Prediction of material properties based on non-destructive Barkhausen noise measurement

Abstract Barkhausen noise measurement is an intriguing non-destructive testing method suitable for ferromagnetic materials. It is based on the stochastic movements of magnetic domain walls when the tested sample is placed in an external varying magnetic field. Barkhausen noise is typically utilised so that some features are calculated from the signal and then compared with the studied material properties. Typical features are, for example, the root-mean-square value (RMS), peak height, width and position. Better utilisation of the method, however, requires quantitative predictions of material properties. The aim of this thesis is to study and select a suitable methodology for the quantitative prediction of material properties based on Barkhausen noise measurement. The prediction considered is divided into four steps: feature generation, feature selection, model identification and model validation. In feature generation, a large set of features is calculated with different mathematical procedures. This feature set is explored in the feature selection step to find the most significant features in terms of predictions. A model with the selected features is identified and some independent data are usually used for model validation. This thesis presents the developed procedures required in feature generation and the results of the studies using different feature selection strategies and modelling techniques. The studied feature selection methods are forward selection, simulated annealing and genetic algorithms. In addition, two-step algorithms are investigated where a pre-selection step is used before the actual selection. The modelling techniques used are multivariable linear regression, partial least squares regression, principal component regression and artificial neural networks. The studies also consider the use and effect of different objective functions. The results of the studies show that the proposed modelling scheme can be used for the prediction task. The models identified mainly include reasonable terms and the prediction accuracy is fairly good considering the challenge. However, the application of Barkhausen noise measurement is very case-dependent and thus conflicts may occur. Furthermore, the changes in unmeasured material properties may lead to the unexpected behaviour of some features. The results show that linear models are adequate for capturing the major interactions between material properties and Barkhausen noise but indicate that the use of neural networks would lead to better model performance. The results also show that genetic algorithms give better selection results but at the expense of the computational cost.Tiivistelmä Barkhausen-kohina-mittaus on ferromagneettisille materiaaleille soveltuva materiaalia rikkomaton testausmenetelmä. Mittaus perustuu magneettisten alueiden välisten rajapintojen stokastisiin liikkeisiin, kun testattava kappale asetetaan vaihtuvaan magneettikenttään. Tyypillisesti Barkhausen-kohina-mittaussignaalista lasketaan piirteitä, joita sitten verrataan tutkittaviin materiaaliominaisuuksiin. Usein käytettyjä piirteitä ovat signaalin keskineliön neliöjuuri (RMS-arvo) sekä piikin korkeus, leveys ja paikka. Menetelmää voidaan soveltaa paremmin, jos tutkittavia materiaaliominaisuuksia voidaan ennustaa kvantitatiivisesti. Tämän tutkimuksen tavoitteena on tutkia ja valita menetelmiä, jotka soveltuvat materiaaliominaisuuksien kvantitatiiviseen ennustamiseen Barkhausen-kohina-mittauksen perusteella. Ennustusmallit luodaan neljässä vaiheessa: piirteiden laskenta, piirteiden valinta, mallin identifiointi ja mallin validointi. Piirteiden laskennassa yhdistellään erilaisia matemaattisia laskutoimituksia, joista tuloksena saadaan suuri joukko erilaisia piirteitä. Tästä joukosta valitaan ennustukseen soveltuvimmat piirteiden valinta -vaiheessa. Tämän jälkeen ennustusmalli identifioidaan ja viimeisessä vaiheessa sen toimivuus todennetaan riippumattomalla testausaineistolla. Väitöskirjassa esitetään piirteiden laskentaan kehitettyjä algoritmeja sekä mallinnustuloksia käytettäessä erilaisia piirteiden valintamenetelmiä ja mallinnustekniikoita. Tutkitut valintamenetelmät ovat eteenpäin valinta, taaksepäin eliminointi, simuloitu jäähtyminen ja geneettiset algoritmit. Väitöskirjassa esitellään myös kaksivaiheisia valintamenettelyjä, joissa ennen varsinaista piirteiden valintaa suoritetaan esivalinta. Käytetyt mallinnustekniikat ovat monimuuttujaregressio, osittainen pienimmän neliösumman regressio, pääkomponenttiregressio ja neuroverkot. Tarkasteluissa huomioidaan myös erilaisten kustannusfunktioiden vaikutukset. Esitetyt tulokset osoittavat, että käytetyt menetelmät soveltuvat materiaaliominaisuuksien kvantitatiiviseen ennustamiseen. Identifioidut mallit sisältävät pääasiassa perusteltavia termejä ja mallinnustarkkuus on tyydyttävä. Barkhausen-kohina-mittaus on kuitenkin erittäin tapauskohtainen ja täten ristiriitoja kirjallisuuden kanssa voidaan joskus havaita. Näihin ristiriitoihin vaikuttavat myös ei-mitattavat muutokset materiaaliominaisuuksissa. Esitetyt tulokset osoittavat, että lineaariset mallit kykenevät ennustamaan suurimmat vuorovaikutukset materiaaliominaisuuksien ja Barkhausen-kohinan välillä. Tulokset kuitenkin viittaavat siihen, että neuroverkoilla päästäisiin vielä parempiin mallinnustuloksiin. Tulokset osoittavat myös, että geneettiset algoritmit toimivat piirteiden valinnassa paremmin kuin muut tutkitut menetelmät

Jatkuvatoimisen liuospuhdistuksen pilot-prosessin mallinnus ja prosessikehitys

Tiivistelmä Projektin tavoitteena on kyetä rakentamaan liuospuhdistuksen osana olevalle koboltin poistoprosessille toimiva dynaaminen malli käyttäen hyödyksi epäsuoria mittauksia ja aikaisemmissa tutkimuksissa rakennettuja malleja, sekä hyödyntää tutkimustuloksia prosessin säädössä. Raportti on osa projektia "Prosessidynamiikka toimintaolosuhteisiin mukautuvan älykkään prosessien säädön virittämisessä" (PRODYNA), joka kuuluu osana TEKES:n rahoittamaan "Älykkäät automaatiojärjestelmät" teknologiaohjelmaan (ÄLY). Kokkolan Zn-tehtaan liuospuhdistuksen tavoitteena on poistaa ennen sinkin elektrolyyttistä saostusta liuoksesta kaikki sinkkiä jalommat metallit. Tehtaalla on siirrytty panostoimisesta ajosta jatkuvatoimiseen liuospuhdistukseen. Tämä tarjoaa mahdollisuudet hallita sekä mallintaa saostusprosessia huomattavasti entistä paremmin. Jatkuvatoimisen prosessin ajotapoja on haettu ja toimintaa testattu vuoden ajan pilot-laitteistolla, josta saatua mittausdataa on käytetty mallinnuksessa. Muiden epäpuhtauksien lisäksi rautaryhmän metalli-ionit, erityisesti Co2+ ja Ni2+ kiihdyttävät elektrolyysissä kerrostuvan sinkin takaisinliukenemista, johtaen sähkövirran tehokkuuden huomattavaan laskemiseen sinkin pelkistymisessä. Co:n ja Ni:n saostamisessa pelkästään sinkkijauheen käyttö ei ole tehokasta, joten lisäksi käytetään As2O3, Cu2+-ioneja ja aikaisempaa sakkaa, jotka nopeuttavat reaktiota. Prosessin ongelmana ovat pitkät viiveet ja harvalla näytteenottovälillä saatavat analyysitulokset. Tavoitteena on ollut löytää ne tekijät, jotka vaikuttavat liuospuhdistuksen onnistumiseen ja joilla pystytään parantamaan liuospuhdistuksen tehokkuutta. Projektin jatko-osan tavoitteena on kehittää malli, jolla pystytään ennustamaan nopeusvakioiden muutokset saatavilla olevien analyysitulosten perusteella, ennen kuin ne ovat näkyvissä puhdistusprosessin tehon heikkenemisenä

Lähi-infrapunamittauksen epälineaarinen kalibrointi neuroverkoilla ja neuro-sumeilla menetelmillä

Tiivistelmä Kosteutta mitataan yleisesti optisilla mittalaitteilla käyttäen lähi-infrapuna-aallonpituuksia. Kalibrointisuoran avulla kosteus voidaan määrittää yksikäsitteisesti ja tarkasti. Joillakin rikastenäytteillä mittauksen ja kosteuden välinen riippuvuus ei ole lineaarinen, vaan kosteuden määrittämiseksi joudutaan käyttämään kehittyneempiä menetelmiä. Tässä tutkimuksessa selvitettiin neuroverkkojen ja neurosumeiden menetelmien soveltuvuutta epälineaariseen kalibrointiin. Lisäksi tutkittiin mahdollisuutta tuottaa mittausaineistosta lisäinformaatiota, jolla kalibroinnin luotettavuutta voidaan parantaa. Käytettävänä aineistona olivat veden absorbanssispektrit 14 eri kosteuspitoisuudelta. Ongelmana kalibroinnissa oli mittausten epävarmuus. Tämän vuoksi aineistoja karsittiin ja interpoloitiin tarvittaessa lisää. Aineiston vähyyden vuoksi riippumatonta testausaineistoa ei ollut saatavilla. Niin neuroverkot kuin neuro-sumeat menetelmätkin soveltuivat hyvin kalibrointiin. Myös lisäinformaatiota onnistuttiin tuottamaan mallintamalla mittausaineistosta erilaisia suureita. Virheen mallinnuksessa muodostettiin ideaalinen kalibrointisuora, jonka poikkeama mittauksista mallinnettiin. Piirre-erojen mallinnuksessa muodostettiin useita kalibrointisuoria, joiden väliset erot mallinnettiin

State detection in the biological water treatment process

Abstract This study introduces a theoretical bioprocess of ideally stirred Chemostat. Chemostat models give an insight to real-life bioprocess systems, in particular biological water treatment. The studied process is very nonlinear due to inhibition of desired reactions by high substrate concentration. The aim of this study is to demonstrate the possibilities of modelling and state detection of this system. This report gives some basic knowledge about bioprocesses and reviews the latest work done for modelling and control of biological waste water treatment. Data-based modelling and state detection are studied thoroughly. Also a couple of control designs are proposed. The theoretical bioprocess is described by a set of differential equations. Steady-state and dynamic models were both derived from the differential equations. The steady-state model was used to obtain knowledge about system's behaviour and the dynamic model to generate data for data-based modelling. The dynamic model was also used in testing of developed models and control designs. Two separate operating points were identified from the data and first order models were identified for both operating points. Based on the knowledge from the steady-state model and data analysis a rulebase was defined. The rulebase and operating point models were integrated to form a Takagi-Sugeno-type fuzzy process model. Testing with the dynamic model showed that the developed fuzzy model performed well. The fuzzy model with slight changes was also used in state detection with good results. Two control designs were developed. One utilizes the recycling of the process output back to the reactor while the other is based on the developed process model. The prior control design is of feedback type and the latter is of feed-forward type. Both control designs performed well while tested with the dynamic process model

On-line measurement validation through confidence level based optimal estimation of a process variable

Abstract In a continuous chemical process, the accuracy and reliability of process and analytical measurements creates the basis for control system performance and ultimately for product uniformity. Measurement results, whether from fast on-line measurement devices or from sample-based laboratory analyses, is the key for selecting the method for process control and analysis. Intelligent and advanced control methods, exploiting measurements, are of no benefit, if the measurements cannot be trusted. This report presents results from project where target was to develop validation and estimation method for combining real-time redundant signals, consisting of sensor data, and analytical measurements. The validation of on-line measurement uses less frequently updated but more accurate information to validate frequently updated but less accurate on-line measurements. Validation and estimation of measurements are the keys and prerequisites to efficient calibration of on-line measurement device. An estimate of the measured variable is obtained as a weighted average of the on-line measurements and laboratory analyses. The weighting coefficients are recursively updated in real time when new analyse and measurement results are available. The uncertainty of laboratory analysis must be below a specific limit, or the basic assumption of laboratory analyse being reliable and used as reference to on-line measurement device can not be used. The calibration and estimation filter has been tested by several data sets collected from an operating plant. The calculation of optimal estimate can be used in several industrial applications to produce additional information for more precise process control. In addition, pre-processed data can be used to calculate a "need for maintenance indicator" to warn the operator for sensor breakdowns, wearing or deterioration and detect calibration needs. The operator's workload is thereby reduced especially in problematic situations where measurement and validation signals are not in convergent, by offering calculated best estimation

Real-coded genetic algorithms and nonlinear parameter identification

Abstract Macroscopic models are useful for example in process control and optimization. They are based on the mass balances describing the flow conditions and the assumed reaction scheme. The development of a process model typically has two steps: model structure selection and parameter identification. The structure selection step is not discussed in this report. In the parameter identification step, the squared error criterion is typically minimized. It can be done with conventional methods such as gradient methods but genetic algorithms is used in this study instead. That is because genetic algorithms are very likely to find the global minimum as the conventional methods may stuck in local minimums. Real-coded genetic algorithms are used in this study. Thus the first part of this report reviews the crossover and mutation operators used for regulating the development of population. A process simulator of a bioprocess is used to generate data for parameter identification. The bioprocess model is known to be nonlinear having two separate operating points. Thus the process model is identified in two operating conditions. The mean squared error criterion is used to determine the validity of possible solutions to optimization problem. Parameter identification with genetic algorithms performed well giving good results. The optimizations are repeated 500 times to guarantee the validity of the results. The results are further validated by examining the mean and the standard deviation of the prediction error as well as the mean squared error criterion. Also correlation coefficients are calculated and the histograms of the parameter values in all 500 optimizations are studied

Evolutionary algorithms in nonlinear model identification

Abstract Evolutionary algorithms are optimization methods which basic idea lies in biological evolution. They suit well for large and complex optimization problems. In this study, genetic algorithms and differential evolution are used for identifying the parameters of the nonlinear fuel cell model. Different versions of the algorithms are used to compare the methods and their available operators. The problem with the studied algorithms is the parameters that regulate the development of the population. In this report, some suitable methodology is proposed for defining appropriate tuning parameters for the used algorithms. The results show that the used methods suit well for nonlinear parameter identification but that differential evolution performs a bit better on average. The results also show that the studied identification problem has a lot of local minima that are very close to each other and thus the optimization problem is very challenging

Mittaussarjoista saatavan tiedon kehittäminen – SCOAP-lämpötilaprofiilin pakkaus ja purku

Tiivistelmä START-projektissa kehitettiin useita erilaisia kuumanauhan lämpötilamittauksien käsittelyja analysointimenetelmiä. Menetelmäkehityksen rinnalla luotiin Strip Temperature Toolbox (STT), joka sisältää käyttöliittymän kuumanauhojen käsittelyyn ja analysointiin. Nämä asiat on raportoitu muissa raporttisarjan julkaisuissa. START-projektissa tutkittiin lisäksi kaksiulotteisen datan pakkautuvuutta, koska huolimatta suurista tallennuskapasiteeteista prosessiautomaatiossa, toisinaan on tarpeen pystyä pakkaamaan dataa, jotta sitä voidaan säilyttää tietokannoissa pidempään. Datan pakkauksen tarve kasvaa koko ajan, mm. data, kuvat ja videokuvat vievät suuren osan tietokoneiden muistitilasta. Pakkaustekniikat perustuvat toistuvan tai turhan informaation poistoon tiedostosta. Häviöllisellä datan pakkauksella saadaan tiivistettyä tiedosto pienempään osaan kuin häviöttömällä, mutta tällöin alkuperäisestä signaalista häviää joitakin piirteitä. Häviöllinen pakkaus sopii yleensä hyvin kuvien ja videokuvan pakkaukseen. Usein häviävä informaatio voi olla esim. kohinaa. Toisaalta tekstin pakkauksessa pienetkin virheet voivat aiheuttaa väärinkäsityksiä ja silloin on hyvä käyttää häviöttömiä pakkaustekniikoita. Tässä raportissa on vertailtu kolmea erilaista wavelet-tyyppiä sekä diskreettiä kosinimuunnosta kaksiulotteisen datan pakkaukseen. Nämä ovat kuvan pakkauksessa yleisesti käytettyjä muunnostekniikoita. Sovellusympäristönä on käytetty Rautaruukki Oyj:n Raahen terästehtaan nauhavalssaamon kaksiulotteisen SCOAP-lämpötilapyrometrin tuottamaa lämpötiladataa. Toteutustyökaluna käytettiin Matlab®-ohjelmistoa toolboxeineen

Vesikemikaalien annostelutyökalun kehittäminen:llotaation perusteet, koejaksot ja mallinnus

Lyhennelmä Prodyna-projekti on pääosin Tekesin rahoittama yliopistohanke vuosina 2000-2003. Projekti koostuu neljästä sovelluksesta. Kemiran osaprojektin tavoitteena on kehittää kemikaalien annostelutyökalu vedenpuhdistusprosesseihin. Sovelluskohteena on DAF-flotaatioyksikkö, jossa käytetään kahta kemikaalia. Kemikaalien annostelutyökalun kehittäminen on tarpeellista, koska kemikaalien määrää ohjataan yleensä flotaatioon tulevan veden virtauksen mukaan. Ongelmaksi voivat muodostua tilanteet, joissa flotaatioon tulevan veden laatu muuttuu voimakkaasti. Tällöin kemikaaleja voidaan annostella liikaa tai liian vähän. Kemikaalien aliannostuksella puhdistustulos voi heiketä huomattavasti. Yliannostuksella puhdistustulos on kohtalainen kemikaaleista riippuen, mutta kustannukset nousevat korkealle. Tässä raportissa keskitytään lähinnä flotaatioon liittyviin perusteisiin sekä sovelluskohteessa järjestettyyn koejaksoon. Kerätyn online-datan perusteella flotaatiosta on kehitetty dynaaminen malli. Mallinnusmenetelmänä on käytetty lingvistisiä yhtälöitä. Lisäksi raportissa on esitetty alustavaa kemikaalien säädön kehitystä dynaamisen mallin yhteydessä

Model structure optimization for fuel cell polarization curves

Abstract The applications of evolutionary optimizers such as genetic algorithms, differential evolution, and various swarm optimizers to the parameter estimation of the fuel cell polarization curve models have increased. This study takes a novel approach on utilizing evolutionary optimization in fuel cell modeling. Model structure identification is performed with genetic algorithms in order to determine an optimized representation of a polarization curve model with linear model parameters. The optimization is repeated with a different set of input variables and varying model complexity. The resulted model can successfully be generalized for different fuel cells and varying operating conditions, and therefore be readily applicable to fuel cell system simulations