Artificial cognitive control system based on the shared circuits model of sociocognitive capacities. A first approach

sharedcircuitmodels is presented in this work. The sharedcircuitsmodelapproach of sociocognitivecapacities recently proposed by Hurley in The sharedcircuitsmodel (SCM): how control, mirroring, and simulation can enable imitation, deliberation, and mindreading. Behavioral and Brain Sciences 31(1) (2008) 1–22 is enriched and improved in this work. A five-layer computational architecture for designing artificialcognitivecontrolsystems is proposed on the basis of a modified sharedcircuitsmodel for emulating sociocognitive experiences such as imitation, deliberation, and mindreading. In order to show the enormous potential of this approach, a simplified implementation is applied to a case study. An artificialcognitivecontrolsystem is applied for controlling force in a manufacturing process that demonstrates the suitability of the suggested approac

Transductive-Weighted Neuro-fuzzy Inference System for Tool Wear Prediction in a Turning Process

This paper presents the application to the modeling of a novel technique of artificial intelligence. Through a transductive learning process, a neuro-fuzzy inference system enables to create a different model for each input to the system at issue. The model was created from a given number of known data with similar features to data input. The sum of these individual models yields greater accuracy to the general model because it takes into account the particularities of each input. To demonstrate the benefits of this kind of modeling, this system is applied to the tool wear modeling for turning process.This work was supported by DPI2008-01978 COGNETCON and CIT-420000-2008-13 NANOCUT-INT projects of the Spanish Ministry of Science and Innovation.Peer reviewe

Hybrid incremental modeling based on least squares and fuzzy K-NN for monitoring tool wear in turning processes

There is now an emerging need for an efficient modeling strategy to develop a new generation of monitoring systems. One method of approaching the modeling of complex processes is to obtain a global model. It should be able to capture the basic or general behavior of the system, by means of a linear or quadratic regression, and then superimpose a local model on it that can capture the localized nonlinearities of the system. In this paper, a novel method based on a hybrid incremental modeling approach is designed and applied for tool wear detection in turning processes. It involves a two-step iterative process that combines a global model with a local model to take advantage of their underlying, complementary capacities. Thus, the first step constructs a global model using a least squares regression. A local model using the fuzzy k-nearest-neighbors smoothing algorithm is obtained in the second step. A comparative study then demonstrates that the hybrid incremental model provides better error-based performance indices for detecting tool wear than a transductive neurofuzzy model and an inductive neurofuzzy model

Innovaciones y mejoras en el proyecto tutoría entre compañeros. Curso 2015-2016

Memoria ID-0137. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2015-2016

Modelado y control Neuroborroso de sistemas complejos. Aplicación a procesos de mecanizado de alto rendimiento

[EN] This work presents a methodology for the design and implementation of an intelligent control system and an intelligent monitoring system. This methodology is successfully applied to highly complex processes. To that end, it proposes a procedure based on the neurofuzzy modeling of the process in question. The models are obtained through an identification process which uses representative input-output data of the system to be studied. Once models which describe the dynamic process have been obtained, these are used as the basis of the monitoring and control systems. In the case of design and implementation of neurofuzzy control systems, it proposes a procedure for obtaining a neurofuzzy model of the process dynamics (direct dynamic) and a neurofuzzy model of its inverse dynamics. These models are used according to the internal model control paradigm to control the complex process. Thus, it designs and implements a neurofuzzy control system based on the internal model control paradigm to control the cutting force in a drilling process (complex electrochemical process) by modifying the feed rate of the tool. Moreover, in the case of neurofuzzy monitoring of complex systems, it proposes a procedure to obtain a neurofuzzy model which relates directly measured process parameters through sensors with a range of phenomena difficult to measure on-line. Thus, the monitoring system is implemented on the basis of the obtained neurofuzzy model. The proposed procedure for developing a neurofuzzy monitoring system, it has been applied to monitoring cutting tool wear in a turning process (complex physical-mechanical process). The information obtained from cutting forces sensors, acceleration (vibration) sensors, acoustic emission sensors and using the operating time, it has developed a neurofuzzy model to estimate the flank wear of the cutting tool. Both in the monitoring system design and in the design and implementation of the control system, it has used different neurofuzzy modeling strategies: an inductive strategy and another transductive strategy. Through the inductive strategy, it has obtained global models representing the entire dynamic process. Instead, through transductive strategies, it has obtained local models to study the particular situation. The strategies used have been ANFIS, TNFIS and TWNFI-i. The use of neurofuzzy models (transductive and inductive) to control and monitoring machining processes stems from the nature of these processes, i.e., its complexity. The nonlinear behavior and the presence of uncertainties (difficult to modeling) both in drilling as in turning processes open the door to the use of these techniques. The advantage of the proponed method is that it eliminates the need for an accurate mathematical model of the complex process to design/adjust the control/monitoring system. The results obtained with neurofuzzy modeling, control and monitoring systems have been very significant results and they are based on real experiments carried out in industrial environments. Moreover, from the technical point of view, significant benefits were obtained such as increasing material removal rate, effective utilization of the cutting tool life, increasing safety for the process (operator, machine and workpiece) and better control of downtimes due to breakage of the cutting tool.[ES] Este trabajo presenta una metodología para el diseño y la implementación de un sistema de control inteligente y de un sistema de monitorización inteligente. Esta metodología se aplica con éxito a procesos de gran complejidad. Para ello, se propone un procedimiento basado en el modelado neuroborroso del proceso en cuestión. Los modelos se obtienen a través de un proceso de identificación en el cual se utilizan datos entrada-salida representativos del sistema a estudiar. Una vez se han obtenido los modelos que describen la dinámica del proceso, éstos se utilizan como base de los propios sistemas de monitorización y control. Para el caso del diseño e implementación de sistemas de control neuroborroso se propone un procedimiento para obtener un modelo neuroborroso de la dinámica del proceso (dinámica directa) y un modelo neuroborroso de su dinámica inversa. Estos modelos son utilizados según el paradigma del control por modelo interno para efectuar en último término el control del proceso complejo. De este modo, se diseña e implementa un sistema de control neuroborroso basado en el paradigma del control por modelo interno, para el control de la fuerza de corte en un proceso de taladrado (proceso electromecánico complejo) a través de la modificación de la velocidad de avance de la herramienta. Por otro lado, para el caso de la monitorización neuroborrosa de sistemas complejos, se plantea un procedimiento para obtener un modelo neuroborroso mediante el cuál se relacionan parámetros del proceso medidos directamente a través de sensores con otra serie de fenómenos de difícil medición on-line. De este modo, el sistema de monitorización se implementa sobre la base del modelo neuroborroso obtenido. El procedimiento propuesto para el desarrollo del sistema de monitorización neuroborrosa se ha aplicado a la monitorización del desgaste de la herramienta de corte en un proceso de torneado (proceso físico-mecánico complejo). Mediante la información obtenida a través de los sensores de fuerzas de corte, de aceleración (vibraciones), de emisión acústica y utilizando el propio tiempo de operación se ha desarrollado un modelo neuroborroso para la estimación del desgaste del flanco de la herramienta de corte. Tanto en el diseño del sistema de monitorización como en el diseño e implementación del sistema de control se han utilizado estrategias de modelado neuroborroso distintas: una estrategia inductiva y otra transductiva. A través de la estrategia inductiva se han obtenido modelos globales que representan toda la dinámica del proceso. Por contra, a través de las estrategias transductivas se han obtenido modelos locales de la situación particular a estudiar. Las estrategias utilizadas han sido ANFIS, TNFIS y TWNFI-i. El empleo de modelos neuroborrosos (transductivos e inductivos) para el diseño de sistemas de control y monitorización de procesos de mecanizado tiene su origen en la propia naturaleza de estos procesos, es decir, su complejidad. El comportamiento no-lineal y la existencia de ciertas incertidumbres de difícil modelado que se dan tanto en procesos de taladrado como en procesos de torneado abren las puertas a la utilización de estas técnicas. La ventaja del método propuesto es que elimina la necesidad de disponer de un modelo matemático exacto del proceso complejo para el diseño/ajuste del sistema de control y/o monitorización. Los resultados obtenidos con los sistemas de modelado, control y monitorización neuroborrosos han sido muy positivos, y se han sustentado en experimentos reales desarrollados en entornos industriales. Además, desde el punto de vista técnico, se han obtenido importantes ventajas tales como el aumento en la tasa de arranque de material, el aprovechamiento efectivo de la vida útil de la herramienta de corte, un aumento de la seguridad para el proceso (operario, máquina y pieza) y, en general, una disminución de los tiempos de parada debidos a la rotura de la herramienta de corte

Modelado y control neuroborroso de procesos de taladrado de alto rendimiento

Tesis de Máster en Sistemas Inteligentes, elaborada en el Departamento de Informática y Automática.[ES]Este trabajo presenta una metodología para el diseño y la implementación de un sistema neuroborroso para el modelado y control de procesos basado en el paradigma del control por modelo interno. En este caso, se presenta la aplicación al control de la fuerza de corte en un proceso electromecánico complejo: el taladrado de alto rendimiento. Primeramente, el sistema neuroborroso se entrena para aprender la dinámica directa del proceso de taladrado de alto rendimiento a través de datos entrada/salida, creando un modelo directo del proceso. Del mismo modo, otro sistema neuroborroso se entrena para modelar la dinámica inversa del propio proceso. Posteriormente, una vez se han generado los modelos directo e inverso, se introducen en un esquema de control por modelo interno para controlar la fuerza de corte de un proceso de taladrado de alto rendimiento a través de la modificación de la velocidad de avance de la herramienta. El sistema neuroborroso considerado en este estudio es el conocido como Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS), en el que las reglas borrosas se obtienen a partir de datos del propio proceso. Se ha optado por el empleo de técnicas neuroborrosas para el modelado y control de este proceso de mecanizado debido a la complejidad del mismo, a su comportamiento no-lineal y a la existencia de ciertas incertidumbres de difícil modelado. Además, se elimina la necesidad de disponer de un modelo matemático exacto para diseñar/ajustar el sistema de control. Los resultados obtenidos son positivos tanto en la simulación como en la aplicación al control de la fuerza de corte. Desde el punto de vista técnico, se aumenta la tasa de arranque de material y al mismo tiempo se garantiza un aprovechamiento efectivo de la vida útil de la herramienta de corte. Debido a restricciones del propio proceso, el control del mismo se ha llevado a cabo a través de redes de comunicación industriales (Profibus y Ethernet).El buen comportamiento del sistema de control neuroborroso en red basado en control por modelo interno se ha verificado por medio de varias cifras de mérito o índices de comportamiento

Control Neuroborroso en Red. Aplicación al Proceso de Taladrado de Alto Rendimiento

Resumen: Este trabajo muestra el diseño y la implementación de un sistema neuroborroso para el modelado y control en red de un proceso de taladrado de alto rendimiento. El sistema neuroborroso considerado en este estudio es el conocido como Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS), en el que las reglas borrosas se obtienen a partir de datos entrada/salida. Para el diseño del sistema de control se ha elegido el paradigma del control por modelo interno. Los resultados obtenidos son positivos tanto en la simulación como en la aplicación al control en red de la fuerza de corte. Desde el punto de vista técnico, se aumenta la tasa de arranque de material y al mismo tiempo se garantiza un aprovechamiento efectivo de la vida útil de la herramienta de corte. Este buen comportamiento del sistema de control neuroborroso basado en control por modelo interno se ha verificado por medio de varias cifras de mérito. Palabras clave: sistemas neuroborrosos, control por modelo interno, control en red, taladrado de alto rendimient

Networked Neurofuzzy Control. An Application to a Drilling Process

[EN] The neurofuzzy system known as Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS), is a pioneering work, as well as the simplest computationally and the most viable for real-time applications. This work is focused on designing and implementing a neurofuzzy control system of a high-performance drilling process through a Profibus network. The internal model control (IMC) paradigm accomplishes this goal by using direct and inverse process models for designing the control system. From the technical point of view, the aim is to maximize both the material removal rate and useful tool life. The results obtained are significant both in simulation as well as the real time application which are also verified by several performance indices.[ES] Este trabajo muestra el diseño y la implementación de un sistema neuroborroso para el modelado y control en red de un proceso de taladrado de alto rendimiento. El sistema neuroborroso considerado en este estudio es el conocido como Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS), en el que las reglas borrosas se obtienen a partir de datos entrada/salida. Para el diseño del sistema de control se ha elegido el paradigma del control por modelo interno. Los resultados obtenidos son positivos tanto en la simulación como en la aplicación al control en red de la fuerza de corte. Desde el punto de vista técnico, se aumenta la tasa de arranque de material y al mismo tiempo se garantiza un aprovechamiento efectivo de la vida útil de la herramienta de corte. Este buen comportamiento del sistema de control neuroborroso basado en control por modelo interno se ha verificado por medio de varias cifras de mérito.Al proyecto DPI2005-04298 “Sistema de Control y Supervisión en Red Basado en Técnicas de Inteligencia Artificial para Optimizar Procesos de Mecanizado a Alta Velocidad (COREMAV)”.Gajate, A.; Haber, RE. (2009). Control Neuroborroso en Red. Aplicación al Proceso de Taladrado de Alto Rendimiento. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 6(1):31-38. http://hdl.handle.net/10251/145383OJS31386

Transductive neurofuzzy-based torque control of a milling process: results of a case study

This paper presents the design and implementation of an intelligent control system based on local neurofuzzy models of the milling process relayed through an Ehternet-based application. Its purpose is to control the spindle torque of a milling process by using an internal model control paradigm to modify the feed rate in real time. The stabilization of cutting cutting torque is especially necessary in milling processes such as high-spedd roughing of steel moulds and dies tha present minor geometric uncertainties. Thus, maintenance of the curring torque increaes the material removal rate and reduces the risk of damage due to excessive spindle vibration, a very sensitive and expensive component in all high-speed milling machines. Torque control is therefore an interesting challenge from an industrial point of view

Revisión y estudio de técnicas de inteligencia artificial para la compensación de la fricción en sistemas electromecánicos.

El nivel de competitividad en el campo de la fabricación impone el desarrollo de controles numéricos con mejores prestaciones, mayores precisiones, más flexibles y con mayor valor añadido como vía para la diferenciación en el mercado. La mejoría en la precisión de los servomecanismos pasa indisolublemente por una mejor compensación de las no linealidades inherentes a estos sistemas. Gana importancia por tanto, el modelado de no linealidades duras como la fricción, como base para el desarrollo ulterior de sistemas de compensación que se traduzcan en un mejor comportamiento del sistema de control. En este trabajo, fruto de la colaboración con FagorAutomation, se hace una revisión del estado del arte en este campo, específicamente centrado en los sistemas de compensación de fricción basados en técnicas de Inteligencia Artificial. Además, se analizan y valoran las mejores soluciones científico-técnicas con vistas al desarrollo e implementación de una estrategia de compensación inteligente que garantice mejores prestaciones del servosistema