| Luigi Piroddi |
Gli approcci classici a minimizzazione dell'errore di predizione per l'identificazione di modelli NARX/NARMAX polinomiali non forniscono risultati soddisfacenti per scopi di predizione a lungo termine o simulazione, a causa di meccanismi di selezione dei termini che includono regressori spurii o ridondanti nel modello. In questa ricerca, sono proposte due modifiche all'approccio standard: una procedura di pruning, inserita nell'algoritmo di selezione della struttura del modello, e un nuovo indice, basato sull'errore di simulazione, come criterio per la selezione dei regressori. L'algoritmo di identificazione che ne risulta è efficace nell'identificazione della struttura di modello corretta, e determina in generale modelli compatti e robusti.
L'approccio è stato applicato su dati di un benchmark internazionale, con riferimento ad un problema di predizione a lungo termine relativo agli spostamenti al coronamento di una diga, dovuti ad effetti idrostatici e termici.
Pubblicazioni:
A. Brankovic, M. Hosseini, and L. Piroddi, "A distributed feature selection algorithm based on distance correlation with an application to microarrays", 2017 (submitted for journal publication).
A. Brankovic and L. Piroddi, "A distributed feature selection scheme with partial information sharing," 2017 (submitted for journal publication).
M. Avellina, A. Brankovic, and L. Piroddi, "Distributed randomized model structure selection for NARX models," International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 2017 (accepted for publication).
A. Brankovic, A. Falsone, M. Prandini, L. Piroddi, "A Feature Selection and Classification algorithm based on randomized extraction of model populations", IEEE Transactions on Cybernetics, 2017 (accepted for publication).
F. Bianchi, A. Falsone, M. Prandini, L. Piroddi, "A randomised approach for NARX model identification based on a multivariate Bernoulli distribution", International Journal of Systems Science, Vol. 48, n. 6, pp. 1203-1216, 2017.
A. Falsone, L. Piroddi, M. Prandini, "A randomized algorithm for nonlinear model structure selection", Automatica, Vol. 60, pp. 227-238, 2015.
A. Falsone, L. Piroddi, M. Prandini, "A novel randomized approach to nonlinear system identification", 53rd Conference on Decision and Control, pp. 6516-6521, Los Angeles (CA), USA, 2014.
L. Piroddi, M. Farina, M. Lovera, "Black box model identification of nonlinear input-output models: a WienerHammerstein benchmark", Control Engineering Practice, Vol. 20, pp. 1109-1118, 2012.
M. Farina, L. Piroddi, "Identification of Polynomial Input-Output Recursive Models with Simulation Error Minimization Methods", International Journal of Systems Science, Vol. 43, n. 2, pp. 319-333, February 2012.
M. Farina, L. Piroddi, "Simulation error minimization identification based on multi-stage prediction", International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, Vol. 25, n. 5, pp. 389-406, 2011.
C. Cantelmo, L. Piroddi, "Adaptive model selection for polynomial NARX models", IET Control Theory & Applications, Vol. 4, n. 12, pp. 26932706, 2010.
M. Farina, L. Piroddi, "Convergence properties of an iterative prediction approach to nonlinear SEM parameter estimation", 49th IEEE Conference on Decision and Control, pp. 7226-7231, Atlanta (GA), USA, December 15-17, 2010.
M. Bonin, V. Seghezza, L. Piroddi, "NARX model selection based on simulation error minimization and LASSO", IET Control Theory & Applications, Vol. 4, n. 7, pp.11571168, July 2010.
M. Farina, L. Piroddi, "An iterative algorithm for simulation error based identification of polynomial input-output models using multi-step prediction", International Journal of Control, Vol. 83, n. 7, pp. 14421456, July 2010.
M. Farina, L. Piroddi, "Approximate SEM identification of polynomial input-output models", American Control Conference, pp. 7040-7045, Baltimore (MD), USA, June 30 - July 2, 2010.
M. Bonin, V. Seghezza, L. Piroddi, "LASSO-enhanced simulation error minimization method for NARX model selection", American Control Conference, pp. 4522-4527, Baltimore (MD), USA, June 30 - July 2, 2010.
M. Farina, L. Piroddi, "Simulation Error Minimization-Based Identification of Polynomial Input-Output Recursive Models", 15th IFAC Symposium on System Identification, pp. 1393-1398, Saint-Malo (France), July 6-8, 2009.
L. Piroddi, M. Farina, M. Lovera, "Polynomial NARX Model Identification: a WienerHammerstein Benchmark", 15th IFAC Symposium on System Identification, pp. 1074-1079, Saint-Malo (France), July 6-8, 2009.
M. Farina, L. Piroddi, "Some Convergence Properties of Multi-Step Prediction Error Identification Criteria", 47th IEEE Conference on Decision and Control, pp. 756-761, Cancun (Mexico), December 9-11, 2008.
L. Piroddi, "Simulation error minimization methods for NARX model identification", International Journal of Modelling, Identification and Control, Vol. 3, n. 4, pp. 392-403, 2008.
L. Piroddi, M. Lovera, "NARX model identification with error filtering", 17th IFAC World Congress, pp. 2726-2731, Seoul (Korea), July 6-11, 2008.
T. Pulecchi, L. Piroddi, "A cluster selection approach to polynomial NARX identification", American Control Conference, pp. 852-857, New York City (USA), July 11-13, 2007.
W. Spinelli, L. Piroddi, M. Lovera, "A Two-stage Algorithm for Structure Identification of Polynomial NARX models", American Control Conference, pp. 2387-2392, Minneapolis, Minnesota (USA), June 14-16, 2006.
M. Lovera, L. Piroddi, W. Spinelli, "On sampling and prefiltering in nonlinear system identification", 14th IFAC Symposium on System Identification, pp. 1009-1014, Newcastle (Australia), March 29-31, 2006.
W. Spinelli, L. Piroddi, M. Lovera, "On the role of pre-filtering in nonlinear system identification", IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 50, n. 10, pp. 1597-1602, 2005.
W. Spinelli, L. Piroddi, M. Lovera, "On the role of pre-filtering in nonlinear system identification", 16th IFAC World Congress, Prague (Czech Republic), July 4-8, 2005.
W. Spinelli, L. Piroddi, K. Li, "Nonlinear modeling of NOx emission in a coal-fired power generation plant", 43rd IEEE Conference on Decision and Control, pp. 3850-3855, Atlantis, Paradise Island (The Bahamas), December 14-17, 2004.
L. Piroddi, W. Spinelli, "An identification algorithm for polynomial NARX models based on simulation error minimization", International Journal of Control, Vol. 76, n. 17, pp. 1767-1781, 2003.
L. Piroddi, W. Spinelli, "Long-range nonlinear prediction: a case study", 42nd IEEE Conference on Decision and Control, pp. 3984-3989, Maui, Hawaii (USA), December 2003.
L. Piroddi, W. Spinelli, "Structure selection for polynomial NARX models based on simulation error minimization", 13th IFAC Symposium on System Identification, pp. 371-376, Rotterdam (The Netherlands), 27-28 August, 2003.
L. Piroddi, W. Spinelli, "A pruning method for the identification of polynomial NARMAX models", 13th IFAC Symposium on System Identification, pp. 1108-1113, Rotterdam (The Netherlands), 27-28 August, 2003.
La ricerca, svolta in collaborazione con ISMES, si inserisce nel contesto della ricerca sulla modellizzazione non lineare di strutture civili, con l'obiettivo di evidenziare e sfruttare le notevoli potenzialità di tecniche avanzate di identificazione e di analisi di segnali per il monitoraggio e l'individuazione di lesioni nelle strutture. In particolare, si concentra l'attenzione sull'utilizzo dei modelli non lineari di tipo NARX e NARMAX (con non linearità polinomiali di tipo predeterminato) nella modellizzazione di sistemi meccanici a uno o più gradi di libertà.
Si studia inoltre l'applicazione delle funzioni di risposta in frequenza di ordine superiore (HFRF) all'analisi di strutture modellizzate in modo non lineare. A questo scopo si fa prevalentemente riferimento a modelli con non linearità tipiche e dal comportamento noto (p.es. sistemi non dissipativi del tipo softening spring, sollecitati con segnali di ingresso di tipo sinusoidale o in vibrazione libera). Dall'esame delle HFRF si evidenziano gli aspetti principali del comportamento di questi sistemi, come la dipendenza del periodo delle oscillazioni dall'ampiezza della vibrazione e la presenza di risposte multifrequenziali a sollecitazioni monofrequenziali.
Pubblicazioni:
P. Palumbo, L. Piroddi, S. Lancini, F. Lozza, "NARX Modelling of Radial Crest Displacements of the Schlegeis Arch Dam", 6th Benchmark Workshop on Numerical Analysis of Dams, Salzburg (Austria), 17-19 October, 2001.
P. Palumbo, L. Piroddi, "Seismic behaviour of buttress dams: nonlinear modeling of a damaged buttress based on ARX/NARX models", Journal of Sound and Vibration, Vol. 239, No. 3, pp. 405-422, 2001.
P. Palumbo and L. Piroddi, "Harmonic analysis of nonlinear structures by means of Generalized Frequency Response Functions coupled with NARX models", Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 14, No. 2, pp. 243-265, March 2000.
La ricerca, svolta in collaborazione con l'Università degli Studi di Brescia e ISMES, ha per tema l'applicazione dei modelli NARX polinomiali all'identificazione di dispositivi di smorzamento: un isolatore sismico RBRL (Rolling-Ball Rubber-Layer) e un dispositivo magneto-reologico. In particolare, sono stati impiegati algoritmi di stima basati sulla minimizzazione dell'errore di simulazione. Per il primo dispositivo, i dati analizzati provengono da sperimentazioni svolte presso ISMES e sono sia di tipo sinusoidale che con eccitazione sismica.
Pubblicazioni:
A. Leva, L. Piroddi, "Control-Oriented NARX Modeling of Magneto-Rheological Dampers", 16th IFAC World Congress, Prague (Czech Republic), July 4-8, 2005.
L. Piroddi, A. Feriani, F. Lozza, "Black-box Modelling of a Seismic Isolator", 5th World Congress on Joints, Bearings and Seismic Systems for Concrete Structures, Rome (Italy), 7-11 October, 2001.
A. Leva, L. Piroddi, "NARX-based technique for the modeling of magneto-rheological damping devices", Smart Materials and Structures, Vol. 11, pp. 79-88, February 2002.
E. Pisoni, M. Farina, G.Pagani, L. Piroddi, "Environmental Over-Threshold Event Forecasting using NARX Models", 18th IFAC World Congress, pp. 10559-10564, Milan (Italy), August 28 - September 2, 2011.
E. Pisoni, M. Farina, C. Carnevale, L. Piroddi, "Forecasting peak air pollution levels using NARX models", Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 22, pp. 593602, 2009.
E.C. Carcano, P. Bartolini, M. Muselli, L. Piroddi, "Jordan Recurrent Neural Network versus Ihacres in modelling daily streamflows", Journal of Hydrology, Vol. 362, n. 3-4, pp. 291307, 2008.