Construction and Verification of Performance and Reliability Models

Over the last two decades formal methods have been extended towards performance and reliability evaluation. This paper tries to provide a rather intuitive explanation of the basic concepts and features in this area. Instead of striving for mathematical rigour, the intention is to give an illustrative introduction to the basics of stochastic models, to stochastic modelling using process algebra, and to model checking as a technique to analyse stochastic models

Reviving the two-state Markov chain approach

Probabilistic Boolean networks (PBNs) is a well-established computational framework for modelling biological systems. The steady-state dynamics of PBNs is of crucial importance in the study of such systems. However, for large PBNs, which often arise in systems biology, obtaining the steady-state distribution poses a significant challenge. In this paper, we revive the two-state Markov chain approach to solve this problem. This paper contributes in three aspects. First, we identify a problem of generating biased results with the approach and we propose a few heuristics to avoid such a pitfall. Secondly, we conduct an extensive experimental comparison of the extended two-state Markov chain approach and another approach based on the Skart method. We analyse the results with machine learning techniques and we show that statistically the two-state Markov chain approach has a better performance. Finally, we demonstrate the potential of the extended two-state Markov chain approach on a case study of a large PBN model of apoptosis in hepatocytes

Aurinkosähkövaihtosuuntaajan tilastollinen lämpötilan estimointi

The purpose of this work is to understand whether a broken temperature sensor can be identified from time series data, if a probabilistic temperature model can be formulated for a single measurement for an outdoor inverter, and whether the inverter can continue converting power under the probabilistic model if the sensor is broken. Data given for this study were acquired from different experiments during the design and verification of a 2-MW outdoor central inverter for large utility-scale PV power plants. Based on these objectives, probabilistic methodology was constructed to identify outliers in the data, simulate very short-term temperature time series, and evaluate whether a certain temperature threshold is exceeded as a safety measure for continuing inverter operation. The proposed model is constructed of two blocks: an outlier detection block and an estimation block. The first block is based on principal component analysis, K-means and elliptical density estimation. The second block is based on Markov chain. The proposed methodology uses temperature time series data only without knowing the internals of the system. The proposed model was validated by inputting time-series data containing data from faulty temperature sensors under different failure scenarios, and by comparing simulated temperature time series data to historical temperature data under different cases. Moreover, the simulated time series data were used to verify whether the model can anticipate exceeding a certain temperature threshold. The model always detected the failed sensors. The error metrics of the simulated temperature time series were low. Furthermore, the model anticipated exceeding the given temperature threshold ahead of time.Tämän diplomityön tarkoituksena on tutkia mahdollisuutta tunnistaa vaihtosuuntaajan vioittunut lämpötila-anturi lämpötila-aikasarjoista, muodostaa tilastollinen malli yhdelle lämpötilamittaukselle sekä arvioida, voidaanko vaihtosuuntaajan toimintaa jatkaa tilastollisen mallin avulla lämpötila-anturin vioittuessa. Materiaalina käytettiin suuriin aurinkovoimaloihin suunnitellun 2 MW:n keskusinvertterin erilaisista kokeista kerättyjä lämpötilamittauksia. Työn tavoitteiden pohjalta muodostettiin tilastollinen menetelmä, joka tunnistaa vioittuneen lämpötila-anturin, simuloi lyhytaikaisia lämpötila-aikasarjoja sekä ennustaa vaihtosuuntaajan toiminnan jatkamisen kannalta, ylittyykö ennalta-asetettu lämpötilaraja. Esitetty malli on rakennettu vioittuneen lämpötila-anturin tunnistavasta lohkosta ja lämpötilaa estimoivasta lohkosta. Ensimmäinen lohko perustuu pääkomponenttianalyysiin, K:n keskiarvon klusterointimenetelmään ja virhe-ellipsiin. Toinen lohko perustuu Markovin ketjuun. Esitetty malli käyttää lähtötietona vain aikaisempia lämpötila-aikasarjoja. Menetelmän toimivuutta tutkittiin ensin tunnistamalla viallinen lämpötila-anturi sekä vertaamalla estimoitujen lämpötila-aikasarjojen jakaumia historiallisiin lämpötilatietoihin erilaisissa vioittumistapauksissa. Lisäksi menetelmän kykyä ennakoida ennalta-asetetun lämpötilarajan ylittämistä tutkittiin eri esimerkkien avulla. Esitetty menetelmä havaitsi vioittuneet lämpötila-anturit poikkeuksetta. Ennustettujen ja havaittujen lämpötila-aikasarjojen väliset erot olivat hyvin pieniä. Malli pystyi myös ennakoimaan tietyn lämpötilarajan ylittymisen