search query: @instructor Niemi, Heikki / total: 12
reference: 3 / 12
« previous | next »
Author:Halmevaara, Kalle
Title:Iterative latent variable based tuning technique for multiparameter systems
Iteratiivinen latenttimuuttujalähestymistapaa noudattava viritystekniikka moniparametrisille systeemeille
Publication type:Master's thesis
Publication year:2004
Pages:93+17      Language:   eng
Department/School:Puunjalostustekniikan osasto
Main subject:Systeemitekniikka   (AS-74)
Supervisor:Hyötyniemi, Heikki
Instructor:Hyötyniemi, Heikki
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark TKK  238   | Archive
Keywords:controller tuning
dynamic simulation
iterative optimization
multivariate regression
säätöpiirien viritys
dynaaminen simulointi
iteratiivinen optimointi
monimuuttujaregressiomenetelmät
Abstract (fin):Teollisuusprosessien uudenaikainen instrumentointi on kasvattanut saatavilla olevan mittaustiedon määrää räjähdysmäisesti.
Samaan aikaan tietokoneiden noussut laskentakapasiteetti on mahdollistanut suurten informaatiomäärien tehokkaan hyödyntämisen.
Näiden kehitysaskelten seurauksena voidaan systeemitekniikan alalla soveltaa uusia lähestymistapoja.
Prosessien dynaamisten simuIointimallien muuttuessa yhä tarkemmiksi ja luotettavammiksi simulointia voidaan käyttää työkaluna automaatioprojektin eri työvaiheissa konseptisuunnittelusta aina käyttöönottoon ja tuotannon aikaiseen kunnossapitoon asti.

Huomattavaa osaa teollisuudessa käytetyistä säätimistä ei ole viritetty toimimaan parhaalla mahdollisella tavalla ajan ja tehokkaiden työkalujen puutteen vuoksi.
Tällä on vaikutuksensa tuotannon kannattavuuteen.
Optimaalisesta ratkaisevasti poikkeava viritys saattaa näkyä esimerkiksi lopputuotteen laadun vaihteluina, raaka-aineiden tehokkaan hyödyntämisen heikkoutena tai tuotantolaitoksen päästöjen kasvuna.
Säätöpiirit on perinteisesti viritetty yksi säädin kerrallaan.
Tällöin säätöpiirien väliset ristikkäisvaikutukset eivät tule otetuiksi huomioon eikä lopputulos siten ole koko laitoksen toiminnan kannalta paras mahdollinen.
Lisäksi tällainen virittäminen on työlästä ja aikaa vievää.

Tilastolliset monimuuttujaregressiomenetelmät ovat tehokas työväline kohinaista ja kolineaarista mittaustietoa käsiteltäessä.
Nämä menetelmät perustuvat siihen tausta-ajatukseen, että moniulotteisten mittaussignaalien sisältämä relevantti informaatio voidaan esittää matalammassa dimensiossa niin sanottujen latenttimuuttujien avulla.
Latenttimuuttujat ovat lineaarikombinaatioita alkuperäisistä muuttujista ja niiden määrittämiseksi on useita menetelmiä.
Käyttämällä sopivasti valittuja latenttimuuttujia regressiomallin estimoinnissa vältytään mallitukseen ja mallilla ennustamiseen liittyviltä numeerisilta ongelmilta.

Tässä työssä testataan iteratiivista säätimien viritysmenetelmää, joka perustuu staattisen, stokastisen mallin identifioimiseen viritettävien parametrien ja prosessin tavoiteltua toimintaa kuvaavien laatusuureiden välille.
Mallia käytetään osoittamaan optimaalinen suunta viritettävien parametrien päivitykselle.
Viritysmenetelmän ideana on toistaa simulointi- ja parametripäivitysaskelia ja löytää tilastollisessa mielessä optimaalinen ratkaisu parametrien arvoiksi.
Työn pääpaino on viritysmenetelmän kehittämisessä ja testaamisessa, johon käytetään dynaamista voimalaitossimulointimallia.
Testeissä saatiin arvokasta kokemusta menetelmän implementointia ajatellen ja virityksen kohteena olleen voimalaitosmallin toimintaa onnistuttiin parantamaan merkittävästi.
ED:2004-03-05
INSSI record number: 21283
+ add basket
« previous | next »
INSSI