Filtro de Kalman dual de estadística robusta para la identificación de un generador eólico en presencia de datos espurios

Among the technologies for clean energy generation, wind turbines are one of the most advanced. Due to stochastic behavior of the wind, a proper control action must be exerted over these turbines in order to get a better use of the output power. A propel control action usually implies the knowledge of the system dynamics, and that is why the identification stage is also crucial. In this paper, the authors propose a robust statistics dual Kalman filter for identification of a wind generator. Although dual Kalman filter (DKF) has been used in system identification, its performance heavily depends on the absence of outliers in the measured data. However, outliers might be easily produced during the data acquisition stage. In this study, the authors show how by combining the DKF and the robust statistic Kalman filter, the problem of outliers in systems identification can be avoided. The method was implemented in Matlab R2009a®. Results for the identification of a wind generator working online are shown and compared to the performance of dual Kalman filter. Las turbinas eólicas son una de las tecnologías más avanzadas dentro del conjunto de las energías limpias para obtener energía eléctrica. Debido al comportamiento estocástico del viento, se debe realizar el control de estas turbinas para maximizar la potencia de salida. Con el fin de solucionar el problema de control óptimo se debe conocer la dinámica de la máquina, por ello, los esquemas de identificación de sistemas adquieren importancia en este contexto. Este estudio presenta la identificación de un generador eólico que emplea un filtro de Kalman dual de estadística robusta. Aunque el filtro de Kalman dual (DKF) ha sido utilizado en la identificación de sistemas, su rendimiento está asociado a la ausencia de datos espurios. Para realizar la identificación de este sistema se utilizó una tarjeta de adquisición NI USB-6009. Pese a sus buenas características de muestreo, esta tarjeta incorpora datos espurios que afectan la identificación del sistema. El estudio propone solucionar este problema combinando el DKF y el filtro de Kalman de estadística robusta. La metodología propuesta fue implementada en Matlab, mostrando la identificación del generador eólico en tiempo real ante variaciones en las entradas del sistema, con un comportamiento robusto en presencia de datos espurios, comparado con otra metodología estándar de identificación.

Estimación de características relevantes para el monitoreo de condición de motores de combustión interna a partir de señales de vibración

Condition monitoring of Internal Combustion Engines (ICE) benefits cost-effective operations in the modern industrial sector. Because of this, vibration signals are commonly monitored as part of a non-invasive approach to ICE analysis. However, vibration-based ICE monitoring poses a challenge due to the properties of this kind of signals. They are highly dynamic and non-stationary, let alone the diverse sources involved in the combustion process. In this paper, we propose a feature relevance estimation strategy for vibration-based ICE analysis. Our approach is divided into three main stages: signal decomposition using an Ensemble Empirical Mode Decomposition algorithm, multi-domain parameter estimation from time and frequency representations, and a supervised feature selection based on the Relief-F technique. Accordingly, we decomposed the vibration signals by using self-adaptive analysis to represent nonlinear and non-stationary time series. Afterwards, time and frequency-based parameters were calculated to code complex and/or non-stationary dynamics. Subsequently, we computed a relevance vector index to measure the contribution of each multi-domain feature to the discrimination of different fuel blend estimation/diagnosis categories for ICE. In particular, we worked with an ICE dataset collected from fuel blends under normal and fault scenarios at different engine speeds to test our approach. Our classification results presented nearly 98% of accuracy after using a k-Nearest Neighbors machine. They reveal the way our approach identifies a relevant subset of features for ICE condition monitoring. One of the benefits is the reduced number of parameters.El monitoreo de condición de motores de combustión interna (MCI) facilita que las operaciones del sector industrial moderno sean más rentables. En este sentido, las señales de vibración comúnmente son empleadas como un enfoque no invasivo para el análisis de MCI. Sin embargo, el monitoreo de MCI basado en vibraciones presenta un desafío relacionado con las propiedades de la señal, la cual es altamente dinámica y noestacionaria, sin mencionar las diversas fuentes presentes durante el proceso de combustión. En este artículo, se propone una estrategia de análisis de relevancia orientada al monitoreo de MCI basado en vibraciones. Este enfoque incorpora tres etapas principales: descomposición de la señal utilizando un algoritmo de Ensemble Empirical Mode Decomposition, estimación de parámetros multi-dominio desde representaciones en tiempo y frecuencia, y una selección supervisada de características basada en Relief-F. Así, las señales de vibración se descomponen utilizando un análisis auto-adaptativo para representar la no-linealidad y no-estacionariedad de las series de tiempo. Luego, para codificar dinámicas complejas y/o no estacionarias, se calculan algunos parámetros en el dominio del tiempo y de la frecuencia. Posteriormente, se calcula un vector de índice de relevancia para cuantificar la contribución de cada una de las características multidominio para discriminar diferentes categorías de estimación de mezcla de combustible y diagnóstico de MCI. Los resultados de clasificación obtenidos (cercanos al 98% de acierto) en una base de datos de MCI, revelan como la propuesta planteada identifica un subconjunto de características relevantes en el monitorio de condición de MCI

Analysis of the expansion of a GSM network using Gaussian Processes

Durante la formulación de su plan de expansión, una red de telefonía móvil (GSM) requiere del análisis de aquellas variables que resultan clave para el buen desempeño de la red (KPIs). Los operadores de red poseen herramientas que analizan el comportamiento del KPI sólo para aquellos puntos de la red que contienen celdas. Este artículo propone una herramienta que ilustra de manera gráfica el comportamiento en el tiempo de un KPI, no sólo para aquellos puntos donde se encuentren las celdas, sino también en la totalidad de la zona geográfica donde la red de celdas se encuentra ubicada. Se aplica un Proceso Gaussiano de Regresión a mediciones obtenidas de las celdas pertenecientes a la red y se infiere una superficie que representa el comportamiento en el tiempo para toda la zona. Finalmente se observa cómo una región de la red con poca densidad de celdas sostiene valores elevados del KPI la mayoría del tiempo invitando al operador de red a tener en cuenta la solución del problema de dicha región en la formulación del plan de expansión.Abstract— the expansion plan of a Global System Mobile (GSM) network requires the analysis of some important variables known as key performance indicators (KPI) on the network. Network operators have tools for analyzing a KPI behavior on a particular network cell. This paper proposes a tool that illustrates graphically the behavior-in-time of a KPI in a whole geographical zone (including cell positions). A Gaussian process repressor is used over a real data set and time-space inference is performed. Finally we observe how a particular region presents high-KPI values most of the time. This alerts the network operator for including a solution in the formulation phase of the network expansion plan

Filtro de Kalman dual de estadística robusta para la identificación de un generador eólico en presencia de datos espurios

Las turbinas eólicas son una de las tecnologías más avanzadas dentro del conjunto de las energías limpias para obtener energía eléctrica. Debido al comportamiento estocástico del viento, se debe realizar el control de estas turbinas para maximizar la potencia de salida. Con el fin de solucionar el problema de control óptimo se debe conocer la dinámica de la máquina, por ello, los esquemas de identificación de sistemas adquieren importancia en este contexto. Este estudio presenta la identificación de un generador eólico que emplea un filtro de Kalman dual de estadística robusta. Aunque el filtro de Kalman dual (DKF) ha sido utilizado en la identificación de sistemas, su rendimiento está asociado a la ausencia de datos espurios. Para realizar la identificación de este sistema se utilizó una tarjeta de adquisición NI USB-6009. Pese a sus buenas características de muestreo, esta tarjeta incorpora datos espurios que afectan la identificación del sistema. El estudio propone solucionar este problema combinando el DKF y el filtro de Kalman de estadística robusta. La metodología propuesta fue implementada en Matlab, mostrando la identificación del generador eólico en tiempo real ante variaciones en las entradas del sistema, con un comportamiento robusto en presencia de datos espurios, comparado con otra metodología estándar de identificación. Among the technologies for clean energy generation, wind turbines are one of the most advanced. Due to stochastic behavior of the wind, a proper control action must be exerted over these turbines in order to get a better use of the output power. A propel control action usually implies the knowledge of the system dynamics, and that is why the identification stage is also crucial. In this paper, the authors propose a robust statistics dual Kalman filter for identification of a wind generator. Although dual Kalman filter (DKF) has been used in system identification, its performance heavily depends on the absence of outliers in the measured data. However, outliers might be easily produced during the data acquisition stage. In this study, the authors show how by combining the DKF and the robust statistic Kalman filter, the problem of outliers in systems identification can be avoided. The method was implemented in Matlab R2009a®. Results for the identification of a wind generator working online are shown and compared to the performance of dual Kalman filter.

CALIBRACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE UN MODELO DE HORNO DE ARCO ELÉCTRICO EMPLEANDO SIMULACIÓN Y REDES NEURONALES

RESUMENEl horno de arco eléctrico proporciona un medio relativamente simple para la fusión de metales. Se utiliza en la producción de acero de alta pureza, aluminio, cobre, plomo, entre otros metales. Sin embargo, los hornos de arco son considerados como la carga más nociva para el sistema eléctrico de potencia. Por consiguiente, resulta de gran importancia contar con modelos de horno de arco que permitan determinar con alto grado de aproximación el comportamiento de este tipo de carga, puesto que se podría evaluar su impacto en términos de índices de calidad de energía para el sistema de potencia al cual se conecten. Uno de los principales problemas que surge al utilizar los modelos matemáticos de arco eléctrico consiste en la calibración de los parámetros que describen la dinámica del modelo. En este documento se muestra un procedimiento para calibrar todos los parámetros de un modelo de horno de arco eléctrico de corriente alterna, dadas mediciones reales de tensiones y corrientes. Se utiliza una red neuronal multicapa como emulador del modelo del horno. La red neuronal se entrena empleando datos de simulación obtenidos del modelo del horno implementado en el entorno Matlab®-Simulink®. Una vez entrenada la red, los parámetros de interés se obtienen resolviendo un problema inverso. Los resultados obtenidos muestran un error máximo de 4,1 % en el valor eficaz de las corrientes del arco eléctrico.ABSTRACTElectric arc furnace provides a relatively simple way for melting metals. They are used in the production of highly purified steel, aluminium, copper and other metals. However, they are considered the more damaging load for the power system. It is very important, therefore, to count on arc furnace models for determining with high degree of accuracy the performance of this type of load. In this way, it would be possible to assess the impact in terms of power quality indices for the power system to which they might be connected. When using electric arc furnace models in practice, a key issue is the calibration of the parameters of the model. In this paper, we show a procedure for calibrating all the parameters of an AC electric arc furnace model using real measurements of voltages and currents. It uses a multilayer neural network as an emulator of the electric arc furnace model. The neural network is trained using data obtained from the simulation of the electric arc furnace model implemented in Matlab®-Simulink®. Once the network is trained, the parameters of interest are obtained by solving an inverse problem. Results obtained show a maximum percentage error of 4.1 % for the rms value of the current involved in the electrical arc. RESUMENEl horno de arco eléctrico proporciona un medio relativamente simple para la fusión de metales. Se utiliza en la producción de acero de alta pureza, aluminio, cobre, plomo, entre otros metales. Sin embargo, los hornos de arco son considerados como la carga más nociva para el sistema eléctrico de potencia. Por consiguiente, resulta de gran importancia contar con modelos de horno de arco que permitan determinar con alto grado de aproximación el comportamiento de este tipo de carga, puesto que se podría evaluar su impacto en términos de índices de calidad de energía para el sistema de potencia al cual se conecten. Uno de los principales problemas que surge al utilizar los modelos matemáticos de arco eléctrico consiste en la calibración de los parámetros que describen la dinámica del modelo. En este documento se muestra un procedimiento para calibrar todos los parámetros de un modelo de horno de arco eléctrico de corriente alterna, dadas mediciones reales de tensiones y corrientes. Se utiliza una red neuronal multicapa como emulador del modelo del horno. La red neuronal se entrena empleando datos de simulación obtenidos del modelo del horno implementado en el entorno Matlab®-Simulink®. Una vez entrenada la red, los parámetros de interés se obtienen resolviendo un problema inverso. Los resultados obtenidos muestran un error máximo de 4,1 % en el valor eficaz de las corrientes del arco eléctrico.ABSTRACTElectric arc furnace provides a relatively simple way for melting metals. They are used in the production of highly purified steel, aluminium, copper and other metals. However, they are considered the more damaging load for the power system. It is very important, therefore, to count on arc furnace models for determining with high degree of accuracy the performance of this type of load. In this way, it would be possible to assess the impact in terms of power quality indices for the power system to which they might be connected. When using electric arc furnace models in practice, a key issue is the calibration of the parameters of the model. In this paper, we show a procedure for calibrating all the parameters of an AC electric arc furnace model using real measurements of voltages and currents. It uses a multilayer neural network as an emulator of the electric arc furnace model. The neural network is trained using data obtained from the simulation of the electric arc furnace model implemented in Matlab®-Simulink®. Once the network is trained, the parameters of interest are obtained by solving an inverse problem. Results obtained show a maximum percentage error of 4.1 % for the rms value of the current involved in the electrical arc.

Análisis de expansión de redes de telefonía móvil empleando procesos Gaussianos

Durante la formulación de su plan de expansión, una red de telefonía móvil (GSM) requiere del análisis de aquellas variables que resultan clave para el buen desempeño de la red (KPIs). Los operadores de red poseen herramientas que analizan el comportamiento del KPI sólo para aquellos puntos de la red que contienen celdas. Este artículo propone una herramienta que ilustra de manera gráfica el comportamiento en el tiempo de un KPI, no sólo para aquellos puntos donde se encuentren las celdas, sino también en la totalidad de la zona geográfica donde la red de celdas se encuentra ubicada. Se aplica un Proceso Gaussiano de Regresión a mediciones obtenidas de las celdas pertenecientes a la red y se infiere una superficie que representa el comportamiento en el tiempo para toda la zona. Finalmente se observa cómo una región de la red con poca densidad de celdas sostiene valores elevados del KPI la mayoría del tiempo invitando al operador de red a tener en cuenta la solución del problema de dicha región en la formulación del plan de expansión

Construcción de un sistema de Instrumentación de caudal y temperatura en una granja porcícola en el municipio de Marsella, Risaralda

We present a local monitoring system of temperature and caudal in a pig farm. The method consists of designing an instrumentation and measurement system, this uses a wireless sensor network (WSN) based on the ZigBee standard. The WSN sends the gathered data to a server that stores the information in a database with the purpose of consulting (local queries) at any time the data that have been measured by the electronic devices. The preliminary results show that the data we can be used to infer behavior of the variables under study, besides the prototype is scalable, efficient, that makes it easily adaptable to any pig farm.Se describe un sistema de monitoreo local de temperatura y caudal en una granja porcícola. El método consiste en diseñar un sistema de instrumentación y medida, este utiliza una red de sensores inalámbrica (WSN) basada en el estándar ZigBee, la WSN envía los datos recolectados a un servidor que almacena la información en una base de datos con el propósito de consultar (en forma local), en cualquier momento, los datos leídos usando los dispositivos electrónicos. Los resultados preliminares muestran que las lecturas pueden ser utilizadas para inferir comportamiento de las variables bajo estudio, además el prototipo es escalable, eficiente, lo cual hace que sea fácilmente adaptable a cualquier granja porcícola

CALIBRACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE UN MODELO DE HORNO DE ARCO ELÉCTRICO EMPLEANDO SIMULACIÓN Y REDES NEURONALES

El horno de arco eléctrico proporciona un medio relativamente simple para la fusión de metales. Se utiliza en la producción de acero de alta pureza, aluminio, cobre, plomo, entre otros metales. Sin embargo, los hornos de arco son considerados como la carga más nociva para el sistema eléctrico de potencia. Por consiguiente, resulta de gran importancia contar con modelos de horno de arco que permitan determinar con alto grado de aproximación el comportamiento de este tipo de carga, puesto que se podría evaluar su impacto en términos de índices de calidad de energía para el sistema de potencia al cual se conecten. Uno de los principales problemas que surge al utilizar los modelos matemáticos de arco eléctrico consiste en la calibración de los parámetros que describen la dinámica del modelo. En este documento se muestra un procedimiento para calibrar todos los parámetros de un modelo de horno de arco eléctrico de corriente alterna, dadas mediciones reales de tensiones y corrientes. Se utiliza una red neuronal multicapa como emulador del modelo del horno. La red neuronal se entrena empleando datos de simulación obtenidos del modelo del horno implementado en el entorno Matlab®-Simulink®. Una vez entrenada la red, los parámetros de interés se obtienen resolviendo un problema inverso. Los resultados obtenidos muestran un error máximo de 4,1 % en el valor eficaz de las corrientes del arco eléctrico

Deep brain stimulation modeling for several anatomical and electrical considerations

Deep Brain Stimulation (DBS) is a clinical treatment for Parkinson disease symptoms. DBS consists in the implantation of a stimulation electrode into the Subthalamic nucleus (STN) for the excitation of specific regions inside the STN. The stimulation potential has a few parameters that should be adjusted in order to achieve the desired treatment effect. The adjust is performed by the neurologist in several sessions with the patients and is not an exact procedure. In recent years there have been several works on the construction of propagation models of DBS, including head geometries and medium properties in order to visualize the possible effects of DBS while the stimulation parameters are adjusted. This work presents the construction of propagation models using the Finite Element Method (FEM) for the solution of Laplace or Poisson equations that govern the propagation phenomena. By the construction of these models, the shape and magnitude of the electric propagation inside the objective structures can be obtained

Feature relevance estimation for vibration-based condition monitoring of an internal combustion engine

Condition monitoring of Internal Combustion Engines (ICE) benefits cost-effective operations in the modern industrial sector. Because of this, vibration signals are commonly monitored as part of a non-invasive approach to ICE analysis. However, vibration-based ICE monitoring poses a challenge due to the properties of this kind of signals. They are highly dynamic and non-stationary, let alone the diverse sources involved in the combustion process. In this paper, we propose a feature relevance estimation strategy for vibration-based ICE analysis. Our approach is divided into three main stages: signal decomposition using an Ensemble Empirical Mode Decomposition algorithm, multi-domain parameter estimation from time and frequency representations, and a supervised feature selection based on the Relief-F technique. Accordingly, we decomposed the vibration signals by using self-adaptive analysis to represent nonlinear and non-stationary time series. Afterwards, time and frequency-based parameters were calculated to code complex and/or non-stationary dynamics. Subsequently, we computed a relevance vector index to measure the contribution of each multi-domain feature to the discrimination of different fuel blend estimation/diagnosis categories for ICE. In particular, we worked with an ICE dataset collected from fuel blends under normal and fault scenarios at different engine speeds to test our approach. Our classification results presented nearly 98% of accuracy after using a k-Nearest Neighbors machine. They reveal the way our approach identifies a relevant subset of features for ICE condition monitoring. One of the benefits is the reduced number of parameters.El monitoreo de condición de motores de combustión interna (MCI) facilita que las operaciones del sector industrial moderno sean más rentables. En este sentido, las señales de vibración comúnmente son empleadas como un enfoque no invasivo para el análisis de MCI. Sin embargo, el monitoreo de MCI basado en vibraciones presenta un desafío relacionado con las propiedades de la señal, la cual es altamente dinámica y no-estacionaria, sin mencionar las diversas fuentes presentes durante el proceso de combustión. En este artículo, se propone una estrategia de análisis de relevancia orientada al monitoreo de MCI basado en vibraciones. Este enfoque incorpora tres etapas principales: descomposición de la señal utilizando un algoritmo de Ensemble Empirical Mode Decomposition, estimación de parámetros multi-dominio desde representaciones en tiempo y frecuencia, y una selección supervisada de características basada en Relief-F. Así, las señales de vibración se descomponen utilizando un análisis auto-adaptativo para representar la no-linealidad y no-estacionariedad de las series de tiempo. Luego, para codificar dinámicas complejas y/o no estacionarias, se calculan algunos parámetros en el dominio del tiempo y de la frecuencia. Posteriormente, se calcula un vector de índice de relevancia para cuantificar la contribución de cada una de las características multi-dominio para discriminar diferentes categorías de estimación de mezcla de combustible y diagnóstico de MCI. Los resultados de clasificación obtenidos (cercanos al 98% de acierto) en una base de datos de MCI, revelan como la propuesta planteada identifica un subconjunto de características relevantes en el monitorio de condición de MCI