Las máquinas industriales son accionadas en su mayoría mediante motores eléctricos. La velocidad a la que giran fundamentalmente depende de la magnitud y frecuencia de la fuente de energía eléctrica, del número de polos del motor y del torque de la carga acoplada, los cuales no se puede modificar de manera simple. Por otra parte, dependiendo de los procesos que ejecuta la máquina, se requiere operaciones a una misma velocidad o a distintas velocidades, y en muchos casos, con valores de velocidad precisos. Por ello, para lograr la regulación de la velocidad de los motores de forma precisa, se emplea el denominado “variador de velocidad electrónico” (conocido también como “variador” o “drive” en inglés). Existen varios tipos de motores empleados en las industrias, sin embargo, el motor trifásico de inducción es el más usado. Los dos principales métodos de control de un variador electrónico de velocidad para a un motor de inducción son los denominados: control escalar y control vectorial. El objetivo principal de la tesis es implementar una tarjeta de control de la velocidad de un motor asíncrono trifásico mediante Control Clásico, para ser empleado en las prácticas del laboratorio de electrónica de potencia, en la PUCP. Con la implementación de los algoritmos del control escalar y vectorial en lazo cerrado, se estudió y comparó los valores del motor en estado transitorio mediante una simulación del comportamiento del motor a distintas velocidades y a distintos tipos de cargas, con la finalidad de determinar las ventajas y desventajas del comportamiento del motor en estado transitorio con cada tipo de control, considerando criterios técnicos definidos por la norma IEC 61800-2, tales como: precisión, sobre-impulso, tiempo de establecimiento y perturbación ante cambio de carga, en donde se pudo demostrar que el control vectorial tiene mejor respuesta en estado transitorio y en estado estable que el control escalar. Asimismo, se pudo mostrar el funcionamiento del control desacoplado del flujo magnético y torque mediante el método vectorial denominado “orientación indirecta del flujo del rotor”. / Tesis

Ingeniero Civil Electricista / En la industria en general, y en la minería de forma particular, existen una gran variedad de procesos que emiten abundante material particulado; poniendo en peligro la salud y condiciones de trabajo de quienes laboran allí. Es por esta razón que existe un gran interés en desarrollar una variedad de métodos para extraer y capturar este material. En este sentido, la empresa TDS S.A. ha desarrollado un nuevo método de captación de polvo, el cual debe cumplir con las normas de emisión de material particulado MP2.5 y MP10. El presente trabajo de memoria muestra el diseño e implementación de una controlador tipo difuso, que asegura que el proceso de captación de polvo cumpla con las normas antes mencionadas para el caso específico de una pieza cerrada. Para ello es necesario, primeramente, modelar dos partes específicas y fundamentales del captador de polvo ideado por la empresa TDS S.A., siendo estas una Jet Pump o eductor de la empresa Penberthy y un estanque de sedimentación circular a través de CFD (Computational Fluid Dynamics). De las simulaciones del sistema de captación de polvo en ANSYS®-CFX, pudo establecerse que tan sólo 3 variables eran importantes desde el punto de vista del control de la extracción del polvo: la velocidad de entrada del líquido usado el eductor, la concentración de polvo a la entrada del líquido en el eductor y la velocidad de extracción del material particulado por los ductos fuera de la pieza. Sin embargo, la velocidad de entrada del líquido al eductor tuvo un impacto del orden de cien veces mayor a las otras variables en cuanto a la cantidad de material particulado extraída, por lo que se le privilegió para diseñar el sistema de control. Se diseñaron tanto un control PI como uno PD difuso para el caso particular de limpiar una pieza cerrada con material particulado en suspensión, con el fin de evaluar distintas estrategias de control, además de definir la idoneidad de cada tipo de controlador. La entrada de ambos controladores fue el error de la concentración de polvo en la pieza y la variación del error de la misma variable. La salida del sistema de control fue la variación de la velocidad de entrada del líquido al eductor para el controlador PD difuso y la variación de la misma variable para el caso del controlador PI difuso. Estos sistemas de control fueron validados en ambiente MATLAB®-Simulink. Se concluyó que el sistema de control tipo PI difuso era mucho más apropiado para el problema propuesto, por la mayor estabilidad en su respuesta en la estrategia de control, menor tiempo requerido por el sistema en la limpieza de la pieza y el diseño de conjuntos difusos y reglas de control de forma más intuitiva que para el caso de control PD difuso. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por TDS S. A.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo de título tuvo como objetivo principal mejorar el proceso de estimación de demanda, encontrando además la demanda constrained o restringida por origen-destino para toda la red de LAN Airlines. Para ello se desarrolló un modelo basado en herramientas de simulación, que permitiese encontrar las soluciones objetivo en un tiempo práctico, considerando el tamaño y complejidad de la red en cuestión. Un modelo que permitiese conocer la demanda por origen-destino se hizo necesario pues en los últimos años se ha desarrollado una nueva tendencia en la administración de redes aéreas, en donde se busca mirar el tránsito de pasajeros por origen y destino real en la red, y no analizar aisladamente cada tramo (arco en una red) para luego intentar juntarlos. Esto hace muy complejo el desarrollo de pronósticos por origen-Destino, pues existe una cantidad no menor de influencias sobre un único par de estos. Para LAN Airlines este tema ha sido discutido hace un par de años y se ha hecho necesario el desarrollo de un modelo que permita conocer la demanda por origen-destino-punto de venta en toda la red, en base a los pronósticos ya otorgados por un proveedor. El gran dilema de los datos de proyección provistos, es que estos no tienen asociada una restricción de capacidad en la red de LAN, por lo que son sobre valorados y por lo tanto no generan una información que pueda usarse para la toma de decisiones en el día a día. Dentro de estas decisiones se encuentran la cancelación de vuelos, la combinación de pasajeros a un mismo avión, aumento de frecuencia para un mismo día, entre otras. Así se desarrolló un modelo que logró capturar gran parte de las variables importantes a la hora de analizar el negocio mismo a nivel de reservas y cancelaciones, obteniendo finalmente la demanda restringida o constrained. Los resultados fueron expuestos de manera que se explicarán además los errores respecto de la realidad, mostrando muy buenos resultados en los negocios Doméstico Chile e Internacional. Además del desarrollo mismo de la herramienta, y su posterior evaluación, se expuso el potencial impacto que podría tener la implementación del modelo, asumiendo que este se enmarcaba en un conjunto de prácticas asociadas a la toma de decisiones operacionales. Así fue como se argumentó que el potencial impacto provocaría un aumento en las utilidades mensuales de un 2,14%, logrando percibir ingresos por 203 MM USD. Es importante señalar que esta información ya está siendo ocupada para la toma de decisiones que, sumada a otros indicadores, logra armar un portafolio de información presente semana a semana en reuniones para decisiones tácticas y operacionales.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / Con el incremento de la delincuencia se ha hecho necesario que las fuerzas de seguridad busquen más herramientas que les permitan analizar los procesos delictivos y evaluar el posible riesgo criminal, con el fin de poder determinar las acciones tácticas, asignación de recursos policiales y planificaciones a corto y largo plazo para enfrentar este problema. Una de las formas de realizar un análisis de los delitos que ocurren en una ciudad es mediante el análisis de patrones criminales, a través del modelamiento y simulación de datos que entreguen la información necesaria para el estudio de cada una de las variables que intervienen en cada hecho. De esta forma se podrá caracterizar al criminal, su forma de actuar, sus preferencias; factores que servirán para poder predecir hechos que atenten contra de la seguridad ciudadana. En la actualidad existen en el mercado códigos y programas que permiten realizar pre- dicciones de qué zona podrá tener un alto índice de criminalidad, pero los costos de estos programas son muy elevados. La propuesta de este proyecto es generar y verificar un método para caracterizar y predecir el riesgo criminal de un área urbana determinada, usando una base de datos generada en forma artificial. Para la generación de la base de datos se usa un algoritmo que permite al usuario seleccionar un número de zonas urbanas a considerar, las mismas que están constituidas por servicios públicos o privados de todo tipo, y que una vez que se han elegido las zonas el algoritmo generará en forma aleatoria delitos asociados a cada servicio. Los datos generados son utilizados para verificar una metodología de caracterización del riesgo criminal espacial. Pero no basta con esta distribución inicial, ya que el proceso delictivo está en constante cambio. Por esta razón es necesario simular con la inclusión de la variable temporal, mediante la inserción de nueva información de eventos delictivos y la aplicación de un modelo dinámico, donde se obtendrá una distribución espacial del riesgo actualizada. Para obtener un resultado óptimo del modelo espacial, se utiliza un algoritmo de optimización para encontrar la actualización adecuada de la distribución, siendo el resultado final el que se usará en la etapa de predicción. Para la etapa de predicción se realiza un agrupamiento o clustering de la nueva informa- ción (nuevos eventos delictivos), incluidos en la etapa temporal, con la finalidad de encontrar los posibles centros de las zonas de riesgo (atractores criminales). Una vez que se tienen los centros, por medio de un modelo empírico de un atractor criminal y con una determinada ventana de tiempo, se genera una distribución de predicción del riesgo criminal.

Memoria para optar al título Profesional de Ingeniero Agrónomo Mención Enología y Viticultura / La simulación de eventos discretos, es una herramienta que permite planificar sucesos diarios del entorno, estableciendo un modelo computacional. Dicha herramienta tiene una amplia utilización en la gestión de operaciones de empresas, permitiendo mejorar los diseños de planta y distribución de sus recursos. El sector vitivinícola chileno se encuentra en la búsqueda de nuevas herramientas que permitan mejorar los procesos productivos que se encuentran asociados a la elaboración del vino. Por lo anterior, los objetivos de este estudio se centran en desarrollar un modelo de simulación discreta que permita predecir el comportamiento de las etapas productivas asociadas a la elaboración de vino blanco. Para esto se describen los procesos fundamentales en la producción y elaboración del vino, definiendo las características estocásticas de cada proceso en función de las distribuciones de probabilidad que caracterizan a cada proceso. De esta forma el estudio propone estrategias de dotación de recursos de planta a través de la optimización del desempeño de la viña objeto de estudio. El modelo arrojó una producción de 1.548.000 litros de vino blanco chardonnay durante 75 días, en comparación con los datos registrados por la viña con un total de 2.100.000 litros de vino blanco chardonnay durante toda la vendimia. Lo que se probó fue llegar a un ajuste de litros más cercana a los 2.100.000 en 75 días, que son los días de cosecha del chardonnay. Como conclusión, Aumentando el equipo de molienda, la cantidad de bins y manteniendo la dotación de gente, se podrá llegar a 1.998.000 litros de vino chardonnay en 75 días. / Discrete event simulation is a tool for planning daily events of the environment, establishing a computational model. This tool is widely used in managing business operations, enabling better design and distribution of plant resources. The Chilean wine industry is in the search for new tools to improve production processes that are associated with winemaking. Therefore, the objectives of this study will focus on developing a discrete simulation model to predict the behavior of the production stages associated with the production of white wine. For this describes the key processes in the production and wine making, defining the stochastic characteristics of each process based on probability distributions that characterize each process. The model yielded a production of 1.548 million liters of chardonnay wine for 75 days, compared with the data recorded by the cellar with a total of 2.100 million liters of chardonnay wine for the harvest. What we seek is to an adjustment to the nearest liter 2.100 million liters in 75 days, which are days of harvest chardonnay. In conclusion, increasing the milling equipment, the number of bins and keeping the people numbres, may reach 1.998 million liters of chardonnay wine in 75 days.

Ingeniero Civil de Minas / La simulación de estructuras complejas de variables continuas basada en algoritmos de simulación multipuntos es un campo que comenzó su exploración hace no más de 20 años. La aplicación de estas técnicas en la caracterización de recursos de yacimientos mineros es aun escasa. No obstante, la propiedad de no suavizar las leyes estimadas lleva a reproducir la realidad de forma más fidedigna y, por consiguiente, tomar decisiones técnico-económicas con mejores resultados en los planes mineros. Dentro de los algoritmos multipuntos, FILTERSIM utiliza la generación de patrones estructurales a partir de la aplicación de filtros sobre imágenes de entrenamiento. El objetivo de la presente memoria es analizar la sensibilidad de FILTERSIM a su conjunto de parámetros de entrada. Para ello se desarrolló un caso de estudio sintético considerando como criterios de análisis tanto el tiempo de cómputo como la calidad de los resultados. Los parámetros con mayor impacto fueron el tamaño de la grilla, que infiere los patrones de comportamiento estructural desde la imagen de entrenamiento, y la función que asocia dichos patrones a los eventos condicionantes en la grilla simulada. Basado en los parámetros óptimos, como resultado del caso de estudio sintético, se decidió llevar a cabo un caso de estudio real, representado por datos de sondajes y posos de tronadura de un yacimiento cuprífero. Los resultados de la simulación fueron contrastados con las estimaciones mediante kriging ordinario. Se observó que la media de las realizaciones no tiende a la estimación de kriging, contradiciendo lo esperado. Por otro lado, los mapas de probabilidad entregaron un comportamiento de la variable similar al de los valores estimados mediante kriging. Finalmente, se proponen dos alternativas para incorporar la media local al proceso de simulación utilizando FILTERSIM. La primera consiste en intervenir la forma en que se asocia el patrón estructural más cercano al evento condicionante. La segunda busca alterar el proceso de agrupación de los patrones inferidos de la imagen de entrenamiento.

Magíster en Ingeniería de Redes de Comunicaciones / La planificación de las operaciones de una empresa puede ser entendida como un conjunto de técnicas cuyo objetivo es conseguir el máximo beneficio mediante el uso de insumos y medios utilizados por ella en su proceso productivo. Específicamente, en el contexto de la provisión de servicios de telecomunicaciones se pueden distinguir problemas asociados a la planificación de las redes de telecomunicaciones, entre los cuales se encuentra la evaluación de desempeño de los sistemas de comunicaciones y las proyecciones de tráfico. Los modelos matemáticos de teorías de colas y de renovación, de identificación y control de sistemas, y de series de tiempo, se utilizan habitualmente para modelar y proyectar tráfico de redes de datos. En el presente trabajo se implementan y comparan distintas metodologías con base en la representación de series de tiempo, con el objetivo de modelar tráfico en nodos de red de acceso a servicios de banda ancha. En este trabajo se implementan las series de tiempo como filtros de tiempo discreto. Se desarrollan modelos ARMA con representaciones ARMAX y GARCH, que se utilizan en control de sistemas y econometría, respectivamente. Las series de tiempo de tráfico de los nodos de acceso de banda ancha también se modelan con filtros de Kalman de tiempo discreto. Los resultados obtenidos en el trabajo comprenden la comparación de los modelos ARMAX, GARCH y filtros de Kalman para predicciones de tráfico. Las métricas de desempeño, como errores de predicción y test de hipótesis de correlación, entre la serie estimada y la de verificación, se aplican a los modelos de tráfico de los nodos de red de banda ancha. Los filtros de Kalman, en la mayoría de las comparaciones, presentan mejores parámetros de desempeño que los modelos ARMA, y entre los modelos ARMA, la construcción ARMAX tiene los menores índices de error. En cuanto a los modelos GARCH, en todos los casos, tienen los mayores errores entre las series de validación y de salidas de los modelos. El aporte de este trabajo es la comparación de distintas metodologías de construcción de modelos de tráfico, con técnicas de distintos dominios que no se habían utilizado en un problema común como modelos para pronósticos de tráfico de redes de datos. De esta forma se implementa una nueva revisión de distintos modelos de series de tiempo en el contexto de planificación de sistemas de comunicaciones, que permite tener distintas alternativas de evaluación de modelos de tráfico, en contraste a las restricciones actuales de evaluación, como construcción de parámetros de desempeño. Se propone que el trabajo puede ser extendido incorporando filtros adaptivos, además de la representación de series de tiempo que incluyan la dimensión espacial. Así, las series espacio-temporales podrían representarse como filtros adaptivos para disminuir la complejidad de los modelos predictivos.

En este trabajo, se presenta un modelo de optimización de costos para minimizar la contaminación del aire en base a dos tipos de medidas de control. El modelo se contrastó con datos históricos de la producción de cemento en una fábrica de este producto y de las emisiones diarias emanadas por ésta. Se presenta asimismo, dos modelos evaluativos de emisiones: El primero, de emisiones de tubos de escape y el segundo, de emisiones evaporables de compuestos orgánicos volátiles (COV), ambos modelos para vehículos ligeros con motor a gasolina en condiciones específicas de clima, de conducción de vehículos y de volatilidad de la gasolina. Además se considera un modelo de simulación por eventos en base a los datos utilizados en los modelos evaluativos mencionados anteriormente, para lo cual se tomaron en cuenta los tipos de autos según el tipo de motor para los arribos y los tipos de servicios requeridos para diferentes periodos de tiempo. Para la obtención del modelo de optimización de costos se utiliza la técnica de Programación Lineal y para los modelos evaluativos se emplea la técnica de Simulación de eventos discretos. / In this work, a model of optimization of costs is presented against the environmental contamination of air based on two types of control measures. The pattern was contrasted with historical data of the production of cement in a factor of this product and of the daily emissions emanated for this. It is presented also, two model of emissions evaporate is presented: The first one, of emissions of exhaust pipes and the second, of emissions evaporate of compound organic volatile (COV), both models for slight vehicles with motor of gasoline under specific conditions of climate, of conduction of vehicles and of volatility of the gasoline. Lastly it is considered a simulation model by events based on the data used in the model evaluate mentioned previously, for that which they took into account the types of cars according to the motor type for the arrivals and the types of services required for different periods of time. For the obtaining of the pattern of optimization of costs the technique of Lineal Programming it is used and for the model evaluate the technique of Simulation of discreet events it is used.

La operación del sistema de transporte público se ve afectada por variaciones inesperadas en las condiciones de operación que ocurren a lo largo del día, invalidando en muchos casos los itinerarios preestablecidos por los operadores. Si los operadores no toman medidas en tiempo real, el resultado podría ser un pobre desempeño del servicio ofrecido. Para de alguna forma remediar estas irregularidades, los operadores usan una variedad de estrategias de control en tiempo real que intentan mejorar el desempeño del sistema. Dos grupos de estrategias son de interés, las de control en tiempo real y las basadas en esquemas de planificación de flota. Las estrategias de control en tiempo real, retención de vehículos y salto de estación, se cuentan entre las más directas de implementar. Entre las estrategias basadas en esquemas de planificación de flota se escogen la de inyección de vehículos y bucles. La primera incorpora vehículos al sistema para mejorar su operación mientras que la segunda opera exclusivamente en ciclos cortos al interior de un corredor completo. Las estrategias de inyección y bucles que antes eran diseñadas como herramientas de planificación de flota ahora son adaptadas en su versión en tiempo real dentro de un esquema de control predictivo. Para ello, se desarrollan modelos analíticos de control predictivo híbrido tomando en cuenta una combinación de las estrategias retención, salto de estación e inyección de buses en ciclo corto. El problema formulado con una función objetivo dinámica ad-hoc es resuelto mediante enumeración explícita. El diseño de la estrategia de control es programado en una herramienta de aplicación del microsimulador PARAMICS (PARAllel MICroscopic Simulation) y validado mediante experimentos de simulación. Cada experimento considera la operación del sistema bajo un tipo de controlador en tiempo real y la demanda de usuarios en paradero. Se escoge un controlador experto simple para compararlo con el controlador predictivo híbrido propuesto. Los resultados demuestran que el controlador predictivo híbrido logra mayor ahorro en tiempo de espera para los usuarios también un menor costo para los operadores en comparación con el controlador experto simple.

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