Kombinacija vremensko-frekvencijske analize signala i strojnoga učenja uz primjer u detekciji gravitacijskih valova

This paper presents a method for classifying noisy, non-stationary signals in the time-frequency domain using artificial intelligence. The preprocessed time-series signals are transformed into time-frequency representations (TFrs) from Cohen’s class resulting in the TFr images, which are used as input to the machine learning algorithms. We have used three state-of-the-art deep-learning 2d convolutional neural network (Cnn) architectures (ResNet-101, Xception, and EfficientNet). The method was demonstrated on the challenging task of detecting gravitational-wave (gw) signals in intensive real-life, non-stationary, non-gaussian, and non-white noise. The results show excellent classification performance of the proposed approach in terms of classification accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (roC auC), recall, precision, F1 score, and area under the precision-recall curve (PR AUC). The novel method outperforms the baseline machine learning model trained on the time-series data in terms of all considered metrics. The study indicates that the proposed technique can also be extended to various other applications dealing with non-stationary data in intensive noise.Ovaj rad predstavlja metodu klasifikacije šumom narušenih nestacionarnih signala u vremensko-frekvencijskoj domeni korištenjem umjetne inteligencije. Naime, signali u obliku vremenskih nizova transformirani su nakon predobrade u vremensko-frekvencijske prikaze (TFR) iz Cohenove klase, rezultirajući TFR slikama korištenim kao ulaz u algoritme strojnoga učenja. Korištene su tri suvremene metode dubokoga učenja u obliku 2D arhitektura konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) (ResNet-101, Xception i EfficientNet). Metoda je demonstrirana na zahtjevnom problemu detekcije signala gravitacijskih valova (GW) u intenzivnom stvarnom i nestacionarnom šumu koji nema karakteristike ni Gaussovog ni bijelog šuma. Rezultati pokazuju izvrsne performanse klasifikacije predloženoga pristupa s obzirom na točnost klasifikacije, površinu ispod krivulje značajke djelovanja prijamnika (ROC AUC), odziv, preciznost, F1-mjeru i površinu ispod krivulje preciznost-odziv (PR AUC). Nova metoda nadmašuje osnovni model strojnoga učenja treniran na podatcima u obliku vremenskih nizova s obzirom na razmatrane metrike. Istraživanje pokazuje da se predložena tehnika može proširiti i na različite druge primjene koje uključuju nestacionarne podatke u intenzivnom šumu

Application of model-based design tool X2C in induction machine vector control

Open source software tools for model-based design of embedded control systems represent a new method for rapid development and testing of advanced control structures in modern electric drives. The new concept of one of those tools, X2C, is presented in this paper, and in order to evaluate its performance in the development of complex control systems, it is applied to implement induction machine vector control. Based on the simulation model of the drive developed in PLECS, the parameters of the controllers were determined. The algorithm for the vector control of the induction machine was developed in X2C, implemented on the digital signal processor and applied to the real system. The system was tested during the no-load acceleration, deceleration, and reversing of the motor, while measuring the electrical and mechanical variables. Finally, the quantitative comparison of the experimental results and the results obtained by the equivalent simulations, based on the Integral Squared Error criterion, revealed that these results were well matched. This finding suggested that the control system was successfully implemented, thereby confirming the effectiveness of X2C tool in this particular type of application. With this work it has been shown that a transition from simulation to actual environment is rapidly achieved, with a simple verification of implemented methods accompanying the process. Realization of this work is a step forward in the utilization of open source software packages for implementation of induction machine vector control with the purpose of rapid verification of simulation models

Detekcija signala gravitacijskih valova iz vremensko - frekvencijskih distribucija korištenjem dubokog učenja : Doktorska disertacija

This thesis proposes a method for classifying noisy, non-stationary signals based on deep learning algorithms and Cohen’s class of time-frequency distributions (TFDs). The proposed approach is demonstrated on the challenging task of detecting gravitationalwave (GW) signals in intensive real-life, non-stationary, non-Gaussian, and non-white noise. By retrieving real-life measurements from Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory detectors and performing extensive GW waveform simulations, a diverse timeseries dataset of 100 000 examples was obtained with the signal-to-noise ratio (SNR) in the range from −123.46 to −2.27 dB. Next, 12 TFDs were calculated from the preprocessed time series, resulting in 1.2 million TFD images, then used as input to the deep learning classification algorithms utilizing three state-of-the-art two-dimensional convolutional neural network (CNN) architectures (ResNet-101, Xception, and EfficientNet). The results obtained by evaluating each of 36 TFD-CNN models show excellent classification performance of the proposed approach, with classification accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (ROC AUC), recall, precision, F1 score, and area under the precision-recall curve (PR AUC) up to 97.100%, 0.98854, 95.867%, 99.507%, 97.029%, and 0.99195, respectively. Moreover, the proposed approach significantly outperforms the baseline deep learning model trained on the time-series data in terms of all considered metrics, with the statistical significance confirmed by McNemar’s test. The obtained results indicate that the proposed technique can improve the classification of non-stationary GW signals at very low SNRs with the potentials to be extended to other practical applications.Analiza nestacionarnih signala predstavlja izazovan zadatak u različitim istraživačkim područjima zbog vremenski promjenjivog frekvencijskog spektra takvih signala. Pritom njihova analiza često zahtijeva napredne alate za istovremeni prikaz signala u zajedničkoj vremensko-frekvencijskoj domeni, a koji nadilaze standardne tehnike zasebne analize signala u vremenskoj, odnosno frekvencijskoj domeni. Osim toga, nestacionarni su signali u stvarnim primjenama često višekomponentni, kao i dodatno narušeni šumom. U sklopu ove doktorske disertacije predložena je i razvijena metoda za klasifikaciju nestacionarnih signala u intenzivnom šumu temeljena na algoritmima dubokoga učenja i dvodimenzionalnim vremensko-frekvencijskim distribucijama iz Cohenove klase. Ove kvadratne vremensko-frekvencijske distribucije posjeduju svojstvo vremenske i frekvencijske kovarijantnosti, a predložena metoda demonstrirana je na zahtjevnom problemu detekcije signala gravitacijskih valova u intenzivnom, stvarnom i nestacionarnom šumu koji pritom nema karakteristike ni bijelog ni Gaussovog šuma. Predloženi je pristup eksperimentalno provjeren, a razvijeni se postupak sastoji od triju glavnih faza: pripreme i predobrade odgovarajućeg skupa podataka, treniranja i testiranja modela dubokoga učenja te evaluacije postignutih performansi navedenih modela. Korištenjem stvarnih mjerenja iz Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (LIGO) detektora i provođenjem iscrpnih simulacija valnih oblika gravitacijskih valova dobiven je opsežan i raznolik skup podataka koji uključuje 100 000 primjera podataka u vremenskoj domeni. Pritom se vrijednosti omjera signala i šuma u generiranomu skupu podataka kreću u rasponu između −123.46 i −2.27 dB. Nakon odgovarajuće predobrade podataka u vremenskoj domeni izračunano je 12 vremensko-frekvencijskih distribucija iz Cohenove klase, uključujući spektrogram, Wigner-Villeovu, pseudo Wigner-Villeovu, izglađenu pseudo Wigner-Villeovu, Choi-Williamsovu, Butterworthovu, Born-Jordanovu i Zhao-Atlas-Marksovu distribuciju, te distribucije sa smanjenim interferencijama i jezgrama temeljenima na Besselovoj funkciji, binomnim koeficijentima, Hanningovom otvoru i trokutastom otvoru. Navedeni izračun rezultirao je s ukupno 1 200 000 slika vremenskofrekvencijskih distribucija, raspodijeljenima u 12 skupova podataka, a koje su potom korištene kao ulazi za treniranje i testiranje algoritama dubokoga učenja za klasifikaciju temeljenih na trima naprednim dvodimenzionalnim arhitekturama konvolucijskih neuronskih mreža (ResNet-101, Xception i EfficientNet). Rezultati postignuti evaluacijom svakog od 36 dobivenih modela dubokoga učenja konvolucijskih neuronskih mreža i vremensko-frekvencijskih distribucija pokazuju izvrsne klasifikacijske performanse predloženoga pristupa. Pritom točnost klasifikacije postiže vrijednosti do 97.100%, površina ispod krivulje značajke djelovanja prijamnika do 0.98854, odziv do 95.867%, preciznost do 99.507%, F1-mjera do 97.029% i površina ispod krivulje preciznost-odziv do 0.99195. Osim toga, usporedba ostvarenih performansi predloženoga pristupa s performansama referentnoga modela dubokoga učenja, koji kao ulaze koristi izvorne podatke u vremenskoj domeni, pokazuje da predloženi pristup značajno nadmašuje referentni model s obzirom na sve korištene pokazatelje kvalitete performansi. Naime, postignute vrijednosti točnosti klasifikacije više su do 3.953%, površine ispod krivulje značajke djelovanja prijamnika do 2.067%, odziva do 7.014%, preciznosti do 2.307%, F1- mjere do 4.190% i površine ispod krivulje preciznost-odziv do 1.475%. Analiza dodatnih detaljnih pokazatelja kvalitete, uključujući matrice konfuzije, krivulje značajke djelovanja prijamnika i krivulje preciznost-odziv, također ukazuje na bolje performanse predloženoga pristupa, pri čemu je statistička značajnost dobivenih razlika u performansama potvrđena McNemarovim statističkim testom. Analiza dobivenih rezultata ukazuje na to da predloženi pristup primjene kvadratnih vremensko-frekvencijskih distribucija iz Cohenove klase u kombinaciji s algoritmima dubokoga učenja temeljenima na dvodimenzionalnim konvolucijskim neuronskim mrežama može postići poboljšanu kvalitetu klasifikacije nestacionarnih signala u vremenskoj domeni u uvjetima vrlo niskih vrijednosti omjera signala i šuma. U sklopu ove doktorske disertacije analizirana je i potvrđena mogućnost praktične primjene predloženoga pristupa u detekciji signala gravitacijskih valova, pri čemu su postignute vrlo visoke performanse. Osim navedene primjene, predloženi pristup također ima potencijal za proširenje na druga područja znanstvenog istraživanja i praktične primjene koje zahtijevaju analizu različitih vrsta nestacionarnih signala

IMPLEMENTACIJA VEKTORSKOG UPRAVLJANJA ASINKRONOG STROJA KORIŠTENJEM X2C ALATA

U radu je obrađena problematika vektorskog upravljanja asinkronim strojem. Dana su teorijska razmatranja koja uključuju sam princip rada asinkronog stroja, njegov matematički model, strukture vektorskog upravljanja i upravljanje sklopkama izmjenjivača. Rad se fokusirao na razvoj izravnog vektorskog upravljanja orijentacijom rotorskog toka s mjerenjem brzine vrtnje, namijenjenog za asinkroni stroj napajan iz izmjenjivača s utisnutim naponom, čijim se sklopkama upravlja vektorskom modulacijom. U programskom paketu PLECS izrađene su simulacije navedenog sustava upravljanja, te se analizom rezultata dobivenih pri različitim dinamičkim stanjima pogona zaključilo da su postignute vrlo dobre dinamičke karakteristike sustava. Algoritam upravljanja zatim je implementiran na digitalni signalni procesor (DSP) serije Texas Instruments C2000 za upravljanje asinkronim strojem snage 186 W, korištenjem laboratorijskog sustava upravljanja i inkrementalnog optičkog enkodera. Pritom je algoritam realiziran u programu X2C u obliku blokova, a podešenja sklopovlja DSP-a izvršena su u programu Code Composer Studio. Testiranjem stroja na identičan način kao u simulacijama te mjerenjem pojedinih električnih i mehaničkih veličina, pokazalo se da se sustav upravljanja vrlo dobro ponaša i sa stvarnim strojem. Naposljetku, usporednom kritičkom analizom rezultata dobivenih eksperimentalno i simulacijama došlo se do zaključka da se rezultati vrlo dobro podudaraju, uz minimalna odstupanja. To je dokaz da je sustav upravljanja asinkronim strojem uspješno realiziran.This master thesis deals with the issues of induction machine vector control. Theoretical considerations include induction machine principles, its mathematical model, the vector control structures and the inverter switches control. The thesis focuses on the development of sensored direct rotor-flux oriented control of an induction machine, supplied by a voltage source inverter, whose switches are controlled by space vector modulation. Simulations of the above-mentioned control system were done in the PLECS software, and by analyzing the results obtained at different dynamics of the drive, it was concluded that very good dynamic characteristics of the system were achieved. The control algorithm was then implemented on the Texas Instruments C2000 series digital signal processor (DSP) for the control of 186 W induction machine, using a laboratory control system and an incremental optical encoder. The algorithm was developed in X2C software tools using programming blocks, and the DSP configuration was done in Code Composer Studio. By testing the machine in the same way as in simulations and measuring individual electric and mechanical variables, the control system proved to be very good even with the actual machine. Finally, a comparative critical analysis of experimental results and results obtained by simulations revealed that the results were very well matched, with minimal deviations. This is a proof that the induction machine control system has been successfully implemented

Detekcija signala gravitacijskih valova iz vremensko - frekvencijskih distribucija korištenjem dubokog učenja : Doktorska disertacija

This thesis proposes a method for classifying noisy, non-stationary signals based on deep learning algorithms and Cohen’s class of time-frequency distributions (TFDs). The proposed approach is demonstrated on the challenging task of detecting gravitationalwave (GW) signals in intensive real-life, non-stationary, non-Gaussian, and non-white noise. By retrieving real-life measurements from Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory detectors and performing extensive GW waveform simulations, a diverse timeseries dataset of 100 000 examples was obtained with the signal-to-noise ratio (SNR) in the range from −123.46 to −2.27 dB. Next, 12 TFDs were calculated from the preprocessed time series, resulting in 1.2 million TFD images, then used as input to the deep learning classification algorithms utilizing three state-of-the-art two-dimensional convolutional neural network (CNN) architectures (ResNet-101, Xception, and EfficientNet). The results obtained by evaluating each of 36 TFD-CNN models show excellent classification performance of the proposed approach, with classification accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (ROC AUC), recall, precision, F1 score, and area under the precision-recall curve (PR AUC) up to 97.100%, 0.98854, 95.867%, 99.507%, 97.029%, and 0.99195, respectively. Moreover, the proposed approach significantly outperforms the baseline deep learning model trained on the time-series data in terms of all considered metrics, with the statistical significance confirmed by McNemar’s test. The obtained results indicate that the proposed technique can improve the classification of non-stationary GW signals at very low SNRs with the potentials to be extended to other practical applications.Analiza nestacionarnih signala predstavlja izazovan zadatak u različitim istraživačkim područjima zbog vremenski promjenjivog frekvencijskog spektra takvih signala. Pritom njihova analiza često zahtijeva napredne alate za istovremeni prikaz signala u zajedničkoj vremensko-frekvencijskoj domeni, a koji nadilaze standardne tehnike zasebne analize signala u vremenskoj, odnosno frekvencijskoj domeni. Osim toga, nestacionarni su signali u stvarnim primjenama često višekomponentni, kao i dodatno narušeni šumom. U sklopu ove doktorske disertacije predložena je i razvijena metoda za klasifikaciju nestacionarnih signala u intenzivnom šumu temeljena na algoritmima dubokoga učenja i dvodimenzionalnim vremensko-frekvencijskim distribucijama iz Cohenove klase. Ove kvadratne vremensko-frekvencijske distribucije posjeduju svojstvo vremenske i frekvencijske kovarijantnosti, a predložena metoda demonstrirana je na zahtjevnom problemu detekcije signala gravitacijskih valova u intenzivnom, stvarnom i nestacionarnom šumu koji pritom nema karakteristike ni bijelog ni Gaussovog šuma. Predloženi je pristup eksperimentalno provjeren, a razvijeni se postupak sastoji od triju glavnih faza: pripreme i predobrade odgovarajućeg skupa podataka, treniranja i testiranja modela dubokoga učenja te evaluacije postignutih performansi navedenih modela. Korištenjem stvarnih mjerenja iz Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (LIGO) detektora i provođenjem iscrpnih simulacija valnih oblika gravitacijskih valova dobiven je opsežan i raznolik skup podataka koji uključuje 100 000 primjera podataka u vremenskoj domeni. Pritom se vrijednosti omjera signala i šuma u generiranomu skupu podataka kreću u rasponu između −123.46 i −2.27 dB. Nakon odgovarajuće predobrade podataka u vremenskoj domeni izračunano je 12 vremensko-frekvencijskih distribucija iz Cohenove klase, uključujući spektrogram, Wigner-Villeovu, pseudo Wigner-Villeovu, izglađenu pseudo Wigner-Villeovu, Choi-Williamsovu, Butterworthovu, Born-Jordanovu i Zhao-Atlas-Marksovu distribuciju, te distribucije sa smanjenim interferencijama i jezgrama temeljenima na Besselovoj funkciji, binomnim koeficijentima, Hanningovom otvoru i trokutastom otvoru. Navedeni izračun rezultirao je s ukupno 1 200 000 slika vremenskofrekvencijskih distribucija, raspodijeljenima u 12 skupova podataka, a koje su potom korištene kao ulazi za treniranje i testiranje algoritama dubokoga učenja za klasifikaciju temeljenih na trima naprednim dvodimenzionalnim arhitekturama konvolucijskih neuronskih mreža (ResNet-101, Xception i EfficientNet). Rezultati postignuti evaluacijom svakog od 36 dobivenih modela dubokoga učenja konvolucijskih neuronskih mreža i vremensko-frekvencijskih distribucija pokazuju izvrsne klasifikacijske performanse predloženoga pristupa. Pritom točnost klasifikacije postiže vrijednosti do 97.100%, površina ispod krivulje značajke djelovanja prijamnika do 0.98854, odziv do 95.867%, preciznost do 99.507%, F1-mjera do 97.029% i površina ispod krivulje preciznost-odziv do 0.99195. Osim toga, usporedba ostvarenih performansi predloženoga pristupa s performansama referentnoga modela dubokoga učenja, koji kao ulaze koristi izvorne podatke u vremenskoj domeni, pokazuje da predloženi pristup značajno nadmašuje referentni model s obzirom na sve korištene pokazatelje kvalitete performansi. Naime, postignute vrijednosti točnosti klasifikacije više su do 3.953%, površine ispod krivulje značajke djelovanja prijamnika do 2.067%, odziva do 7.014%, preciznosti do 2.307%, F1- mjere do 4.190% i površine ispod krivulje preciznost-odziv do 1.475%. Analiza dodatnih detaljnih pokazatelja kvalitete, uključujući matrice konfuzije, krivulje značajke djelovanja prijamnika i krivulje preciznost-odziv, također ukazuje na bolje performanse predloženoga pristupa, pri čemu je statistička značajnost dobivenih razlika u performansama potvrđena McNemarovim statističkim testom. Analiza dobivenih rezultata ukazuje na to da predloženi pristup primjene kvadratnih vremensko-frekvencijskih distribucija iz Cohenove klase u kombinaciji s algoritmima dubokoga učenja temeljenima na dvodimenzionalnim konvolucijskim neuronskim mrežama može postići poboljšanu kvalitetu klasifikacije nestacionarnih signala u vremenskoj domeni u uvjetima vrlo niskih vrijednosti omjera signala i šuma. U sklopu ove doktorske disertacije analizirana je i potvrđena mogućnost praktične primjene predloženoga pristupa u detekciji signala gravitacijskih valova, pri čemu su postignute vrlo visoke performanse. Osim navedene primjene, predloženi pristup također ima potencijal za proširenje na druga područja znanstvenog istraživanja i praktične primjene koje zahtijevaju analizu različitih vrsta nestacionarnih signala

IMPLEMENTACIJA VEKTORSKOG UPRAVLJANJA ASINKRONOG STROJA KORIŠTENJEM X2C ALATA

U radu je obrađena problematika vektorskog upravljanja asinkronim strojem. Dana su teorijska razmatranja koja uključuju sam princip rada asinkronog stroja, njegov matematički model, strukture vektorskog upravljanja i upravljanje sklopkama izmjenjivača. Rad se fokusirao na razvoj izravnog vektorskog upravljanja orijentacijom rotorskog toka s mjerenjem brzine vrtnje, namijenjenog za asinkroni stroj napajan iz izmjenjivača s utisnutim naponom, čijim se sklopkama upravlja vektorskom modulacijom. U programskom paketu PLECS izrađene su simulacije navedenog sustava upravljanja, te se analizom rezultata dobivenih pri različitim dinamičkim stanjima pogona zaključilo da su postignute vrlo dobre dinamičke karakteristike sustava. Algoritam upravljanja zatim je implementiran na digitalni signalni procesor (DSP) serije Texas Instruments C2000 za upravljanje asinkronim strojem snage 186 W, korištenjem laboratorijskog sustava upravljanja i inkrementalnog optičkog enkodera. Pritom je algoritam realiziran u programu X2C u obliku blokova, a podešenja sklopovlja DSP-a izvršena su u programu Code Composer Studio. Testiranjem stroja na identičan način kao u simulacijama te mjerenjem pojedinih električnih i mehaničkih veličina, pokazalo se da se sustav upravljanja vrlo dobro ponaša i sa stvarnim strojem. Naposljetku, usporednom kritičkom analizom rezultata dobivenih eksperimentalno i simulacijama došlo se do zaključka da se rezultati vrlo dobro podudaraju, uz minimalna odstupanja. To je dokaz da je sustav upravljanja asinkronim strojem uspješno realiziran.This master thesis deals with the issues of induction machine vector control. Theoretical considerations include induction machine principles, its mathematical model, the vector control structures and the inverter switches control. The thesis focuses on the development of sensored direct rotor-flux oriented control of an induction machine, supplied by a voltage source inverter, whose switches are controlled by space vector modulation. Simulations of the above-mentioned control system were done in the PLECS software, and by analyzing the results obtained at different dynamics of the drive, it was concluded that very good dynamic characteristics of the system were achieved. The control algorithm was then implemented on the Texas Instruments C2000 series digital signal processor (DSP) for the control of 186 W induction machine, using a laboratory control system and an incremental optical encoder. The algorithm was developed in X2C software tools using programming blocks, and the DSP configuration was done in Code Composer Studio. By testing the machine in the same way as in simulations and measuring individual electric and mechanical variables, the control system proved to be very good even with the actual machine. Finally, a comparative critical analysis of experimental results and results obtained by simulations revealed that the results were very well matched, with minimal deviations. This is a proof that the induction machine control system has been successfully implemented

Detekcija signala gravitacijskih valova iz vremensko - frekvencijskih distribucija korištenjem dubokog učenja : Doktorska disertacija

This thesis proposes a method for classifying noisy, non-stationary signals based on deep learning algorithms and Cohen’s class of time-frequency distributions (TFDs). The proposed approach is demonstrated on the challenging task of detecting gravitationalwave (GW) signals in intensive real-life, non-stationary, non-Gaussian, and non-white noise. By retrieving real-life measurements from Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory detectors and performing extensive GW waveform simulations, a diverse timeseries dataset of 100 000 examples was obtained with the signal-to-noise ratio (SNR) in the range from −123.46 to −2.27 dB. Next, 12 TFDs were calculated from the preprocessed time series, resulting in 1.2 million TFD images, then used as input to the deep learning classification algorithms utilizing three state-of-the-art two-dimensional convolutional neural network (CNN) architectures (ResNet-101, Xception, and EfficientNet). The results obtained by evaluating each of 36 TFD-CNN models show excellent classification performance of the proposed approach, with classification accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (ROC AUC), recall, precision, F1 score, and area under the precision-recall curve (PR AUC) up to 97.100%, 0.98854, 95.867%, 99.507%, 97.029%, and 0.99195, respectively. Moreover, the proposed approach significantly outperforms the baseline deep learning model trained on the time-series data in terms of all considered metrics, with the statistical significance confirmed by McNemar’s test. The obtained results indicate that the proposed technique can improve the classification of non-stationary GW signals at very low SNRs with the potentials to be extended to other practical applications.Analiza nestacionarnih signala predstavlja izazovan zadatak u različitim istraživačkim područjima zbog vremenski promjenjivog frekvencijskog spektra takvih signala. Pritom njihova analiza često zahtijeva napredne alate za istovremeni prikaz signala u zajedničkoj vremensko-frekvencijskoj domeni, a koji nadilaze standardne tehnike zasebne analize signala u vremenskoj, odnosno frekvencijskoj domeni. Osim toga, nestacionarni su signali u stvarnim primjenama često višekomponentni, kao i dodatno narušeni šumom. U sklopu ove doktorske disertacije predložena je i razvijena metoda za klasifikaciju nestacionarnih signala u intenzivnom šumu temeljena na algoritmima dubokoga učenja i dvodimenzionalnim vremensko-frekvencijskim distribucijama iz Cohenove klase. Ove kvadratne vremensko-frekvencijske distribucije posjeduju svojstvo vremenske i frekvencijske kovarijantnosti, a predložena metoda demonstrirana je na zahtjevnom problemu detekcije signala gravitacijskih valova u intenzivnom, stvarnom i nestacionarnom šumu koji pritom nema karakteristike ni bijelog ni Gaussovog šuma. Predloženi je pristup eksperimentalno provjeren, a razvijeni se postupak sastoji od triju glavnih faza: pripreme i predobrade odgovarajućeg skupa podataka, treniranja i testiranja modela dubokoga učenja te evaluacije postignutih performansi navedenih modela. Korištenjem stvarnih mjerenja iz Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (LIGO) detektora i provođenjem iscrpnih simulacija valnih oblika gravitacijskih valova dobiven je opsežan i raznolik skup podataka koji uključuje 100 000 primjera podataka u vremenskoj domeni. Pritom se vrijednosti omjera signala i šuma u generiranomu skupu podataka kreću u rasponu između −123.46 i −2.27 dB. Nakon odgovarajuće predobrade podataka u vremenskoj domeni izračunano je 12 vremensko-frekvencijskih distribucija iz Cohenove klase, uključujući spektrogram, Wigner-Villeovu, pseudo Wigner-Villeovu, izglađenu pseudo Wigner-Villeovu, Choi-Williamsovu, Butterworthovu, Born-Jordanovu i Zhao-Atlas-Marksovu distribuciju, te distribucije sa smanjenim interferencijama i jezgrama temeljenima na Besselovoj funkciji, binomnim koeficijentima, Hanningovom otvoru i trokutastom otvoru. Navedeni izračun rezultirao je s ukupno 1 200 000 slika vremenskofrekvencijskih distribucija, raspodijeljenima u 12 skupova podataka, a koje su potom korištene kao ulazi za treniranje i testiranje algoritama dubokoga učenja za klasifikaciju temeljenih na trima naprednim dvodimenzionalnim arhitekturama konvolucijskih neuronskih mreža (ResNet-101, Xception i EfficientNet). Rezultati postignuti evaluacijom svakog od 36 dobivenih modela dubokoga učenja konvolucijskih neuronskih mreža i vremensko-frekvencijskih distribucija pokazuju izvrsne klasifikacijske performanse predloženoga pristupa. Pritom točnost klasifikacije postiže vrijednosti do 97.100%, površina ispod krivulje značajke djelovanja prijamnika do 0.98854, odziv do 95.867%, preciznost do 99.507%, F1-mjera do 97.029% i površina ispod krivulje preciznost-odziv do 0.99195. Osim toga, usporedba ostvarenih performansi predloženoga pristupa s performansama referentnoga modela dubokoga učenja, koji kao ulaze koristi izvorne podatke u vremenskoj domeni, pokazuje da predloženi pristup značajno nadmašuje referentni model s obzirom na sve korištene pokazatelje kvalitete performansi. Naime, postignute vrijednosti točnosti klasifikacije više su do 3.953%, površine ispod krivulje značajke djelovanja prijamnika do 2.067%, odziva do 7.014%, preciznosti do 2.307%, F1- mjere do 4.190% i površine ispod krivulje preciznost-odziv do 1.475%. Analiza dodatnih detaljnih pokazatelja kvalitete, uključujući matrice konfuzije, krivulje značajke djelovanja prijamnika i krivulje preciznost-odziv, također ukazuje na bolje performanse predloženoga pristupa, pri čemu je statistička značajnost dobivenih razlika u performansama potvrđena McNemarovim statističkim testom. Analiza dobivenih rezultata ukazuje na to da predloženi pristup primjene kvadratnih vremensko-frekvencijskih distribucija iz Cohenove klase u kombinaciji s algoritmima dubokoga učenja temeljenima na dvodimenzionalnim konvolucijskim neuronskim mrežama može postići poboljšanu kvalitetu klasifikacije nestacionarnih signala u vremenskoj domeni u uvjetima vrlo niskih vrijednosti omjera signala i šuma. U sklopu ove doktorske disertacije analizirana je i potvrđena mogućnost praktične primjene predloženoga pristupa u detekciji signala gravitacijskih valova, pri čemu su postignute vrlo visoke performanse. Osim navedene primjene, predloženi pristup također ima potencijal za proširenje na druga područja znanstvenog istraživanja i praktične primjene koje zahtijevaju analizu različitih vrsta nestacionarnih signala

IMPLEMENTACIJA VEKTORSKOG UPRAVLJANJA ASINKRONOG STROJA KORIŠTENJEM X2C ALATA

U radu je obrađena problematika vektorskog upravljanja asinkronim strojem. Dana su teorijska razmatranja koja uključuju sam princip rada asinkronog stroja, njegov matematički model, strukture vektorskog upravljanja i upravljanje sklopkama izmjenjivača. Rad se fokusirao na razvoj izravnog vektorskog upravljanja orijentacijom rotorskog toka s mjerenjem brzine vrtnje, namijenjenog za asinkroni stroj napajan iz izmjenjivača s utisnutim naponom, čijim se sklopkama upravlja vektorskom modulacijom. U programskom paketu PLECS izrađene su simulacije navedenog sustava upravljanja, te se analizom rezultata dobivenih pri različitim dinamičkim stanjima pogona zaključilo da su postignute vrlo dobre dinamičke karakteristike sustava. Algoritam upravljanja zatim je implementiran na digitalni signalni procesor (DSP) serije Texas Instruments C2000 za upravljanje asinkronim strojem snage 186 W, korištenjem laboratorijskog sustava upravljanja i inkrementalnog optičkog enkodera. Pritom je algoritam realiziran u programu X2C u obliku blokova, a podešenja sklopovlja DSP-a izvršena su u programu Code Composer Studio. Testiranjem stroja na identičan način kao u simulacijama te mjerenjem pojedinih električnih i mehaničkih veličina, pokazalo se da se sustav upravljanja vrlo dobro ponaša i sa stvarnim strojem. Naposljetku, usporednom kritičkom analizom rezultata dobivenih eksperimentalno i simulacijama došlo se do zaključka da se rezultati vrlo dobro podudaraju, uz minimalna odstupanja. To je dokaz da je sustav upravljanja asinkronim strojem uspješno realiziran.This master thesis deals with the issues of induction machine vector control. Theoretical considerations include induction machine principles, its mathematical model, the vector control structures and the inverter switches control. The thesis focuses on the development of sensored direct rotor-flux oriented control of an induction machine, supplied by a voltage source inverter, whose switches are controlled by space vector modulation. Simulations of the above-mentioned control system were done in the PLECS software, and by analyzing the results obtained at different dynamics of the drive, it was concluded that very good dynamic characteristics of the system were achieved. The control algorithm was then implemented on the Texas Instruments C2000 series digital signal processor (DSP) for the control of 186 W induction machine, using a laboratory control system and an incremental optical encoder. The algorithm was developed in X2C software tools using programming blocks, and the DSP configuration was done in Code Composer Studio. By testing the machine in the same way as in simulations and measuring individual electric and mechanical variables, the control system proved to be very good even with the actual machine. Finally, a comparative critical analysis of experimental results and results obtained by simulations revealed that the results were very well matched, with minimal deviations. This is a proof that the induction machine control system has been successfully implemented

Gravitational-Wave Burst Signals Denoising Based on the Adaptive Modification of the Intersection of Confidence Intervals Rule

Gravitational-wave data (discovered first in 2015 by the Advanced LIGO interferometers and awarded by the Nobel Prize in 2017) are characterized by non-Gaussian and non-stationary noise. The ever-increasing amount of acquired data requires the development of efficient denoising algorithms that will enable the detection of gravitational-wave events embedded in low signal-to-noise-ratio (SNR) environments. In this paper, an algorithm based on the local polynomial approximation (LPA) combined with the relative intersection of confidence intervals (RICI) rule for the filter support selection is proposed to denoise the gravitational-wave burst signals from core collapse supernovae. The LPA-RICI denoising method’s performance is tested on three different burst signals, numerically generated and injected into the real-life noise data collected by the Advanced LIGO detector. The analysis of the experimental results obtained by several case studies (conducted at different signal source distances corresponding to the different SNR values) indicates that the LPA-RICI method efficiently removes the noise and simultaneously preserves the morphology of the gravitational-wave burst signals. The technique offers reliable denoising performance even at the very low SNR values. Moreover, the analysis shows that the LPA-RICI method outperforms the approach combining LPA and the original intersection of confidence intervals (ICI) rule, total-variation (TV) based method, the method based on the neighboring thresholding in the short-time Fourier transform (STFT) domain, and three wavelet-based denoising techniques by increasing the improvement in the SNR by up to 118.94% and the peak SNR by up to 138.52%, as well as by reducing the root mean squared error by up to 64.59%, the mean absolute error by up to 55.60%, and the maximum absolute error by up to 84.79%

Sliding Mode Observer-Based Load Angle Estimation for Salient-Pole Wound Rotor Synchronous Generators

Synchronous generator load angle is a fundamental quantity for power system stability assessment, with possible real-time applications in protection and excitation control systems. Commonly used methods of load angle determination require additional measuring equipment, while existing research on load angle estimation for wound rotor synchronous generator has been limited to the estimator based on the generator’s phasor diagram and estimators based on artificial neural networks. In this paper, a load angle estimator for salient-pole wound rotor synchronous generator, based on a simple sliding mode observer (SMO) which utilizes field current, stator voltages, and stator currents measurements, is proposed. The conventional SMO structure is improved with use of hyperbolic tangent sigmoid functions, implementation of the second order low-pass filters accompanied with corresponding phase delay compensation, and introduction of an adaptive observer gain proportional to the measured field current value. Several case studies conducted on a generator connected to a power system suggest that the proposed estimator provides an adequate accuracy during active and reactive power disturbances during stable generator operation, outperforming the classical phasor diagram-based estimator by reducing mean squared error by up to 14.10%, mean absolute error by up to 41.55%, and maximum absolute error by up to 8.81%