Ensemble of radial basis neural networks with k-means clustering for heating energy consumption prediction

U radu je predložen i prikazan ansambl neuronskih mreža za predviđanje potrošnje toplote univerzitetskog kampusa. Za obučavanje i testiranje modela korišćeni su eksperimentalni podaci. Razmatrano je poboljšanje tačnosti predviđanja primenom k-means metode klasterizacije za generisanje obučavajućih podskupova neuronskih mreža zasnovanih na radijalnim bazisnim funkcijama. Korišćen je različit broj klastera, od 2-5. Izlazi članova ansambla su kombinovani primenom aritmetičkog, težinskog i osrednjavanja metodom medijane. Pokazano je da ansambli neuronskih mreža ostvaruju bolje rezultate predviđanja nego svaka pojedinačna mreža članica ansambla. PR Data used for this paper were gathered during study visit to NTNU, as a part of the collaborative project: Sustainable energy and environment in Western Balkans.For the prediction of heating energy consumption of university campus, neural network ensemble is proposed. Actual measured data are used for training and testing the models. Improvement of the prediction accuracy using k-means clustering for creating subsets used to train individual radial basis function neural networks is examined. Number of clusters is varying from 2 to 5. The outputs of ensemble members are aggregated using simple, weighted and median based averaging. It is shown that ensembles achieve better prediction results than the individual network

Prediction of double-regulated hydraulic turbine on-cam energy characteristics by artificial neural networks approach

Određivanje energetskih kombinatorskih karakteristika dvojno regulisane hidraulične turbine se zasniva na rezultatima opsežnih i skupih eksperimentalnih ispitivanja na modelu u laboratoriji i terenskih merenja na prototipu u hidroelektranama. Eksploatacioni dijagram se dobija na osnovu prostornih interpolacija reprezentativnih mernih tačaka koje pripadaju kombinatorskim krivama formiranih za različite brzinske faktore. U radu je dat akcenat na primeni savremene metode veštačkih neuronskih mreža u određivanju kombintorskih karakteristika turbine posebno u radnim režimima koji nisu mereni. Deo postojećih podataka o energetskim parametrima Kaplan turbine koji su dobijeni eksperimentalnim putem iskorišćeni su za obučavanje tri razvijena modela veštačkih neuronskih mreža. Analizom, testiranjem i validacijom dobijenih energetskih parametara turbine međusobnim upoređivanjem sa ostalim eksperimentalnim podacima razmatrana je pouzdanost primenjene metode.The determination of the energy characteristics of a double-regulated hydro turbine is based on numerous measuring points during extensive and expensive experimental model tests in the laboratory and on site prototype tests at the hydropower plant. By the spatial interpolation of representative measured points that belong to the so-called on-cam curves for different speed factors, the hill performance diagram is obtained. The focus of the paper is the contemporary method of artificial neural network models use for the prediction of turbine characteristics, especially in not measured operation modes. A part of the existing set of experimental data for the Kaplan turbine energy parameters is used to train three developed neural network models. The reliability of applied method is considered by analysing, testing and validating the predicted turbine energy parameters in comparison with the remaining data

Prediction of double-regulated hydraulic turbine on-cam energy characteristics by artificial neural networks approach

Određivanje energetskih kombinatorskih karakteristika dvojno regulisane hidraulične turbine se zasniva na rezultatima opsežnih i skupih eksperimentalnih ispitivanja na modelu u laboratoriji i terenskih merenja na prototipu u hidroelektranama. Eksploatacioni dijagram se dobija na osnovu prostornih interpolacija reprezentativnih mernih tačaka koje pripadaju kombinatorskim krivama formiranih za različite brzinske faktore. U radu je dat akcenat na primeni savremene metode veštačkih neuronskih mreža u određivanju kombintorskih karakteristika turbine posebno u radnim režimima koji nisu mereni. Deo postojećih podataka o energetskim parametrima Kaplan turbine koji su dobijeni eksperimentalnim putem iskorišćeni su za obučavanje tri razvijena modela veštačkih neuronskih mreža. Analizom, testiranjem i validacijom dobijenih energetskih parametara turbine međusobnim upoređivanjem sa ostalim eksperimentalnim podacima razmatrana je pouzdanost primenjene metode.The determination of the energy characteristics of a double-regulated hydro turbine is based on numerous measuring points during extensive and expensive experimental model tests in the laboratory and on site prototype tests at the hydropower plant. By the spatial interpolation of representative measured points that belong to the so-called on-cam curves for different speed factors, the hill performance diagram is obtained. The focus of the paper is the contemporary method of artificial neural network models use for the prediction of turbine characteristics, especially in not measured operation modes. A part of the existing set of experimental data for the Kaplan turbine energy parameters is used to train three developed neural network models. The reliability of applied method is considered by analysing, testing and validating the predicted turbine energy parameters in comparison with the remaining data

Various multistage ensembles for prediction of heating energy consumption

Feedforward neural network models are created for prediction of daily heating energy consumption of a NTNU university campus Gloshaugen using actual measured data for training and testing. Improvement of prediction accuracy is proposed by using neural network ensemble. Previously trained feed-forward neural networks are first separated into clusters, using k-means algorithm, and then the best network of each cluster is chosen as member of an ensemble. Two conventional averaging methods for obtaining ensemble output are applied; simple and weighted. In order to achieve better prediction results, multistage ensemble is investigated. As second level, adaptive neuro-fuzzy inference system with various clustering and membership functions are used to aggregate the selected ensemble members. Feedforward neural network in second stage is also analyzed. It is shown that using ensemble of neural networks can predict heating energy consumption with better accuracy than the best trained single neural network, while the best results are achieved with multistage ensemble

Fuzzy logic, modelling and control

Опште начело је да би добра инжењерска теорија требало да буде способна да ефикасно користи све доступне информације. За многе практичне системе важне информације долазе из два извора: како се налазимо у информационој ери, људско знање постаје све важније, и један извор информација су стручњаци који своје знање о систему описују на природним језицима; друга су мерења са разних сензора и математички модели који су изведени на основу физичких закона. Стога је важан задатак комбиновати ове две врсте информација у пројектовању. Да би се то постигло, потребна је теорија која ће системски да формулише људско знање према сличном моделу који се користи за формулисање мерених података и математичких модела, и имплементира га у инжењерске системе. Све наведено представља јединствено обележје теорије фази система, и оправдава постојање теорије фази система као независне гране у инжењерству. Она укључује различите технологије, а ова књига пружа читаоцу основне информације о теорији фази скупова, фази логике, фази моделовања и управљања. Примарни циљ је да се представи довољна основа у фази моделовању и управљању како би се могла спроводити даља проучавања у напредним методологијама меког рачуна и вештачке интелигенције. Добро разумевање теорије главни је услов за њену примену и побољшање или развој властитих идеја и концепата. Да би се то олакшало, у књизи су приказане методе илустроване адекватних примерима и сликама. Књига Фази логика,моделовање и управљање је конципирана тако да обухвата области предвиђене наставним планом и програмом предмета Фази управљачки системи, који је у склопу Мастер академских студија, на Модулу за аутоматског управљање, на Машинском факултету у Београду. Међутим, узимајући и у обзир актуелност и значај упознавања са једном од области меког рачуна и вештачке интелигенције (а теорија фази система то јесте), књига је написана тако да могу да је користе студенти са других усмерења Машинског факултета, као и других факултета, у чијим наставним плановима и програмима је заступљена ова проблематика

Matlab and Simulink in automatic control

Данас, Matlab представља један од готово незаобилазних алата у научној и инжењерској пракси. Књига Matlab и Simulink у аутоматском управљању је конципирана тако да обухвата области предвиђене наставним планом и програмом предмета Програмирање у аутоматском управљању, који се слуша на Основним академским студијама на Машинском факултету у Београду. Међутим, узимајући у обзир актуелност и значај упознавања са неким од софтверских алата за различите врсте инжњерских прорачуна и анализа (а Matlab је један од најзаступљенијих), књига је написана тако да могу да је користе и студенти са других факултета у чијим наставним плановима и програмима је заступљена ова проблематика. У том смислу, програмски језик Matlab и његов пакет Simulink представљени су у прва три дела књиге. Четврти и пети део књиге се односе на њихову примену у области система аутоматског управљања, и добрим делом представљају подршку настави из предмета Основе аутоматског управљања који је обавезан предмет на основним академским студијама на Машинском факултету у Београду, као и већини предмета на мастер академским студијама модула за аутоматско управљање на Машинском факултету у Београду. Изложени материјал је илустрован бројним примерима. Тамо где је неопходно, дати су и резултати извршавања одређених наредби, скриптова, а одређени број примера, посебно у петом делу, урађен је и аналитичким путем

Fuzzy practical exponential tracking of an electrohydraulic servosystem

Cilj ovog rada je da doprinese teorijskoj i praktičnoj primeni fazi logičkog upravljanja korišćenjem koncepta praktičnog praćenja. Predlaže se novi fazi upravljački algoritam za ostvarivanje željenog kvaliteta praćenja jednog elektrohidrauličkog pozicionog servosistema, koji se može naći u mnogim industrijskim uređajima. Fazi logički kontroler je jedan od najjednostavnijih. On koristi samo jednu ulaznu veličinu, sa linearnom metodom zaključivanja. Fazi prateći algoritam upravljanja je zasnovan na principu samoprilagodljivosti. Strukturna karakteristika takvog sistema upravljanja je postojanje dve povratne sprege: globalne, negativne po izlaznoj veličini i lokalne, pozitivne po upravljačkoj veličini. Takva struktura obezbeđuje sintezu upravljanja bez poznavanja unutrašnje dinamike objekta i bez merenja poremećajnih veličina. Predloženi fazi prateći algoritam upravljanja obezbeđuje promenu greške izlazne veličine po unapred definisanom eksponencijalnom zakonu. Prezentuju se rezultati simulacije nelinearnog matematičkog modela hidrauličkog servosistema.The aim of this paper is to contribute to the theoretical and practical applications of fuzzy logic control using practical tracking concept. A new fuzzy control algorithm is proposed to achieve the desired tracking performance of a nonlinear electrohydraulic position servo system, which can be found in many manufacturing devices. The fuzzy logic controller is one of the simplest. It employs only one input, with linear fuzzy inference method. The practical tracking control algorithm is based on the selfadjustment principle. The structural characteristic of such a control system is the existence of two feedback sources: the global negative of the output value and the local positive of the control value. Such a structure ensures the synthesis of the control without the internal dynamics knowledge and without measurements of disturbance values. The proposed fuzzy practical control algorithm ensures the change of the output error value according to a prespecified exponential law. The simulation results of the nonlinear mathematical model of the hydraulic servo system are presented

Discrete-time exponentially stabilizing fuzzy sliding mode control via lyapunov's method

The exponentially stabilizing state feedback control algorithm is developed by Lyapunov's second method leading to the variable structure system with chattering free sliding modes. Linear time-invariant discrete-time second order plant is considered and the control law is obtained by using a simple fuzzy controller. The analytical structure of the proposed controller is derived and used to prove exponential stability of sliding subspace. Essentially, the control algorithm drives the system from an arbitrary initial state to a prescribed so-called sliding subspace S, in finite time and with prescribed velocity estimate. Inside the sliding subspace S, the system is switched to the sliding mode regime and stays in it forever. The proposed algorithm is tested on the real system in practice, DC servo motor, and simulation and experimental results are given

Fuzzy practical exponential tracking of an electrohydraulic servosystem

Cilj ovog rada je da doprinese teorijskoj i praktičnoj primeni fazi logičkog upravljanja korišćenjem koncepta praktičnog praćenja. Predlaže se novi fazi upravljački algoritam za ostvarivanje željenog kvaliteta praćenja jednog elektrohidrauličkog pozicionog servosistema, koji se može naći u mnogim industrijskim uređajima. Fazi logički kontroler je jedan od najjednostavnijih. On koristi samo jednu ulaznu veličinu, sa linearnom metodom zaključivanja. Fazi prateći algoritam upravljanja je zasnovan na principu samoprilagodljivosti. Strukturna karakteristika takvog sistema upravljanja je postojanje dve povratne sprege: globalne, negativne po izlaznoj veličini i lokalne, pozitivne po upravljačkoj veličini. Takva struktura obezbeđuje sintezu upravljanja bez poznavanja unutrašnje dinamike objekta i bez merenja poremećajnih veličina. Predloženi fazi prateći algoritam upravljanja obezbeđuje promenu greške izlazne veličine po unapred definisanom eksponencijalnom zakonu. Prezentuju se rezultati simulacije nelinearnog matematičkog modela hidrauličkog servosistema.The aim of this paper is to contribute to the theoretical and practical applications of fuzzy logic control using practical tracking concept. A new fuzzy control algorithm is proposed to achieve the desired tracking performance of a nonlinear electrohydraulic position servo system, which can be found in many manufacturing devices. The fuzzy logic controller is one of the simplest. It employs only one input, with linear fuzzy inference method. The practical tracking control algorithm is based on the selfadjustment principle. The structural characteristic of such a control system is the existence of two feedback sources: the global negative of the output value and the local positive of the control value. Such a structure ensures the synthesis of the control without the internal dynamics knowledge and without measurements of disturbance values. The proposed fuzzy practical control algorithm ensures the change of the output error value according to a prespecified exponential law. The simulation results of the nonlinear mathematical model of the hydraulic servo system are presented