Modelado de sistemas complejos mediante métodos de agrupamiento e hibridación de técnicas inteligentes

El presente trabajo de investigación aborda el estudio y desarrollo de un sistema de modelado híbrido que combina métodos de agrupamiento estándar, o clustering, con algoritmos de regresión. Con esta propuesta, se pretende dividir el problema de modelado de un sistema en un conjunto de modelos locales. De esta forma se pueden definir zonas con un comportamiento similar de un modo más preciso. Durante la etapa de regresión, se aplican varias técnicas sobre cada uno de los grupos, con el fin de lograr la mejor aproximación en los modelos locales obtenidos. Por tanto, el modelo híbrido estará formado por el conjunto de todos estos modelos. Esta novedosa propuesta permite obtener resultados altamente satisfactorios en todos los procesos reales en los que se ha aplicado. El sistema desarrollado ha sido validado sobre tres supuestos reales diferentes. En el primero de ellos, el modelo híbrido se emplea para obtener o predecir el valor que debiera medir un sensor para poder realizar detección de fallos. La aplicación real utiliza la señal BIS, que se emplea para determinar el grado de hipnosis de un paciente sedado. En el segundo, el modelo propuesto se utiliza para crear un sensor virtual, obteniendo el valor de una variable a partir de otras. La aplicación real, en este caso, se desarrolla sobre un sensor para monitorizar el estado de carga de una batería. En el último caso, el modelo híbrido se usa para predecir valores de variables en un tiempo futuro, en instantes posteriores al de la ejecución del modelo. Como aplicación real para este caso, se trata de predecir el valor de la señal ANI empleada en operaciones quirúrgicas, que es un indicador del dolor que sufren los pacientes durante una intervención

Advanced anomaly detection algorithms based on virtual sensors and one-class techniques

La presente investigación aborda el análisis e implementación de sistemas de detección de anomalías basados en técnicas inteligentes. Concretamente, se lleva a cabo el estudio de dos de las estrategias más comúnmente empleadas. La primera consiste en el desarrollo de un sensor virtual a partir de un modelo híbrido e inteligente capaz de detectar situaciones anómalas. La segunda de las estrategias, se basa en el uso de técnicas \emph{one-class}, a partir de las cuales se implementan clasificadores capaces de determinar la aparición de anomalías en base al comportamiento esperado. Se realizan, por tanto, un análisis y una comparativa de ambas estrategias, poniendo de relieve el desempeño de cada una. Este trabajo, realizado de acuerdo a la modalidad de compendio de publicaciones, presenta un hilo conductor de acuerdo a la investigación efectuada, en el cual se reflejan el avance y las aportaciones sucesivas y concatenadas, con los tres artículos presentados. El primero de los trabajos, aborda la implementación de un sensor virtual, empleado para detectar anomalías en una máquina de obtención del material bicomponente, utilizado en la fabricación de palas de aerogenerador. En este caso, el sensor virtual se desarrolla a través de un modelo de regresión híbrido e inteligente. La aparición de desviaciones entre el valor predicho y real de la lectura del sensor, se presenta como criterio para detectar la anomalía. Esta aportación conlleva la necesidad de disponer de un usuario con cierto conocimiento acerca del umbral que determine la aparición de una anomalía. En consecuencia, en el segundo trabajo, se decide emplear sistemas inteligentes de tipo \emph{one-class}. Se propone la aplicación de este tipo de técnicas sobre una planta de laboratorio, cuyo objetivo es controlar el nivel de agua en un depósito, a la que se le provocan anomalías durante el correcto funcionamiento. Los resultados son altamente satisfactorios, consiguiendo que el sistema implementado detecte los fallos provocados sobre la planta. Como consecuencia del buen rendimiento de este tipo de técnicas en esta aportación, el tercero de los trabajos aborda, con ellas, la detección de fallos sobre la planta de mezclado de compuesto bicomponente del primero de los trabajos, cuya complejidad es notablemente superior. La aplicación de esta estrategia ofrece muy buenos resultados

Automation of the anesthetic process: New computer-based solutions to deal with the current frontiers in the assessment, modeling and control of anesthesia

The current trend in automating the anesthetic process focuses on developing a system for fully controlling the different variables involved in anesthesia. To this end, several challenges need to be addressed first. The main objective of this thesis is to propose new solutions that provide answers to the current problems in the field of assessing, modeling and controlling the anesthetic process. Undoubtedly, the main handicap to the development of a comprehensive proposal lies in the absence of a reliable measure of analgesia. This thesis proposes a novel fuzzy-logic-based scheme to evaluate the impact of including a new variable in a decision-making process. This scheme is validated by way of a preliminary analysis of the Analgesia Nociception Index (ANI) monitor on analgesic drug titration. Furthermore, the capacity of the ANI monitor to provide information to replicate the decisions of the experts in different clinical situations is studied. To this end, different artificial intelligence-based algorithms are used: specifically, the suitability of this index is evaluated against other variables commonly used in clinical practice. Regarding the modeling of anesthesia, this thesis presents an adaptive model that allows characterizing the pharmacological interaction effects between the hypnotic and analgesic drug on the depth of hypnosis. In addition, the proposed model takes into account both inter- and intra-patient variabilities observed in the response of the subjects. Finally, this work presents the synthesis of a robust optimal PID controller for regulating the depth of hypnosis by considering the effect of the uncertainties derived from the patient's pharmacological response. Moreover, a study is conducted on the limitations introduced when using a PID controller versus the development of higher order solutions under the same clinical and technical considerations