Robust clustering of functional directional data

Producción CientíficaA robust approach for clustering functional directional data is proposed. The proposal adapts “impartial trimming” techniques to this particular framework. Impartial trimming uses the dataset itself to tell us which appears to be the most outlying curves. A feasible algorithm is proposed for its practical implementation justified by some theoretical properties. A “warping” approach is also introduced which allows including controlled time warping in that robust clustering procedure to detect typical “templates”. The proposed methodology is illustrated in a real data analysis problem where it is applied to cluster aircraft trajectories.Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial y Ministerio de Economía y Empresa (FEDER) (Grant IDI-20150616, CIEN 2015)Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital (Grants MTM2017-86061-C2-1-P and MTM2017-86061-C2-2-P)Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León and FEDER funds (Grants VA005P17 and VA002G18)Publicación en abierto financiada por el Consorcio de Bibliotecas Universitarias de Castilla y León (BUCLE), con cargo al Programa Operativo 2014ES16RFOP009 FEDER 2014-2020 DE CASTILLA Y LEÓN, Actuación:20007-CL - Apoyo Consorcio BUCL

Cluster analysis with cellwise trimming and applications to robust clustering of curves

In this work, we propose a robust Cluster Analysis methodology based on cell trimming as an extension to a recently introduced robust version of Principal Component Analysis. This new approach allows for cellwise trimming in cluster analysis, which is more reasonable than traditional casewise trimming when the problem's dimension is large. This type of trimming avoids an unnecessary loss of information when only a few cells of the entirely trimmed observations are atypical. An algorithm is proposed to apply this approach. This algorithm is particularized to the interesting case of functional cluster analysis. Simulations and applications to real data sets are given to illustrate the proposed methods.This research was partially supported by Spanish Ministerio de Economía y Competitividad, Grant MTM2017- 86061-C2-1-P, and by Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León and FEDER, Grant VA005P17 and VA002G18

Contributions to the energy management of industrial refrigeration systems: a data-driven perspective

Nowadays, energy management has gained attention due to the constant increment of energy consumption in industry and the pollution problems that this fact supposes. On this subject, one of the main industrial sectors, the food and beverage, attributes a great percentage of its energy expenditure to the refrigeration systems. Such systems are highly affected by operation conditions and are commonly composed by different machines that are continually interacting. These particularities difficult the successful application of efficient energy management methodologies requiring further research efforts in order to improve the current approaches. In this regard, with the current framework of the Industry 4.0, the manufacturing industry is moving towards a complete digitalization of its process information. Is in this context, where the promising capabilities of the data-driven techniques can be applied to energy management. Such technology can push forward the energy management to new horizons, since these techniques take advantage of the common data acquired in the refrigeration systems for its inner operation to develop new methodologies able to reach higher efficiencies. Accordingly, this thesis focuses its attention on the research of novel energy management methodologies applied to refrigeration systems by means of data-driven strategies. To address this broad topic and with the aim to improve the efficiency of the industrial refrigeration systems, the current thesis considers three main aspects of any energy management methodology: the system performance assessment, the machinery operation improvement and the load management. Therefore, this thesis presents a novel methodology for each one of the three main aspects considered. The proposed methodologies should contemplate the necessary robustness and reliability to be applicable in real refrigeration systems. The experimental results obtained from the validation tests in the industrial refrigeration system, show the significant improvement capabilities in regard with the energy efficiency. Each one of the proposed methodologies present a promising result and can be employed individually or as a whole, composing a great basis for a data-driven based energy management framework.Avui en dia la gestió energètica ha guanyat interès degut a l'increment constant de consum per part de la indústria i els problemes de contaminació que això suposa. En aquest tema, un dels principals sectors industrials, el d'alimentació i begudes, atribueix bona part de percentatge del seu consum als sistemes de refrigeració. Aquests sistemes es veuen altament afectats per les condicions d'operació i habitualment estan formats per diverses màquines que estan continuament interactuant. Aquestes particularitats dificulten l'aplicació exitosa de metodologies d'eficiència energètica, requerint més esforços en recerca per millorar els enfocs actuals. En aquest tema, amb l'actual marc de la Indústria 4.0, la indústria està avançant cap una digitalització total de la informació dels seus processos. És en aquest context, on les capacitats prometedores de les tècniques basades en dades poden ser aplicades per a la gestió energètica. Aquesta tecnologia pot impulsar la gestió energètica cap a nous horitzons, ja que aquestes tècniques aprofiten les dades adquirides usualment en els sistemes de refrigeració per el seu propi funcionament, per a desenvolupar noves metodologies capaces d'obtenir eficiències més elevades. En conseqüència, aquesta tesi centra la seva atenció en la recerca de noves metodologies per a la gestió energètica, aplicades als sistemes de refrigeració i mitjançant estratègies basades en dades. Per abordar aquest ampli tema i amb el propòsit de millorar l'eficiència dels sistemes de refrigeració industrial, la present tesi considera els tres aspectes principals de qualsevol metodologia de gestió energètica: l'avaluació del rendiment del sistema, la millora de l'operació de la maquinària i la gestió de les càrregues. Per tant, aquesta tesi presenta una metodologia nova per a cadascun dels tres aspectes considerats. Les metodologies proposades han de contemplar la robustesa i fiabilitat necessàries per a ser aplicades en un sistema de refrigeració real. Els resultats experimentals obtinguts dels tests de validació fets en un sistema de refrigeració industrial mostren unes capacitats de millora significatives referent a l'eficiència energètica. Cadascuna de les metodologies proposades presenta un resultat prometedor i pot ser aplicada independentment o juntament amb les altres, formant una bona base per un marc de gestió energètica basat en dades