Hay una gran variedad de equipos mecánicos y electrónicos que se pueden encontrar dentro de los laboratorios de ciencia de la vida, los cuales son necesarios para el desarrollo de pruebas, experimentos, etc. Entre estos se pueden encontrar uno en particular, el agitador magnético, muy útil para la agitación de soluciones, mezclas y uniones de los mismos mediante el uso un motor eléctrico y un imán adicionado a este, de modo que el movimiento rotatorio producido es trasladado a una barra ferromagnética, creando un vórtice dentro de la solución adecuado para su agitación. Para su diseño es necesario seleccionar los componentes que lo comprenden. En primer lugar se selecciona el motor adecuado para la velocidad requerida, luego el elemento calefactor de acuerdo a la temperatura con la que se va a trabajar, teniendo en cuenta el sensor adecuado para cada uno; en tercer lugar se selecciona la interfaz que va a tener el usuario para manipular el equipo, además del elemento para visualizar las características que desarrolla; por último la fuente de alimentación para el equipo en su totalidad. Según los resultados obtenidos en las simulaciones hechas, se concluye que se puede desarrollar el diseño del equipo mencionado con los conocimientos adecuados y los componentes que se pueden encontrar dentro del mercado actual. / Tesis

La problemática de la escasez de agua en el Perú y en el mundo ha fundamentado el desarrollo de técnicas de desalinización que permiten el aprovechamiento del recurso acuífero más abundante en el planeta: el agua de mar. Los esfuerzos en el control de las plantas desalinizadoras de agua de mar por ósmosis inversa están enfocadas en maximizar el rendimiento de los bastidores de ósmosis inversa de tal manera que estos produzcan una determinada cantidad de agua por hora con una calidad aceptable para uso humano. Un funcionamiento inadecuado de los sistemas de control se traduce en pérdidas económicas y operaciones ineficientes de la planta. En este trabajo se propone el diseño de un controlador predictivo generalizado (GPC) que hace uso de un modelo matemático de una unidad de ósmosis inversa y que permite controlar con mayor efectividad el proceso de desalinización. Además se incluye el algoritmo para desarrollar este controlador en procesos monovariables y multivariables. El desempeño del controlador diseñado ha sido comparado con otros controladores de tipo convencional y también de tipo avanzado bajo diferentes escenarios de operación y de acuerdo a índices que permiten cuantificar el desempeño de los mismos. Por último, se presenta una propuesta de implementación de una unidad de ósmosis inversa así como una propuesta de programación del controlador GPC en un controlador lógico programable. / Tesis

El propósito de la presente memoria es analizar de qué forma debe comandarse un vehículo solar para que recorra un trayecto dado en un tiempo mínimo, considerando que la energía disponible para su movimiento es la principal restricción para este tipo de vehículos. En primer lugar, se desarrolla un modelo en variables de estado para el vehículo solar “Eolian 850”, diseñado y construido por alumnos de ingeniería y de diseño de la Universidad de Chile. Se describe la dinámica del vehículo en su eje longitudinal al plano de simetría considerando las fuerzas resistivas y la fuerza de tracción que actúan sobre el auto que es representado como una masa puntual. Se realiza un modelo de las pérdidas en el sistema de tracción y se determinan sus parámetros. En la modelación del banco de baterías de litio polímero del auto se utiliza el modelo equivalente simplificado de parámetros concentrados de la batería de litio y se realizan pruebas experimentales para determinar la tensión interna del banco necesaria para utilizar el modelo. El problema de optimización se aborda como un problema de control óptimo, partiendo desde una situación simplificada del problema hasta un caso más completo y cercano a la realidad. Utilizando tres grupos de supuestos simplificadores se encontraron soluciones analíticas al problema de optimización. El caso más general del problema se aborda en forma numérica discretizando las ecuaciones de estado del modelo del auto y utilizando un software de optimización no lineal con restricciones. Para alcanzar el óptimo, se deben realizar variaciones de la velocidad que dependen de las variaciones en la velocidad del viento, de la presencia de pendientes en la ruta, de variaciones espaciales de la potencia solar y de la tensión variable en el banco de baterías. Sin embargo, estas variaciones no permiten reducir en forma significativa el tiempo total de recorrido con respecto a mantener una velocidad constante.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica. Ingeniero Civil Eléctrico / Este trabajo trata sobre el diseño e implementación de un sistema de Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM) visual usando la teoría de Conjuntos Finitos Aleatorios (RFS), en el que un navegador (e.g. robot, auto, teléfono celular, etc.) utiliza una cámara de vídeo RGB-D para reconstruir la escena a su alrededor y al mismo tiempo descubrir su propia posición. Esta capacidad es relevante para las tecnologías del futuro, que deberán desplazarse sin ayuda externa. Se considera la inclusión de modelos realistas de medición y movimiento, incluyendo la intermitencia de las detecciones de objetos, la presencia de falsos positivos en las mediciones y el ruido en la imagen. Para ello se analizan sistemas basados en la teoría RFS, que es capaz de incluir estos efectos de manera fundamentada, a diferencia de otras alternativas del estado del arte que se basan en heurísticas poco realistas como el conocimiento absoluto de las asociaciones de datos entre mediciones y puntos en el mapa. Se incluye una amplia revisión de la literatura, desde Structure from Motion a Odometría Visual, a los distintos algoritmos para SLAM. Luego, se procede a explicar los detalles de implementación de un sistema flexible para el análisis de algoritmos de SLAM, así como la implementación particular del algoritmo Rao-Blackwellized (RB)-Probability Hypothesis Density (PHD)-SLAM. Se presentan análisis del desempeño de este algoritmo al cambiar las distintas estadísticas que pueden variar en su uso práctico. Se hace una comparación detallada con la alternativa Incremental Smoothing and Mapping (iSAM2), usualmente usada en otros sistemas del estado del arte. Luego, basado en la teoría de Modelos Gráficos Probabilísticos (PGM) que está detrás de iSAM2, se propone un nuevo algoritmo, Loopy PHD-SLAM, capaz de propagar información a lo largo del grafo inducido de manera eficiente, incluyendo las estadísticas de RFS. Con una implementación sencilla como prueba de concepto, se observa la capacidad de este nuevo método de cerrar ciclos y converger a soluciones correctas. / Este trabajo ha sido auspiciado por Conicyt

El presente Trabajo de Título tuvo por objetivo la simulación del control de Oxígeno Disuelto (OD) y la Demanda Química de Oxígeno (DQO) biodegradable en un sistema de lodos activados utilizando el modelo IWA ASM1 (considerando solo la remoción de carbono). Los datos de dimensionamiento, concentraciones y cinética bacteriana necesarias para la implementación del control fueron obtenidos de la ingeniería de una planta de tratamiento de aguas servidas. El control se basó en dos lazos feedback que controlaban el OD y DQO modificando las variables de entrada coeficiente de transferencia global de oxígeno (KLa) y tasa de recirculación de lodos activos ( r ), las que corresponden a flujo de aire alimentado y a flujo de lodos reciclado. La medición de las variables controladas se llevó a cabo mediante un método directo de medición de OD y uno indirecto para inferir la DQO biodegradable. La simulación dinámica del control realizado ante perturbaciones en la DQO biodegradable alimentada responde ajustándose dentro de límites impuestos por autoridad ( 70 ppm de DQO biodegradable en el efluente) y los límites necesarios para la operatividad del proceso (1 ppm de OD en el reactor). Otro objetivo que se persigue es un tiempo de asentamiento de las respuestas de los sistemas controlados sea cercano a medio turno de operador. Los resultados de la simulación son bastante alentadores respecto a la utilización de un sensor virtual de DQO biodegradable basado en la medición de OD y en una relación constante DQO biodegradable/OD, puesto que al cerrar el lazo de control de DQO con esta medición, se ajusta bastante bien al comportamiento del valor teórico. No obstante, esta medición no es certera y produce problemas de estabilidad, por lo que resulta más complejo hacer la sintonización y debiera utilizarse acompañado de mediciones periódicas de DQO biodegradable que permitan corregir valores predichos. En cualquier caso, es posible mantener las respuestas bajo los criterios de control impuestos. También se pudo observar que el sistema entrega valores distantes a los empíricamente esperados en algunos casos, producto de la hipótesis simplificatoria que mantiene la concentración de biomasa de los lodos constante, esto debe ser corregirse en futuras experiencia mediante un sensor virtual de DQO biodegradable basado en un balance de masa de lodos sedimentados o mediante un sensor de sólidos suspendidos. Ya sea utilizando una hipótesis de densidad constante o un balance de masas más estricto, debiese realizarse periódicamente una comprobación de la densidad de los lodos con tal de predecir comportamientos con mayor grado de certeza. Finalmente, se considera que el programa es un buen complemento para el control (no necesariamente automático) del funcionamiento de la planta puesto que sus resultados pueden ser aplicados en el programa de control diario.

En esta memoria se describen los fundamentos, procedimientos y resultados obtenidos en la implementación de un conjunto de estrategias de control de temperatura sobre una plataforma de automatización industrial. Este desarrollo fue aplicado a una planta piloto de calentamiento inductivo de fluidos de pasada (PPCI) con aplicaciones directas en procesos de Biolixiviación. El principal objetivo del trabajo es obtener una implementación de un sistema de control que sea robusto frente a las perturbaciones medioambientales propias de un contexto de montaña. Este trabajo se enmarca en el proyecto FONDEF D05I10098 “Mejoramiento de Operaciones de Biolixiviación de Minerales de Cobre y Electro-Obtención en Plantas a Gran Altura Mediante Calentamiento de Soluciones por Inducción Magnética”, donde participan la Universidad de Chile, la Universidad Técnica Federico Santa María, IDT S.A. y AngloAmerican Chile. Las estrategias de control aquí implementadas y evaluadas comparativamente fueron 3: Control PI Tradicional, Control PI Fraccionario (FOPI) y Control Adaptable Combinado por Referencia a Modelo (CMRAC). De este último esquema se desarrollaron 2 versiones para procesamiento en tiempo discreto: una basada en la discretización de la formulación de tiempo continuo de la estrategia (CMRAC-C) y otra a partir de la formulación en tiempo discreto de la estrategia (CMRAC-D). La implementación se realizó en un controlador industrial NI compact FieldPoint programado en ambiente LabView, esto con el fin de contar con una plataforma tecnológica de control confiable bajo condiciones de operación ambientales adversas. La metodología aplicada comenzó con la programación de las estrategias de control en la plataforma industrial. Luego, se probó su correcta implementación aplicándolas a una planta de prueba, consistente en un motor de inducción manejado por un variador de frecuencia, manipulando este último con el controlador. Los resultados obtenidos en esta planta fueron utilizados para realizar de forma iterativa correcciones y ajustes a la implementación, validando su funcionamiento. Hecho esto, se procedió a probar las estrategias en la PPCI, comparando el desempeño de cada estrategia discutiendo sobre cuál es la más adecuada para las condiciones de operación requeridas. Producto del proceso de corrección iterativo en la planta de prueba se detectaron problemas con la implementación discreta del operador integro-diferencial fraccionario, necesario para la aplicación de la estrategia FOPI. Al utilizar una ventana de datos, la información que se pierde resulta relevante, obteniéndose resultados deficientes. Se propuso una forma de aproximar dichos datos perdidos prolongando el período de validez del resultado, lo que se traduce en un mejoramiento considerable en el cálculo de la acción de control de la estrategia FOPI. Esta aproximación fue validada mediante simulaciones aplicándose a algunos sistemas sencillos y probada experimentalmente en la planta de prueba. Los resultados obtenidos permiten concluir que, para un punto de operación particular, con cualquiera de las estrategias de control estudiadas puede obtenerse un buen seguimiento de referencia. En estas condiciones, el comportamiento obtenido con las estrategias adaptables es considerablemente más lento que aquel obtenido con los controladores lineales PI tradicional y FOPI. Esto debido a que existe un retardo importante en la lectura de temperatura de la planta, lo que determina una mayor lentitud en la estimación de los parámetros adaptables. Sin perjuicio de lo anterior, las estrategias adaptables aplicadas presentaron comportamientos más robustos que las de parámetros fijos frente a cambios en las condiciones ambientales, lo que determina que potencialmente estas estrategias sean las más adecuadas para la operación del equipo en contexto de montaña. Con respecto a la comparación entre las dos implementaciones realizadas de la estrategia CMRAC, se mostró que con ambas estrategias fue posible obtener resultados de similar desempeño. Tomando en consideración que la versión CMRAC-C es considerablemente más simple y rápida de implementar que la CMRAC-D, además de ser conceptualmente más intuitiva, se sugiere utilizar la primera en el prototipo semi-industrial de 500KW que se esta construyendo dentro del proyecto FONDEF D05I10098.

El presente trabajo de investigación tiene como principal objetivo además de cumplir con los requisitos que exige la escuela de ingeniería de sistemas y computación de la USAT, ofrecer una alternativa eficiente a las empresas industriales en uno de sus procesos más importantes: la cloración del agua. La situación problemática que llevó a la presente propuesta fue: el alto índice de error en las mediciones de cloro, la demora en el proceso así, como los costos que la misma implica. Además de problemas de índole legal al no almacenar los resultados de las mediciones por dos años, como indican las leyes del país. Debido a esta situación problemática se optó por implementar un sistema de visión artificial con redes neuronales que permita la automatización de las mediciones de nivel de cloro dentro del proceso de cloración. La metodología que se utilizó para el desarrollo fue la metodología de visión artificial, propuesta por (Kong y Nilsson 2005). Esta propuesta estuvo justificada desde el punto de vista científico, porque se llevó a cabo una contrastación de hipótesis que permitió verificar el logro de los indicadores, desde un punto de vista tecnológico porque se aplicó una tecnología emergente y automatizable para un proceso industrial, desde el punto de vista social dado indirectamente mejora la calidad de los productos que serán ingeridos por personas, y económicamente dado que representa un ahorro en el proceso de cloración. Lográndose los objetivos de: reducción de tiempo en las mediciones, disminución del error de las mediciones, almacenamiento permanente de los resultados, disminución del esfuerzo humano y minimización de costos del proceso.

La productividad en la actualidad se ha vuelto un punto vital en el desarrollo de todas las organizaciones, es por ello que cada día se busca mejorar más la producción utilizando menos recursos. Con la correcta utilización de los recursos en el proceso productivo se generan mayores ingresos a la empresa y mayor utilidad para sus colaboradores. El presente trabajo de investigación realizado en una planta de alimento balanceado del sector avícola, tiene como objetivo general, diseñar e implementar un sistema de control semiautomático para el llenado de materia prima en las tolvas de almacenamiento, el diseño y aplicación de este proyecto permitirá reducir tiempos muertos. Los principales métodos utilizados para la recopilación de información han sido obtenidos de la data histórica de los reportes de producción de la planta de alimentos balanceados. Con los datos recolectados se identificaron las actividades productivas e improductivas, los cuales servirán para obtener los parámetros de producción, productividad, indicadores de productividad. También se realizó la observación del desarrollo de las actividades de los operadores, donde se emplearon métodos para el estudio de tiempos y el análisis de los recorridos del proceso. Antes de la implementación del sistema de control semiautomático el total de horas improductivas era de 8,6% en el periodo de evaluación, lo cual para los periodos siguientes se pudo reducir a 3% para el primer periodo y posteriormente para el segundo periodo se redujo 2%. La rentabilidad del proyecto se ve reflejada en el costo de horas extras, lo cual para el primer periodo después de implementado el sistema se obtiene una disminución de un 36,4 %, lo que permite proyectar un costo beneficio de 1,22 para los próximo 5 años de puesta en operación el nuevo sistema de control.

El objetivo de este proyecto consiste en realizar la propuesta de Implementación de un Sistema de Control Automatizado por PLC en el proceso de secado de pastas alimenticias, con el fin de obtener un producto de calidad, que cumpla con las especificaciones técnicas establecidas. La principal dificultad a resolver es la cantidad de producto resquebrajado que existe en la producción de fideos a diario, así como la cantidad de producto devuelto por los clientes por mala presentación del mismo, disminuyendo la productividad en un 98.1 %. Con un impacto económico anual de S/.74 592.00. Esta deficiencia se debe al control manual de secado existente, donde no existen datos de las variables físicas utilizadas, ya que solo manejan tiempos y experiencias de los trabajadores. Teniendo actualmente una productividad mano de obra 81,25 kg/horas hombre, producto de la deficiencia del proceso de secado, siendo la productividad requerida de 95.25 kg/horas hombre. Para ello se aplicó la metodología de Acosta y Sandoval. (2003), el cual se realizó un diseño de sistema de control adoptando un modelo matemático de la planta (sistema a controlar) incluyendo el modelo de los dispositivos involucrados en el sistema, como son el controlador y los elementos de realimentación, controlando simultáneamente las variables internas y externas. A la vez monitorear y supervisar mediante la PC los históricos de las variables medidas (temperatura y humedad), lo cual tiene como resultado un control más preciso, que permite una mejor calidad del producto a un menor tiempo de secado. Teniendo en cuenta valores de un secador de baja temperatura los cuales trabajo con valores de 45ºC - 50°C y un rango entre 40% a 80% humedad relativa (La Rosa, y otros 2014). Para lo cual se realizó el diagnóstico actual del proceso de secado de pastas, identificando sus principales problemas, así mismo se determinó las variables de control a utilizar, para luego diseñar un sistema de control utilizando un PLC ( Controlador lógico Programable), lo cual nos permitió tener un control de las variables físicas, mediante un lazo cerrado, donde se propone mejorar en 99.8% la productividad de pastas alimenticias, finalizando con el análisis de costo/ beneficio de la propuesta, donde se realizará una inversión de S/. 69 653.00 la cual será financiada por un banco local con una tasa de interés referencial de 12%, obteniendo un VAN de S/. 246,200.36 y un TIR de 87%. Por lo que podemos decir que la propuesta es rentable, obteniendo que por cada Nuevo sol invertido, la empresa gana S/. 5,41. El periodo de recuperación es de 1 año, 2 meses y 7 días.

Los vehículos operados remotamente (ROV) permiten la toma de información y muestras a grandes profundidades. Los datos recolectados sirven para prevenir, informar y controlar las actividades pesqueras o de extracción de hidrocarburos que afectan la diversidad marina. Por ello, se requiere de un sistema o grúa de operación que realice la tarea de lanzamiento y extracción del ROV desde la embarcación hasta la superficie marina y viceversa. Este sistema se denomina LARS (Launch and Recovery System) el cual despliega al ROV hasta la superficie marina; adicionalmente, el uso de un sistema que controle el suministro uniforme de cable de alimentación y comunicación, el cual es conocido como TMS (Tether Management System). Por lo tanto, si bien el ROV recolecta la información, se requiere de un equipo tecnológico especializado y accesible dentro del mercado nacional, el cual se diseña en este trabajo bajo los criterios y parámetros del proyecto de investigación PNIPA-PES-SIADE-PP-000170. En el presente documento se desarrolla el diseño de ingeniería de todo el sistema de lanzamiento y recuperación, con gestión de correa y jaula flotante, para vehículos operados remotamente (ROV), siendo dividido en 5 subsistemas los cuales son: subsistema de lanzamiento y recuperación del ROV (LRR), subsistema de winche con gestión de correa (WGC), subsistema de jaula flotante (JF), subsistema de comunicación e interfaz de control (CIC) y subsistema de suministro de energía (SE). Teniendo finalmente un sistema modular que despliega al ROV desde una embarcación hasta la superficie marina mediante la jaula flotante, la cual es trasladada por la grúa pluma, soportando una carga máxima de 250 kg. Una vez el ROV se sumerge, se procede a la entrega de cable de alimentación y comunicación mediante el winche con gestión de correa, el cual según el modo de operación manual o automático facilitará el descenso del vehículo hasta los 1000 m de profundidad. Todos estos procedimientos serán monitoreados y controlados desde la interfaz de control. Finalmente, se tiene un sistema especializado con un costo total de S/67015,94.