L'objectif est de cette thèse est de développer, de tester puis d'implémenter des schémas de surveillance et d'estimation des paramètres essentiels aux pilotes et aux lois embarquées, offrant ainsi une alternative et un complément aux signaux mesures par les capteurs. Les méthodes développées au cours de la thèse ont donc plusieurs finalités applicatives : estimer les états avion ainsi que des paramètres externes (comme le vent et les erreurs de modélisation), détecter la défaillance d'un ou plusieurs capteurs lorsqu'un dysfonctionnement se produit, et enfin s'adapter à cette dégradation de manière à continuer à délivrer des estimées exploitables par les systèmes sur un horizon temporel plus ou moins long.D'un point de vue pratique, dans le domaine de la détection, on cherchera à ce que le processus de détection d'une panne soit capable : 1) de distinguer une faute sur les sondes d'incidence d'une faute sur le paramètre de vitesse conventionnelle ou d’une erreur sur la masse renseignée par le pilote dès le début du vol. Une faute sur un de ces paramètres est aujourd'hui détectée sans qu'une isolation de la source ne soit possible 2) d'identifier des modes communs de panne, c'est-à-dire un embarquement simultané cohérent de plusieurs capteurs mesurant le même paramètre. La redondance matérielle utilisée aujourd'hui ne permet pas de détecter un embarquement simultané cohérent de deux ou trois capteurs 3) de sélectionner les sources toujours valides lorsque le schéma de vote majoritaire détecte une faute d'un capteur. Le schéma actuellement en usage sur avion combine les sources redondantes pour délivrer une mesure consolidée. En cas d'invalidation de celle-ci suite à la perte d'au moins deux capteurs, il est en effet possible que le troisième soit toujours valide et puisse être utilisé pour le reste du vol.Les bénéfices potentiels à plus long terme se situent donc dans l'amélioration des performances (en réduisant par exemple le nombre de commutations de lois), et dans la diminution de la charge de travail des pilotes en accroissant encore la disponibilité des fonctions de haut niveau destinées à les seconder et à alléger leur tâche (protections du domaine de vol, pilote automatique, etc.). La détection de modes communs de panne participera aussi à augmenter encore la sécurité en vol. / The improvement of the aircraft performance and the decrease of the pilots’workload require more complex new aircraft avionic systems. This complexificationpaves the way for new constraints, such as improving the availability of the most criticalflight parameters used by the pilots (mainly the calibrated airspeed) or by themost advanced flight control systems (as the angle of attack, the altitude pressureor the aircraft weight). Today, their availability is mainly guaranteed by mean of astrong hardware redundancy (triplex type for civil aircraft). However, this solution isperfectible and penalizes the overall system performances in terms of weight, powerconsumption, space requirements and extra maintenance needs. Some faults, suchas common mode failures, which correspond to simultaneous and consistent faultsof at least two sensors measuring a same variable, cannot be detected. In this thesis,a solution based on the principle of the so-called analytical redundancy has beendeveloped to detect them and reconstruct through time the missing signals. Thissolution depends on the measurements, and kinematic and flight dynamic equationsavailable. For instance, the lift force equation combines numerous flight parametersof interest. It is of great value in the data fusion process on condition of having anaccurate surrogate model (as lookup tables adjusted with flight data, neural network,etc.) to estimate the lift force coefficient. In the end, an extended Kalmanfilter has been developed to estimate the critical longitudinal flight parameters. Besides,the existing complementarity between this model-based approach and severalsignal-based methods has permitted to have sensor faults and weight error diagnosisalong with unitary sensor validation capabilities. The architecture and its relatedembedded algorithms finally developed have been done with respect to the strongindustrial constraints (particularly in term of computation burden and formalism).They have been validated using simulation and flight data sets, especially for theisolation of slow drift common mode failures as they represent today the most challengingsensor faults to detect.

É cada vez maior a preocupação com a poluição sonora gerada pelos transformadores de potência de subestações elétricas. Atualmente, o controle desse tipo de ruído é feito utilizando-se métodos passivos, que são caros e dificultam a manutenção dos transformadores. Uma alternativa para os métodos passivos é o controle ativo de ruído (ANC). Apesar de extensas pesquisas realizadas nas últimas três décadas, ainda não existem soluções comercialmente viáveis para o ANC de transformadores. As dificuldades para a aplicação bem sucedida do ANC para transformadores foram investigadas por meio de simulações e de testes com protótipo. Os três maiores obstáculos identificados foram: o posicionamento dos transdutores eletroacústicos; a obtenção de atenuação em uma região longe do transformador, usando um número reduzido de fontes de controle e de sensores de erro, os últimos colocados ainda na região de campo acústico próximo; e a identificação robusta do caminho secundário com baixa razão sinal/ruído. Os dois primeiros problemas foram abordados, analisando-se algumas alternativas de soluções. Algoritmos genéticos (GA) foram utilizados para a otimização da posição dos transdutores do sistema ANC. O desempenho desses algoritmos depende fortemente da modelagem acústica realizada e verificou-se que o método de Usry, escolhido para modelar o campo primário do transformador, não forneceu estimativa adequada. Usando um modelo mais simples de fonte primária, constatou-se a importância da função de mérito para o desempenho do GA. Também foi verificado que a otimização conjunta das posições dos transdutores fornece o mesmo resultado, e em menor tempo, que a otimização das posições das fontes de controle e dos sensores de erro separadamente. Simulações realizadas com uma nova estratégia de sensores virtuais (baseada no janelamento das fontes de controle) mostra que é possível aumentar o nível de atenuação longe do transformador, mesmo com um número pequeno de fontes de controle e sensores de erro. Testes com um protótipo de sistema ANC foram feitos em laboratório e em campo e os resultados desses testes são discutidos detalhadamente. / Concern regarding noise pollution caused by power transformers in electrical substations is increasing. Nowadays, this kind of noise is controlled using passive methods, which are expensive and make transformer maintenance more difficult. An alternative to passive methods is active noise control (ANC). However, despite extensive research undertaken in the last three decades, there is still no viable commercial solution for the active control of transformer noise. The difficulties for a successful implementation of an ANC solution in the case of power transformer noise are investigated through simulations and tests with a prototype. The three main obstacles found were: the positioning of the electro-acoustic transducers; the achievement of sufficient attenuation in a region far from the transformer, using a small number of control sources and error sensors (when the latter are positioned on the region of acoustic near-field); and the robust identification of the secondary path in a low signal/noise situation. The two former problems were dealt with, and some alternative solutions were analyzed. Genetic algorithms (GA) were used for the optimization of the transducers\' position. The performance of these algorithms is strongly related to the acoustical model used and it was verified that the Usry method, used for modelling the transformers primary field, did not result in an adequate estimate. Using a simplified model for the primary source, the importance of the cost function in the GA\'s performance was made evident. It was also verified that the joint optimization of transducers\' position provides the same result, and in shorter time, as the independent optimization of control source and error sensor positions. Simulations with a new virtual sensor strategy (based on windowing the control sources) show that it is possible to increase attenuation levels in a region far from the transformer, even with a small number of control sources and error sensors. Laboratory and field tests with an ANC system prototype were undertaken and the results of these tests are thoroughly discussed.

Um problema-chave envolvendo processos químicos industriais é controlar, de forma confiável, eficiente e barata, a evolução dinâmica do sistema. Numa coluna de destilação, por exemplo, o objetivo do controle é manter a composição do destilado e do produto de fundo em torno de um valor desejado. As dificuldades operacionais e o alto custo dos analisadores industriais, existentes no mercado, usados na medição da composição têm motivado o projeto de sensores virtuais (soft sensors) para que, a partir de outras medições disponíveis, seja possível inferir de maneira online os valores das variáveis desejadas. Por outro lado, as redes neurais artificiais têm sido utilizadas em diversas aplicações práticas de engenharia, sendo possível usá-las para resolver problemas industriais complexos. Elas possuem diversas características que as fazem particularmente atrativas em aplicações envolvendo sistemas multivariáveis não lineares. Nesse trabalho, um estimador dinâmico virtual baseado em redes neurais é usado para inferir a composição de etanol destilado com base na temperatura e na pressão no interior da coluna, além das vazões de refluxo, do vapor no refervedor e da alimentação. Os resultados desse estudo poderão ser utilizados no desenvolvimento de futuros projetos envolvendo sensores virtuais aplicados ao controle e à otimização de processos industriais. / A key problem involving industrial chemical processes is to control the dynamic evolution of the system in a reliable, efficient and low cost way. In a distillation column, for example, the control objective is to keep the composition of both distillate and bottom product around a desired value. The operational difficulties and high cost of concentration analyzers, used for measuring the composition, have motivated the design of virtual sensors (soft sensors). They are used, in an online way, to infer the values of the desired variables from other available measurements. On the other hand, artificial neural networks have been used for solving many practical engineering applications involving complex industrial problems. They have several features, making them particularly attractive to applications involving nonlinear multivariable systems. In this work, a virtual estimator based on a dynamic neural network is used to infer the composition of distilled ethanol. Temperature and pressure within the column, and the flows of steam and reflux are used as inputs for the neural network. The results of this study can be used to develop future projects involving virtual sensors applied in control and optimization of industrial processes.

É cada vez maior a preocupação com a poluição sonora gerada pelos transformadores de potência de subestações elétricas. Atualmente, o controle desse tipo de ruído é feito utilizando-se métodos passivos, que são caros e dificultam a manutenção dos transformadores. Uma alternativa para os métodos passivos é o controle ativo de ruído (ANC). Apesar de extensas pesquisas realizadas nas últimas três décadas, ainda não existem soluções comercialmente viáveis para o ANC de transformadores. As dificuldades para a aplicação bem sucedida do ANC para transformadores foram investigadas por meio de simulações e de testes com protótipo. Os três maiores obstáculos identificados foram: o posicionamento dos transdutores eletroacústicos; a obtenção de atenuação em uma região longe do transformador, usando um número reduzido de fontes de controle e de sensores de erro, os últimos colocados ainda na região de campo acústico próximo; e a identificação robusta do caminho secundário com baixa razão sinal/ruído. Os dois primeiros problemas foram abordados, analisando-se algumas alternativas de soluções. Algoritmos genéticos (GA) foram utilizados para a otimização da posição dos transdutores do sistema ANC. O desempenho desses algoritmos depende fortemente da modelagem acústica realizada e verificou-se que o método de Usry, escolhido para modelar o campo primário do transformador, não forneceu estimativa adequada. Usando um modelo mais simples de fonte primária, constatou-se a importância da função de mérito para o desempenho do GA. Também foi verificado que a otimização conjunta das posições dos transdutores fornece o mesmo resultado, e em menor tempo, que a otimização das posições das fontes de controle e dos sensores de erro separadamente. Simulações realizadas com uma nova estratégia de sensores virtuais (baseada no janelamento das fontes de controle) mostra que é possível aumentar o nível de atenuação longe do transformador, mesmo com um número pequeno de fontes de controle e sensores de erro. Testes com um protótipo de sistema ANC foram feitos em laboratório e em campo e os resultados desses testes são discutidos detalhadamente. / Concern regarding noise pollution caused by power transformers in electrical substations is increasing. Nowadays, this kind of noise is controlled using passive methods, which are expensive and make transformer maintenance more difficult. An alternative to passive methods is active noise control (ANC). However, despite extensive research undertaken in the last three decades, there is still no viable commercial solution for the active control of transformer noise. The difficulties for a successful implementation of an ANC solution in the case of power transformer noise are investigated through simulations and tests with a prototype. The three main obstacles found were: the positioning of the electro-acoustic transducers; the achievement of sufficient attenuation in a region far from the transformer, using a small number of control sources and error sensors (when the latter are positioned on the region of acoustic near-field); and the robust identification of the secondary path in a low signal/noise situation. The two former problems were dealt with, and some alternative solutions were analyzed. Genetic algorithms (GA) were used for the optimization of the transducers\' position. The performance of these algorithms is strongly related to the acoustical model used and it was verified that the Usry method, used for modelling the transformers primary field, did not result in an adequate estimate. Using a simplified model for the primary source, the importance of the cost function in the GA\'s performance was made evident. It was also verified that the joint optimization of transducers\' position provides the same result, and in shorter time, as the independent optimization of control source and error sensor positions. Simulations with a new virtual sensor strategy (based on windowing the control sources) show that it is possible to increase attenuation levels in a region far from the transformer, even with a small number of control sources and error sensors. Laboratory and field tests with an ANC system prototype were undertaken and the results of these tests are thoroughly discussed.

Um problema-chave envolvendo processos químicos industriais é controlar, de forma confiável, eficiente e barata, a evolução dinâmica do sistema. Numa coluna de destilação, por exemplo, o objetivo do controle é manter a composição do destilado e do produto de fundo em torno de um valor desejado. As dificuldades operacionais e o alto custo dos analisadores industriais, existentes no mercado, usados na medição da composição têm motivado o projeto de sensores virtuais (soft sensors) para que, a partir de outras medições disponíveis, seja possível inferir de maneira online os valores das variáveis desejadas. Por outro lado, as redes neurais artificiais têm sido utilizadas em diversas aplicações práticas de engenharia, sendo possível usá-las para resolver problemas industriais complexos. Elas possuem diversas características que as fazem particularmente atrativas em aplicações envolvendo sistemas multivariáveis não lineares. Nesse trabalho, um estimador dinâmico virtual baseado em redes neurais é usado para inferir a composição de etanol destilado com base na temperatura e na pressão no interior da coluna, além das vazões de refluxo, do vapor no refervedor e da alimentação. Os resultados desse estudo poderão ser utilizados no desenvolvimento de futuros projetos envolvendo sensores virtuais aplicados ao controle e à otimização de processos industriais. / A key problem involving industrial chemical processes is to control the dynamic evolution of the system in a reliable, efficient and low cost way. In a distillation column, for example, the control objective is to keep the composition of both distillate and bottom product around a desired value. The operational difficulties and high cost of concentration analyzers, used for measuring the composition, have motivated the design of virtual sensors (soft sensors). They are used, in an online way, to infer the values of the desired variables from other available measurements. On the other hand, artificial neural networks have been used for solving many practical engineering applications involving complex industrial problems. They have several features, making them particularly attractive to applications involving nonlinear multivariable systems. In this work, a virtual estimator based on a dynamic neural network is used to infer the composition of distilled ethanol. Temperature and pressure within the column, and the flows of steam and reflux are used as inputs for the neural network. The results of this study can be used to develop future projects involving virtual sensors applied in control and optimization of industrial processes.

The smartphone has become an important part of our daily life. It takes advantage of multiple built-in sensors, along with internet connectivity, to provide a variety of services including navigation, weather forecasts, media capturing/sharing, and many more. The smartphone has become a hub for our social interactions, ranging from traditional voice communications through messaging, to online social networking. There are endless possibilities for a new generation of applications that automatically adapts according to users’ social affinities. The key enabler is to understand the social profile of the user and to realize a Social Proximity Indicator (SPI). This indicator of a user’s social profile includes the user’s location, preferences, common friends, frequent interactions among friends, community membership, and many more attributes. This project addresses the exploitation of the user’s smartphone as a detector of these user’s social contexts in order to infer the social proximity between any 2 (or more) people. The goal of this social proximity indicator is to identify the (current) set of smartphone users that would want to participate in an application specific activity, such as media sharing, group conversation, etc. SPI identifies users based on their social interactions and common preferences. Based on this SPI, a photo sharing application is proposed and built for the Android smartphone platform. This application uses multiple physical and virtual sensors (hosted by the user’s smartphone) to determine the context of the user. After inferring this context, the application initiates photo sharing among an identified group sharing this context. The application, as well as the underlying code, theoretical concepts, and results are presented in this thesis. The experiments conducted during this thesis project indicate that it is feasible to build smartphone based social proximity based applications in which proximity incorporates much more than simply physical location, thus going beyond existing applications. / Smartphone har blivit en viktig del av vårt dagliga liv, som drar nytta av de många inbyggda sensorer, inklusive Internet-anslutning, för att ge en mängd olika tjänster. Däribland navigation, väderprognoser, media fånga/delning, och många fler tjänster. Smartphone har blivit kärnan i våra sociala interaktioner. Den erbjuder allt från traditionella röst kommunikation via meddelanden, till sociala nätverk. Det finns oändliga möjligheter för nästa generationens program som kommer att automatiskt anpassar sig till användarnas sociala tillhörighet. Den viktigaste faktorn är att förstå den sociala profilen av användaren genom att använda ett Socialt Proximity Indikator (SPI). Denna indikator på social profil innehåller användarens läge, inställningar, gemensamma vänner, täta samspel mellan vänner, gemenskap medlemskap, och många fler attribut . Detta projekt behandlar utnyttjandet av användarens smartphone som en detektor av användarens sociala sammanhang för att ansluta sig till social närhet mellan några två (eller fler) personer. Målet med denna indikator är att identifiera den (nuvarande) uppsättning av smartphone-användare som skulle vilja delta i någon applikation specifik aktivitet, till exempel mediedelning, gruppsamtal, etc. SPI identifiera användare baserat på deras sociala interaktioner och gemensamma preferenser. En fotodelnings applikation har föreslagits och byggd för Android smartphone -plattformen, baserad på data från SPI. Denna applikation använder flera fysiska och virtuella sensorer (genom användarens smartphone) för att bestämma ramen för användaren. Efter en analys kommer programmet att initiera fotodelning mellan den identifierade gruppen som hittades i analysen. Applikationen, liksom den underliggande koden ,teoretiska begrepp, och resultaten kommer att presenteras i denna uppsats. Experimenten som genomfördes under detta examensarbete tyder på att det är möjligt att bygga smartphone baserad på SPI där närhet innehåller mycket mer än bara fysisk plats. Det gör applikationen unik än de befintliga applikationer.

A busca por eficiência e qualidade esta presente nas usinas de produção de etanol. A demanda por novas tecnologias e soluções para problemas conhecidos é dinâmica e contínua. No processo de produção do etanol há a necessidade de se quantificar a qualidade do etanol produzido. Esta análise demanda procedimentos laboratoriais que impõe um tempo entre a coleta da amostra e o resultado das análises laboratoriais. Este tempo afeta a velocidade de reação do sistema de controle de produção a uma variação na qualidade do etanol. Quanto antes se atue na produção, menor é o retrabalho sobre o que foi produzido fora da especificação desejada e maior o rendimento e a produtividade do processo. Um dos indicadores de rendimento do processo de produção de etanol é a porcentagem de massa de etanol em relação à massa de água contida na solução. Este indicador é representado por \"m/m\", e significa grau alcoólico do etanol. Tabelas alcoométricas são utilizadas para determinar o valor do grau alcoólico, tendo como variáveis de entrada a temperatura e a densidade. O intervalo de temperatura onde as tabelas alcoométricas são válidas não é o mesmo que o processo industrial necessita. O processo industrial trabalha com temperaturas próximas a 90°C. Este fato impõe que as análises do grau alcoólico sejam feitas em laboratório, prejudicando o tempo de resposta ao processo industrial. Objetivando resolver este problema, este trabalho busca por meio da utilização de redes neurais determinar uma função matemática que possa ser capaz de indicar o valor do grau alcoólico do etanol de maneira precisa e sem que seja necessário o uso de consultas e aproximações por tabelas de referência. / The search for efficiency and quality is present in ethanol plants. The demand for new technologies and solutions to known problems is dynamic and continuous. In the process of producing ethanol is necessary to quantify the quality of the produced ethanol. This analysis requires laboratory procedures it takes a time between sample collection and results of laboratory analysis. This time affects the reaction speed of the system production control to a variation in the quality of ethanol. The sooner they are acting in the production, lower rework on what was produced outside the desired specification and higher efficiency and productivity of the process. One of the indicators of process performance ethanol is the percentage mass of ethanol relative to water diluted solution. This indicator is represented by \"m/m\" and means a degree alcoholic of ethanol. Alcohol tables are used to determine the amount of degree alcohol having as input variables the temperature and density. The temperature range where the alcohol tables are valid is not the same as the industrial process needs. The industrial process works at temperatures around 90°C. This fact requires the analysis of the degree of alcoholic of the ethanol are made in the laboratory, hampering the response time to the industrial process. Aiming to solve this fact, this paper aims through the use of neural networks for universal approximation theorem, find a mathematical function that can be implemented in a virtual sensor capable of indicating the value of the alcoholic content of ethanol.

A busca por eficiência e qualidade esta presente nas usinas de produção de etanol. A demanda por novas tecnologias e soluções para problemas conhecidos é dinâmica e contínua. No processo de produção do etanol há a necessidade de se quantificar a qualidade do etanol produzido. Esta análise demanda procedimentos laboratoriais que impõe um tempo entre a coleta da amostra e o resultado das análises laboratoriais. Este tempo afeta a velocidade de reação do sistema de controle de produção a uma variação na qualidade do etanol. Quanto antes se atue na produção, menor é o retrabalho sobre o que foi produzido fora da especificação desejada e maior o rendimento e a produtividade do processo. Um dos indicadores de rendimento do processo de produção de etanol é a porcentagem de massa de etanol em relação à massa de água contida na solução. Este indicador é representado por \"m/m\", e significa grau alcoólico do etanol. Tabelas alcoométricas são utilizadas para determinar o valor do grau alcoólico, tendo como variáveis de entrada a temperatura e a densidade. O intervalo de temperatura onde as tabelas alcoométricas são válidas não é o mesmo que o processo industrial necessita. O processo industrial trabalha com temperaturas próximas a 90°C. Este fato impõe que as análises do grau alcoólico sejam feitas em laboratório, prejudicando o tempo de resposta ao processo industrial. Objetivando resolver este problema, este trabalho busca por meio da utilização de redes neurais determinar uma função matemática que possa ser capaz de indicar o valor do grau alcoólico do etanol de maneira precisa e sem que seja necessário o uso de consultas e aproximações por tabelas de referência. / The search for efficiency and quality is present in ethanol plants. The demand for new technologies and solutions to known problems is dynamic and continuous. In the process of producing ethanol is necessary to quantify the quality of the produced ethanol. This analysis requires laboratory procedures it takes a time between sample collection and results of laboratory analysis. This time affects the reaction speed of the system production control to a variation in the quality of ethanol. The sooner they are acting in the production, lower rework on what was produced outside the desired specification and higher efficiency and productivity of the process. One of the indicators of process performance ethanol is the percentage mass of ethanol relative to water diluted solution. This indicator is represented by \"m/m\" and means a degree alcoholic of ethanol. Alcohol tables are used to determine the amount of degree alcohol having as input variables the temperature and density. The temperature range where the alcohol tables are valid is not the same as the industrial process needs. The industrial process works at temperatures around 90°C. This fact requires the analysis of the degree of alcoholic of the ethanol are made in the laboratory, hampering the response time to the industrial process. Aiming to solve this fact, this paper aims through the use of neural networks for universal approximation theorem, find a mathematical function that can be implemented in a virtual sensor capable of indicating the value of the alcoholic content of ethanol.

Modellbasierte virtuelle Sensoren (VS) ermöglichen die Messung von qualitätsbestimmenden Prozessparametern (bzw. Hilfsregelgrößen) dort, wo eine direkte Messung zu teuer oder gar nicht möglich ist. Für die adaptiven VS, die ihr internes Prozessmodell nach Data-Driven-Methode bilden (z. B. durch die Benutzung künstlicher neuronaler Netze (KNN)), besteht das Problem der Abschätzung der Prädiktionsstabilität. Aktuelle Lösungsansätze lösen dieses Problem nur für wenige KNN-Typen und erfordern enormen Entwurfs- und Rechenaufwand. In dieser Arbeit wird eine alternative Methode vorgestellt, welche für eine breite Klasse von KNN gilt und keinen hohen Entwurfs- und Rechenaufwand erfordert. Die neue Methode wurde anhand realer Anwendungsbeispiele getestet und hat sehr gute Ergebnisse geliefert. Für die nicht adaptiven virtuellen Sensoren wurde eine aufwandsreduzierte Adaption nach Smith-Schema vorgeschlagen. Dieses Verfahren ermöglicht die Regelung totzeitbehafteter und zeitvarianter Prozesse mit VS in einem geschlossenen Regelkreis. Im Vergleich zu anderen Regelungsstrategien konnte damit vergleichbare Regelungsqualität bei einem deutlich geringeren Entwurfsaufwand erzielt werden. / Model-based virtual sensors allow the measurement of parameters critical for process quality where a direct measurement is too expensive or not at all possible. For the adaptive virtual sensors built after data-driven method (e.g., by use of an ANN model) there is a problem of the prediction stability. Current solutions attempt to solve this problem only for a few ANN types and require a very high development effort. In this dissertation a new method for the solution of this problem is suggested, which is valid for a wide class of the ANNs and requires no high development effort. The new method was tested on real application examples and has delivered very good results. For the non-adaptive virtual sensors a simple adaptation mechanism was suggested. This technique allows the control of dead-time and time-variant processes in closed loop. Besides, in comparison to other control strategies the comparable results were achieved with smaller development effort.

Modellbasierte virtuelle Sensoren (VS) ermöglichen die Messung von qualitätsbestimmenden Prozessparametern (bzw. Hilfsregelgrößen) dort, wo eine direkte Messung zu teuer oder gar nicht möglich ist. Für die adaptiven VS, die ihr internes Prozessmodell nach Data-Driven-Methode bilden (z. B. durch die Benutzung künstlicher neuronaler Netze (KNN)), besteht das Problem der Abschätzung der Prädiktionsstabilität. Aktuelle Lösungsansätze lösen dieses Problem nur für wenige KNN-Typen und erfordern enormen Entwurfs- und Rechenaufwand. In dieser Arbeit wird eine alternative Methode vorgestellt, welche für eine breite Klasse von KNN gilt und keinen hohen Entwurfs- und Rechenaufwand erfordert. Die neue Methode wurde anhand realer Anwendungsbeispiele getestet und hat sehr gute Ergebnisse geliefert. Für die nicht adaptiven virtuellen Sensoren wurde eine aufwandsreduzierte Adaption nach Smith-Schema vorgeschlagen. Dieses Verfahren ermöglicht die Regelung totzeitbehafteter und zeitvarianter Prozesse mit VS in einem geschlossenen Regelkreis. Im Vergleich zu anderen Regelungsstrategien konnte damit vergleichbare Regelungsqualität bei einem deutlich geringeren Entwurfsaufwand erzielt werden. / Model-based virtual sensors allow the measurement of parameters critical for process quality where a direct measurement is too expensive or not at all possible. For the adaptive virtual sensors built after data-driven method (e.g., by use of an ANN model) there is a problem of the prediction stability. Current solutions attempt to solve this problem only for a few ANN types and require a very high development effort. In this dissertation a new method for the solution of this problem is suggested, which is valid for a wide class of the ANNs and requires no high development effort. The new method was tested on real application examples and has delivered very good results. For the non-adaptive virtual sensors a simple adaptation mechanism was suggested. This technique allows the control of dead-time and time-variant processes in closed loop. Besides, in comparison to other control strategies the comparable results were achieved with smaller development effort.