La greffe de CSPN a quant à elle été envisagée afin d’apporter de nouvelles informations sur la participation des CSPN lors d’un épisode de CT et de déterminer les bénéfices thérapeutiques potentiels offerts par cette intervention. Les sujets de l’étude étaient répartis en quatre groupes expérimentaux : un premier groupe constitué de rats dont la CT était induite par la pyrithiamine (rats DTiP), un deuxième groupe constitué de rats-contrôles nourris ensemble (« pair-fed control rats » ou rats PFC) ainsi que deux groupes de rats ayant subi une greffe de CSPN, soit un groupe de rats DTiP greffés et un dernier groupe constitué de rats-contrôles (rats PFC) greffés. Les échantillons de foyers cérébraux (thalamus et CI) des quatre groupes de rats ont été prélevés et soumis à des analyses métabolomiques non ciblées ainsi qu’à une analyse visuelle par microscopie à balayage électronique (SEM). Une variété de métabolites-clés a été observée chez les groupes de rats déficients en thiamine (rats DTiP) en plus de plusieurs métabolites dont la documentation ne faisait pas mention. On a notamment constaté la présence d’acides biliaires, d’acide cynurénique et d’acide 1,9— diméthylurique dans le thalamus, alors que la présence de taurine et de carnosine a été observée dans le colliculus inférieur. L’étude a de plus démontré une possible implication des CSPN endogènes dans les foyers cérébraux du thalamus et du colliculus inférieur en identifiant les métabolites-clés ciblant les CSPN. Enfin, les analyses par SEM ont montré une amélioration notable des tissus à la suite de la greffe de CSPN. Ces constatations suggèrent que l’utilisation de CSPN pourrait s’avérer une avenue thérapeutique intéressante pour soulager la dégénérescence symptomatique liée à une grave carence en thiamine chez l’humain.

Analysis and Design of an Adaptive Polynomial Predistorter with the Loop Delay Estimator

Most adaptive linearization circuits for the nonlinear amplifier have a feedback loop that returns the output signal oj'tne eunplifier to the lineurizer. The loop delay of the linearizer most be controlled precisely so that the convergence of the linearizer should be assured lot this Letter a delay control circuit is presented. It is a delay lock loop (ULL) with it modified early-lute gate and can he easily applied to a DSP implementation. The proposed DLL circuit is applied to an adaptive linearizer with the use of a polynomial predistorter, and the simulalion for a 16-QAM signal is performed. The simulation results show that the proposed DLL eliminates the delay between the reference input signal and the delayed feedback signal of the linearizing circuit perfectly, so that the predistorter polynomial coefficients converge into the optimum value and a high degree of linearization is achieved

An Improved Color Video Super-Resolution Using Kernel Regression and Fuzzy Enhancement

An improved color video super-resolution technique using kernel regression and fuzzy enhancement is presented in this paper. A high resolution frame is computed from a set of low resolution video frames by kernel regression using an adaptive Gaussian kernel. A fuzzy smoothing filter is proposed to enhance the regression output. The proposed technique is a low cost software solution to resolution enhancement of color video in multimedia applications. The performance of the proposed technique is evaluated using several color videos and it is found to be better than other techniques in producing high quality high resolution color videos

Short-Term Load Forecast Of A Low Loadfactor Power System For Optimization Of Merit Order Dispatch Using Adaptive Learning Algorithm

Short term load forecasting is one of the key inputs to optimize the management of power system. Almost 60-65% of revenue expenditure of a distribution company is against power purchase. Cost of power depends on source of power. Hence any optimization strategy involves optimization in scheduling power from various sources. As the scheduling involves many technical and commercial considerations and constraints, the efficiency in scheduling depends on the accuracy of load forecast. Load forecasting is a topic much visited in research world and a number of papers using different techniques are already presented. The accuracy of forecast for the purpose of merit order dispatch decisions depends on the extent of the permissible variation in generation limits. For a system with low load factor, the peak and the off peak trough are prominent and the forecast should be able to identify these points to more accuracy rather than minimizing the error in the energy content. In this paper an attempt is made to apply Artificial Neural Network (ANN) with supervised learning based approach to make short term load forecasting for a power system with comparatively low load factor. Such power systems are usual in tropical areas with concentrated rainy season for a considerable period of the year

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Geometric Structure of the Adaptive Controller of the Human Arm

The objects with which the hand interacts with may significantly change the dynamics of the arm. How does the brain adapt control of arm movements to this new dynamic? We show that adaptation is via composition of a model of the task's dynamics. By exploring generalization capabilities of this adaptation we infer some of the properties of the computational elements with which the brain formed this model: the elements have broad receptive fields and encode the learned dynamics as a map structured in an intrinsic coordinate system closely related to the geometry of the skeletomusculature. The low--level nature of these elements suggests that they may represent asset of primitives with which a movement is represented in the CNS.

Hybrid coordination of reinforcement learning-based behaviors for AUV control

This paper proposes a hybrid coordination method for behavior-based control architectures. The hybrid method takes advantages of the robustness and modularity in competitive approaches as well as optimized trajectories in cooperative ones. This paper shows the feasibility of applying this hybrid method with a 3D-navigation to an autonomous underwater vehicle (AUV). The behaviors are learnt online by means of reinforcement learning. A continuous Q-learning implemented with a feed-forward neural network is employed. Realistic simulations were carried out. The results obtained show the good performance of the hybrid method on behavior coordination as well as the convergence of the behaviors

Self-organized sociopolitical interactions as the best way to achieve organized patterns in human social systems: going beyond the top-down control of classical political regimes

La monografía presenta la auto-organización sociopolítica como la mejor manera de lograr patrones organizados en los sistemas sociales humanos, dada su naturaleza compleja y la imposibilidad de las tareas computacionales de los regímenes políticos clásico, debido a que operan con control jerárquico, el cual ha demostrado no ser óptimo en la producción de orden en los sistemas sociales humanos. En la monografía se extrapola la teoría de la auto-organización en los sistemas biológicos a las dinámicas sociopolíticas humanas, buscando maneras óptimas de organizarlas, y se afirma que redes complejas anárquicas son la estructura emergente de la auto-organización sociopolítica.

Sistemas de gestión para el control de la cadena de abastecimiento que apropie características de los cubos OLAP como marco de aplicación en una empresa colombiana del sector de alimentos.

Se basa en un análisis teórico de los sistemas de información como lo es el almacenaje de datos, cubos OLAP e inteligencia de negocios. Seguidamente, se hace un análisis de los sectores económicos de Colombia con un especial interés sobre el sector de alimentos, de esta manera conceptualizar la empresa sobre la cual este trabajo se enfocara. Se encontrará un análisis del caso de éxito Summerwood Corporation, el cual brindará una justificación para la propuesta final presentada a la empresa Dipsa Food, Pyme dedicada a la producción de alimentos no perecederos ubicada en la ciudad de Bogotá D.C –Colombia, la cual tiene gran interés en cuanto al desarrollo de nuevas tecnologías que brinden información fidedigna para la toma de decisiones

Genomic architecture of adaptive color pattern divergence and convergence in Heliconius butterflies

Identifying the genetic changes driving adaptive variation in natural populations is key to understanding the origins of biodiversity. The mosaic of mimetic wing patterns in Heliconius butterflies makes an excellent system for exploring adaptive variation using next-generation sequencing. In this study, we use a combination of techniques to annotate the genomic interval modulating red color pattern variation, identify a narrow region responsible for adaptive divergence and convergence in Heliconius wing color patterns, and explore the evolutionary history of these adaptive alleles. We use whole genome resequencing from four hybrid zones between divergent color pattern races of Heliconius erato and two hybrid zones of the co-mimic Heliconius melpomene to examine genetic variation across 2.2 Mb of a partial reference sequence. In the intergenic region near optix, the gene previously shown to be responsible for the complex red pattern variation in Heliconius, population genetic analyses identify a shared 65-kb region of divergence that includes several sites perfectly associated with phenotype within each species. This region likely contains multiple cis-regulatory elements that control discrete expression domains of optix. The parallel signatures of genetic differentiation in H. erato and H. melpomene support a shared genetic architecture between the two distantly related co-mimics; however, phylogenetic analysis suggests mimetic patterns in each species evolved independently. Using a combination of next-generation sequencing analyses, we have refined our understanding of the genetic architecture of wing pattern variation in Heliconius and gained important insights into the evolution of novel adaptive phenotypes in natural populations.

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.

Control basat en lògica difusa per sistemes de fangs activats. Disseny, implementació i validació en EDAR reals

En aquesta tesi es presenten dues propostes de Sistemes de Control basats en Lògica Difusa (SCLD), des del seu disseny fins a la seva implementació i validació en dues instal·lacions: l'EDAR Granollers i l'EDAR Taradell. El capítol 1 explica els conceptes bàsics per comprendre el desenvolupament dels dos SCLD i el resum d'una revisió d'articles que relacionen la lògica difusa amb aigües residuals. A continuació, s'estableixen els objectius. En el capítol 3 es presenten els materials i mètodes. Els capítols 4 i 5 exposen el treball realitzat per arribar a la implementació dels dos SCLD. Ambdós capítols presenten la mateixa estructura: presentació, definició dels objectius del SCLD, descripció de l'EDAR on s'implementa el SCLD, desenvolupament d'índexs d'avaluació, explicació del disseny del SCLD i la seva avaluació mitjançant estudis de simulació, implementació i validació del SCLD a l'EDAR i, finalment discussió del treball realitzat. En el capítol 6 s'enumeren les conclusions obtingudes.