FPGA-based real time compensation method for medium voltage transducers

open5noSince the increase of the distributed power connected to the medium voltage networks, a capillary monitoring of the power quality becomes essential. This entails the spread of transducers with suitable frequency bandwidths, as required by the relevant standards. The paper describes a real time compensation method for the extension of the frequency bandwidth of medium voltage dividers whose performances do not allow to perform measurements over a wide frequency range. This approach will contribute to keep the costs of this innovation lowopenCrotti, Gabriella; Gallo, Daniele; Giordano, Domenico; Landi, Carmine; Inrim, Mario Luiso2 1Crotti, Gabriella; Gallo, Daniele; Giordano, Domenico; Landi, Carmine; Inrim, Mario Luiso2

List of Publications (2015)

This paper reports the list of the published papers of the author up to December 2015. The papers are listed in chronological order. Papers published in international journals that provide peer review are indicated in bold. Also invited papers are written in bold

Reconfigurable Wavelet Thresholding for Image Denoising while Keeping Edge Detection

Summary This paper proposes an reconfigurable adaptive threshold estimation method for image denoising in the wavelet domain based on the generalized Guassian distribution (GGD) modeling of sub-band coefficients. The proposed method called RegularShrink is computationally more efficient and adaptive because the parameters required for estimating the threshold depend on sub-band data Edge information is the most important high frequency information of an image, so we should try to maintain more edge information while denoising. In order to preserve image details as well as canceling image noise, we present a new image denoising method: image denoising based on edge detection. Before denoising, image's edges are first detected, and then the noised image is divided into two parts: edge part and smooth part. We can therefore set high denoising threshold to smooth part of the image and low Denoising threshold to edge part. The theoretical analyzes and experimental results presented in this paper show that, compared to commonly used wavelet threshold denoising methods, the proposed algorithm could not only keep edge information of an image, but also could improve signal-to-noise ratio of the denoised image

Utilisation de l'échantillonnage compressif pour la détection des véhicules par un réseau de capteurs sans fil

Une nouvelle technique pour étudier le trafic routier, est la détection des véhicules par un réseau de capteurs sans fil installés dans la chaussée. Cette technologie se distingue de la plupart des systèmes classiques de détection de véhicules par son faible coût, son niveau élevé de flexibilité dans la configuration, sa multifonctionnalité par l'ajout d'autres modalités de détection et sa capacité à transmettre les informations via un réseau sans fil. Cependant, quand un capteur sans fil effectue l'acquisition du signal de champ magnétique terrestre dans l'optique de détecter le passage des véhicules, il l'échantillonne à une certaine fréquence, afin de ne pas rater le passage d'un véhicule. Lorsque la séquence de mesure dure plusieurs heures et qu'on a des dizaines ou des centaines de capteurs sans fil installés dans la chaussée, on se retrouve rapidement avec des données à stocker et à traiter qui peuvent être de taille importante. En outre, les communications sans fil de ces données sont très coûteuses en énergie et réduisent ainsi la durée de vie du capteur sans fil qui dispose des ressources limitées en énergie. Le compressive sensing (échantillonnage compressif), nouvelle méthode d'échantillonnage des signaux, tente justement de donner des solutions à ces problèmes, en réduisant significativement le nombre de mesures nécessaires et en utilisant par la suite des algorithmes d'optimisation convexe pour reconstruire tout le signal sans trop de perte perceptuel [i.e. perceptuelle]. À travers des simulations effectuées sur des signaux enregistrés par les capteurs sans fil de la compagnie allemande Coalesenses , nous montrons dans ce projet de recherche que l'échantillonnage compressif peut contribuer à maximiser considérablement la durée de vie d'un réseau de capteurs sans fil

Système d'audition artificielle embarqué optimisé pour robot mobile muni d'une matrice de microphones

Dans un environnement non contrôlé, un robot doit pouvoir interagir avec les personnes d’une façon autonome. Cette autonomie doit également inclure une interaction grâce à la voix humaine. Lorsque l’interaction s’effectue à une distance de quelques mètres, des phénomènes tels que la réverbération et la présence de bruit ambiant doivent être pris en considération pour effectuer efficacement des tâches comme la reconnaissance de la parole ou de locuteur. En ce sens, le robot doit être en mesure de localiser, suivre et séparer les sources sonores présentes dans son environnement. L’augmentation récente de la puissance de calcul des processeurs et la diminution de leur consommation énergétique permettent dorénavant d’intégrer ces systèmes d’audition articielle sur des systèmes embarqués en temps réel. L’audition robotique est un domaine relativement jeune qui compte deux principales librairies d’audition artificielle : ManyEars et HARK. Jusqu’à présent, le nombre de microphones se limite généralement à huit, en raison de l’augmentation rapide de charge de calculs lorsque des microphones supplémentaires sont ajoutés. De plus, il est parfois difficile d’utiliser ces librairies avec des robots possédant des géométries variées puisqu’il est nécessaire de les calibrer manuellement. Cette thèse présente la librairie ODAS qui apporte des solutions à ces difficultés. Afin d’effectuer une localisation et une séparation plus robuste aux matrices de microphones fermées, ODAS introduit un modèle de directivité pour chaque microphone. Une recherche hiérarchique dans l’espace permet également de réduire la quantité de calculs nécessaires. De plus, une mesure de l’incertitude du délai d’arrivée du son est introduite pour ajuster automatiquement plusieurs paramètres et ainsi éviter une calibration manuelle du système. ODAS propose également un nouveau module de suivi de sources sonores qui emploie des filtres de Kalman plutôt que des filtres particulaires. Les résultats démontrent que les méthodes proposées réduisent la quantité de fausses détections durant la localisation, améliorent la robustesse du suivi pour des sources sonores multiples et augmentent la qualité de la séparation de 2.7 dB dans le cas d’un formateur de faisceau à variance minimale. La quantité de calculs requis diminue par un facteur allant jusqu’à 4 pour la localisation et jusqu’à 30 pour le suivi par rapport à la librairie ManyEars. Le module de séparation des sources sonores exploite plus efficacement la géométrie de la matrice de microphones, sans qu’il soit nécessaire de mesurer et calibrer manuellement le système. Avec les performances observées, la librairie ODAS ouvre aussi la porte à des applications dans le domaine de la détection des drones par le bruit, la localisation de bruits extérieurs pour une navigation plus efficace pour les véhicules autonomes, des assistants main-libre à domicile et l’intégration dans des aides auditives

Sviluppo di una Metodologia per la Selezione e il Controllo Qualità di Ventilatori per Cappe Aspiranti in Linea di Produzione Mediante Analisi Vibrazionale

Fin dai primi anni del secolo scorso i ricercatori hanno condotto ricerche e sviluppato soluzioni per diagnosticare l’insorgere di difettosità nei motori ad induzione per aumentarne l’affidabilità e la qualità. La letteratura è ricca di esempi nei quali vengono utilizzate le più conosciute tecniche di elaborazione del segnale e negli ultimi anni l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale ha portato ad ulteriori miglioramenti nella prevenzione dei guasti e delle loro conseguenze. In questo lavoro viene presentato un approccio differente per diagnosticare la presenza di difettosità nei motori ad induzione, una metodologia originale per il tipo di applicazione basata sul calcolo delle divergenze statistiche tra distribuzioni di probabilità e sul calcolo delle entropie e della cross-entropia. Vengono proposti e confrontati cinque diversi metodi per ottenere le distribuzioni di probabilità dai segnali misurati, due differenti formulazioni per il calcolo delle divergenze e quattro per il calcolo dell’entropia. L’efficacia e la maggiore robustezza degli indicatori calcolati con il metodo proposto rispetto ai tradizionali indicatori statistici sono dimostrate tramite le analisi condotte sulle misure accelerometriche acquisite durante lo sviluppo della procedura per il controllo qualità dei ventilatori per cappe aspiranti uscenti dalla linea di produzione di SIT S.p.A. Ne viene presentata inoltre una versione modificata utilizzando la trasmissibilità del banco di collaudo come filtro inverso, soluzione che la rende efficace anche quando applicata alle misure acquisite dal sensore accelerometrico di linea. La procedura proposta ha dimostrato capacità di classificazione con un accuratezza superiore al 95%. Infine, sfruttando le potenzialità del machine learning, viene proposta una soluzione che, utilizzando un Autoencoder, è in grado di migliorare i risultati ottenuti in precedenza, raggiungendo valori analoghi come accuratezza ma migliori in termini di falsi negativi.Since the early years of the last century, researchers have conducted research and developed solutions to diagnose the onset of defects in induction motors to increase their reliability and quality. The literature is full of examples in which the well-known signal processing techniques are used and in recent years the use of artificial intelligence algorithms has led to further improvements in the prevention of faults and their consequences. In this work a different approach is presented to diagnose the presence of defects in induction motors, an original methodology for the type of application based on the calculation of statistical divergences between probability distributions and on the calculation of entropies and cross-entropy. Five different methods for obtaining probability distributions from measured signals are proposed and compared, two different formulations for calculating divergences and four for calculating entropy. The effectiveness and greater robustness of the indicators calculated with the proposed method compared to traditional statistical indicators are demonstrated through the analyses conducted on the accelerometric measurements acquired during the development of the procedure for the quality control of the fans for extractor hoods leaving the production line of SIT S.p.A. A modified version is also presented using the transmissibility of the production bench as an inverse filter, a solution that makes it effective even when applied to the measurements acquired by the accelerometric sensor positioned on the production station. The proposed procedure has demonstrated classification capabilities with an accuracy greater than 95%. Finally, exploiting the potential of machine learning, a solution is proposed which, using an Autoencoder, is able to improve the results previously obtained, reaching similar values in terms of accuracy but better in terms of false negatives

Reconnaissance de locuteurs pour robot mobile

L'audition artificielle est de plus en plus utilisée en robotique mobile pour améliorer l'interaction humain-robot. La reconnaissance de la parole occupe présentement une place importante tandis qu'un intérêt particulier se développe pour la reconnaissance de locuteurs. Le système ManyEars permet actuellement à un robot mobile de localiser, suivre et séparer plusieurs sources sonores. Ce système utilise un ensemble de huit microphones qui sont disposés en cube. Ce mémoire porte sur la conception et l'évaluation d'un système de reconnaissance de locuteurs, baptisé WISS (Who IS Speaking), couplé au système ManyEars. Le système de reconnaissance de locuteurs conçu est robuste au bruit ambiant et au changement d'environnement. Une technique de combinaison de modèle parallèle (parallel model combination (PMC)) et des masques sont utilisés pour améliorer le taux d'identification dans un milieu bruité. Un indice de confiance est également introduit pour pondérer les identifications obtenues. La simplicité du système proposé fait en sorte qu'il est possible d'exécuter en temps réel l'algorithme sur un processeur généraliste ( General Purpose Processor (GPP)). Les performances du système sont établies à l'aide de plusieurs scénarios. Dans un premier lieu, des enregistrements sont diffusés dans des haut-parleurs pour un ensemble de vingt locuteurs. Le système est ainsi caractérisé en fonction des positions angulaires et radiales des sources sonores. Le taux de reconnaissance est affecté par la qualité du signal (i.e. diminution du rapport signal sur bruit ( Signal-to-Noise Ratio (SNR))) : il passe de 95.6% à 84.3% en moyenne lorsque le SNR passe d'environ 16 dB à 2 dB lorsque le locuteur se situe à 1.5 mètres des microphones. Par la suite, un scénario dit statique est vérifié à l'aide de quatre locuteurs qui récitent chacun leur tour des phrases à un volume de voix naturel. Finalement, un scénario dynamique dans lequel un groupe de quatre locuteurs ont une conversation naturelle avec des chevauchements entre les segments de paroles est étudié. Le taux de reconnaissance varie entre 74.2% et 100.0% (avec une moyenne de 90.6%) avec le scénario statique, et entre 42.6% et 100.0% avec le scénario dynamique (avec des moyennes de 58.3%, 72.8% et 81.4% pour des segments de 1, 2 et 3 secondes respectivement). Des solutions sont identifiées afin d'améliorer les performances lors de travaux futurs. Au meilleur de notre connaissance, il n'existe aucun système qui effectue une reconnaissance de locuteurs dans un environnement contaminé simultanément par des bruits convolutif et additif. De plus, l'utilisation de masques pour estimer ces bruits est un nouveau concept. Ces masques sont d'ailleurs généralement employés pour la reconnaissance de la parole et leur utilisation dans un contexte de reconnaissance de locuteur est une première. De plus, une caractérisation complète du système qui inclue les SNRs est proposée en fonction de la position du locuteur, ce qui est rarement disponible dans la littérature en audition artificielle pour les robots