Els últims anys s’han realitzat un gran nombre d’instal•lacions fotovoltaiques convencionals, formades per un camp solar connectat a la xarxa mitjançant un inversor. Encara que inicialment la construcció d’aquestes instal•lacions estava subvencionada pels estats, actualment, aquestes subvencions s’estan eliminant. Un important desafiament és millorar i ampliar aquestes instal•lacions al mínim cost. Aquesta millora pretendrà augmentar la quantitat d’energia generada i/o augmentar la seva qualitat, reduint la aleatorietat de la producció, o fins i tot, podent participar a la gestió del sistema elèctric, millorant la seva integració a la xarxa. Presentem un dispositiu adaptador, que anomenarem Smart Panel Device (SPD), que permet la introducció de fonts, càrregues i elements d’emmagatzematge a sistemes fotovoltaics. El seu port de sortida es connecta al punt comú on s’uneixen el camp solar i l’inversor, sense pertorbar el punt de treball existent, que hauria de ser el punt de màxima potencia (MPP) del camp solar. El port d’entrada es connecta al nou element que es vol introduir. Aquest dispositiu, basat en un convertidor commutat controlat per funcionar com a font de potencia, te una corba potencia-tensió en el port de sortida, que no pertorba el punt de treball previ, i és compatible amb un inversor MPPT. El SPD s'ha aplicat a l’ampliació de sistemes fotovoltaics, afegint-hi fonts i bateries. Amb això es pot reduir l’aleatorietat de la producció y, fins i tot, implementar regulació primària i secundaria. El SPD també permet realitzar càrregues actives regeneratives, connectar fonts sense punt de màxima potencia a la xarxa utilitzant inversors MPPT, i, també, implementar microxarxes. També presentem una eina que ha estat molt útil per la implementació del SPD, així com per moltes altres aplicacions: el comparador amb histèresis analògic integrat en un microcontrolador. / En los últimos años se han realizado un gran número de instalaciones fotovoltaicas convencionales, formadas por un campo solar conectado a la red mediante un inversor. Aunque inicialmente la construcción de estas instalaciones estaba subvencionada por los estados, actualmente, estas subvenciones se han eliminado. Un importante desafío es mejorar y ampliar estas instalaciones al mínimo coste. Esta mejora pretenderá aumentar la cantidad de energía generada y/o aumentar su calidad, reduciendo la aleatoriedad de la producción, o incluso pudiendo participar en la gestión del sistema eléctrico, mejorando su integración en la red. Presentamos un dispositivo adaptador, que denominaremos Smart Panel Device (SPD), que permite la introducción de fuentes, cargas y elementos de almacenamiento a sistemas fotovoltaicos. Su puerto de salida se conecta en el punto común donde se unen el campo solar y el inversor, sin perturbar el punto de trabajo existente, que debería ser el punto de máxima potencia (MPP) del campo solar. El puerto de entrada se conecta al nuevo elemento que se quiere introducir. Este dispositivo, basado en un convertidor conmutado controlado para funcionar como fuente o sumidero de potencia, tiene una curva potencia-tensión en el puerto de salida, que no perturba el punto de trabajo previo, y es compatible con un inversor MPPT. El SPD se ha aplicado en la ampliación de sistemas fotovoltaicos, añadiendo fuentes y baterías. Con lo que se puede reducir la aleatoriedad de la producción y hasta implementar regulación primaria y secundaria. El SPD también permite realizar cargas activas regenerativas, conectar fuentes sin punto de máxima potencia a la red usando inversores MPPT, y también implementar microrredes. Asimismo, presentamos una herramienta que ha sido muy útil para la implementación del SPD, así como para multitud de aplicaciones: el comparador con histéresis analógico integrado en un microcontrolador. / A large number of simple photovoltaic grid-tie systems, consisting of a small solar field with an MPPT inverter, have been built these recent years. Although the construction of such facilities was originally sponsored by state governments, currently these subsidies have been removed in many countries. Nowadays, a major research challenge is how to improve the production yield and quality of such facilities at minimum cost. This improvement seeks to increase the amount of electricity generated improving the level of grid-cooperation, by reducing the randomness of production, or even participate in the grid management, enhancing its integration into the electrical grid. In this context, an adaptor device, called Smart Panel Device (SPD) is presented in this document. This device allows the introduction of additional sources, loads and storage elements to existing photovoltaic systems. Its output port is connected to the node where the solar field and the MPPT inverter are connected together without disturbing the actual working point, the panel maximum power point (MPP). The input port is connected to the new element to be introduced. This device, based on a switching converter controlled to behave as a power source or sink, has an output port power-voltage curve, which is compatible with an MPPT inverter. The SPD suitability has been verified expanding photovoltaic systems adding batteries and various source types. Thus, the production randomness can be reduced and even primary and secondary regulation can be implemented. The SPD can also be used developing regenerative electronic loads, connecting sources without maximum power point to the grid with MPPT inverters, and suitable as a microgrid building block. Finally, we present a technique to implement a built-in analog hysteretical comparator in a microntroller. It has been proved to be very useful for the SPD implementation, and many other applications.

This thesis analyses the current strategies to segment breast lesions in Ultra-Sound (US) data and proposes a fully automatic methodology for generating accurate segmentations of breast lesions in US data with low false positive rates. The proposed approach targets the segmentation as a minimization procedure for a multi-label probabilistic framework that takes advantage of min-cut/max- flow Graph-Cut (GC) minimization for inferring the appropriate label from a set of tissue labels for all the pixels within the target image. The image is divided into contiguous regions so that all the pixels belonging to a particular region would share the same label by the end of the process. From a training image dataset stochastic models are built in order to infer a label for each region of the image. The main advantage of the proposed framework is that it splits the problem of segmenting the tissues present in US the images into subtasks that can be taken care of individually / En aquest treball, es proposa un sistema automàtic per generar delineacions acurades de lesions de mama en imatges d’ultrasò. El sistema proposat planteja el problema de trobar la delineació corresponent a la minimització d’un sistema probabilístic multiclasse mitjançant el tall de mínim cost del graf que representa la imatge. El sistema representa la imatge com un conjunt de regions i infereix una classe per cada una d’aquestes regions a partir d’uns models estadístics obtinguts d’unes imatges d’entrenament. El principal avantatge del sistema és que divideix la tasca en subtasques més fàcils d’adreçar i després soluciona el problema de forma global

Los láseres de semiconductor conocidos como VCSELs (láseres de cavidad vertical emisores de superficie) aparecen como una de las fuentes láser del futuro en redes de telecomunicaciones debido a sus excelentes prestaciones. Los VCSELs, operan en régimen monomodo longitudinal y por lo general muestran características complejas de polarización y de dinámica multimodo transversal. Comprender y controlar la polarización de los VCSELs es crucial para su uso en aplicaciones sensibles a la polarización como discos magneto-ópticos y sistemas de detección coherente. El efecto de la inyección óptica en los VCSELs es el principal objeto de esta Tesis. Estudiar los efectos de la inyección óptica en estos dispositivos es interesante porque el grado de libertad extra otorgado por la polarización, juega un papel importante en la respuesta dinámica del dispositivo bajo inyección óptica. En esta tesis analizamos la dinámica no lineal y las propiedades de polarización de los VCSELs monomodo y multimodo emitiendo cerca de 1550 nm cuando son sometidos a inyección óptica. Típicamente hemos empleado montajes experimentales en fibra óptica, aunque algunos resultados experimentales con VCSELs operando cerca de 850 nm, se han realizado trabajando en aire. / The semiconductor lasers known as VCSELs (Vertical Cavity surface Emiting Lasers) are ideal candidates as laser sources in future optical telecommunication networks due to their excellent performance. Although VCSELs are intrinsically single-longitudinal mode devices, they usually show complex polarization characteristics and multi-transverse mode dynamics. Understanding and controlling the VCSEL polarization is crucial for their use in polarization-sensitive applications as magneto-optical disks and coherent detection systems. The main aim of this thesis is the study of how external optical injection affects light emitted by VCSELs. The study of optical injection effects in VCSELs is interesting because the intrinsic polarization degree of freedom plays a key role in the dynamical response of the device under optical injection. In this thesis we analyze, mainly in an experimental way, the nonlinear dynamics and the properties of polarization and transverse modes of a VCSEL subject to optical injection. We have used an all-fiber setup although some experimental results using 850-nm VCSELs working in free space are also reported.

Los mapas auto-organizados han demostrado ser una herramienta apropiada para la clasificación y visualización de grupos de datos complejos. Redes neuronales, como los mapas auto-organizados (SOM) o las redes difusas ARTMAP (FAM), se utilizan en este estudio para evaluar el impacto medioambiental acumulativo en diferentes medios (aguas subterráneas, aire y salud humana). Los SOMs también se utilizan para generar mapas de concentraciones de contaminantes en aguas subterráneas simulando las técnicas geostadísticas de interpolación como kriging y cokriging. Para evaluar la confiabilidad de las metodologías desarrolladas en esta tesis, se utilizan procedimientos de referencia como puntos de comparación: la metodología DRASTIC para el estudio de vulnerabilidad en aguas subterráneas y el método de interpolación espacio-temporal conocido como Bayesian Maximum Entropy (BME) para el análisis de calidad del aire. Esta tesis contribuye a demostrar las capacidades de las redes neuronales en el desarrollo de nuevas metodologías y modelos que explícitamente permiten evaluar las dimensiones temporales y espaciales de riesgos acumulativos.

This work focuses on the application of neural networks in the areas of modelling, identification, control and optimization of biothechnology processes, mainly fed-batch bioreactors. The basic ideas and techniques of artificial neural networks are presented with the notation familiar to control engineers. The applications of a variety of neural network architectures in control and control schemes are first surveyed. Some especific fed-batch bioreactor processes are mentioned to illustrate particular control cases to be examimined in detail and solved. Especifically, a non-linear multivariable bioreactor control problem is used as a case study for model based control techniques. An implementation of direct and inverse process control models based on neural networks that considers biological, thermal and pH effects for this multivariable fed-batch bioreactor is performed and tested. Multilayer perceptrons and radial basis functions neural networks are considered to model this type of non-linear multi-input multi-output (MIMO) dynamic process. The direct models are successfully tested under steady state, dynamic process operation and when a acid disturbance in the process causes a plant/model mismatch. The inverse process model is also successfully tested at the set-point input with a random series of perturbations around the plant operation state. The RBF architecture with goal 3.0 is the best architecture for the direct model of this multivariable process while the best inverse model is based on a MLP 19-11-7-1 trained including past information of the steady states of the process. On the other hand, optimal control techniques that employ neural networks are studied to optimize the production of invertase in a fed-batch bioreactor. The controlled addition of substrates is used in this bioreactor process to increase productivity when end-product inhibition or catabolite repression are present. Cloned invertase production in Saccharomyces cerevisiae yeast is carried out in fed-batch mode of operation because the enzyme expression is repressed at high glucose concentrations. An optimal glucose feed rate profile is needed to achieve the highest fermentation profit. The controller has to find at each time step an optimal control action that increments the fed-batch bioreactor profitability, even when a disturbance or a set-point change arise. This optimal control action increases the productivity and, within the same optimization process, finds the optimal fermentation ending time. This double optimization is a novelty not met by previous optimization schemes published in the literature. A neuro dynamic programming (NDP) approach coupled with MLP neural networks or fuzzy ARTMAP systems is employed to accomplish these optimization objectives. Fuzzy ARTMAP creates multidimensional category maps by incremental supervised learning. The optimization method utilizes suboptimal control policies as a starting guess. The neural networks are used to build a cost surface in the state space visited by the process. Bellman's iteration is used to improve the cost approximation. The cost surface obtained is implemented into a control system. The controller is tested for different fermentation processes started with different initial fermentation volumes. NDP outperforms other optimization methods employed to find an optimal feeding profile. Besides, it can be used to optimize any fermentation process (starting at different initial conditions) because the future costs (profits) are characterized as a function of system states. The optimal control trajectories found by the controller are similar to the best suboptimal policy for each initial volume. MLP-NDP controllers yield the highest profits, but the manipulated variable trajectories are not smooth. Fuzzy ARTMAP-NDP overcomes this limitation. The best fuzzy ARTMAP-NDP based control system is also tested when an abrupt death of yeast cells occurs. In this case, the controller performance is better than the performance of the fermentation using the best suboptimal policy for the given initial volume.The integration of control science with neural networks in a unified presentation and identification key areas is a path to follow in future research. Artificial neural networks techniques can be succesfully applied to control fed-batch bioreactors. / Optimización y Control de Procesos de Fermentación Fed-batch a través de Sistemas Neuronales ArtificialesLos procesos de fermentación son ampliamente utilizados en la industria química, farmacéutica y alimentaria. La producción de comida para animales, yogures, quesos, cerveza, colorantes para comida, fertilizantes, medicinas terapéuticas y penicilina, entre otros, son algunos ejemplos de procesos biotecnológicos. En una búsqueda rápida en Internet, cerca de 113000 sitios fueron encontrados, todos ellos relacionados con productos de procesos de fermentación.El campo de aplicación de la bioingeniería abarca desde los procesos tradicionales de fermentación de vinos hasta la industrialización de no solo la producción de cerveza, queso y leche; sino también de nuevos productos biotecnólogicos como son los antibióticos, enzimas, hormonas, vitaminas, azucares y ácidos orgánicos. Desde tiempos remotos los microorganismos han sido utilizados por el hombre en la producción de alimentos esenciales, como el pan o el queso. El arte de hacer vino ha pasado de padre a hijo desde el antiguo Egipto. Solo hasta finales del siglo XIX, gracias a los estudios del químico y microbiólogo Louis Pasteur, nació la biotecnología como ciencia. La definición actual de biotecnología, según la OCDE, es la aplicación de la ciencia y la tecnología tanto a organismos vivos como a partes, productos y modelos de ellos, con el propósito de modificar tanto materia viva como la no viva con el fin de producir conocimiento, bienes y servicios.Un proceso de fermentación es un proceso químico en el cual se emplean microorganismos para obtener un producto en particular, aprovechando la selectividad de los microorganismos para producir un determinado compuesto. Los procesos de fermentación son llevados a cabo en un bioreactor. Un bioreactor es un recipiente en el cual microorganismos son cultivados de manera controlada y/o materia prima es convertida o transformada debido a reacciones biológicas.En una fermentación, es necesario un control adecuado de todas las variables de proceso, debido a que cualquier cambio inesperado en el valor de alguna de ellas puede afectar el desarrollo de los microorganismos y en consecuencia disminuir la productividad del bioreactor. El principal objetivo de controlar un proceso de fermentación es maximizar la producción de microorganismos u otros compuestos metabólicos. Avances recientes en ingeniería genética han aumentado la importancia del adecuado control de los procesos biotecnólogicos. El uso de células de mamíferos o microorganismos en la producción de moléculas complejas requiere el análisis y control de todas las variables de proceso, tales como temperatura, concentración de oxigeno y pH.El presente trabajo se centra en la aplicación de redes neuronales artificiales en las áreas de modelado, identificación, control y optimización de procesos biotecnológicos, principalmente en bioreactores del tipo fed-batch. Un bioreactor fed-batch se emplea cuando la producción de determinado compuesto de interés, es inhibida debido a la alta concentración de substrato. En un proceso fed-batch, la fermentación empieza con un volumen, concentración de microorganismos y substrato determinados y, a medida que transcurre el proceso de fermentación, el substrato se añade poco a poco, hasta que se consigue llenar el bioreactor.En este trabajo las ideas y técnicas utilizadas por las redes neuronales artificiales son presentadas con la notación familiar para un ingeniero de control. Diferentes estructuras de redes neuronales artificiales y su posible aplicación a diferentes sistemas de control son resumidas. También son presentados algunos procesos de fermentación fed-batch. Dichos procesos son empleados para ilustrar casos específicos de problemas control. Específicamente, un modelo no lineal y multivariable de un bioreactor es empleado para ilustrar las técnicas de control basadas en el modelo del proceso. Un modelo para la producción de invertasa a través de la levadura Saccharomyces cerevisiae es empleado para ilustrar las técnicas de optimización y control.Dentro de las técnicas de control basadas en el modelo del proceso, se implementó un modelo directo y uno inverso de la fermentación multivariable antes mencionada. Ambos modelos, basados en redes neuronales artificiales, consideran efectos biológicos, térmicos y de pH. Multilayer perceptron y Radial Basis Function son las redes neuronales empleadas para la construcción de los dos modelos. Para ilustrar la fiabilidad de estos modelos, diferentes pruebas les fueron realizadas. El modelo directo del proceso de fermentación, basado en redes neuronales, fue probado en operación en estado estacionario, en estado dinámico y cuando una perturbación en el ácido causa que el pH del proceso sea diferente. El modelo inverso del proceso de fermentación fue probado haciendo cambios aleatorios en el punto de referencia. Con la arquitectura Radial Basis Function se obtuvo el mejor modelo directo. Para el modelo inverso del proceso de fermentación, se encontró que la mejor arquitectura es la multilayer perceptron 11-7-1, entrenada con informacion de los estados estacionarios del proceso.Por otro lado, para la optimización de la producción de invertasa es necesario encontrar el perfil de alimentación optimo, de manera que la productividad del bioreactor sea máxima y el tiempo de fermentación sea mínimo. Este doble objetivo de optimización es una novedad y no ha sido antes obtenido por otros esquemas de optimización previamente publicados. El objeto del controlador debe ser hallar a cada instante de tiempo la acción optima de control, es decir, cada vez encontrar cual es el flujo de alimentación adecuado para cumplir el doble objeto de la optimización. En este trabajo se utiliza la programación dinámica neuronal (NDP) con el fin de implementar dicho controlador. Esta técnica emplea redes multilayer perceptron o fuzzy ARTMAP para realizar la optimizacion del proceso. NDP utiliza perfiles de alimentación subóptimas como suposición inicial. A través de esta suposición, una red neuronal es empleada para construir la superficie de costos en el espacio de los estados del proceso. Esta superficie de costos se mejora a través de la iteración de Bellman. Una vez obtenida una buena aproximación a la superficie de costos óptima, esta es implementada en un sistema de control que hace uso también de la ecuación de Bellman. El controlador es probado en diferentes condiciones de operación del proceso de fermentación, específicamente cuando la fermentación comienza con diferentes volúmenes iniciales. Al comparar la metodología empleada se encontró que esta es mejor que otros métodos de optimización utilizados con el mismo fin, debido a que la metodología NDP puede ser usada en diferentes procesos de fermentación sin necesidad de realizar una optimización on-line. Las trayectorias óptimas encontradas por el controlador son similares a la trayectoria seguida por el mejor de los perfiles subóptimos. Con multilayer perceptron- NDP se obtienen los mas altos rendimientos pero la trayectoria de variable manipulada es muy abrupta. Con fuzzy ARTMAP-NDP no se presenta este problema. El controlador que implementa fuzzy ARTMAP-NDP es probado también cuando hay un cambio brusco en la concentración de células. El 50% mueren. En este caso el desempeño del controlador es mejor que el rendimiento de la fermentación cuando la mejor de los perfiles de alimentación subóptimas es utilizado.Por último se puede decir que la integración de la ingeniería de control con las redes neuronales es un fructífero camino a seguir por futuras líneas de investigación ya que las redes neuronales artificiales pudieron ser empleadas con éxito en el control de bioreactores fed-batch.PublicacionesValencia C., Giralt J., Arenas A., Giralt F., Implementation of a non-linear multivariable (MIMO) process control model of a fed-batch bioreactor with neural networks. Poster Session: Topics in systems and process control, AIChE annual meeting Reno 2001.Valencia C., Giralt J., Arenas A., Giralt F., Non-linear multivariable (MIMO) process control model of a fed-batch bioreactor with neural networks. Submitted to Chemical Engineering Science. 2002Valencia C., Lee J.H., Kaisare N.S., Final time and productivity optimization of a fed-batch bioreactor for invertase production. Presented at Control of Pharmaceutical and Biological Processes Session 347, AIChE annual meeting, Indianapolis 2002.Valencia C., Giralt J., Arenas A., Giralt F., Optimization of invertase production in a fed-batch bioreactor using dynamic programming coupled with fuzzy ARTMAP, to be submitted to Biotechnology and Bioengineering 2002 / Optimització i Control dels Processos de Fermentació Fed-batch a través de Sistemes Neuronals ArtificialsEls processos de fermentació són amplament utilitzats en l'indústria química, farmacèutica i alimentaria. La producció de menjar per a animals, iogurts, formatge, cervesa, colorants per aliments, fertilitzants, medicines terapèutiques i penicil·lina entre altres, són alguns exemples de processos biotecnològics. En una recerca ràpida a Internet, cerca de 113000 llocs van ser trobats, tots ells relacionats amb productes de processos de fermentació.El camp d'aplicació de la bioenginyeria avarca des d'els tradicionals processos de fermentació de vi fins a l'industrialització de no solament la producció de cervesa, formatge i llet; sinó també de noves productes biotecnològics com són els antibiòtics, enzims, hormones, vitamines, sucres i àcids orgànics. Des de temps remots els microorganismes van ser utilitzats per l'home en la producció d'aliments bàsics, com el pa o el formatge. L'art de fer vi a passat de pares a fills des d'l antic Egipte. Només fins a finals del segle XIX, gràcies als estudis del químic i microbiòleg Louis Pasteur, va nàixer la biotecnologia com a ciència. La definició moderna de biotecnologia, segons la OCDE, és l'aplicació de la ciència i la tecnologia tant als organismes vius com a les seves parts, productes i models d'ells, amb el propòsit de modificar tant la matèria viva com la no viva amb l'objecte de produir coneixements, bens i serveis.Un procés de fermentació és un procés químic que fa servir microorganismes per a obtenir un producte en particular, aprofitant la selectivitat dels microorganismes per a produir un determinat compost. Els processos de fermentació es realitzen en un bioreactor. Un bioreactor és un vaixell on els microorganismes són cultivats de forma controlada i/o matèria primera és convertida o transformada per reacciones biològiques.En una fermentació, es necessita un adequat control de totes les variables de procés, per tal que qualsevol canvi inesperat en el valor d'alguna de elles pot afectar el desenvolupament de els microorganismes i en conseqüència disminuir la productivitat del bioreactor. El principal objectiu de controlar un procés de fermentació, és maximitzar la producció de microorganismes o altres compostos metabòlics. Recents avanços en enginyeria genètica han augmentat la importància de l'adequat control dels processos biotecnològics. L'ús de cèl·lules de mamífers o microorganismes en la producció de molècules complexes necessita de l'anàlisi i el control de totes las variables de procés, tal com temperatura, concentració d'oxigen i pH.El present treball es centra en l'aplicació de xarxes neuronals artificials en les àrees de modelat, identificació, control i optimització de processos biotecnològics, principalment en bioreactors de tipus fed-batch. Un bioreactor fed-batch es fa servir quan la producció d'un determinat compost d'interès, és inhibida per l'alta concentració de substrat. En un procés fed-batch, la fermentació comença amb un volum, concentració de microorganismes i substrat determinats i a mida que transcorre el procés de fermentació, el substracte s'agrega poc a poc, fins que el bioreactor és ple.En aquell treball les idees i tècniques utilitzades per las xarxes neuronals artificials són presentades amb la notació familiar per a un enginyer de control. Diferents estructures de xarxes neuronals artificials i la seva possible aplicació a diferents sistemes de control van ser resumides. També s'han presentat alguns processos de fermentació fed-batch. Aquests processos es fan servir per il·lustrar casos específics de problemes de control. Específicament, un model no lineal i multivariable d'un bioreactor es fa servir per il·lustrar les tècniques de control basades en el model del procés. Un model per a la producció de invertasa a través del llevat Saccharomyces cerevisiae es fa servir per il·lustrar les tècniques d'optimització i control.Dins les tècniques de control basades en el model del procés, es va a implementar un model directe i un invers de la fermentació multivariable. Els dos models, basats en xarxes neuronals artificials, consideren efectes biològics, tèrmics i de pH. Multilayer perceptron i Radial Basis Function són las xarxes neuronals que es van a fer servir per a la construcció d'ambdós models. Per il·lustrar la fiabilitat d'aquests models, diferent proves van ser realitzades. El model directe del processo de fermentació, basat en xarxes neuronals, va ser provat quan el procés opera en estat estacionari, en estat dinàmic i quan una perturbació en l'àcid causa que el pH del procés sigui un altre. El model invers del procés de fermentació també va ser provat fent canvis aleatoris del punt de consigna. L'arquitectura Radial Basis Function va a ser el millor model directe que es va a trobar. Pel model invers del procés de fermentació, es va a trobar que la millor arquitectura es la Multilayer Perceptron 11-7-1, que va ser entrenada amb informació dels estats estacionaris del procés.Per una altre banda, per a l'optimització de la producció de invertasa es necessita trobar el perfil d'alimentació òptim, de manera que la productivitat del bioreactor sigui màxima i el temps de fermentació sigui mínim. Aquest doble objectiu de optimització constitueix una novetat i no ha estat obtingut per altres mètodes d'optimització prèviament publicats. L'objectiu del controlador és trobar a cada instant de temps l'acció òptima de control, és dir, cada vegada trobar quin és el flux d'alimentació correcte per complir el doble objecte de l'optimització. Aquest treball va fer servir la programació dinàmic neuronal (NDP) amb l'objectiu de implementar aquell controlador. Aquesta tècnica fa servir xarxes multilayer perceptron o fuzzy ARTMAP. Aquest mètode d'optimització utilitza perfils d'alimentació subòptimes com a suposició inicial. A través d'ella, una xarxa neuronal es utilitzada per construir la superfície de costos en l'espai dels estats del procés. Aquesta superfície de costos es millora a través de la iteració de Bellman. Una vegada obtinguda una bona aproximació a la superfície de costos òptima, aquesta es implementada en un sistema de control que fa ús de l'equació de Bellman. Aquest controlador és provat dins diferentes condiciones d'operació del procés de fermentació, específicament quan la fermentació comença amb diferents volums inicials. S'ha trobat que la metodologia emprada és millor que altres mètodes de optimització ja que es pot utilitzar en altres processos de fermentació sense la necessitat de fer una optimització on-line. Les trajectòries òptimes trobades pel controlador son similars a la trajectòria seguida pel millor dels perfils subòptims. Amb Multilayer Perceptron- NDP s'han obtingut els millores rendiments, però la trajectòria de variable manipulada és força abrupta. Amb Fuzzy ARTMAP-NDP no es presenta aquest problema. El controlador que implementa fuzzy ARTMAP-NDP és provat també quan es presenta un canvi brusc en la concentració de cèl·lules. El 50% moren. En aquell cas el desenvolupament del controlador és millor que el rendiment de la fermentació quan el millor dels perfils d'alimentació subòptimes es fan servir.Per últim es pot dir que la integració de l'enginyeria de control amb les xarxes neuronals és un camí a seguir per futures línees d'investigació. Las xarxes neuronals artificials poden, amb èxit, fer-se servir en el control de bioreactors fed-batch.

In this thesis various methods are presented towards long-term electrophysiological monitoring of in-vitro neuron cultures in µ-channel devices. A new µ-channel device has been developed. The StarPoM device offers multiple culture chambers connected with µ-channels allowing to study communication between neuron populations. For its fabrication an advanced multi level SU-8 soft-lithography master was developed that can mold µ-channels and culture wells simultaneously. The problem of aligning features across a thick SU-8 layer has been solved by integrating a chrome mask into the substrate and then using backside exposure through the chrome mask. A long-term monitoring of neuron electrophysiological activity has been conducted continuously during 14 days in the StarPoM device. For the analysis of the recorded dataset a new software tool-chain has been created with the goal of high processing performance. The two most advanced components - O1Plot and ISI viewer - offer high performance visualization of time series data with event or interval annotation and visualization of inter-spike interval histograms for fast discovery of correlations between spike units on a device. The analysis of the 14 day recording revealed that signals can be recorded from day 4/5 onwards. While maximum spike amplitudes in kept rising during the 14 days and reached up to 3.16 mV, the average spike amplitudes reached their maximum of 0.1-0.3 mV within 6 to 8 days and then kept the amplitudes stable. To better understand the biophysics of signal generation in µ-channels, the influence of µ-channel length on signal amplitude was studied. A model based on the passive cable theory was developed showing that spike amplitude rises with channel length for µ-channels < 250 µm. In longer µ-channels, further growth of spike amplitude is inhibited by cancellation of positive and negative spike phase. Also, clogging of the µ-channel entrances by cells and debris helps to enhance signal amplification.

This research work proposes a novel automated and integrated system for the production and in vitro culture of scaffolds, called BioCell Printing. The main goal of the present research work, besides the development of the device, was indeed the validation of the system. To assess the system, 3D PCL scaffolds with different pore sizes and geometries were produced and analyzed. The results revealed that process parameters do not induce significant chemical and physical changes on the polymeric material. On the other hand, the variation of scaffold’s internal topology has a strong impact in terms of the mechanical and biological behavior of produced constructs. Based on these results, bioactive composite scaffolds were prepared using PCL in combination with Hydroxiapatite for bone regeneration. The obtained results highlight the effect of particle size both on the mechanical properties of the scaffolds as well on the adhesion, proliferation and differentiation of human mesenchymal stem cells / En esta investigación se propone el desarrollo de un nuevo sistema automatizado e integrado de producción y cultivo celular in vitro de andamios, denominado Biocell Printing. Además del diseño de este sistema, constituye un objetivo central de este trabajo validar el sistema de fabricación. Así, fueron producidos andamios 3D en PCL con diferentes dimensiones y geometrías de poros. El análisis realizado a las estructuras nos permitió comprobar que, aunque los parámetros de procesamiento utilizados no induzcan cambios significativos en las propiedades químicas y físicas del polímero, lo cierto es que la variación de la topología interna de los andamios tiene una influencia decisiva en el comportamiento biomecánico de las estructuras producidas. Con base en estos resultados, fueron producidos andamios bioactivos de PCL y HA para la regeneración ósea. Los resultados nos han permitido observar el efecto de la granulometría en el comportamiento mecánico del andamio, así como en el proceso de adhesión, proliferación y diferenciación de las células hMSC

La creciente demanda del confort humano está obligando a la comunidad científica a buscar nuevas técnicas que permitan aprovechar al máximo los recursos disponibles. Gran parte de esta demanda es consumida por sistemas de producción de frío basados en la compresión de vapor, por tanto, constituye uno de los sectores estratégicos a tener en cuenta para contribuir al desarrollo sostenible mediante la optimización energética de las instalaciones frigoríficas. Además de la búsqueda de soluciones eficientes desde un punto de vista energético, la comunidad científica dirige sus esfuerzos en la búsqueda de nuevas sustancias refrigerantes cuyo efecto no sea nocivo para el medio ambiente. Con el fin de contribuir y fomentar el uso del fluido natural CO2 como refrigerante, se ha elaborado la presente tesis doctoral que está centrada en estudios teóricos y posterior análisis experimental del funcionamiento de una planta frigorífica de compresión de vapor que emplea CO2 como refrigerante en condiciones supercríticas. Esta nueva iniciativa permite minimizar al máximo el impacto medioambiental generado por las emisiones de refrigerantes artificiales, aunque requiere de una tecnología completamente nueva debido a las propiedades físicas del propio refrigerante. El objeto de este análisis se centra en continuar buscando aquellas configuraciones que logren mejorar el rendimiento energético de las instalaciones que empleen R744 como refrigerante. En la presente tesis doctoral se ha efectuado un estudio experimental de una configuración con un sistema de expansión en una única etapa, donde se ha analizado la influencia del aceite en la masa de refrigerante a cargar en la instalación y en el comportamiento de la misma. Este funcionamiento se compara con el comportamiento que adopta un ciclo que cuenta con un sistema de doble etapa de expansión y depósito intermedio entre ambas etapas, que le proporciona la masa que necesita en todo momento. Además, se estudia el comportamiento de la instalación al insertar en ambas configuraciones un IHX. Por otro lado, en este trabajo también se ha llevado a cabo un análisis experimental de la instalación operando en régimen supercrítico frente al modo de operación en régimen subcrítico cuando las condiciones externas lo permiten. De esta forma, se evalúa la posibilidad de operar con ambos sistemas a partir de una instalación dimensionada para operar en régimen supercrítico. El último análisis experimental realizado se basa en la búsqueda de nuevas configuraciones para mejorar el rendimiento energético del equipo, donde se estudia la extracción de vapor en el depósito de acumulación y la posterior inyección ó recompresión en diferentes puntos de la instalación. Estos análisis experimentales se han complementado con estudios de carácter teórico. El primer estudio teórico se ha basado en el modelado de la instalación frigorífica para analizar la energía calorífica generada en el foco caliente y destinada a activar otras aplicaciones. El segundo estudio ha consistido en el modelado matemático de dos tipos diferentes de intercambiadores de calor, uno de tubo concéntrico y flujo paralelo y otro de flujo cruzado con tubos aleteados externamente.

This thesis presents different control strategies, for the closed-loop artificial pancreas, which are based on Model Predictive Control (MPC) and Sliding Mode Control (SMC). Multiple MPC with linear models and gain scheduling, and SMC with linear and nonlinear models, have been developed. The proposed control strategies combine more than one linear/nonlinear control and modeling approaches in one structure. The main idea behind such combined approaches is to make use of the virtues of each approach while reducing the effects of their drawbacks. The control strategies have been tested and validated in simulations (in-silico validation). For the in-silico testing, two mathematical models have been used, simulating patients with Type 1 Diabetes Mellitus. The control strategies are tested in different conditions, such as the presence of meal disturbance and patient variability / Esta tesis presenta diferentes estrategias de control para el páncreas artificial, que se basan en control predictivo basado en modelo (MPC) y el control por modo deslizante (SMC). Múltiples MPC con modelos lineales y planificación de ganancia, y SMC con modelos lineales y no lineales, se han desarrollado. Las estrategias de control propuestas combinan más de un método (lineal y/o no lineal) de control y modelado en cada estructura. La idea principal detrás de estos enfoques combinados es hacer uso de las virtudes de cada enfoque al tiempo que se reducen los efectos de sus desventajas. Las estrategias de control han sido probadas y validadas en simulaciones (validación in-silico). Para los ensayos in-silico, dos modelos matemáticos se han utilizado, simulando los pacientes con diabetes mellitus tipo 1. Las estrategias de control se ensayan en diferentes condiciones, tales como la presencia de perturbación por ingesta de comida, y variabilidad de paciente

El incremento de la utilizaci on de la energ a solar como fuente de generaci on de energ a requiere de una adecuada estimaci on de la radiaci on solar global y directa incidente en la super cie terrestre. La estimaci on de la radiaci on global se realiza mediante simulaciones de modelos num ericos de pron ostico meteorol ogico que contienen la informaci on sobre la variabilidad de las condiciones temporales, geogr a cas y atmosf ericas. Dicha estimaci on representa la base del pron ostico de la radiaci on solar para aplicaciones energ eticas. Sin embargo, los esquemas de transferencia radiativa implementados en los modelos meteorol ogicos, evidencian limitaciones en el c alculo de la radiaci on y extinci on atmosf erica con errores sistem aticos en la simulaci on de la radiaci on solar. Esta tesis presenta el desarrollo de un sistema de pron ostico de radiaci on solar basado en simulaciones del modelo meteorol ogico de meso-escala WRF-ARW, correcci on del Bias de la radiaci on global mediante t ecnicas de post-proceso y estimaciones de radiaci on directa a partir de un modelo param etrico. El modelo WRF-ARW es aplicado con una resoluci on espacial de 4kmx4km y temporal horaria sobre la pen nsula Ib erica. La evaluaci on anual de las simulaciones del modelo mediante 114 estaciones radiom etricas distribuidas en España para el año 2004, muestra un rMBE de 9.8 %, un rRMSE de 51% y un coe ciente de correlaci on r de 0.89 con los errores m as signi cativos en primavera (rMBE=14 %, rRMSE=42% y r=0.89) y verano (rMBE=11 %, rRMSE=37% y r=0.91). La sobrestimaci on para condiciones de cielo despejado es superior a 80 W m_2 y la subestimaci on con valores inferiores a -80 W m_2 se presenta en condiciones de cielo completamente nublado para todo el rango del vector posici on del Sol entre el horizonte y el cenit. Las t ecnicas de post-proceso implementadas y evaluadas en el Noreste de España (Cataluña) a trav es de 90 estaciones radiom etricas son: Model Output Statistics (MOS), Arti cial Neural Networks (ANN), Kalman Filter (KF) y m etodo Recursivo (REC). A partir de la revisi on bibliogr a ca, dichas t ecnicas son utilizadas para minimizar los errores sistem aticos de los pron osticos debido a las diferencias entre los resultados de las simulaciones y las observaciones. Con el prop osito de obtener los mejores resultados, se han combinado los post-procesos KF y MOS, los cuales presentan un rMBE anual promedio de 1.2%, un rRMSE de 43% y un coe ciente de correlaci on de 0.92. Los porcentajes de correcci on anual son de 87% y 17% para el Bias y el RMSE, respectivamente. Para la estimaci on de la radiaci on solar directa y las horas de Sol, se han evaluado cinco modelos de descomposici on param etrica. El modelo param etrico de Macagnan que presenta el mejor comportamiento, realiza la estimaci on a partir del ndice de transparencia atmosf erica calculado mediante la radiaci on global corregida por los post-procesos KF y MOS. Las correcciones de la radiaci on global, la estimaci on de la radiaci on directa y la contabilizaci on de las horas de Sol, son interpolados espacialmente a trav es del m etodo geoestad stico de Kriging. Los resultados son evaluados para analizar las limitaciones de la interpolaci on en funci on al comportamiento geogr a co y atmosf erico de la zona de estudio. Finalmente, el sistema es aplicado y evaluado en 48h de pron ostico del año 2009. Los resultados permiten analizar las correcciones de los post-procesos y las estimaciones de la radiaci on directa a partir de los elementos establecidos en el sistema de pron ostico con un alcance temporal de 48h. La aplicaci on de estas metodolog as en un sistema de pron ostico permite analizar el impacto de la correcci on del Bias, la estimaci on de la radiaci on directa y las horas de Sol a partir de simulaciones de pron ostico meteorol ogico. Por lo tanto, los resultados proporcionan un relevante aporte para futuras aplicaciones de pron osticos de la radiaci on solar en este sector energ etico. / The increased contribution of solar energy in the power generation resources requires an accurate estimation of global and direct beam solar radiation incident on the earth's surface. The estimation of global radiation is performed by means of numerical weather prediction models that include all the information to solve the temporal, geographical and atmospheric conditions variability. Being this the basis of the forecast of solar radiation for energy applications. However, the radiative transfer schemes implemented in meteorological models show limitations in the estimation of atmospheric radiation and extinction, with systematic errors in the simulation of solar radiation. This thesis presents the development of a forecasting system based on solar radiation simulations of the WRF-ARW meteorological mesoscale model, Bias corrections of global radiation from post-processing techniques and direct beam radiation estimations using a parametric model. The WRFARW model is applied in the Iberian peninsula with a spatial resolution of 4kmx4km and hourly temporal resolution. The annual evaluation of the model using 114 radiometric stations in Spain for the year 2004, shows rMBE of 9.8%, rRMSE of 51% and correlation coe cient r of 0.89 with the most signi cant errors in spring (rMBE=14 %, rRMSE=42% and r=0.89) and summer (rMBE=11 %, rRMSE=37% and r=0.91). The overestimation for clear sky conditions is over 80 W m_2 and the underestimation below -80 W m_2 are presented in overcast sky conditions for the entire range of Sun's position vector between the horizon and the zenith. The post-processing techniques implemented and evaluated in northeastern Spain (Catalonia) through 90 radiometric stations are: Model Output Statistics (MOS), Arti cial Neural Networks (ANN), Kalman Filter (KF) and Recursive method (REC). These techniques selected from the literature are used to minimize the systematic errors of the forecasts due to di erences between the results of simulations and observations. Combination of the techniques has also been analyzed, being the KF and MOS post-processes those with the best results in annual average with a rMBE of 1.2 %, rRMSE of 43% and correlation coe cient of 0.92. The annual rates of correction are 87% and 17% for Bias and RMSE, respectively To estimate direct beam radiation and sunshine hours, ve parametric models have been evaluated. The Macagnan model showed the best performance. The estimation is performed from the atmospheric transparency index calculated through global radiation corrected by KF and MOS post- processes. The Bias corrections of global radiation, estimations of direct beam radiation and sunshine hours are spatially interpolated through geostatistical method of Kriging. The results are evaluated to analyze the strengths and weaknesses of interpolation according to geographic and atmospheric behavior of the study area. Finally, the system is implemented and evaluated over 48h forecast of year 2009. The results have provided a valuable set of data to analyze the Bias correction of post-processes and the estimation of direct beam radiation from the elements of the forecast system with 48 hours ahead. The implementation of these methodologies on a forecasting system allows the impact analysis of bias correction, estimation of direct beam radiation and sunshine hours from meteorological forecast simulations. Thus, the results provide a relevant contribution for future applications of solar radiation forecast on solar radiation energy sector.