Predictor Design for Altitude Control of a Seaweed Harvester

In this paper, the predictor design, for altitude control of a seaweed harvester, is investigated. The harvesting system consists of a vessel and a suspended harvester device, the altitude of which is controlled by a winch. The control approach of Gallieri and Ringwood (2010), including a feedforward action, which requires a single step disturbance prediction, is investigated further, focusing on the disturbance prediction, for noisy sensors. The prediction is performed using AR and ARMA models, identified online, by using the Recursive Least Squared with Forgetting Factor (RLSFF) algorithm and the Kalman Filter (KF). The dependance between the error spectrum and the quality of the control is shown, and the prediction performances are evaluated, using an FFT-based criterion, oriented to the feedforward application. The control performances are then evaluated, and the results are compared to Gallieri and Ringwood (2010)

Predictor Design for Altitude Control of a Seaweed Harvester

In this paper, the predictor design, for altitude control of a seaweed harvester, is investigated. The harvesting system consists of a vessel and a suspended harvester device, the altitude of which is controlled by a winch. The control approach of Gallieri and Ringwood (2010), including a feedforward action, which requires a single step disturbance prediction, is investigated further, focusing on the disturbance prediction, for noisy sensors. The prediction is performed using AR and ARMA models, identified online, by using the Recursive Least Squared with Forgetting Factor (RLSFF) algorithm and the Kalman Filter (KF). The dependance between the error spectrum and the quality of the control is shown, and the prediction performances are evaluated, using an FFT-based criterion, oriented to the feedforward application. The control performances are then evaluated, and the results are compared to Gallieri and Ringwood (2010)

Modeling, estimation and identification of complex system dynamics: issues and solutions

La modellazione dei sistemi è di fondamentale importanza in tutte le discipline, sono utili per l’analisi, la previsione o la simulazione dei sistemi. Esistono due pratiche per definire modelli: modellazione e di identificazione. La modellazione è basata su leggi note. L’identificazione consiste nella selezione di un modello sulla base delle osservazioni effettuate sul sistema. In questo lavoro si è dato un contributo all’identificazione e stima di dinamiche complesse di sistemi. Con attenzione ai sistemi reali, sono proposte tre soluzioni. Il primo argomento riguarda un inceneritore per rifiuti solidi urbani, dove i modelli matematici sono troppo complessi per essere utilizzati. La soluzione data è in grado di stimare e predire, la produzione di vapore di un inceneritore RSU. L’algoritmo di apprendimento si basa su reti di funzioni a base radiale e combina la tecnica Minimal Resource Allocating Network con un filtro di Kalman esteso adattativo per aggiornare i parametri della rete. Il secondo problema riguarda la compensazione degli errori di controllo per un manipolatore industriale. Se un contro è ben progettato l’errore di controllo non può essere compensato. Tuttavia nel controllo Sliding Mode discreto, l’errore di controllo presenta dinamiche residue. Si propongono sue approcci per compensare l’incertezza, l’obiettivo è sviluppare un SMC discreto più robusto con due soluzioni, una basata sullo stimatore di incertezza del modello, e un predittore autosintonizzante. La diagnosi guasti ha ricevuto un crescente interesse degli ultimi anni. L’ultimo argomento riguarda una procedura di rilevamento guasti e isolamento per la rilevazione e l’analisi di difetti di motori elettrici a fine linea di un impianto di produzione di cappe. L’obiettivo consiste nel rilevare e identificare i motori difettosi per l’analisi di qualità. Un approccio diagnostico basato sull’analisi dei segnali è preferibile per le caratteristiche dei segnali acquisiti e per la soluzione di implementazione

RGBD camera monitoring system for Alzheimer’s disease assessment using Recurrent Neural Networks with Parametric Bias action recognition

The present paper proposes a computer vision system to diagnose the stage of illness in patients a ected by Alzheimer's disease. In the context of Ambient Assisted Living (AAL), the system monitors people in home environment during daily personal care activities. The aim is to evaluate the dementia stage, observing actions listed in the Direct Assessment of Funcional Status (DAFS) index and detecting anomalies during the performance, in order to assign a score explaining if the action is correct or not. In this work brushing teeth and grooming hair by a hairbrush are analysed. The technology consists of the application of a Recurrent Neural Network with Parametric Bias (RNNPB) that is able to learn movements connected with a speci c action and recognize human activities by parametric bias that work like mirror neurons. This study has been conducted using Microsoft Kinect to collect data about the actions observed and oversee the user tracking and gesture recognition. Experiments prove that the proposed computer vision system can learn and recognize complex human activities and evaluates DAFS score

Predictor Design for Altitude Control of a Seaweed Harvester

In this paper, the predictor design, for altitude control of a seaweed harvester, is investigated. The harvesting system consists of a vessel and a suspended harvester device, the altitude of which is controlled by a winch. The control approach of Gallieri and Ringwood (2010), including a feedforward action, which requires a single step disturbance prediction, is investigated further, focusing on the disturbance prediction, for noisy sensors. The prediction is performed using AR and ARMA models, identified online, by using the Recursive Least Squared with Forgetting Factor (RLSFF) algorithm and the Kalman Filter (KF). The dependance between the error spectrum and the quality of the control is shown, and the prediction performances are evaluated, using an FFT-based criterion, oriented to the feedforward application. The control performances are then evaluated, and the results are compared to Gallieri and Ringwood (2010)

Predictor Design for Altitude Control of a Seaweed Harvester

In this paper, the predictor design, for altitude control of a seaweed harvester, is investigated. The harvesting system consists of a vessel and a suspended harvester device, the altitude of which is controlled by a winch. The control approach of Gallieri and Ringwood (2010), including a feedforward action, which requires a single step disturbance prediction, is investigated further, focusing on the disturbance prediction, for noisy sensors. The prediction is performed using AR and ARMA models, identified online, by using the Recursive Least Squared with Forgetting Factor (RLSFF) algorithm and the Kalman Filter (KF). The dependance between the error spectrum and the quality of the control is shown, and the prediction performances are evaluated, using an FFT-based criterion, oriented to the feedforward application. The control performances are then evaluated, and the results are compared to Gallieri and Ringwood (2010)

Report RdS/PAR2013/063. Sviluppo di un simulatore di edifici orientato alla gestione attiva della domanda

Il lavoro svolto durante questa annualità è suddiviso in due linee di attività. Nella prima linea di attività sono state migliorate alcune funzionalità del simulatore termico/elettrico. Nel PAR precedente (2012) la centrale termica/frigorifera era stata simulata ipotizzando un rendimento medio annuo costante sia per la caldaia che per il gruppo frigorifero; il simulatore della centrale termica/frigorifera è stato migliorato facendo variare il rendimento in funzione del fattore di carico e delle condizioni ambientali esterne. Inoltre, sono stati modellati i consumi elettrici integrandoli con quelli termici simulando il controllo dell’accensione e spegnimento dei fan-coil e la dimmerazione dell’illuminazione indoor. Infine è stato inserito il costo dell’energia come condizione al contorno attraverso scenari tariffari flat. Inoltre, il simulatore è stato predisposto per essere integrato con algoritmi di ottimizzazione in modo da arrivare ad una ottimizzazione multi-obiettivo minimizzando il discomfort degli utenti e minimizzando i consumi energetici. La seconda linea di attività è consistita nella valutazione del simulatore a partire dai dati sperimentali degli edifici monitorati al fine di conseguire una migliore corrispondenza tra il modello ed il comportamento reale degli edifici. In particolare, l’attività di tuning è consistita principalmente nella validazione del simulatore applicato all’edificio F40 per un periodo di riferimento di 60 giorni individuato nel primo trimestre 2013; inoltre è stata affrontata una primissima fase di valutazione del simulatore per il cluster di edifici. Per quanto riguarda la valutazione sui consumi reali dell’edificio F40, il simulatore sviluppato fornisce ottimi risultati su scala giornaliera con valori del MAPE che oscillano tra il 7.06% ed il 7.87%; più piccolo è l’intervallo che si vuole simulare più i risultati del simulatore si allontanano dai dati reali, come dimostrano il MAPE orario (che oscilla tra il 17.93% ed il 19.59%) e quello biorario (che oscilla dal 15.68% al 17.28%). Altro risultato significativo è il fatto che la simulazione degli apporti gratuiti migliora di molto le prestazioni del simulatore, con riduzione significativa di tutte le voci di errore. Inoltre, le simulazioni dimostrano che le prestazioni del simulatore non cambiano molto con un maggiore livello di dettaglio delle presenze (presenza nell’edificio o presenza nel singolo ufficio): ottenere una simulazione attendibile solamente con il dato di presenza di edificio permette di ovviare al duplice problema della privacy degli occupanti e del costo di installazione di numerosi sensori di presenza. Le metodologia utilizzata per la simulazione degli apporti gratuiti può così essere estesa a tutti gli edifici del terziario, sia pubblico che privato, in cui sia noto l’ingresso mediante badge. Per quanto riguarda la calibrazione del cluster di edifici, i risultati preliminari ottenuti dalla fase di tuning sono incoraggianti, tuttavia il lavoro da fare è ancora molto. In particolare bisognerà: i) effettuare simulazioni prevedendo la presenza degli apporti gratuiti; ii) verificare il tuning anche a livello di ogni singolo edificio

Electric motor defects diagnosis based on kernel density estimation and Kullback-Leibler divergence in quality control scenario

The present paper deals with the defect detection and diagnosis of induction motor, based on motor current signature analysis in a quality control scenario. In order to develop a monitoring system and improve the reliability of induction motors, Clarke-Concordia transformation and kernel density estimation are employed to estimate the probability density function of data related to healthy and faulty motors. Kullback-Leibler divergence identifies the dissimilarity between two probability distributions and it is used as an index for the automatic defects identification. Kernel density estimation is improved by fast Gaussian transform. Since these techniques achieve a remarkable computational cost reduction respect the standard kernel density estimation, the developed monitoring procedure became applicable on line, as a Quality Control method for the end of production line test. Several simulations and experimentations are carried out in order to verify the proposed methodology effectiveness: broken rotor bars and connectors are simulated, while experimentations are carried out on real motors at the end of production line. Results show that the proposed data-driven diagnosis procedure is able to detect and diagnose different induction motor faults and defects, improving the reliability of induction machines in quality control scenario. © 2015 Elsevier Ltd