Design and implementation of a framework for automatic generation of fuzzy evaluation systems with application to fault detection.

My thesis work concerns with the design and implementation of a C library which could use Fuzzy Logic. We started from the implementation of classic Fuzzy Logic and then we switched to a variant: Fuzzy Indexing. This method always uses the Fuzzy Logic principles but permits to have as output an "index". This index represents the quality of goodness or not of what we are measuring. Having as aim to make the library portable, cross-platform and easily integrable into embedded system we have choose to use C language. In order to make such library more general we have implemented another library in Python language. The role of this framework is to translate the Fuzzy system, opportunely modelled in a simple configuration tile, into a C library already configured and ready to be used. This library has been tested using a software approach with Modelica language. It has been chosen to analyse possible faults in a direct current motor with permanent magnets. Simulating the behaviour of this machine in different conditions (both in normal and in faulty ones) it was possible to analyse the indexes generated by the Fuzzy library. Observing the result it can be seen how this index tells us if the system is working in normal conditions or if some fault has occurred. So it is telling us an estimation of the machine goodness.

Progettazione e implementazione di un Framework per la generazione automatica di sistemi di valutazione fuzzy con applicazione di diagnostica di guasti. Il mio lavoro di tesi si è concentrato sul design e l'implementazione di una libreria C al fine di utilizzare la Logica Fuzzy. Si è partiti implementando la classica logica Fuzzy per poi passare ad una sua variante: la Fuzzy Indexing. Questo metodo sfrutta sempre i principi della logica Fuzzy ma permette di avere uscita dal sistema un "indice". Tale indice rappresenta la qualità di bontà o meno di quello che stiamo andando a misurare. Avendo come obbiettivo rendere la libreria portatile, cross-platform e facilmente integrabile in sistemi embedded è stato scelto di utilizzare il linguaggio C. Per rendere tale libreria il più generale possibile è stata implementata una libreria in Python. Lo scopo di essa è tradurre il sistema Fuzzy, opportunamente modellizzata in un semplice file di configurazione, in una libreria C già configurata e pronta all'utilizzo. Questa libreria è stata testata via software utilizzando Modelica, un linguaggio di programmazione orientato alla modellizzazione di sistemi. E' stato scelto di analizzare possibili guasti su un motore in corrente continua a magneti permanenti. Simulando varie condizioni di funzionamento del motore (normalmente funzionante e vari casi di guasti) è stato possibile analizzare il variare dell'indice generato dalla libreria Fuzzy. Osservando i risultati si può vedere come questo indice ci indichi se il sistema stia funzionando in modo corretto o meno, ci da quindi una stima sulla bontà di esso.