Artificial cognitive architecture with self-learning and self-optimization capabilities. Case studies in micromachining processes

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de lectura : 22-09-201

Arquitectura de Control Cognitivo Artificial usando una plataforma computacional de bajo coste.

Hoy en día, las principales líneas de investigación tanto en Europa como de EEUU a nivel industrial, abordan aspectos como la interacción hombre-robot y dotar de inteligencia a las máquinas, y por tanto tienen un papel fundamental a la hora de desarrollar cualquier propuesta. Una manera de dotar a las máquinas de conocimiento de la operación que realizan y su interacción con el resto del flujo productivo es la utilización de arquitecturas de control inteligente artificial. A pesar que dichas arquitecturas están dentro de las áreas de investigación priorizadas, aún existen muchas restricciones para su aplicación en la industria de manera general. En este trabajo se propone la emulación de las experiencias socio-cognitivas del ser humano para la toma de decisiones a escala industrial. Las técnicas basadas en Lógica Borrosa, la optimización heurística y las técnicas de auto-aprendizaje desempeñan cada día un papel más importante a la hora de crear los diferentes niveles o capas dentro del sistema. En este trabajo se implementa una arquitectura de control cognitiva artificial enfocada en cuatro aspectos fundamentales: capacidades de auto-aprendizaje y auto-optimización para la estimación; portabilidad y escalabilidad basada en plataformas computacionales de bajo coste; conectividad basada en middleware y enfoque basado en modelos para la estimación y predicción de estados. Finalmente se muestran algunos ensayos de validación en un proceso de microtaladrado que muestran una buena respuesta transitoria y un error de estado estacionario aceptable. Sin lugar a dudas, con la arquitectura de control cognitivo artificial propuesta se sientan las bases para su futura aplicación en una instalación industrial

Sistema inteligente de monitorización para la auscultación de tuberías mediante un robot

En este artículo se presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema de monitorización para un robot de auscultación de tuberías en agujeros profundos. El cometido de estas tuberías es actuar como canalizaciones a la hora de inyectar materiales endurecedores del terreno, como paso previo a la realización de obras en infraestructuras subterráneas, como son los túneles. El diseño y la implementación de un sistema de monitorización tienen una serie de restricciones debido a su pequeño tamaño, condiciones de alta humedad y baja luminosidad. La tarea principal del sistema de monitorización es mejorar el seguimiento y localización del robot en el interior de tuberías de hasta 36 mm y realizar la monitorización mediante imágenes de modo que permita la trazabilidad de las labores realizadas en las infraestructuras. Para ello, en este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema inteligente de visión e iluminación compuesto por una cámara de alta definición y un sistema de iluminación LED, el cual permite monitorizar el estado de la tubería y el recorrido llevado a cabo por el robot en el interior de la misma. Como corroboración experimental, los resultados serán comparados con los obtenidos mediante las mediciones realizadas con otro tipo de sensores, tales como inclinómetros, acelerómetros, etc. El robot ha sido probado en condiciones extremas realizando tareas de vigilancia y localización, obteniéndose unos resultados muy prometedores. El desarrollo de este robot pretende generar unas bases científicas y técnicas que ayuden a mejorar, e incluso sustituir, los sistemas comerciales existentes para la comprobación de la calidad y el cumplimiento de tolerancias en agujeros profundos para tuberías de poco diámetro llevados a cabo en obras para infraestructuras subterráneas, como son los túneles

Inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos de microfabricación

En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de una estrategia de supervisión de un proceso de microfabricación. El método propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial, embebidas en una plataforma de tiempo real para la monitorización inteligente de procesos. La contribución se centra fundamentalmente en dos modelos para la estimación en proceso (on-line) de la rugosidad superficial (Ra), a partir de la mínima información sensorial posible. El primero de estos modelos está basado en un algoritmo para el modelado híbrido incremental (HIM), cuyos parámetros óptimos se obtienen a partir de un método estocástico, representado por el temple simulado. El segundo está basado en un algoritmo de agrupamiento borroso generalizado (GFCM), incorporado en un sistema de inferencia de una estructura neuroborrosa. Esta estrategia se embebe en una plataforma para una ejecución en tiempo real y en paralelo junto con el resto de estrategias y métodos. Finalmente, se hace una validación en una plataforma experimental, utilizada como soporte tecnológico, lo cual permite el aprovechamiento mutuo de las experiencias alcanzadas y la mejora de los resultados obtenidos. Este resultado científico y técnico, supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación

El Control de sistemas ciberfísicos industriales. Revisión y primera aproximación.

Los sistemas ciberfísicos industriales (ICPS) abarcan las cuestiones de diseño, modelado y análisis de los sistemas ciberfísicos con especial énfasis en las aplicaciones industriales. El paradigma de la Industria 4.0 y las cuestiones asociadas a la transformación digital de la industria se pueden considerar un caso especial de ICPS. Uno de los pilares científico-técnicos para tratar el modelado y control de los ICPS es la inteligencia computacional y todos los métodos y técnicas agrupados dentro del control inteligente. En este trabajo se tratan algunos conceptos básicos de los ICPS, se presenta una aproximación a las principales estrategias de control utilizadas y algunas aplicaciones reportadas en la literatura

Monitorización inteligente en tiempo real del acabado superficial de micro-piezas basado en el modelado híbrido incremental

Este trabajo propone la aplicación de una estrategia de modelado híbrido incremental (HIM) para la estimación en tiempo real de la rugosidad superficial en procesos de micromecanizado. Esta estrategia comprende fundamentalmente dos pasos. En primer lugar, se obtiene un modelo híbrido incremental representativo del proceso de micromecanizado. El resultado final de este modelo es una función de dos entradas (avance por diente cuadrático y vibración media cuadrática (rms) en el eje Z) y una salida (rugosidad superficial). En segundo lugar, se evalúa el modelo híbrido incremental en tiempo real para obtener la rugosidad superficial. El modelo se corrobora experimentalmente mediante su integración en un sistema embebido de monitorización en tiempo real del acabo superficial. La evaluación del prototipo demuestra una tasa de éxito en la estimación de la rugosidad superficial del 83%. Estos resultados son la base para el desarrollo de sistemas embebidos en la monitorización del acabo superficial de micro-piezas en tiempo real y el posterior desarrollo de una herramienta a nivel industria

Artificial cognitive control with self-x capabilities: A case study of a micro-manufacturing process

Nowadays, even though cognitive control architectures form an important area of research, there are many constraints on the broad application of cognitive control at an industrial level and very few systematic approaches truly inspired by biological processes, from the perspective of control engineering. Thus, our main purpose here is the emulation of human socio-cognitive skills, so as to approach control engineering problems in an effective way at an industrial level. The artificial cognitive control architecture that we propose, based on the shared circuits model of socio-cognitive skills, seeks to overcome limitations from the perspectives of computer science, neuroscience and systems engineering. The design and implementation of artificial cognitive control architecture is focused on four key areas: (i) self-optimization and self-leaning capabilities by estimation of distribution and reinforcement-learning mechanisms; (ii) portability and scalability based on low-cost computing platforms; (iii) connectivity based on middleware; and (iv) model-driven approaches. The results of simulation and real-time application to force control of micro-manufacturing processes are presented as a proof of concept. The proof of concept of force control yields good transient responses, short settling times and acceptable steady-state error. The artificial cognitive control architecture built into a low-cost computing platform demonstrates the suitability of its implementation in an industrial setup

Computational intelligence for simulating a LiDAR sensor

In this chapter, an overview of some of the most commonly Computational Intelligence techniques used to provide new capabilities to sensor networks in Cyber-Physical and Internet-of-Things environments, and for verifying and evaluating the reliability issues of sensor networks is presented. Nowadays, on-chip Light Detection and Ranging (LiDAR) concept has driven a great technological challenge into sensor networks application for Cyber-Physical and Internet-of-Things systems. Therefore, the modelling and simulation of a LiDAR sensor networks is also included in this chapter that is structured as follows. First, a brief description of the theoretical modelling of the mathematical principle of operation is outlined. Subsequently, a review of the state-of-art of Computational Intelligence techniques in sensor system simulations is explained. Likewise, a use case of applying computational intelligence techniques to LiDAR sensor networks in a Cyber-Physical System environment is presented. In this use case, a model library with four specific Artificial Intelligence-based methods is also designed based on sensory information database provided by the LiDAR simulation. Some of them are multi-layer perceptron neural network, a self-organization map, a support vector machine and a k-nearest neighbours. The results demonstrate the suitability of using Computational Intelligence methods to increase the reliability of sensor networks when addressing the key challenges of safety and security in automotive applications

Computational intelligence for simulating a LiDAR sensor

In this chapter, an overview of some of the most commonly Computational Intelligence techniques used to provide new capabilities to sensor networks in Cyber-Physical and Internet-of-Things environments, and for verifying and evaluating the reliability issues of sensor networks is presented. Nowadays, on-chip Light Detection and Ranging (LiDAR) concept has driven a great technological challenge into sensor networks application for Cyber-Physical and Internet-of-Things systems. Therefore, the modelling and simulation of a LiDAR sensor networks is also included in this chapter that is structured as follows. First, a brief description of the theoretical modelling of the mathematical principle of operation is outlined. Subsequently, a review of the state-of-art of Computational Intelligence techniques in sensor system simulations is explained. Likewise, a use case of applying computational intelligence techniques to LiDAR sensor networks in a Cyber-Physical System environment is presented. In this use case, a model library with four specific Artificial Intelligence-based methods is also designed based on sensory information database provided by the LiDAR simulation. Some of them are multi-layer perceptron neural network, a self-organization map, a support vector machine and a k-nearest neighbours. The results demonstrate the suitability of using Computational Intelligence methods to increase the reliability of sensor networks when addressing the key challenges of safety and security in automotive applications

Monitorización inteligente del estado de rodamientos basada en técnicas de aprendizaje automático

En la actualidad, los procesos de fabricación están adoptando nuevas soluciones basadas en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, que permiten llevar a cabo la monitorización de los procesos en tiempo real, la parametrización y la autoconfiguración óptimas de máquinas, robots y procesos industriales, desde equipos individuales hasta entornos de producción global. Este trabajo presenta la aplicación de dos arquitecturas de redes neuronales, una de aprendizaje supervisado, el perceptron multicapa (MLP), y otra de aprendizaje no supervisado, los mapas auto-organizados (SOM) y algoritmos evolutivos para la optimización de los parámetros de dichas arquitecturas, con vistas a la monitorización del estado de los rodamientos. Finalmente, se evalúa el potencial de ambas técnicas a través de un caso de estudio, en el que se obtienen cifras de mérito o índices de comportamiento muy positivos