Building Indoor Air Temperature and Humidity Control via Innovative Techniques

In this thesis a novel Model Reference Adaptive Control approach, developed to tame the thermohygrometric behaviour of buildings and to guarantee the indoor comfort, is presented. The main advantages of the proposed method are: i) robustness with respect to a large class of perturbations, external disturbances, nonlinear unmodelled dynamics or parameters uncertainty; ii) ability to impose some given profiles to the thermohygrometric variables, iii) accurate regulation and fast tracking of indoor air temperature and humidity in the case of stringent requirements in special building spaces. In order to analyse the effectiveness and robustness of the proposed control strategy, several case studies have been carried out. They refer to some reference buildings with different geometry, use and construction materials (also including phase change materials integrated into the building envelope) simulated in different weather conditions. In addition, the control of multi-zone thermal systems have been also considered in the relevant and innovative case of thermal zones completely included in others (e.g., an expo indoor space of a museum building including a display/case, special indoor hospitals spaces including multiple infant-incubators, etc.). Finally, model based control solutions have been designed for the control of the thermohygrometric dynamics in order to better point out the robustness of the adaptive solution to the computation of the required sensible loads. Results confirm the ability of the developed approach to achieve the selected indoor air temperature and humidity conditions in order to guarantee indoor comfort in uncertain conditions. In order to devise model based controllers, the design of a procedure for generating low order building models from detailed ones is proposed. The mismatch between the outputs of the simplified models with respect to those of the detailed ones have been measured quantitatively via a set of performance indexes. Results confirm that reduced order models of buildings can effectively predict i) indoor air temperature, ii) energy consumptions, iii) sensible heat demands, as well as iv) comfort of occupants (e.g., predicted mean vote, predicted percentage dissatisfied, and mean radiant temperature). Hence, they can be used not only for the design of advanced model based controllers, but also for i) reducing drastically the computation time to get an insight into building energy performance, especially when a large set of simulations are required, ii) deriving mathematical models of building dynamics via reverse engineering methods, when experimental data are available and iii) simulate cluster of buildings

Discrete Time Systems

Discrete-Time Systems comprehend an important and broad research field. The consolidation of digital-based computational means in the present, pushes a technological tool into the field with a tremendous impact in areas like Control, Signal Processing, Communications, System Modelling and related Applications. This book attempts to give a scope in the wide area of Discrete-Time Systems. Their contents are grouped conveniently in sections according to significant areas, namely Filtering, Fixed and Adaptive Control Systems, Stability Problems and Miscellaneous Applications. We think that the contribution of the book enlarges the field of the Discrete-Time Systems with signification in the present state-of-the-art. Despite the vertiginous advance in the field, we also believe that the topics described here allow us also to look through some main tendencies in the next years in the research area

Computational Optimizations for Machine Learning

The present book contains the 10 articles finally accepted for publication in the Special Issue “Computational Optimizations for Machine Learning” of the MDPI journal Mathematics, which cover a wide range of topics connected to the theory and applications of machine learning, neural networks and artificial intelligence. These topics include, among others, various types of machine learning classes, such as supervised, unsupervised and reinforcement learning, deep neural networks, convolutional neural networks, GANs, decision trees, linear regression, SVM, K-means clustering, Q-learning, temporal difference, deep adversarial networks and more. It is hoped that the book will be interesting and useful to those developing mathematical algorithms and applications in the domain of artificial intelligence and machine learning as well as for those having the appropriate mathematical background and willing to become familiar with recent advances of machine learning computational optimization mathematics, which has nowadays permeated into almost all sectors of human life and activity

Action control in uncertain environments

A long-standing dichotomy in neuroscience pits automatic or reflexive drivers of behaviour against deliberate or reflective processes. In this thesis I explore how this concept applies to two stages of action control: decision-making and response inhibition. The first part of this thesis examines the decision-making process itself during which actions need to be selected that maximise rewards. Decisions arise through influences from model-free stimulus-response associations as well as model-based, goal-directed thought. Using a task that quantifies their respective contributions, I describe three studies that manipulate the balance of control between these two systems. I find that a pharmacological manipulation with levodopa increases model-based control without affecting model-free function; disruption of dorsolateral prefrontal cortex via magnetic stimulation disrupts model-based control; and direct current stimulation to the same prefrontal region has no effect on decision-making. I then examine how the intricate anatomy of frontostriatal circuits subserves reinforcement learning using functional, structural and diffusion magnetic resonance imaging (MRI). A second stage of action control discussed in this thesis is post-decision monitoring and adjustment of action. Specifically, I develop a response inhibition task that dissociates reactive, bottom-up inhibitory control from proactive, top-down forms of inhibition. Using functional MRI I show that, unlike the strong neural segregation in decision-making systems, neural mechanisms of reactive and proactive response inhibition overlap to a great extent in their frontostriatal circuitry. This leads to the hypothesis that neural decline, for 4 example in the context of ageing, might affect reactive and proactive control similarly. I test this in a large population study administered through a smartphone app. This shows that, against my prediction, reactive control reliably declines with age but proactive control shows no such decline. Furthermore, in line with data on gender differences in age-related neural degradation, reactive control in men declines faster with age than that of women

Dynamic analysis of synchronous machine using neural network based characterization clustering and pattern recognition

Synchronous generators form the principal source of electric energy in power systems. Dynamic analysis for transient condition of a synchronous machine is done under different fault conditions. Synchronous machine models are simulated numerically based on mathematical models where saturation on main flux was ignored in one model and taken into account in another. The developed models were compared and scrutinized for transient conditions under different kind of faults – loss of field (LOF), disturbance in torque (DIT) & short circuit (SC). The simulation was done for LOF and DIT for different levels of fault and time durations, whereas, for SC simulation was done for different time durations. The model is also scrutinized for stability stipulations. Based on the synchronous machine model, a neural network model of synchronous machine is developed using neural network based characterization. The model is trained to approximate different transient conditions; such as – loss of field, disturbance in torque and short circuit conditions. In the case of multiple or mixture of different kinds of faults, neural network based clustering is used to distinguish and identify specific fault conditions by looking at the behaviour of the load angle. By observing the weight distribution pattern of the Self Organizing Map (SOM) space, specific kinds of faults is recognized. Neural network patter identification is used to identify and specify unknown fault patterns. Once the faults are identified neural network pattern identification is used to recognize and indicate the level or time duration of the fault

Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics: CPSL 2022

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Multi-sensor data fusion in mobile devices for the identification of Activities of Daily Living

Following the recent advances in technology and the growing use of mobile devices such as smartphones, several solutions may be developed to improve the quality of life of users in the context of Ambient Assisted Living (AAL). Mobile devices have different available sensors, e.g., accelerometer, gyroscope, magnetometer, microphone and Global Positioning System (GPS) receiver, which allow the acquisition of physical and physiological parameters for the recognition of different Activities of Daily Living (ADL) and the environments in which they are performed. The definition of ADL includes a well-known set of tasks, which include basic selfcare tasks, based on the types of skills that people usually learn in early childhood, including feeding, bathing, dressing, grooming, walking, running, jumping, climbing stairs, sleeping, watching TV, working, listening to music, cooking, eating and others. On the context of AAL, some individuals (henceforth called user or users) need particular assistance, either because the user has some sort of impairment, or because the user is old, or simply because users need/want to monitor their lifestyle. The research and development of systems that provide a particular assistance to people is increasing in many areas of application. In particular, in the future, the recognition of ADL will be an important element for the development of a personal digital life coach, providing assistance to different types of users. To support the recognition of ADL, the surrounding environments should be also recognized to increase the reliability of these systems. The main focus of this Thesis is the research on methods for the fusion and classification of the data acquired by the sensors available in off-the-shelf mobile devices in order to recognize ADL in almost real-time, taking into account the large diversity of the capabilities and characteristics of the mobile devices available in the market. In order to achieve this objective, this Thesis started with the review of the existing methods and technologies to define the architecture and modules of the method for the identification of ADL. With this review and based on the knowledge acquired about the sensors available in off-the-shelf mobile devices, a set of tasks that may be reliably identified was defined as a basis for the remaining research and development to be carried out in this Thesis. This review also identified the main stages for the development of a new method for the identification of the ADL using the sensors available in off-the-shelf mobile devices; these stages are data acquisition, data processing, data cleaning, data imputation, feature extraction, data fusion and artificial intelligence. One of the challenges is related to the different types of data acquired from the different sensors, but other challenges were found, including the presence of environmental noise, the positioning of the mobile device during the daily activities, the limited capabilities of the mobile devices and others. Based on the acquired data, the processing was performed, implementing data cleaning and feature extraction methods, in order to define a new framework for the recognition of ADL. The data imputation methods were not applied, because at this stage of the research their implementation does not have influence in the results of the identification of the ADL and environments, as the features are extracted from a set of data acquired during a defined time interval and there are no missing values during this stage. The joint selection of the set of usable sensors and the identifiable set of tasks will then allow the development of a framework that, considering multi-sensor data fusion technologies and context awareness, in coordination with other information available from the user context, such as his/her agenda and the time of the day, will allow to establish a profile of the tasks that the user performs in a regular activity day. The classification method and the algorithm for the fusion of the features for the recognition of ADL and its environments needs to be deployed in a machine with some computational power, while the mobile device that will use the created framework, can perform the identification of the ADL using a much less computational power. Based on the results reported in the literature, the method chosen for the recognition of the ADL is composed by three variants of Artificial Neural Networks (ANN), including simple Multilayer Perceptron (MLP) networks, Feedforward Neural Networks (FNN) with Backpropagation, and Deep Neural Networks (DNN). Data acquisition can be performed with standard methods. After the acquisition, the data must be processed at the data processing stage, which includes data cleaning and feature extraction methods. The data cleaning method used for motion and magnetic sensors is the low pass filter, in order to reduce the noise acquired; but for the acoustic data, the Fast Fourier Transform (FFT) was applied to extract the different frequencies. When the data is clean, several features are then extracted based on the types of sensors used, including the mean, standard deviation, variance, maximum value, minimum value and median of raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the mean, standard deviation, variance and median of the maximum peaks calculated with the raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the five greatest distances between the maximum peaks calculated with the raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the mean, standard deviation, variance, median and 26 Mel- Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) of the frequencies obtained with FFT based on the raw data acquired from the microphone data; and the distance travelled calculated with the data acquired from the GPS receiver. After the extraction of the features, these will be grouped in different datasets for the application of the ANN methods and to discover the method and dataset that reports better results. The classification stage was incrementally developed, starting with the identification of the most common ADL (i.e., walking, running, going upstairs, going downstairs and standing activities) with motion and magnetic sensors. Next, the environments were identified with acoustic data, i.e., bedroom, bar, classroom, gym, kitchen, living room, hall, street and library. After the environments are recognized, and based on the different sets of sensors commonly available in the mobile devices, the data acquired from the motion and magnetic sensors were combined with the recognized environment in order to differentiate some activities without motion, i.e., sleeping and watching TV. The number of recognized activities in this stage was increased with the use of the distance travelled, extracted from the GPS receiver data, allowing also to recognize the driving activity. After the implementation of the three classification methods with different numbers of iterations, datasets and remaining configurations in a machine with high processing capabilities, the reported results proved that the best method for the recognition of the most common ADL and activities without motion is the DNN method, but the best method for the recognition of environments is the FNN method with Backpropagation. Depending on the number of sensors used, this implementation reports a mean accuracy between 85.89% and 89.51% for the recognition of the most common ADL, equals to 86.50% for the recognition of environments, and equals to 100% for the recognition of activities without motion, reporting an overall accuracy between 85.89% and 92.00%. The last stage of this research work was the implementation of the structured framework for the mobile devices, verifying that the FNN method requires a high processing power for the recognition of environments and the results reported with the mobile application are lower than the results reported with the machine with high processing capabilities used. Thus, the DNN method was also implemented for the recognition of the environments with the mobile devices. Finally, the results reported with the mobile devices show an accuracy between 86.39% and 89.15% for the recognition of the most common ADL, equal to 45.68% for the recognition of environments, and equal to 100% for the recognition of activities without motion, reporting an overall accuracy between 58.02% and 89.15%. Compared with the literature, the results returned by the implemented framework show only a residual improvement. However, the results reported in this research work comprehend the identification of more ADL than the ones described in other studies. The improvement in the recognition of ADL based on the mean of the accuracies is equal to 2.93%, but the maximum number of ADL and environments previously recognized was 13, while the number of ADL and environments recognized with the framework resulting from this research is 16. In conclusion, the framework developed has a mean improvement of 2.93% in the accuracy of the recognition for a larger number of ADL and environments than previously reported. In the future, the achievements reported by this PhD research may be considered as a start point of the development of a personal digital life coach, but the number of ADL and environments recognized by the framework should be increased and the experiments should be performed with different types of devices (i.e., smartphones and smartwatches), and the data imputation and other machine learning methods should be explored in order to attempt to increase the reliability of the framework for the recognition of ADL and its environments.Após os recentes avanços tecnológicos e o crescente uso dos dispositivos móveis, como por exemplo os smartphones, várias soluções podem ser desenvolvidas para melhorar a qualidade de vida dos utilizadores no contexto de Ambientes de Vida Assistida (AVA) ou Ambient Assisted Living (AAL). Os dispositivos móveis integram vários sensores, tais como acelerómetro, giroscópio, magnetómetro, microfone e recetor de Sistema de Posicionamento Global (GPS), que permitem a aquisição de vários parâmetros físicos e fisiológicos para o reconhecimento de diferentes Atividades da Vida Diária (AVD) e os seus ambientes. A definição de AVD inclui um conjunto bem conhecido de tarefas que são tarefas básicas de autocuidado, baseadas nos tipos de habilidades que as pessoas geralmente aprendem na infância. Essas tarefas incluem alimentar-se, tomar banho, vestir-se, fazer os cuidados pessoais, caminhar, correr, pular, subir escadas, dormir, ver televisão, trabalhar, ouvir música, cozinhar, comer, entre outras. No contexto de AVA, alguns indivíduos (comumente chamados de utilizadores) precisam de assistência particular, seja porque o utilizador tem algum tipo de deficiência, seja porque é idoso, ou simplesmente porque o utilizador precisa/quer monitorizar e treinar o seu estilo de vida. A investigação e desenvolvimento de sistemas que fornecem algum tipo de assistência particular está em crescente em muitas áreas de aplicação. Em particular, no futuro, o reconhecimento das AVD é uma parte importante para o desenvolvimento de um assistente pessoal digital, fornecendo uma assistência pessoal de baixo custo aos diferentes tipos de pessoas. pessoas. Para ajudar no reconhecimento das AVD, os ambientes em que estas se desenrolam devem ser reconhecidos para aumentar a fiabilidade destes sistemas. O foco principal desta Tese é o desenvolvimento de métodos para a fusão e classificação dos dados adquiridos a partir dos sensores disponíveis nos dispositivos móveis, para o reconhecimento quase em tempo real das AVD, tendo em consideração a grande diversidade das características dos dispositivos móveis disponíveis no mercado. Para atingir este objetivo, esta Tese iniciou-se com a revisão dos métodos e tecnologias existentes para definir a arquitetura e os módulos do novo método de identificação das AVD. Com esta revisão da literatura e com base no conhecimento adquirido sobre os sensores disponíveis nos dispositivos móveis disponíveis no mercado, um conjunto de tarefas que podem ser identificadas foi definido para as pesquisas e desenvolvimentos desta Tese. Esta revisão também identifica os principais conceitos para o desenvolvimento do novo método de identificação das AVD, utilizando os sensores, são eles: aquisição de dados, processamento de dados, correção de dados, imputação de dados, extração de características, fusão de dados e extração de resultados recorrendo a métodos de inteligência artificial. Um dos desafios está relacionado aos diferentes tipos de dados adquiridos pelos diferentes sensores, mas outros desafios foram encontrados, sendo os mais relevantes o ruído ambiental, o posicionamento do dispositivo durante a realização das atividades diárias, as capacidades limitadas dos dispositivos móveis. As diferentes características das pessoas podem igualmente influenciar a criação dos métodos, escolhendo pessoas com diferentes estilos de vida e características físicas para a aquisição e identificação dos dados adquiridos a partir de sensores. Com base nos dados adquiridos, realizou-se o processamento dos dados, implementando-se métodos de correção dos dados e a extração de características, para iniciar a criação do novo método para o reconhecimento das AVD. Os métodos de imputação de dados foram excluídos da implementação, pois não iriam influenciar os resultados da identificação das AVD e dos ambientes, na medida em que são utilizadas as características extraídas de um conjunto de dados adquiridos durante um intervalo de tempo definido. A seleção dos sensores utilizáveis, bem como das AVD identificáveis, permitirá o desenvolvimento de um método que, considerando o uso de tecnologias para a fusão de dados adquiridos com múltiplos sensores em coordenação com outras informações relativas ao contexto do utilizador, tais como a agenda do utilizador, permitindo estabelecer um perfil de tarefas que o utilizador realiza diariamente. Com base nos resultados obtidos na literatura, o método escolhido para o reconhecimento das AVD são as diferentes variantes das Redes Neuronais Artificiais (RNA), incluindo Multilayer Perceptron (MLP), Feedforward Neural Networks (FNN) with Backpropagation and Deep Neural Networks (DNN). No final, após a criação dos métodos para cada fase do método para o reconhecimento das AVD e ambientes, a implementação sequencial dos diferentes métodos foi realizada num dispositivo móvel para testes adicionais. Após a definição da estrutura do método para o reconhecimento de AVD e ambientes usando dispositivos móveis, verificou-se que a aquisição de dados pode ser realizada com os métodos comuns. Após a aquisição de dados, os mesmos devem ser processados no módulo de processamento de dados, que inclui os métodos de correção de dados e de extração de características. O método de correção de dados utilizado para sensores de movimento e magnéticos é o filtro passa-baixo de modo a reduzir o ruído, mas para os dados acústicos, a Transformada Rápida de Fourier (FFT) foi aplicada para extrair as diferentes frequências. Após a correção dos dados, as diferentes características foram extraídas com base nos tipos de sensores usados, sendo a média, desvio padrão, variância, valor máximo, valor mínimo e mediana de dados adquiridos pelos sensores magnéticos e de movimento, a média, desvio padrão, variância e mediana dos picos máximos calculados com base nos dados adquiridos pelos sensores magnéticos e de movimento, as cinco maiores distâncias entre os picos máximos calculados com os dados adquiridos dos sensores de movimento e magnéticos, a média, desvio padrão, variância e 26 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) das frequências obtidas com FFT com base nos dados obtidos a partir do microfone, e a distância calculada com os dados adquiridos pelo recetor de GPS. Após a extração das características, as mesmas são agrupadas em diferentes conjuntos de dados para a aplicação dos métodos de RNA de modo a descobrir o método e o conjunto de características que reporta melhores resultados. O módulo de classificação de dados foi incrementalmente desenvolvido, começando com a identificação das AVD comuns com sensores magnéticos e de movimento, i.e., andar, correr, subir escadas, descer escadas e parado. Em seguida, os ambientes são identificados com dados de sensores acústicos, i.e., quarto, bar, sala de aula, ginásio, cozinha, sala de estar, hall, rua e biblioteca. Com base nos ambientes reconhecidos e os restantes sensores disponíveis nos dispositivos móveis, os dados adquiridos dos sensores magnéticos e de movimento foram combinados com o ambiente reconhecido para diferenciar algumas atividades sem movimento (i.e., dormir e ver televisão), onde o número de atividades reconhecidas nesta fase aumenta com a fusão da distância percorrida, extraída a partir dos dados do recetor GPS, permitindo também reconhecer a atividade de conduzir. Após a implementação dos três métodos de classificação com diferentes números de iterações, conjuntos de dados e configurações numa máquina com alta capacidade de processamento, os resultados relatados provaram que o melhor método para o reconhecimento das atividades comuns de AVD e atividades sem movimento é o método DNN, mas o melhor método para o reconhecimento de ambientes é o método FNN with Backpropagation. Dependendo do número de sensores utilizados, esta implementação reporta uma exatidão média entre 85,89% e 89,51% para o reconhecimento das AVD comuns, igual a 86,50% para o reconhecimento de ambientes, e igual a 100% para o reconhecimento de atividades sem movimento, reportando uma exatidão global entre 85,89% e 92,00%. A última etapa desta Tese foi a implementação do método nos dispositivos móveis, verificando que o método FNN requer um alto poder de processamento para o reconhecimento de ambientes e os resultados reportados com estes dispositivos são inferiores aos resultados reportados com a máquina com alta capacidade de processamento utilizada no desenvolvimento do método. Assim, o método DNN foi igualmente implementado para o reconhecimento dos ambientes com os dispositivos móveis. Finalmente, os resultados relatados com os dispositivos móveis reportam uma exatidão entre 86,39% e 89,15% para o reconhecimento das AVD comuns, igual a 45,68% para o reconhecimento de ambientes, e igual a 100% para o reconhecimento de atividades sem movimento, reportando uma exatidão geral entre 58,02% e 89,15%. Com base nos resultados relatados na literatura, os resultados do método desenvolvido mostram uma melhoria residual, mas os resultados desta Tese identificam mais AVD que os demais estudos disponíveis na literatura. A melhoria no reconhecimento das AVD com base na média das exatidões é igual a 2,93%, mas o número máximo de AVD e ambientes reconhecidos pelos estudos disponíveis na literatura é 13, enquanto o número de AVD e ambientes reconhecidos com o método implementado é 16. Assim, o método desenvolvido tem uma melhoria de 2,93% na exatidão do reconhecimento num maior número de AVD e ambientes. Como trabalho futuro, os resultados reportados nesta Tese podem ser considerados um ponto de partida para o desenvolvimento de um assistente digital pessoal, mas o número de ADL e ambientes reconhecidos pelo método deve ser aumentado e as experiências devem ser repetidas com diferentes tipos de dispositivos móveis (i.e., smartphones e smartwatches), e os métodos de imputação e outros métodos de classificação de dados devem ser explorados de modo a tentar aumentar a confiabilidade do método para o reconhecimento das AVD e ambientes

Innovative solutions for converters and motor drives oriented to smart cities and communities

Alcune aree definite dall'Unione Europea nel contesto delle smart cities and communities si fondono pienamente con i motori elettrici come, per esempio, l'efficienza energetica, le tecnologie a basse emissioni di carbonio e la mobilità. I motori elettrici sono utilizzati in molteplici applicazioni industriali e non, consumando tra il 43% e il 46% dell'energia elettrica prodotta su scala mondiale.Nonostante alcune applicazioni siano contraddistinte da dinamiche elevate, come manipolatori o macchine utensili, la maggior parte di esse sono caratterizzate da basse dinamiche in quanto facenti parte di processi industriali, per esempio pompe, compressori, ventilatori o nastri trasportatori. Si è stimato che il costo dell'intero ciclo di vita di un motore elettrico è ascrivibile per il 92% - 95% all'energia consumata, il che indurrebbe un tempo di ritorno dall'investimento per installazione di un azionamento elettrico minore di due anni. Nonostante il notevole risparmio economico e ambientale ottenibile, è piuttosto sorprendente apprendere che solo il 10% - 15% di tutti i motori industriali siano controllati da azionamenti elettrici. Per quanto riguarda le diverse tecnologie di motori elettrici, i motori sincroni a riluttanza stanno ricevendo una notevole attenzione sia da ricercatori industriali che accademici. Il crescente interesse è principalmente motivato dalle loro intrinseche caratteristiche quali l'alta efficienza, il basso costo e il basso impatto ambientale dovuto alla mancanza di magneti permanenti. Per di più, le loro caratteristiche soddisfano appieno i requisiti imposti dalle smart cities and communities e sono adatti per tutte le applicazione, caratterizzate da una bassa dinamica, viste sopra. Per questi motivi, questa tecnologia di motori può essere posta al centro dei processi di rinnovamento di quelle applicazioni. Vi è ampio consenso sul potenziale incremento delle vendite sia di azionamenti elettrici che di motori sincroni a riluttanza. I motori sincroni a riluttanza sono soggetti a una marcata saturazione magnetica, rendendo i classici modelli a parametri concentrati poco adatti. La prima parte di questa tesi riguarda lo sviluppo di un innovativo modello magnetico per motori anisotropi. Si basa su una rete neurale non tradizionale, chiamata Radial Basis Function. La sua proprietà locale rende questo tipo di rete neurale particolarmente adatta ad un addestramento durante il normale funzionamento del motore. Si propone una completa procedura di design e addestramento della stessa. In particolare vengono fatte alcune considerazione le quali permettono di definire a priori alcuni parametri della rete neurale rendendo il problema di addestramento lineare. Si descrivono due algoritmi di addestramento, il primo veloce ma computazionalmente dispendioso perciò adatto per un'implementazione offline mentre il secondo idoneo ad un addestramento online. Infine, per concludere l'identificazione parametrica del motore, si propone uno schema basato sull'iniezione di una corrente continua il quale permette di stimare la resistenza di statore indipendentemente da tutti gli altri parametri della macchina. L'indipendenza parametrica permette un notevolmente miglioramento nell'accuratezza di stima del modello magnetico ottenuto con la rete neurale. La seconda parte di questa tesi, invece, tratta il controllo del motore e come sia possibile migliorarne le performance utilizzando il modello identificato. Innanzitutto, per incrementarne l'efficienza si presenta un innovativo metodo per trovare la curva a massima coppia per corrente. La tecnica proposta lavora in stretta simbiosi con l'identificazione del modello magnetico in quanto è in grado di capire dove si trova la curva cercata rispetto all'attuale punto di lavoro sfruttando la stima locale dei flussi magnetici. Identificata la direzione di movimento, l'azionamento continuamente muove il punto di lavoro coerentemente. Infine, si propongono tre diversi controlli di corrente pensati per gestire un motore fortemente non lineare, tutti basati sul modello stimato. Il primo è un controllore proporzionale-integrale nel quale i parametri vengono modificati al variare del punto di lavoro con lo scopo di mantenere la dinamica della corrente di motore costante. Il secondo è anch'esso basato su un controllore proporzionale-integrale ma a guadagni costanti accoppiato ad un'azione di feed--forward la quale compensa tutte le non linearità presenti nella mappa magnetica. Infine, il terzo è un controllo predittivo il quale determina direttamente la posizione degli switch tali per cui la funzione di costo è minimizzata. All'interno del controllo, è inserito un vincolo sulla corrente massima e si utilizza un particolare algoritmo per ottenere un lungo orizzonte di predizione. Tutti i metodi presentati nella tesi sono stata verificati attraverso dettagliate simulazioni e prove sperimentali, eccezione fatta per il controllo predittivo il quale è stato testato attraverso simulazioni

Investigation of a medium-sized floating offshore wind turbine with stall regulation

The thesis begins with the development of a stall control concept for a variable-speed medium-sized floating offshore wind turbine. Firstly, the control and protection concepts were developed to ensure the highest possible efficiency throughout the operation. Secondly, fully integrated aero-hydro-servo-elastic simulations were performed to characterize the global dynamic response of the system, identify the design driving loads, and highlight the impacts brought about by the floating support structure