Wind Turbine Active Fault Tolerant Control Based on Backstepping Active Disturbance Rejection Control and a Neurofuzzy Detector

© 2023 The Author(s). Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY), https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Wind energy conversion systems have become an important part of renewable energy history due to their accessibility and cost-effectiveness. Offshore wind farms are seen as the future of wind energy, but they can be very expensive to maintain if faults occur. To achieve a reliable and consistent performance, modern wind turbines require advanced fault detection and diagnosis methods. The current research introduces a proposed active fault-tolerant control (AFTC) system that uses backstepping active disturbance rejection theory (BADRC) and an adaptive neurofuzzy system (ANFIS) detector in combination with principal component analysis (PCA) to compensate for system disturbances and maintain performance even when a generator actuator fault occurs. The simulation outcomes demonstrate that the suggested method successfully addresses the actuator generator torque failure problem by isolating the faulty actuator, providing a reliable and robust solution to prevent further damage. The neurofuzzy detector demonstrates outstanding performance in detecting false data in torque, achieving a precision of 90.20% for real data and 100%, for false data. With a recall of 100%, no false negatives were observed. The overall accuracy of 95.10% highlights the detector’s ability to reliably classify data as true or false. These findings underscore the robustness of the detector in detecting false data, ensuring the accuracy and reliability of the application presented. Overall, the study concludes that BADRC and ANFIS detection and isolation can improve the reliability of offshore wind farms and address the issue of actuator generator torque failure.Peer reviewe

A collaboratively derived environmental research agenda for Galapagos

Galápagos is one of the most pristine archipelagos in the world and its conservation relies upon research and sensible management. In recent decades both the interest in, and the needs of, the islands have increased, yet the funds and capacity for necessary research have remained limited. It has become, therefore, increasingly important to identify areas of priority research to assist decision-making in Galápagos conservation. This study identified 50 questions considered priorities for future research and management. The exercise involved the collaboration of policy makers, practitioners and researchers from more than 30 different organisations. Initially, 360 people were consulted to generate 781 questions. An established process of preworkshop voting and three rounds to reduce and reword the questions, followed by a two-day workshop, was used to produce the final 50 questions. The most common issues raised by this list of questions were human population growth, climate change and the impact of invasive alien species. These results have already been used by a range of organisations and politicians and are expected to provide the basis for future research on the islands so that its sustainability may be enhanced. </jats:p

Etnohistorias de América Latina y el Caribe

Este es un trabajo colectivo, a partir de una convocatoria abierta, que dio como resultado el libro titulado: Perfiles etnohistóricos en América Latina y el Caribe, que contiene artículos que presentan resultados de investigaciones, reflexiones críticas, teóricas, metodológicas y técnicas de investigación utilizadas en los estudios etnohistóricos del área. El interés de la obra fue generar el debate sobre la articulación de los contextos locales a los procesos de la globalización y sus nexos históricos, políticos, sociales y culturales con América Latina y el Caribe. Es por lo que, en su mayoría, los textos trascienden las barreras geográficas y geopolíticas, y van más allá de los nacionalismos, regionalismos o de las áreas geográficas comúnmente trazadas por las fronteras del Estado nación. Los escritos permiten entender las diversas dinámicas sociales e interrelaciones históricas y geográficas del continente, con el entramado de nexos globales que inciden en la construcción de formas, fronteras e imaginarios particulares de ver, conocer y dominar al “otro” y lo “otro”. El libro está dividido en dos grandes secciones, una Etnohistorias de América Latina, siglos XVI-XX, y la otra Historia, derecho, género y políticas en América Latina, siglos XX y XXI. La primera sección inicia con el artículo denominado, Los Izalcos: Un altépetl complejo registrado por los tlaxcaltecas en 1524, de Hugo Díaz Chávez, Julio César Alvarado Hernández y David Calogero Messana Villafranco. Este artículo aporta a la comprensión de la distribución geográfica de los pueblos nahuas antes de la invasión y ocupación europea, así como, su impronta en las divisiones administrativas actuales

4to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

Este volumen acoge la memoria académica de la Cuarta edición del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2017, desarrollado entre el 29 de noviembre y el 1 de diciembre de 2017 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana (UPS) en su sede de Guayaquil. El Congreso ofreció un espacio para la presentación, difusión e intercambio de importantes investigaciones nacionales e internacionales ante la comunidad universitaria que se dio cita en el encuentro. El uso de herramientas tecnológicas para la gestión de los trabajos de investigación como la plataforma Open Conference Systems y la web de presentación del Congreso http://citis.blog.ups.edu.ec/, hicieron de CITIS 2017 un verdadero referente entre los congresos que se desarrollaron en el país. La preocupación de nuestra Universidad, de presentar espacios que ayuden a generar nuevos y mejores cambios en la dimensión humana y social de nuestro entorno, hace que se persiga en cada edición del evento la presentación de trabajos con calidad creciente en cuanto a su producción científica. Quienes estuvimos al frente de la organización, dejamos plasmado en estas memorias académicas el intenso y prolífico trabajo de los días de realización del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad al alcance de todos y todas

Modelado neuro–borroso de un sistema captador solar lineal tipo Fresnel como gemelo digital

En este trabajo se presenta un modelado basado en un sistema de inferencia neuro-borroso adaptativo (en inglés: Adaptative Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS) del sistema captador solar linealde Fresnel que se encuentra en la Escuela Técnica Superior de Ingenieríade la Universidad de Sevilla, dicho sistema forma parte de una planta de refrigeración por absorción, proporcionando la fuente de calor para la misma. Su funcionamiento se basa en reflejar la radiación solar incidente en filas de espejos móviles, concentrándola en un tubo receptor de vacío por donde circula el fluido caloportador. Sobre el tubo receptor se sitúa un espejo reflector secundario, encargado de reflejar la radicación solar que no incide directamente sobre el tubo, optimizando así la eficiencia óptica del sistema. La energía recogida por el tubo receptor se transfiere entonces a un fluido caloportador (agua a presión), el cual es utilizado para accionar la máquina de absorción que transforma la energía térmica en frio, aplicación para la cual ha sido destinada en la ETSI en épocas de calor. También se puede cambiar su funcionamiento para la producción de calor en el invierno. El ANFISes implementado en el marco de redes adaptativas, el enfoque neuro-borroso integra las ventajas de las redes neuronales (Neural Networks, NN) y lógica borrosa(Fuzzy Logic, FL) para diseñar una arquitectura. Se hace uso de la FL para representar el conocimiento de manera interpretable y la capacidad de aprendizaje de una NN, para optimizar sus parámetros. Un ANFIS puede construir un mapeo de entrada-salida basado tanto en el conocimiento humano (en forma de reglas) como en pares de datos de entrada-salida dados, mostrando resultados significativos en el modelado de funciones no lineales. En este trabajo se utiliza ANFIS para modelar el sistema captador lineal Fresnelantes citado. El objetivo es obtener un modelo neuro-borroso que describa el comportamiento de la temperatura de salida del sistema de captación solar Fresnel, teniendo en cuenta las variables que infieren en dicho proceso (irradiancia solar, caudal, temperatura ambiente, temperatura del fluido que ingresa en el sistema de captación y la hora del día, que determinará la posición del Sol); para lo cual se ha usado datos de entrenamiento y comprobación, que no son necesariamente los mismos, de hecho para que elANFIS obtenga un modelo aceptable, debe trabajar preferentemente con distintos datos, tanto para el entrenamiento como para la comprobación, con el fin de captar de mejor manera la dinámica del sistema. El modelo desarrollado se ha comparado con datos reales de la planta, asícomo con los datos obtenidos por el modelo de parámetros distribuidos realizado por un trabajo previo por otro estudiante; esto con elfin de ver la eficacia del modelo obtenido.Se presenta también un estado del arte de losDigital Twins [9]conocidos como gemelos digitales(Digital Twins, DT), que muestra el concepto y evolución desde su aparición. Se puede decir que los DT tiene como principal característica la perfecta integración del espacio virtual físico y su base fundamental de desarrollo es el modelado y simulación. Los investigadores que se desempeñan en el desarrollo proponen varias arquitecturas de modelado DT: la primera arquitectura general estándar que aparece se modela en tres dimisiones: la entidad física, el modelo virtual y la conexión que se caracteriza porla interacción físicovirtual (un enlace para el flujo de datos desde el espacio real al espacio virtual). Seguidamente existe una arquitectura de cinco dimensiones, que es una extensión de la arquitectura de tres dimensiones, pero se añade una dimensión de datos y servicios; esta nueva arquitectura fusiona datos de los aspectos físicos y virtuales para una captura de información más completa y precisa que se logra usando los datos del DT. Así mismo existe una arquitectura de ocho dimisiones que describe el comportamiento y el contexto de los DT, cuatro dimensiones centradas en el contexto y el entorno, cuatro dimensiones centradas en comportamiento y la riqueza de las capacidades de los DT. En su mayoría los Digital Twin tienen en común tres partes principales: producto físico, producto virtual y datos conectados que vinculan y conectan indisolublemente el producto físico y virtual, es así como cualquier información que pueda obtenerse al inspeccionar un producto fabricado físicamente puede obtenerse de su DT.Como se ha mencionado anteriormente una de las componentes principales del DT es el modelo del equipo virtual, siendo este un modelo digital de alta fidelidadde la entidad física, que representa el modelado de la geometría, modelado de las propiedades físicas, modelado del comportamiento y el modelado de reglas en el mundo virtual; se hace hincapiéal modelado de reglas ya que posee las reglas de restricciones, asociaciones entre parámetros y las deducciones (predicciones) del comportamiento de la entidad física, es decir las reglas funcionan como el cerebro para hacer que el equipo virtual juzgue, evalúe, optimice y/o prediga.Es por ello que una de las mejores formasde modelar este tipo de conocimiento, por lo anteriormente dicho, sería utilizando un ANFIS ya que, además de poseer la capacidad de aprendizaje, su estructura está formada por reglas que forman su base de conocimiento.In this work, we present a modeling based on an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) of the Fresnel solar line collector system located at the School of Engineering of the University of Seville. This system is part of a cooling plant by absorption, providing the heat source for it. Its operation is based on reflecting the incident solar radiation in rows of mobile mirrors, concentrating it in a vacuum receiver tube where the heat transfer fluid circulates. A secondary reflecting mirror is placed on the receiving tube, which reflects the solar radiation that does not directly affect the tube, thus optimizing the optical efficiency of the system. The energy collected by the receiver tube is then transferred to a heat-bearing fluid (pressurized water), which is used to drive the absorption machine that transforms thermal energy into cold, an application for which it has been designed at ETSI in hot periods. Its operation can also be changed to produce heat in the winter. ANFIS is implemented in the framework of adaptive networks, the neuro-fuzzy approach integrates the advantages of neural networks (Neural Networks, NN) and fuzzy logic (Fuzzy Logic, FL) to design an architecture. FL is used to represent knowledge in an interpretable way and the learning capacity of a NN, to optimize its parameters. An ANFIS can build an input-output mapping based on both human knowledge (in the form of rules) and given input-output data pairs, showing significant results in the modeling of non-linear functions. In this work, ANFIS is used to model the linear Fresnel sensor system mentioned above. The objective is to obtain a neuro-diffuse model that describes the behavior of the output temperature of the Fresnel solar collector system, taking into account the variables that are inferred in this process (solar irradiance, flow rate, ambient temperature, temperature of the fluid entering the collector system and the time of day, which will determine the position of the Sun); For which training and testing data have been used, which are not necessarily the same, in fact for ANFIS to obtain an acceptable model, it must preferably work with different data, both for training and for testing, in order to better capture the dynamics of the system. The model developed has been compared with real data from the plant, as well as with the data obtained by the distributed parameters model made by a previous work by another student; this in order to see the effectiveness of the model obtained. It also presents a state of the art of Digital Twins (DT) [9], which shows the concept and evolution since its inception. It can be said that the main feature of DTs is the perfect integration of virtual physical space and its fundamental basis of development is the modeling and simulation. The researchers involved in the development propose several DT modeling architectures: the first general standard architecture that appears is modeled in three dimensions: the physical entity, the virtual model and the connection that is characterized by the physical-virtual interaction (a link for the data flow from the real space to the virtual space). Then there is a five-dimensional architecture, which is an extension of the three-dimensional architecture, but a data and services dimension is added; this new architecture merges data from the physical virtual aspects for a more complete and accurate information capture that is achieved using the data from the DT. There is also an eight dimensional architecture that describes the behavior and context of the DTs, four dimensions focused on context and environment, four dimensions focused on behavior and the richness of the DTs' capabilities. Most of the Digital Twins have three main parts in common: physical product, virtual product and connected data that link and connect indissolubly the physical and virtual product. This is how any information that can be obtained when inspecting a physically manufactured product can be obtained from its DT. As mentioned above, one of the main components of the DT is the virtual team model, which is a high-fidelity digital model of the physical entity, representing the modeling of geometry, modeling of physical properties, modeling of behavior and modeling of rules in the virtual world; the modeling of rules is made incapable since it possesses the rules of constraints, associations between parameters and the deductions (predictions) of the behavior of the physical entity, that is to say, the rules function as the brain to make the virtual team judge, evaluate, optimize and/or predict. xv That is why one of the best ways to model this type of knowledge, for the above, would be using an ANFIS because, in addition to possessing the ability to learn, its structure is formed by rules that form its knowledge base.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería Electrónica, Robótica y Automátic

Environmental Management Strategies in Kichwa Communities of the Amazon of Ecuador

The unemployment of people in the Amazonian communities of Ecuador has increased during the pandemic caused by the Covid-19 disease, mainly from March to August 2020; so, the population has turned its attention to the agricultural sector. This economic sector is specifically directed towards the overexploitation of timber resources and the hunting of animals. This study proposes an Environmental Management Plan for three agricultural farms located in the San Pablo de Ushpayaco parish, Napo, Ecuador, which sell mostly organic products in local markets. The fieldwork included a historical analysis of the sector, the diagnosis of survival strategies, relevant environmental aspects, identification of actors and interests regarding access to resources. As a result of the research, problems of inefficient use of water resources, poor management of land use due to its overexploitation through monoculture practices, absence of practices for sustainable agriculture and livestock, poor crop rotation, low application of organic fertilizers, lack of inputs and resources. Poor agricultural practices have led to low production yields and limited economic profit for farmers. This Environmental Management Plan focuses on the prevention, mitigation, and compensation of the environmental impacts caused by agriculture and thus improving the communities' quality of life in the study case. Poor agricultural practices have led to low production yields and limited economic profit for farmers. Poor agricultural practices have led to low production yields and limited economic profit for farmers. This Environmental Management Plan is focused on the prevention, mitigation and compensation of the environmental impacts caused by agriculture and thus improve the quality of life of the communities in the study case.El desempleo en las comunidades amazónicas de Ecuador ha aumentado significativamente durante la pandemia causada por la enfermedad COVID-19, principalmente de marzo a agosto de 2020; como resultado, la población ha cambiado su enfoque hacia la agricultura. Este sector económico se dirige específicamente a la sobreexplotación de los recursos madereros y a la caza de animales. Este estudio propone un Plan de Manejo Ambiental para tres fincas agrícolas ubicadas en la parroquia San Pablo de Ushpayaco, Napo, Ecuador, que venden principalmente productos orgánicos en los mercados locales. El trabajo de campo incluyó un análisis histórico del sector, el diagnóstico de las estrategias de supervivencia, los aspectos ambientales relevantes, la identificación de los actores y los intereses sobre el acceso a los recursos. Se identificaron diferentes problemas como el uso ineficiente de los recursos hídricos, la mala gestión del uso de la tierra debido a su sobreexplotación mediante prácticas de monocultivo, la ausencia de prácticas agrícolas y ganaderas sostenibles, la escasa rotación de cultivos, la baja aplicación de fertilizantes orgánicos y la falta de insumos y recursos. Las malas prácticas agrícolas han provocado un bajo rendimiento de la producción y un beneficio económico limitado para los agricultores. Este Plan de Gestión Ambiental se centra en la prevención, mitigación y compensación de los impactos ambientales causados por la agricultura y, por tanto, en la mejora de la calidad de vida de las comunidades del caso de estudio

MPC with fuzzy modelling for energy management in a manufacturing plant

[Resumen] Se propone un Control Predictivo Basado en Modelo (MPC) para maximizar el uso de energías renovables en un proceso de fabricación. La estrategia se ha aplicado en un sistema de fabricación que cuenta con varias máquinas, recursos de generación renovable, un generador combinado de calor y electricidad (CHP) para la producción de energía, y un banco de baterías para el almacenamiento de energía. El trabajo pretende maximizar el uso de fuentes de energía renovables en este proceso, teniendo en cuenta también el precio del mercado eléctrico, para reducir el coste. El uso de modelos neuroborrosos para la predicción de la energía producida por los generadores renovables permite una predicción dinámica, utilizando valores de entrada obtenidos a partir de variables típicas de predicción (velocidad del viento, irradiancia global, etc.).[Abstract] A Model Predictive Control (MPC) is proposed to maximise the use of renewable energy in a manufacturing process. The strategy has been applied in a manufacturing system with several machines, renewable generation resources, a combined heat and power (CHP) generator for energy production, and a battery bank for energy storage. The work aims to maximise the use of renewable energy sources in this process, also taking into account the electricity market price, to reduce the cost. The use of neuroborrous models for the prediction of the energy produced by renewable generators allows a dynamic prediction, using input values obtained from typical prediction variables (wind speed, global irradiance, etc.).Ministerio de Ciencia e Innovación; PID2019-104149RB-I0

Updating digital twins: Methodology for data accuracy quality control using machine learning techniques

The Digital Twin (DT) constitutes an integration between cyber and physical spaces and has recently become a popular concept in smart manufacturing and Industry 4.0. The related literature provides a DT characterisation and identifies the problem of updating DT models throughout the product life cycle as one of the knowledge gaps. The DT must update its performance by analysing the variable data in real time of the physical asset, whose behaviour is constantly changing over time. The automatic update process involves a data quality problem, i.e., ensuring that the captured values do not come from measurement or provoked errors. In this work, a novel methodology has been proposed to achieve data quality in the interconnection between digital and physical spaces. The methodology is applied to a real case study using the DT of a real solar cooling plant, acting as a learning decision support system that ensures the quality of the data during the update of the DT. The implementation of the methodology integrates a neurofuzzy system to detect failures and a recurrent neural network to predict the size of the errors. Experiments were carried out using historical plant data that showed great results in terms of detection and prediction accuracy, demonstrating the feasibility of applying the methodology in terms of computation time

Data Fault Detection for Digital Twin Learning Action Decision of a Wind Turbine

This paper presents the design of a classifier of variable failures in a wind turbine system. The classifier is based on a structure formed by several TS fuzzy inference systems, with projections of the data onto components of a principal component analysis. The classifier is part of a discrepancy evaluator for triggering the learning mechanism of the digital twin of the wind turbine

Modelling of a TCP-100 parabolic trough field using Simulink

[Resumen] Hoy en día, a la hora de estudiar el rendimiento de una planta, es típico contar con un modelo fiable que permita realizar pruebas sin desperdiciar recursos en ensayos innecesarios en la planta real. Uno de los programas empleados en la industria es Matlab®, el cual posee la herramienta llamada Simulink®, con la que se puede describir un sistema mediante diagramas de bloques. En este trabajo se describe el diseño de un modelo en Simulink, de la instalación de investigación de colectores cilindro-parabólicos (CCP) TCP-100, en la Plataforma Solar de Almería (PSA). Este modelo permitirá el aprendizaje didáctico sobre control de plantas termosolares mediante el uso de controladores básicos y muy usados en la industria, así como las ventajas y desventajas del uso de los mismos en plantas altamente no lineales. Los resultados del modelo en Simulink serán comparados con los obtenidos al programar el mismo modelo en el código de Matlab.[Abstract] When studying the behaviour of a plant, it is essential to have a reliable model that allows tests to be carried out without having to spend resources on unnecessary tests on the real plant. One of the programs used in the industry is Matlab, which has a tool called Simulink, with which a system can be described by means of a block diagram. This paper describes how a Simulink model of the TCP100 parabolic trough collector (PTC) research facility at the Almeria solar platform has been designed in Simulink. The comparison between the Matlab model and the Simulink model will be shown.Los autores agradecen a la Comisión Europea la financiación de este trabajo en el marco del proyecto DENiM. Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención nº 958339 (Proyecto DENiM). Y también a el Consejo Europeo de Investigación en el marco de la subvención de investigación avanzada OCONTSOLAR (789051) The authors thanks to the European Commission for funding this work under project DENiM. This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programmeunder grant agreement No 958339 (DENIM project), and also from the European Research Council under the OCONTSOLAR Advanced Research Grant (789051).Consejo Europeo de Investigación; OCONTSOLAR 78905