El proyecto tuvo como objetivo lograr la automatización de la prueba en cilindros telescópicos. Con la automatización se logra: disminuir el tiempo de prueba, tener un estándar de pruebas que verifiquen la integridad de los cilindros, y desarrollar las pruebas con la mínima intervención del usuario. El proceso de prueba se desarrolla tomando como referencia la norma SAE J1334 “Hydraulic Cylinder Integrity Test” y parámetros internos de la empresa proveedora de los cilindros. No obstante, para efectos de la automatización fue necesario establecer variables cuantificables como indicadores de la calidad del cilindro (fugas internas, fugas externas).Para el diseño del concepto preliminar se consideraron bancos que operen tanto de forma asistida o automática y sistemas que puedan ejecutar la secuencia de operaciones definida. Es necesario el desarrollo de un concepto preliminar pues establece las condiciones limitantes para la automatización y la elección de componentes. El desarrollo de esta tesis está organizado del siguiente modo: Análisis contextual, en este capítulo se describe de forma específica el componente que se desea probar y el sistema al que pertenece; adicionalmente se muestran los procesos desarrollados actualmente en taller asociados al sistema de levante. Estado de la tecnología, en este capítulo se hace un estudio de sistemas similares que desarrollen pruebas en cilindros hidráulicos y las consideraciones que se tomaron en su diseño. Diseño conceptual, se desarrolla la secuencia de operación del sistema, y en base a esta se determina los componentes que se requieren para automatizar la prueba; se evalúan los posibles conceptos y se llega a una solución óptima por medio de un análisis técnico económico. Selección de componentes, una vez alcanzado el concepto definitivo, se determina de forma específica que componentes se van a utilizar, se comprueba que los componentes tengan un rango de acción acorde a las variables del sistema. Programación del controlador, se desarrolla el programa de control del sistema usando el software TIA PORTAL para interactuar con PLC’s de la marca SIEMENS, se muestra la lógica previa a la programación y los diagramas de flujo. Planos y estimación de costos, en este capítulo se presentan los planos eléctricos e hidráulicos del sistema, seguidamente se estima el costo final del proyecto. Conclusiones y recomendaciones, finalmente se concluye el alcance que tuvo la tesis y se plantean recomendaciones sobre el proceso de pruebas planteado.

El presente trabajo tiene por finalidad dar el enfoque de una implementación en el Proceso de Incubación de Tilapias. Conocemos del bajo crecimiento que nuestro país tiene en el área de Acuicultura con respecto a países vecinos como Chile, Colombia y Ecuador. Es por ello que tratamos de impulsar este rubro mediante la combinación de equipos electrónicos para lograr la Automatización de Procesos, obteniendo un índice mayor de producción en la especie tratada, como es la Tilapia Roja. En el primer capítulo del documento, nos centramos en la actualidad de la especie, el desarrollo que tiene esta en nuestro país, así como el apoyo que el estado brinda para mejorar la producción y la problemática básicamente en el proceso de Incubación de Tilapias. En el capítulo II, hacemos referencia a las técnicas de Acuicultura así como el origen y avances con la rama ingenieril, además de presentar el objeto de estudio. En el capítulo III, desarrollamos los conceptos teóricos basándonos en los equipos y/o instrumentos que vamos a utilizar para el sistema propuesto. Luego en el siguiente capítulo explicamos cómo es que realizamos la implementación detalladamente, basándonos en el uso de sensores (Temperatura, pH), controlador (PLC-LOGO), y actuador (Calentador, resistencia eléctrica). Finalmente en el ultimo capitulo analizamos la ejecución del proyecto, definiendo el alcance, costo de implementación y el tiempo que tardaríamos en culminar el proyecto. Con esto podemos garantizar una implementación correcta y una mejor producción de la especie Tilapia, en su fase de alevines.

Este proyecto fue realizado en los Reservorios de regulación horaria de San Diego que se encuentran a 14 Km de la Bocatoma perteneciente a la Central Hidroeléctrica de Cañón del Pato.

El presente trabajo de tesis se enmarca en el estudio de control para sistemas de levitación magnética, muy poco desarrollado en nuestro país, y a futuro llevar estos estudios a niveles superiores de diseño y precisión para aplicaciones mucho más complejas. La levitación magnética es un tema que está tomando auge en países desarrollados como Japón que ya implemento un tren MagLeV (Magnetic Levitation Vehicles), así como en otros países de Europa. El Módulo de levitación magnética consta de 3 partes muy bien denidas: un electroim án, sensores de distancia y una esfera metálica, la cual estará en suspensión en el aire. Adicionalmente estos sistemas de levitación requieren de un controlador que de sostenibilidad al sistema y que sea de gran precisión.

La presente tesis describe la ingeniería utilizada para llevar a cabo el diseño e implementación de un controlador adecuado para la etapa de calentamiento y enfriamiento sensible del banco de psicrometría ubicado en el Laboratorio de Energía – Sección Mecánica de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Para llevar a cabo dicho control se tuvo que analizar el proceso termodinámico que ocurre en la mencionada banca, para así identificar las variables de estudio (temperatura y humedad) del mismo. Una vez identificado dicho proceso se pasó a escoger el sensor adecuado para registrar dichos parámetros, el microcontrolador donde se implementaría el tipo de control adecuado y el driver que permitiera controlar la potencia de las resistencias calefactoras que se encuentran en la mencionada etapa. Una vez implementado todo lo mencionado anteriormente se pasó a realizar pruebas de todas las tarjetas y una vez verificado su correcto funcionamiento se analizó la planta en lazo abierto, con lo cual se halló la función de transferencia de la planta y con ello se escogió el control adecuado para la misma (control proporcional). Finalmente, se realizaron pruebas con el control escogido y se determinó que los valores hallados se encontraban dentro del rango de error (+/- 2°C), con lo cual se determinó que el control implementado era adecuado para el propósito de la planta.

This work presents the dynamic modeling of a refrigeration machine evaporator that uses CO2 (R744) as refrigerant fluid, for the cooling down of a liquid water stream, as required for instance by buildings air handling units. The main goal of such a work is to accurately model the transient evolution of the evaporator outlet superheat, which is one of the main parameters to control, due to its importance in refrigeration systems. A high value of superheat temperature reduces the performance of the system, while a low or null value can generate the suction of liquid which damages the compressor. The theory of moving boundaries [19] with grouped parameters has been used for so. This method allows a precise resolution with a low numerical weight. In this method, the evaporator is divided into only two regions: the two phase region and superheated steam region, in which the energy conservation and mass conservation equations are solved. By using only two control volumes, the number of equations to be solved is smaller, thus reducing the calculation time. The ultimate aim of this work is to serve as a mathematical model usable for the design of efficient refrigeration system controllers, which are one of the most practical ways to improve the performance of these machines. The results of a numerical analysis and of a sensitivity analysis, regarding to the influence of the heat convection coefficient of the two phase region, are also presented. For this sensitivity analysis, the maximum and minimum values available in the literature, see reference [7], have been used. According to this study, the convective coefficient ofCO2 varies from 8000 to 12000 W ·m−2 ·K−1. From this sensitivity analysis, it is observed that, despite the previously mentioned uncertainty about the convective coefficient value, the latter is not influential on the rest of the calculations and on parameters such as internal pressure, length of the two-phase lengths or superheat value. This is due to the fact that the thermal resistance of the liquid hot fluid is much higher than the cold fluid in the phase change region, the global heat transfer coefficient is thus more influenced by the hot fluid thermal resistance. A maximum error of 3 percent is finally estimated in the determination of the transient superheat temperature.

La presente tesis desarrolla un regulador cuadrático gaussiano LQG con control neuronal para un prototipo cuadrocóptero. Se presentan el modelamiento directo, el cual involucran las ecuaciones diferenciales que gobiernan la dinámica de movimiento del cuadrocóptero y el modelamiento inverso, en donde el cuadrocóptero o sistema pasa por un proceso de identificación de sistema realizado por una red neuronal artificial basada en un modelo paramétrico. Luego, se entrena otra red neuronal que emula el comportamiento de un controlador óptimo que forma parte del regulador cuadrático gaussiano LQG. Este está compuesto por el controlador óptimo de estados llamado regulador cuadrático lineal y el estimador de estados óptimo, el filtro de Kalman. Debido a la complejidad de diseño del controlador y el estimador, estos se importan a manera de código. Ambos modelamientos se llevan al entorno Matlab y Simulink para poder realizar la simulación. Se compara tanto el modelamiento directo como el inverso ante distintas entradas de referencia. Esto se aprecia a través de la red neuronal que logra comportarse como el sistema y la red neuronal que emula al controlador, corroborando la aplicación de redes neuronales en el campo de teoría de control.

In recent years, autonomous driving technologies have become a topic of growing interest due to the promise of safer and more convenient mode of transportation. An essential element in every autonomous driving system is the control algorithm. Classical control schemes, like PID, are not able to manage Multiple Inputs-Multiple Outputs, complex, non-linear systems. A more recent control strategy is Model predictive control (MPC), a modern control method that has shown promising results in systems with complex dynamics. In MPC, a sequence of optimal control inputs are predicted within a short time horizon based on the car dynamics, and soft or hard restriction of the system. In this work, three different nonlinear-MPC (NMPC) controllers were formulated based on a kinematic, and two dynamic models (double-track and single-track). The steering system’s dynamics were additionally identified using experimental data. Each MPC was solved applying direct methods, by transforming the optimal control problem to a Nonlinear programming (NLP) problem using the Multiple shooting scheme with a Runge-Kutta 4 integrator. The NLPs were solved using the state-of-the-art optimization solver IpOpt. Before the real-time implementation, all the NMPC controllers were simulated in different scenarios and multiple configurations. The results allowed to select the most suitable controllers to be implemented in a 1:5 scale robotic car. Finally, two NMPC controllers based on the kinematic, and the single-track dynamic model were implemented in the robotic car. The algorithms were tested in two different scenarios at the maximum possible speed. The obtained results from the tests were very promising, and provide compelling evidence that MPC could be implemented as the core of future autonomous driving algorithms, since it computes the optimal control inputs, taking in consideration the restrictions inherent to the system. / Tesis

El principal objetivo del presente trabajo de tesis es diseñar un controlador inteligente, basado en redes neuronales que permita un vuelo autónomo lateralmente estable de una aeronave, para el entrenamiento de los pesos del neurocontrolador se utiliza el algoritmo Dynamic Back Propagation (DBP). El controlador de estabilidad lateral mantiene estable la velocidad de guiñada r y ángulo de resbalamiento β de una aeronave. La velocidad de guiñada está relacionada con mantener el balance de la aeronave en la posición de alas niveladas y el ángulo de resbalamiento tiene que ver con disminuir la presencia de velocidades laterales sobre la aeronave. Para el diseño del neurocontrolador primero se desarrolla un modelo dinámico de la aeronave con seis grados de libertad, basado en leyes físicas, la dinámica del cuerpo rígido y la aerodinámica; como segundo paso, se aproxima la aeronave a un modelo matemático linealizado del movimiento lateral y se utiliza en el desarrollo de las funciones para la actualización de pesos utilizando el algoritmo Dynamic Back Propagation; luego se realiza el entrenamiento de dos neurocontroladores considerando el modelo de la aeronave de seis grados de libertad, el primer neurocontrolador manipula el timón y el segundo los alerones; finalmente se prueba el desempeño de los neurocontroladores para diferentes condiciones de vuelo, incluido perturbaciones debidas al viento, variaciones de la masa de la aeronave, variación de la densidad del aire y variación de parámetros en el modelo de seis grados de libertad. Los resultados de las simulaciones muestran que los neurocontroladores logran estabilidad asintótica aceptable para la velocidad de guiñada r y el ángulo de resbalamiento β para varias condiciones de vuelo y perturbaciones externas, además operan adecuadamente a pesar de errores en el modelado, lo que verifica que se ha logrado entrenar adecuadamente los pesos de los neurocontroladores. Los neurocontroladores han sido entrenados de tal forma que permiten realizar una acción de seguimiento sobre la velocidad de guiñada r, los resultados de las simulaciones muestran que logran realizar un giro coordinado adecuado incluso ante la ocurrencia de perturbaciones externas. / Tesis

Nanopositioning and nanomeasuring machines are playing an increasingly important role in the evolution of modern technologies in various fields. The Institute of Process Measure ment and Sensor Technology at Ilmenau University of Technology has been researching for more tan one decade high precisión machines. In this direction, the general objective of this master tesis is the development of aderivative-free model reference adaptive control (DFMRAC) algorithm for the vertical axisofa nanopositioning and nanomeasuring machine. Firstly, a nonlinear unknown friction term is included in the adaptation process of a standard model reference adaptive control (MRAC) and the DFMRAC. Then, the MRAC and DFMRAC algorithms are developed theoretically, in which the DFMRAC stability análisis requiresa Lyapunov-Krasovskii functional to prove that the error signal and the weightpa- rameters are uniformly ultimately bounded (UUB). Thanks to this characteristic, the DFMRAC algorithm does not have the problema of the weight drifting parameters, as MRAC does. Overall, the new adaptive controllers have significantly better results and fine-tuning in the machine. Regarding the sine reference experimental tests with afixed amplitude of 1mm and a frequency from 0.25 Hz to 2 Hz, a reduction of the máximum error and root mean square error (RMSE) of about 95% is achieved in comparison to a simple PI state-feed back controller and the previously applied MRAC with an adaptation weight matrix of lower order. Referring to the step reference tests, with a step height of 10mm and different transition times (which are related to the máximum reached velocity from 1mm/s to 5mm/s) the máximum error and the RMSE are reduced approximately by 60% and 75%, respectively. Furthermore, the corresponding extensions to the unknown input matrix case are developed for the adaptive proposals, however it does not significantly improve the experimental results. The new controllers out performed the previous ones with DFMRAC being the best one because it does not have the drifting weight parameters problem and it is easier to implement (no need to implement any projection method). Finally, eventhough, the new adaptive algorithms have extended the size of the weight matrix and added nonlinearities to the computer calculations, the execution time is only increased by around 1 μs.