En el presente trabajo de tesis se diseña un sistema Neuro-difuso para automatizar el proceso de transporte de cargas que realiza una Grúa Torre.
Debido a que no se ha podido disponer de una Grúa Torre real ni de un prototipo a escala, se ha optado por diseñar un simulador 3D de Grúa Torre que puede ser operado tanto manualmente, a través de un panel de botones en la pantalla, como automáticamente, cuando se inserta algún algoritmo de control. Durante el estudio teórico se ha tenido acceso a trabajos de investigación de la universidad Virginia Tech (Virginia Polytechnic Institute and State University – USA) referidos al estudio de la automatización de grúas, pero se ignoran los detalles del simulador utilizado en ellos; por este motivo, se ha sometido a prueba el simulador de la presente tesis aplicando los algoritmos de control publicados por los investigadores de dicha universidad. Al haber obtenido respuestas similares a las publicadas, se verificó que el simulador propuesto es equivalente al utilizado en aquellos trabajos. Por tanto, se tuvo la certeza de haber diseñado un simulador confiable que permitiese, posteriormente, probar el desempeño del sistema de automatización Neuro-difuso.
La operación manual del simulador, emulando la labor de un obrero de construcción, ha permitido extraer datos experimentales para obtener una base de datos del funcionamiento de la Grúa Torre. Del total de valores experimentales, se seleccionaron los más representativos a través de un proceso de agrupamiento de datos o clusterización (clustering). Esta etapa, así como las demás etapas del diseño del algoritmo Neuro-difuso, se realizó utilizando el entorno de desarrollo fuzzyTECH del Instituto de Investigación de la FIE-UNMSM. Posteriormente, el sistema Neuro-difuso fue probado en el simulador 3D, en su modo de operación automático, y los resultados fueron comparados con los obtenidos al aplicar los algoritmos de las tesis de PostGrado de Virginia Tech en el simulador.
Finalmente, se logró demostrar que un Sistema de Automatización Neuro-difuso para una Grúa Torre es tan eficiente como los desarrollados a través de métodos clásicos, con la ventaja de ser más fácil de diseñar ya que no necesita de modelos matemáticos, sino de datos de su operación manual.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/569 |
| Date | January 2005 |
| Creators | Chahuara Quispe, José Carlos |
| Contributors | Tejada Muñoz, Guillermo |
| Publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Source Sets | Universidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bacherlorThesis |
| Source | Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Repositorio de Tesis - UNMSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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