Wastewater treatment process supervision by means of a fuzzy automaton model

Waissman, Julio; Sarrate, Ramon; Escobet, Teresa; Aguilar, Josep Gisbert; Dahhou, B.

doi:10.1109/isic.2000.882917

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“…Similar problems come up when we use DESs to model intelligent vehicle control [5], and waste water treatment [6]. States and state transitions of these systems are inherently somewhat imprecise, uncertain, and vague.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 83%

Supervisor Control for Fuzzy Discrete Event System with Blocking

Cai

2009

2009 Sixth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery

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Fuzzy discrete event systems, as a generalization of crisp discrete event systems have been introduced recently in order to represent possibility arising from the states and dynamics of a system effectively. Supervisory control of fuzzy discrete event system with blocking is investigated in this paper. Under certain conditions, a supervisor can be constructed from existing supervisor which improves blocking measure without decreasing the satisficing measure.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 83%

Supervisor Control for Fuzzy Discrete Event System with Blocking

Cai

2009

2009 Sixth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery

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“…Sin embargo, hay desarrollos que se pueden considerar como antecedentes; estos están relacionados con el establecimiento de lazos de conexión entre estados funcionales para conformar un autómata (Klir and Yuan, 1995) direccionado hacia la tarea de predicción (determinar los posibles cambios durante el comportamiento del proceso). Autómatas difusos han sido construidos por medio de inferencia basada en reglas difusas (Chang and Chen, 2011) y a partir de los grados de membrecía difusos (Waissman et al, 2000(Waissman et al, y 2005Kempowsky et al, 2006;Botia et al, 2012), pero sin asociar a los lazos de conexión un peso, fuerza o valor que pueda dar indicación de la evolución de los estados.…”

Section: Introductionunclassified

Estimación de Estados Funcionales en Procesos Complejos con Base en Agrupamiento Difuso

et al. 2013

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Autor a quien debe ser dirigida la correspondencia Recibido Sep. 12, 2012; Aceptado Nov. 06, 2012; Versión final recibida Dic. 15, 2012 Resumen Este artículo presenta una metodología para predecir estados funcionales en procesos complejos a partir de la estimación de grados de pertenencia difusos. La propuesta integra una medida estática como es el resultado de un clasificador difuso entrenado con los datos históricos del proceso y un algoritmo de estimación basado en la teoría de Markov para eventos discretos. La propuesta, que puede ser integrada a un sistema de monitoreo de sistemas complejos, comprende dos etapas: una etapa de entrenamiento fuera de línea para definir el clasificador difuso y el estimador; y una etapa en línea donde se realizan la clasificación de la situación actual del proceso y la estimación del estado funcional para el siguiente tiempo de muestreo. La propuesta desarrollada para la estimación de estados funcionales permite utilizar cualquier método de agrupamiento difuso que suministre la información base que requiere la metodología. La metodología fue probada con éxito en un sistema de monitoreo para una línea de transmisión de energía y en el monitoreo de un sistema de caldera. Palabras clave: predicción de estados funcionales, clasificador difuso, agrupamiento difuso, cadenas de Markov AbstractThis paper presents a methodology to predict functional states in complex processes from the estimation of fuzzy membership degrees. The proposal integrates a static measure, such as the result of a fuzzy classifier trained with historical process data, and an estimation algorithm based on Markov theory for discrete events. The proposal, which can be integrated to the monitoring of complex systems, provides two stages: an off-line training stage to define the fuzzy classifier and the estimator; and an online stage where the classification of the current process situation and the estimation of the next functional state are performed. The proposal for the estimation of functional states allows using any fuzzy clustering method that provides the information required by the methodology. The proposed methodology was successfully tested on a monitoring system for a power transmission line and in the monitoring of a boiler system.

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“…Generalmente la supervisión del proceso se refiere a actividades de toma de decisiones, dirigidas a mantener el funcionamiento del sistema. El operador identifica las diversas condiciones operativas y adelanta acciones apropiadas (Waissman, et al, 2000) apoyado por el sistema de supervisión (Montmain y Gentil, 1999).…”

Section: Introduccionunclassified

Aportes Metodológicos para el Diseño de Sistemas de Supervisión de Procesos Continuos

2011

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ResumenSe revisan los conceptos sobre la supervisión de procesos y se define la terminología y las funciones básicas de un sistema supervisor, así como los diferentes enfoques para el diseño de dicho sistema. Se selecciona un formalismo para la representación y modelado de la dinámica del proceso y se expresan las especificaciones desde esa base formal. La propuesta metodológica está orientada a los sistemas convencionales, pero la representación formal de la especificación y el modelo del comportamiento sirven de base para agregar las funcionalidades propias de sistemas modernos de supervisión inteligente. Palabras clave: supervisión de procesos, supervisión industrial, control supervisorio, automatización integrada Methodological Contributions for the Design of Supervision Systems of Continuous Processes AbstractThe concepts of supervised process available in the literature are reviewed and the terminology and the basic functions of a supervisory system are defined. Also, the different approaches used for the design of such systems are analyzed. An appropriate formalism for the representation and modeling of the dynamics of the process is selected and the system specifications are expressed from that formal selected basis. The proposed methodology is focused on the conventional hierarchical systems, but both, the formal representation of the specification as well as the behavior model can be used for adding the other functionalities of other modern intelligent supervision systems.

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Wastewater treatment process supervision by means of a fuzzy automaton model

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Supervisor Control for Fuzzy Discrete Event System with Blocking

Supervisor Control for Fuzzy Discrete Event System with Blocking

Estimación de Estados Funcionales en Procesos Complejos con Base en Agrupamiento Difuso

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