Sparse Iterative Learning Control with Application to a Wafer Stage: Achieving Performance, Resource Efficiency, and Task Flexibility

Trial-varying disturbances are a key concern in Iterative Learning Control (ILC) and may lead to inefficient and expensive implementations and severe performance deterioration. The aim of this paper is to develop a general framework for optimization-based ILC that allows for enforcing additional structure, including sparsity. The proposed method enforces sparsity in a generalized setting through convex relaxations using $\ell_1$ norms. The proposed ILC framework is applied to the optimization of sampling sequences for resource efficient implementation, trial-varying disturbance attenuation, and basis function selection. The framework has a large potential in control applications such as mechatronics, as is confirmed through an application on a wafer stage.Comment: 12 pages, 14 figure

Sensor failure detection system

Advanced concepts for detecting, isolating, and accommodating sensor failures were studied to determine their applicability to the gas turbine control problem. Five concepts were formulated based upon such techniques as Kalman filters and a screening process led to the selection of one advanced concept for further evaluation. The selected advanced concept uses a Kalman filter to generate residuals, a weighted sum square residuals technique to detect soft failures, likelihood ratio testing of a bank of Kalman filters for isolation, and reconfiguring of the normal mode Kalman filter by eliminating the failed input to accommodate the failure. The advanced concept was compared to a baseline parameter synthesis technique. The advanced concept was shown to be a viable concept for detecting, isolating, and accommodating sensor failures for the gas turbine applications

Advanced flight control system study

The architecture, requirements, and system elements of an ultrareliable, advanced flight control system are described. The basic criteria are functional reliability of 10 to the minus 10 power/hour of flight and only 6 month scheduled maintenance. A distributed system architecture is described, including a multiplexed communication system, reliable bus controller, the use of skewed sensor arrays, and actuator interfaces. Test bed and flight evaluation program are proposed

Contributions to improve the technologies supporting unmanned aircraft operations

Mención Internacional en el título de doctorUnmanned Aerial Vehicles (UAVs), in their smaller versions known as drones, are becoming increasingly important in today's societies. The systems that make them up present a multitude of challenges, of which error can be considered the common denominator. The perception of the environment is measured by sensors that have errors, the models that interpret the information and/or define behaviors are approximations of the world and therefore also have errors. Explaining error allows extending the limits of deterministic models to address real-world problems. The performance of the technologies embedded in drones depends on our ability to understand, model, and control the error of the systems that integrate them, as well as new technologies that may emerge. Flight controllers integrate various subsystems that are generally dependent on other systems. One example is the guidance systems. These systems provide the engine's propulsion controller with the necessary information to accomplish a desired mission. For this purpose, the flight controller is made up of a control law for the guidance system that reacts to the information perceived by the perception and navigation systems. The error of any of the subsystems propagates through the ecosystem of the controller, so the study of each of them is essential. On the other hand, among the strategies for error control are state-space estimators, where the Kalman filter has been a great ally of engineers since its appearance in the 1960s. Kalman filters are at the heart of information fusion systems, minimizing the error covariance of the system and allowing the measured states to be filtered and estimated in the absence of observations. State Space Models (SSM) are developed based on a set of hypotheses for modeling the world. Among the assumptions are that the models of the world must be linear, Markovian, and that the error of their models must be Gaussian. In general, systems are not linear, so linearization are performed on models that are already approximations of the world. In other cases, the noise to be controlled is not Gaussian, but it is approximated to that distribution in order to be able to deal with it. On the other hand, many systems are not Markovian, i.e., their states do not depend only on the previous state, but there are other dependencies that state space models cannot handle. This thesis deals a collection of studies in which error is formulated and reduced. First, the error in a computer vision-based precision landing system is studied, then estimation and filtering problems from the deep learning approach are addressed. Finally, classification concepts with deep learning over trajectories are studied. The first case of the collection xviiistudies the consequences of error propagation in a machine vision-based precision landing system. This paper proposes a set of strategies to reduce the impact on the guidance system, and ultimately reduce the error. The next two studies approach the estimation and filtering problem from the deep learning approach, where error is a function to be minimized by learning. The last case of the collection deals with a trajectory classification problem with real data. This work completes the two main fields in deep learning, regression and classification, where the error is considered as a probability function of class membership.Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) en sus versiones de pequeño tamaño conocidos como drones, van tomando protagonismo en las sociedades actuales. Los sistemas que los componen presentan multitud de retos entre los cuales el error se puede considerar como el denominador común. La percepción del entorno se mide mediante sensores que tienen error, los modelos que interpretan la información y/o definen comportamientos son aproximaciones del mundo y por consiguiente también presentan error. Explicar el error permite extender los límites de los modelos deterministas para abordar problemas del mundo real. El rendimiento de las tecnologías embarcadas en los drones, dependen de nuestra capacidad de comprender, modelar y controlar el error de los sistemas que los integran, así como de las nuevas tecnologías que puedan surgir. Los controladores de vuelo integran diferentes subsistemas los cuales generalmente son dependientes de otros sistemas. Un caso de esta situación son los sistemas de guiado. Estos sistemas son los encargados de proporcionar al controlador de los motores información necesaria para cumplir con una misión deseada. Para ello se componen de una ley de control de guiado que reacciona a la información percibida por los sistemas de percepción y navegación. El error de cualquiera de estos sistemas se propaga por el ecosistema del controlador siendo vital su estudio. Por otro lado, entre las estrategias para abordar el control del error se encuentran los estimadores en espacios de estados, donde el filtro de Kalman desde su aparición en los años 60, ha sido y continúa siendo un gran aliado para los ingenieros. Los filtros de Kalman son el corazón de los sistemas de fusión de información, los cuales minimizan la covarianza del error del sistema, permitiendo filtrar los estados medidos y estimarlos cuando no se tienen observaciones. Los modelos de espacios de estados se desarrollan en base a un conjunto de hipótesis para modelar el mundo. Entre las hipótesis se encuentra que los modelos del mundo han de ser lineales, markovianos y que el error de sus modelos ha de ser gaussiano. Generalmente los sistemas no son lineales por lo que se realizan linealizaciones sobre modelos que a su vez ya son aproximaciones del mundo. En otros casos el ruido que se desea controlar no es gaussiano, pero se aproxima a esta distribución para poder abordarlo. Por otro lado, multitud de sistemas no son markovianos, es decir, sus estados no solo dependen del estado anterior, sino que existen otras dependencias que los modelos de espacio de estados no son capaces de abordar. Esta tesis aborda un compendio de estudios sobre los que se formula y reduce el error. En primer lugar, se estudia el error en un sistema de aterrizaje de precisión basado en visión por computador. Después se plantean problemas de estimación y filtrado desde la aproximación del aprendizaje profundo. Por último, se estudian los conceptos de clasificación con aprendizaje profundo sobre trayectorias. El primer caso del compendio estudia las consecuencias de la propagación del error de un sistema de aterrizaje de precisión basado en visión artificial. En este trabajo se propone un conjunto de estrategias para reducir el impacto sobre el sistema de guiado, y en última instancia reducir el error. Los siguientes dos estudios abordan el problema de estimación y filtrado desde la perspectiva del aprendizaje profundo, donde el error es una función que minimizar mediante aprendizaje. El último caso del compendio aborda un problema de clasificación de trayectorias con datos reales. Con este trabajo se completan los dos campos principales en aprendizaje profundo, regresión y clasificación, donde se plantea el error como una función de probabilidad de pertenencia a una clase.I would like to thank the Ministry of Science and Innovation for granting me the funding with reference PRE2018-086793, associated to the project TEC2017-88048-C2-2-R, which provide me the opportunity to carry out all my PhD. activities, including completing an international research internship.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Antonio Berlanga de Jesús.- Secretario: Daniel Arias Medina.- Vocal: Alejandro Martínez Cav

Measurements, Models, Systems and Design

531 s.

Indoor Geo-location And Tracking Of Mobile Autonomous Robot

The field of robotics has always been one of fascination right from the day of Terminator. Even though we still do not have robots that can actually replicate human action and intelligence, progress is being made in the right direction. Robotic applications range from defense to civilian, in public safety and fire fighting. With the increase in urban-warfare robot tracking inside buildings and in cities form a very important application. The numerous applications range from munitions tracking to replacing soldiers for reconnaissance information. Fire fighters use robots for survey of the affected area. Tracking robots has been limited to the local area under consideration. Decision making is inhibited due to limited local knowledge and approximations have to be made. An effective decision making would involve tracking the robot in earth co-ordinates such as latitude and longitude. GPS signal provides us sufficient and reliable data for such decision making. The main drawback of using GPS is that it is unavailable indoors and also there is signal attenuation outdoors. Indoor geolocation forms the basis of tracking robots inside buildings and other places where GPS signals are unavailable. Indoor geolocation has traditionally been the field of wireless networks using techniques such as low frequency RF signals and ultra-wideband antennas. In this thesis we propose a novel method for achieving geolocation and enable tracking. Geolocation and tracking are achieved by a combination of Gyroscope and encoders together referred to as the Inertial Navigation System (INS). Gyroscopes have been widely used in aerospace applications for stabilizing aircrafts. In our case we use gyroscope as means of determining the heading of the robot. Further, commands can be sent to the robot when it is off balance or off-track. Sensors are inherently error prone; hence the process of geolocation is complicated and limited by the imperfect mathematical modeling of input noise. We make use of Kalman Filter for processing erroneous sensor data, as it provides us a robust and stable algorithm. The error characteristics of the sensors are input to the Kalman Filter and filtered data is obtained. We have performed a large set of experiments, both indoors and outdoors to test the reliability of the system. In outdoors we have used the GPS signal to aid the INS measurements. When indoors we utilize the last known position and extrapolate to obtain the GPS co-ordinates

Untangling hotel industry’s inefficiency: An SFA approach applied to a renowned Portuguese hotel chain

The present paper explores the technical efficiency of four hotels from Teixeira Duarte Group - a renowned Portuguese hotel chain. An efficiency ranking is established from these four hotel units located in Portugal using Stochastic Frontier Analysis. This methodology allows to discriminate between measurement error and systematic inefficiencies in the estimation process enabling to investigate the main inefficiency causes. Several suggestions concerning efficiency improvement are undertaken for each hotel studied.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Mathematical modelling ano optimization strategies for acoustic source localization in reverberant environments

La presente Tesis se centra en el uso de técnicas modernas de optimización y de procesamiento de audio para la localización precisa y robusta de personas dentro de un entorno reverberante dotado con agrupaciones (arrays) de micrófonos. En esta tesis se han estudiado diversos aspectos de la localización sonora, incluyendo el modelado, la algoritmia, así como el calibrado previo que permite usar los algoritmos de localización incluso cuando la geometría de los sensores (micrófonos) es desconocida a priori. Las técnicas existentes hasta ahora requerían de un número elevado de micrófonos para obtener una alta precisión en la localización. Sin embargo, durante esta tesis se ha desarrollado un nuevo método que permite una mejora de más del 30\% en la precisión de la localización con un número reducido de micrófonos. La reducción en el número de micrófonos es importante ya que se traduce directamente en una disminución drástica del coste y en un aumento de la versatilidad del sistema final. Adicionalmente, se ha realizado un estudio exhaustivo de los fenómenos que afectan al sistema de adquisición y procesado de la señal, con el objetivo de mejorar el modelo propuesto anteriormente. Dicho estudio profundiza en el conocimiento y modelado del filtrado PHAT (ampliamente utilizado en localización acústica) y de los aspectos que lo hacen especialmente adecuado para localización. Fruto del anterior estudio, y en colaboración con investigadores del instituto IDIAP (Suiza), se ha desarrollado un sistema de auto-calibración de las posiciones de los micrófonos a partir del ruido difuso presente en una sala en silencio. Esta aportación relacionada con los métodos previos basados en la coherencia. Sin embargo es capaz de reducir el ruido atendiendo a parámetros físicos previamente conocidos (distancia máxima entre los micrófonos). Gracias a ello se consigue una mejor precisión utilizando un menor tiempo de cómputo. El conocimiento de los efectos del filtro PHAT ha permitido crear un nuevo modelo que permite la representación 'sparse' del típico escenario de localización. Este tipo de representación se ha demostrado ser muy conveniente para localización, permitiendo un enfoque sencillo del caso en el que existen múltiples fuentes simultáneas. La última aportación de esta tesis, es el de la caracterización de las Matrices TDOA (Time difference of arrival -Diferencia de tiempos de llegada, en castellano-). Este tipo de matrices son especialmente útiles en audio pero no están limitadas a él. Además, este estudio transciende a la localización con sonido ya que propone métodos de reducción de ruido de las medias TDOA basados en una representación matricial 'low-rank', siendo útil, además de en localización, en técnicas tales como el beamforming o el autocalibrado