Contrôle du convertisseur monophasé par réseau de neurones

Control of the single-phase converter using neural networksThe single-phase converter (AC/DC) is a nonlinear multimodal system. In order to control the electrical power at the output of this system a direct nonlinear controller based on multilayer neural networks (MNN) is used

Desarrollo de un sistema de bajo costo para la alimentación de un perro

Hoy en día la sociedad es consciente de que los hábitos alimenticios tienen un efecto directo en la salud y es importante que la comida sea de buena calidad, a las horas apropiadas y en las cantidades adecuadas. Sin embargo, en la sociedad el problema del exceso de peso está incrementando y esta tendencia parece no tener final, siendo el 25% de la población mundial obesa. Este problema no sólo afecta a las personas, ya que en el caso de los animales los datos son incluso más preocupantes, pues el porcentaje alcanza el 50%. Como solución para este problema se ha diseñado y construido un sistema para alimentar a un perro de manera adecuada dependiendo del tamaño y la raza de la mascota. Además, el dueño no tiene que estar preocupado por estar en casa para alimentarlo o dejarle una gran cantidad de comida que el perro se come de una sola vez. Se ha diseñado un sistema automático de alimentación para perros haciendo una investigación y analizando los requerimientos del cliente para el alimentador a través de encuestas a propietarios y tiendas especializadas. Además, se han investigado las necesidades de los perros, focalizando los tamaños y razas para los cuales el sistema estaba dirigido. Posteriormente, se generaron múltiples ideas y se evaluaron las ventajas e inconvenientes de cada una. Se diseñaron las partes mecánicas y electrónicas de manera teórica basadas en cálculos y subsiguientemente se simularon. Un prototipo con el mismo concepto que el diseño teórico fue construido para entender el principio de funcionamiento de este sistema haciendo las modificaciones apropiadas a lo largo de su desarrollo. El prototipo fue comprobado y ensayado con comida real

Modelação e identificação de motor DC

O modelo matemático de um sistema real permite o conhecimento do seu comportamento dinâmico e é geralmente utilizado em problemas de engenharia. Por vezes os parâmetros utilizados pelo modelo são desconhecidos ou imprecisos. O envelhecimento e o desgaste do material são fatores a ter em conta pois podem causar alterações no comportamento do sistema real, podendo ser necessário efetuar uma nova estimação dos seus parâmetros. Para resolver este problema é utilizado o software desenvolvido pela empresa MathWorks, nomeadamente, o Matlab e o Simulink, em conjunto com a plataforma Arduíno cujo Hardware é open-source. A partir de dados obtidos do sistema real será aplicado um Ajuste de curvas (Curve Fitting) pelo Método dos Mínimos Quadrados de forma a aproximar o modelo simulado ao modelo do sistema real. O sistema desenvolvido permite a obtenção de novos valores dos parâmetros, de uma forma simples e eficaz, com vista a uma melhor aproximação do sistema real em estudo. A solução encontrada é validada com recurso a diferentes sinais de entrada aplicados ao sistema e os seus resultados comparados com os resultados do novo modelo obtido. O desempenho da solução encontrada é avaliado através do método das somas quadráticas dos erros entre resultados obtidos através de simulação e resultados obtidos experimentalmente do sistema real.The mathematical model of a real system allows the knowledge of its dynamic behavior and is commonly used in engineering problems. Sometimes the parameters used by the model are unknown or inaccurate. The aging and wear of the material are all factors to be taken into account as they may cause changes in the behaviour of the real system and a new estimation of its parameters may be required. To solve this problem we will use the software developed by the company MathWorks, namely Matlab and Simulink in conjunction with the Arduino platform whose hardware is open-source. The Curve Fitting technique will be applied to the data obtained from the real system, using the least squares method in order to approximate the simulated model parameters to the actual real system model. The developed system allows one to obtain new values of the parameters in a simple and effective manner. The solution is validated using different input signals applied to the system and the results compared with the ones obtained from the new model. The performance of the solution found is evaluated through the calculation of an error function using the sum of the squared errors method between the results obtained through simulation and experimental results of the real system