Study of fundamental control concepts through interactive learning objects

Information technology has contributed significantly to the renewal of teaching methodologies used in control systems teaching. Computer applications are becoming very popular as a support in traditional lectures and as self-learning tools. This paper describes an on-going project which tries to develop a suite of interactive learning objects composed by graphical interactive applications plus simple learning cards to cover the complete contents of an introductory control system course.Postprint (published version

SciTech News Volume 71, No. 1 (2017)

Columns and Reports From the Editor 3 Division News Science-Technology Division 5 Chemistry Division 8 Engineering Division Aerospace Section of the Engineering Division 9 Architecture, Building Engineering, Construction and Design Section of the Engineering Division 11 Reviews Sci-Tech Book News Reviews 12 Advertisements IEEE

Koneoppimiskehys petrokemianteollisuuden sovelluksille

Machine learning has many potentially useful applications in process industry, for example in process monitoring and control. Continuously accumulating process data and the recent development in software and hardware that enable more advanced machine learning, are fulfilling the prerequisites of developing and deploying process automation integrated machine learning applications which improve existing functionalities or even implement artificial intelligence. In this master's thesis, a framework is designed and implemented on a proof-of-concept level, to enable easy acquisition of process data to be used with modern machine learning libraries, and to also enable scalable online deployment of the trained models. The literature part of the thesis concentrates on studying the current state and approaches for digital advisory systems for process operators, as a potential application to be developed on the machine learning framework. The literature study shows that the approaches for process operators' decision support tools have shifted from rule-based and knowledge-based methods to machine learning. However, no standard methods can be concluded, and most of the use cases are quite application-specific. In the developed machine learning framework, both commercial software and open source components with permissive licenses are used. Data is acquired over OPC UA and then processed in Python, which is currently almost the de facto standard language in data analytics. Microservice architecture with containerization is used in the online deployment, and in a qualitative evaluation, it proved to be a versatile and functional solution.Koneoppimisella voidaan osoittaa olevan useita hyödyllisiä käyttökohteita prosessiteollisuudessa, esimerkiksi prosessinohjaukseen liittyvissä sovelluksissa. Jatkuvasti kerääntyvä prosessidata ja toisaalta koneoppimiseen soveltuvien ohjelmistojen sekä myös laitteistojen viimeaikainen kehitys johtavat tilanteeseen, jossa prosessiautomaatioon liitettyjen koneoppimissovellusten avulla on mahdollista parantaa nykyisiä toiminnallisuuksia tai jopa toteuttaa tekoälysovelluksia. Tässä diplomityössä suunniteltiin ja toteutettiin prototyypin tasolla koneoppimiskehys, jonka avulla on helppo käyttää prosessidataa yhdessä nykyaikaisten koneoppimiskirjastojen kanssa. Kehys mahdollistaa myös koneopittujen mallien skaalautuvan käyttöönoton. Diplomityön kirjallisuusosa keskittyy prosessioperaattoreille tarkoitettujen digitaalisten avustajajärjestelmien nykytilaan ja toteutustapoihin, avustajajärjestelmän tai sen päätöstukijärjestelmän ollessa yksi mahdollinen koneoppimiskehyksen päälle rakennettava ohjelma. Kirjallisuustutkimuksen mukaan prosessioperaattorin päätöstukijärjestelmien taustalla olevat menetelmät ovat yhä useammin koneoppimiseen perustuvia, aiempien sääntö- ja tietämyskantoihin perustuvien menetelmien sijasta. Selkeitä yhdenmukaisia lähestymistapoja ei kuitenkaan ole helposti pääteltävissä kirjallisuuden perusteella. Lisäksi useimmat tapausesimerkit ovat sovellettavissa vain kyseisissä erikoistapauksissa. Kehitetyssä koneoppimiskehyksessä on käytetty sekä kaupallisia että avoimen lähdekoodin komponentteja. Prosessidata haetaan OPC UA -protokollan avulla, ja sitä on mahdollista käsitellä Python-kielellä, josta on muodostunut lähes de facto -standardi data-analytiikassa. Kehyksen käyttöönottokomponentit perustuvat mikropalveluarkkitehtuuriin ja konttiteknologiaan, jotka osoittautuivat laadullisessa testauksessa monipuoliseksi ja toimivaksi toteutustavaksi

SciTech News Volume 70, No. 4 (2016)

Columns and Reports From the Editor 3 Division News Science-Technology Division 4 SLA Annual Meeting 2016 Report (S. Kirk Cabeen Travel Stipend Award recipient) 6 Reflections on SLA Annual Meeting (Diane K. Foster International Student Travel Award recipient) 8 SLA Annual Meeting Report (Bonnie Hilditch International Librarian Award recipient)10 Chemistry Division 12 Engineering Division 15 Reflections from the 2016 SLA Conference (SPIE Digital Library Student Travel Stipend recipient)15 Fundamentals of Knowledge Management and Knowledge Services (IEEE Continuing Education Stipend recipient) 17 Makerspaces in Libraries: The Big Table, the Art Studio or Something Else? (by Jeremy Cusker) 19 Aerospace Section of the Engineering Division 21 Reviews Sci-Tech Book News Reviews 22 Advertisements IEEE 17 WeBuyBooks.net 2

On multiobjective optimization from the nonsmooth perspective

Practical applications usually have multiobjective nature rather than having only one objective to optimize. A multiobjective problem cannot be solved with a single-objective solver as such. On the other hand, optimization of only one objective may lead to an arbitrary bad solutions with respect to other objectives. Therefore, special techniques for multiobjective optimization are vital. In addition to multiobjective nature, many real-life problems have nonsmooth (i.e. not continuously differentiable) structure. Unfortunately, many smooth (i.e. continuously differentiable) methods adopt gradient-based information which cannot be used for nonsmooth problems. Since both of these characteristics are relevant for applications, we focus here on nonsmooth multiobjective optimization. As a research topic, nonsmooth multiobjective optimization has gained only limited attraction while the fields of nonsmooth single-objective and smooth multiobjective optimization distinctively have attained greater interest. This dissertation covers parts of nonsmooth multiobjective optimization in terms of theory, methodology and application. Bundle methods are widely considered as effective and reliable solvers for single-objective nonsmooth optimization. Therefore, we investigate the use of the bundle idea in the multiobjective framework with three different methods. The first one generalizes the single-objective proximal bundle method for the nonconvex multiobjective constrained problem. The second method adopts the ideas from the classical steepest descent method into the convex unconstrained multiobjective case. The third method is designed for multiobjective problems with constraints where both the objectives and constraints can be represented as a difference of convex (DC) functions. Beside the bundle idea, all three methods are descent, meaning that they produce better values for each objective at each iteration. Furthermore, all of them utilize the improvement function either directly or indirectly. A notable fact is that none of these methods use scalarization in the traditional sense. With the scalarization we refer to the techniques transforming a multiobjective problem into the single-objective one. As the scalarization plays an important role in multiobjective optimization, we present one special family of achievement scalarizing functions as a representative of this category. In general, the achievement scalarizing functions suit well in the interactive framework. Thus, we propose the interactive method using our special family of achievement scalarizing functions. In addition, this method utilizes the above mentioned descent methods as tools to illustrate the range of optimal solutions. Finally, this interactive method is used to solve the practical case studies of the scheduling the final disposal of the spent nuclear fuel in Finland.Käytännön optimointisovellukset ovat usein luonteeltaan ennemmin moni- kuin yksitavoitteisia. Erityisesti monitavoitteisille tehtäville suunnitellut menetelmät ovat tarpeen, sillä monitavoitteista optimointitehtävää ei sellaisenaan pysty ratkaisemaan yksitavoitteisilla menetelmillä eikä vain yhden tavoitteen optimointi välttämättä tuota mielekästä ratkaisua muiden tavoitteiden suhteen. Monitavoitteisuuden lisäksi useat käytännön tehtävät ovat myös epäsileitä siten, etteivät niissä esiintyvät kohde- ja rajoitefunktiot välttämättä ole kaikkialla jatkuvasti differentioituvia. Kuitenkin monet optimointimenetelmät hyödyntävät gradienttiin pohjautuvaa tietoa, jota ei epäsileille funktioille ole saatavissa. Näiden molempien ominaisuuksien ollessa keskeisiä sovelluksia ajatellen, keskitytään tässä työssä epäsileään monitavoiteoptimointiin. Tutkimusalana epäsileä monitavoiteoptimointi on saanut vain vähän huomiota osakseen, vaikka sekä sileä monitavoiteoptimointi että yksitavoitteinen epäsileä optimointi erikseen ovat aktiivisia tutkimusaloja. Tässä työssä epäsileää monitavoiteoptimointia on käsitelty niin teorian, menetelmien kuin käytännön sovelluksien kannalta. Kimppumenetelmiä pidetään yleisesti tehokkaina ja luotettavina menetelminä epäsileän optimointitehtävän ratkaisemiseen ja siksi tätä ajatusta hyödynnetään myös tässä väitöskirjassa kolmessa eri menetelmässä. Ensimmäinen näistä yleistää yksitavoitteisen proksimaalisen kimppumenetelmän epäkonveksille monitavoitteiselle rajoitteiselle tehtävälle sopivaksi. Toinen menetelmä hyödyntää klassisen nopeimman laskeutumisen menetelmän ideaa konveksille rajoitteettomalle tehtävälle. Kolmas menetelmä on suunniteltu erityisesti monitavoitteisille rajoitteisille tehtäville, joiden kohde- ja rajoitefunktiot voidaan ilmaista kahden konveksin funktion erotuksena. Kimppuajatuksen lisäksi kaikki kolme menetelmää ovat laskevia eli ne tuottavat joka kierroksella paremman arvon jokaiselle tavoitteelle. Yhteistä on myös se, että nämä kaikki hyödyntävät parannusfunktiota joko suoraan sellaisenaan tai epäsuorasti. Huomattavaa on, ettei yksikään näistä menetelmistä hyödynnä skalarisointia perinteisessä merkityksessään. Skalarisoinnilla viitataan menetelmiin, joissa usean tavoitteen tehtävä on muutettu sopivaksi yksitavoitteiseksi tehtäväksi. Monitavoiteoptimointimenetelmien joukossa skalarisoinnilla on vankka jalansija. Esimerkkinä skalarisoinnista tässä työssä esitellään yksi saavuttavien skalarisointifunktioiden perhe. Yleisesti saavuttavat skalarisointifunktiot soveltuvat hyvin interaktiivisten menetelmien rakennuspalikoiksi. Täten kuvaillaan myös esiteltyä skalarisointifunktioiden perhettä hyödyntävä interaktiivinen menetelmä, joka lisäksi hyödyntää laskevia menetelmiä optimaalisten ratkaisujen havainnollistamisen apuna. Lopuksi tätä interaktiivista menetelmää käytetään aikatauluttamaan käytetyn ydinpolttoaineen loppusijoitusta Suomessa

Remote control of a robotic unit: a case study for control engineering formation

Hands-on experimentation has widely demonstrated its efficacy in engineering training, especially in control formation, since experimentation using computer-aided control system design (CACSD) tools is essential for future engineers. In this context, this article describes a case study for Control Engineering formation, based on a new lab practice for the linear and angular velocity control for a commercial P3-DX robot platform, to teach industrial control. This lab proposal includes all the stages involved in the design of a real control system, from plant identification from an open-loop test to real experimentation of the designed control system. The lab practices proposed have a twofold objective: First, it is an interdisciplinary approach that allows students to put into practice the skills from other subjects in the curriculum, facilitating the integration of knowledge. In addition, it allows increasing the motivation of the students by working with a complex and realistic plant. The proposal has been evaluated through the grades of the students, as well as the perception of both students and instructors, and the results obtained allow to confirm the benefits of the proposal.Universidad de Alcal

Respuesta frecuencial de los sistemas de tiempo discreto usando herramientas interacti- vas

En este trabajo se presentan un conjunto de herramientas interactivas especialmente diseñadas para el aprendizaje y la docencia de la respuesta frecuencial de los sistemas de tiempo discreto. A diferencia de muchos trabajos previos en este trabajo se caracteriza la respuesta frecuencial de tiempo discreto directamente y no utilizando la transformación bilineal.Postprint (published version

System Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World

Todays problems often arise as unintended consequences of yesterdays solutions. Social systems often suffer from policy resistance, the tendency for well-intentioned interventions to be defeated by the response of the system to the intervention itself. The field of system dynamics, created at MIT in the 1950s by Jay Forrester, is designed to help us learn about the structure and dynamics of the complex systems in which we are embedded, design high-leverage policies for sustained improvement, and catalyze successful implementation and change. Drawing on engineering control theory and the modern theory of nonlinear dynamical systems, system dynamics often involves the development of formal models and management flight simulators to capture complex dynamics, and to create an environment for learning and policy design. Unlike pure engineering problems if any exist, human systems present unique challenges, including long time horizons, issues that cross disciplinary boundaries, the need to develop reliable models of human behavior, and the great difficulty of experimental testing. Successful change in social systems also requires the active participation of a wide range of people in the modeling and policy design process, people who often lack technical training. In this paper I discuss requirements for the effective use of system dynamics and illustrate with a successful application to a difficult business issue

Modeling and analysis of power processing systems: Feasibility investigation and formulation of a methodology

A review is given of future power processing systems planned for the next 20 years, and the state-of-the-art of power processing design modeling and analysis techniques used to optimize power processing systems. A methodology of modeling and analysis of power processing equipment and systems has been formulated to fulfill future tradeoff studies and optimization requirements. Computer techniques were applied to simulate power processor performance and to optimize the design of power processing equipment. A program plan to systematically develop and apply the tools for power processing systems modeling and analysis is presented so that meaningful results can be obtained each year to aid the power processing system engineer and power processing equipment circuit designers in their conceptual and detail design and analysis tasks