Розвиток методів енергозбереження в мобільних сенсорних мережах

Для досягнення мети в даній роботі вирішуються наступні завдання: - аналіз існуючих способів заощадження електроенергії при роботі датчика БСМ; - опис методу розподіленого кодування джерела; - математичне модулювання модифікованої схеми роботи датчика; - аналіз результатів математичного моделювання та порівняння енергоефективності з іншими схемами роботи датчика.To achieve the goal, the following tasks are solved in this work: - analysis of existing ways of saving electricity during the operation of the BSM sensor; - description of the method of distributed coding of the source; - mathematical modulation of the modified sensor operation scheme; - analysis of the results of mathematical modeling and comparison of energy efficiency with other schemes of sensor operation

Towards high bandwidth communication systems: from Multi-Gbit/s over SI-POF in home scenarios to 5G cellular networks over SMF

The main objective of the thesis is to study high bandwidth communication systems for different network architectures from the end user at the in-home scenario to the service provider through the mobile cellular front-haul network. This is in parallel with the integration of power over fiber (PoF) technology in these systems.The present work received funds from the following Spanish and international projects: - Spanish Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, “Tecnologías avanzadas inteligentes basadas en fibras ópticas/Advanced SMART technologies based on Optical Fibers (SMART-OF)”, grant no. RTI2018-094669-B-C32, within the coordinated project “Polymer Optical Fiber Disruptive Technologies (POFTECH)”. - Spanish Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades “LAboratorio de montaje, medida y CAracterización de antenas y dispositivos integrados fotónicos para comunicaciones 5G y de espacio en milimétricas, submilimétricas y THz (hasta 320 GHz) (LACA5G))”, grant no. EQC2018-005152-P. - Comunidad de Madrid “TElealimentación FotovoLtaica por fibra Óptica para medida y coNtrol en entornos extremos (TEFLON-CM)”, grant no. Y2018/EMT-4892. - Comunidad de Madrid “Sensores e Instrumentación en Tecnologías Fotónicas 2 (SINFOTON-2)”, grant no. P2018/NMT-4326, coordinated project with UC3MUPM- UAH-URCJ-CSIC. - H2020 European Union programme Bluespace project “Building the Use of Spatial Multiplexing 5G Networks Infrastructures and Showcasing Advanced Technologies and Networking Capabilities” grant nº.762055.Programa de Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Beatriz Ortega Tamarit.- Secretario: Guillermo Carpintero del Barrio.- Vocal: Óscar Esteban Martíne

Implementación de una estación remota de monitoreo estructural para el seguimiento y control del estado actual de los monumentos de relevancia histórica en el Perú

El Perú posee una cantidad invaluable de monumentos históricos que son vulnerables a altos niveles de actividad sísmica. En cuanto a su conservación, la mayor parte del esfuerzo de restauración gira entorno a daños visualmente detectables como, por ejemplo, trabajos de resanación estética. Estos esfuerzos resultan insuficientes para asegurar la integridad estructural del monumento a largo plazo. Por otro lado, el monitoreo de salud estructural es un método no invasivo que utiliza sensores de aceleración junto con algoritmos de análisis modal para obtener y analizar los parámetros dinámicos de una estructura y detectar daños a lo largo del tiempo. La primera parte de la presente tesis se basa en la implementación de una estación remota de monitoreo de salud estructural (MSE) en la Iglesia San Juan Bautista de Huaro en Cusco, junto con integrantes del grupo de investigación “Ingeniería y Patrimonio PUCP” y bajo el financiamiento de FONDECYT (Proyecto - ID 349/316 - 222-2015). La implementación, consta de tres etapas principales: i) Adquisición/Centralización de los datos de aceleración, ii) Procesamiento/Almacenamiento para obtener los parámetros dinámicos, y iii) Visualización de los resultados desde cualquier dispositivo con acceso de internet. El último punto se presenta con mayor detalle por ser la tarea específica designada. Para ello, se configuró un servidor web de “Amazon Web Services” para alojar los parámetros dinámicos en una base de datos y graficarlos en una plataforma web. De esta manera, se logró compartir diez meses de información de monitoreo con la comunidad científica en el congreso internacional de análisis estructural SAHC 2018. Además, en base a los incidentes más trascendentales durante la operación del sistema completo de MSE, se proponen recomendaciones para implementaciones futuras. La segunda parte de la tesis es el diseño e implementación de un nodo sensorial de aceleración como herramienta alternativa para aplicaciones de MSE con el uso de redes inalámbricas de sensores. En base a la experiencia ganada en la primera etapa del trabajo y una revisión exhaustiva del estado del arte, se determinaron los requisitos y seleccionaron los componentes electrónicos necesarios para el diseño e implementación del nodo sensorial inalámbrico. Se programó un microcontrolador MSP432 con ADC de 14 bits para adquirir y procesar las señales de un micro acelerómetro analógico LIS344ALH, y se empleó un transmisor RF Xbee S2C para la comunicación inalámbrica. Algunos de los resultados del diseño e implementación del nodo son: i) Adquisición de señales de aceleración con una resolución máxima de 1 mg gracias al diseño propio de una tarjeta de acondicionamiento de señales, ii) Identificación local de las frecuencias fundamentales de vibración asociadas a la señal de ingreso mediante el procesamiento de la FFT en el nodo sensorial, y iii) Comunicación inalámbrica efectiva de los datos de aceleración hasta una distancia de 30 metros.Tesi

Deep learning for structural health monitoring

In recent years, Structural Health Monitoring (SHM) has attracted significant attention due to its potential in providing effective maintenance strategy for infrastructure. However, interpreting the SHM data remains a challenging task. Model-based interpretation which utilises a behaviour model in the interpretation, requires experts in both developing the model and understanding the change in the model. On the other hand, data-based/model-free interpretation methods reduce the complexity since no physical model is utilised. However, expertise is required in performing data-based interpretation methods due to the need of feature extraction. This thesis is motivated to develop a deep learning-based data interpretation method that can learn features automatically, thereby minimising the required expertise. In this thesis, a deep learning-based method for estimating load capacity of bridges from bridges’ images is developed. Data labelling is performed using information from National Bridge Inventory (NBI) database. Parametric study is performed to further investigate the method. A deep learning-based method that utilises correlation between two or more sensor measurements is proposed. This method employs raw measurement data from sensors. The proposed method is implemented for estimating structural responses by using measurements from other sensor as the input. The proposed method is compared with other machine learning methods and the method outperforms the other methods. Two damage detection approaches utilising deep learning techniques are discussed: novelty detection and multiclass classification. Both frameworks successfully predict the presence of the damage that could not be detected by a frequency-based method. An approach that combines deep learning with Moving Principal Component Analysis (MPCA) as an existing damage detection method is introduced. Experimental data collected from a laboratory-scale bridge are employed as a case study to validate the method. A series of investigation on parameters used in both MPCA and deep learning architecture are conducted in order to observe the method