Artificial cognitive architecture with self-learning and self-optimization capabilities. Case studies in micromachining processes

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de lectura : 22-09-201

Arquitectura de Control Cognitivo Artificial usando una plataforma computacional de bajo coste.

Hoy en día, las principales líneas de investigación tanto en Europa como de EEUU a nivel industrial, abordan aspectos como la interacción hombre-robot y dotar de inteligencia a las máquinas, y por tanto tienen un papel fundamental a la hora de desarrollar cualquier propuesta. Una manera de dotar a las máquinas de conocimiento de la operación que realizan y su interacción con el resto del flujo productivo es la utilización de arquitecturas de control inteligente artificial. A pesar que dichas arquitecturas están dentro de las áreas de investigación priorizadas, aún existen muchas restricciones para su aplicación en la industria de manera general. En este trabajo se propone la emulación de las experiencias socio-cognitivas del ser humano para la toma de decisiones a escala industrial. Las técnicas basadas en Lógica Borrosa, la optimización heurística y las técnicas de auto-aprendizaje desempeñan cada día un papel más importante a la hora de crear los diferentes niveles o capas dentro del sistema. En este trabajo se implementa una arquitectura de control cognitiva artificial enfocada en cuatro aspectos fundamentales: capacidades de auto-aprendizaje y auto-optimización para la estimación; portabilidad y escalabilidad basada en plataformas computacionales de bajo coste; conectividad basada en middleware y enfoque basado en modelos para la estimación y predicción de estados. Finalmente se muestran algunos ensayos de validación en un proceso de microtaladrado que muestran una buena respuesta transitoria y un error de estado estacionario aceptable. Sin lugar a dudas, con la arquitectura de control cognitivo artificial propuesta se sientan las bases para su futura aplicación en una instalación industrial

Sistema inteligente de monitorización para la auscultación de tuberías mediante un robot

En este artículo se presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema de monitorización para un robot de auscultación de tuberías en agujeros profundos. El cometido de estas tuberías es actuar como canalizaciones a la hora de inyectar materiales endurecedores del terreno, como paso previo a la realización de obras en infraestructuras subterráneas, como son los túneles. El diseño y la implementación de un sistema de monitorización tienen una serie de restricciones debido a su pequeño tamaño, condiciones de alta humedad y baja luminosidad. La tarea principal del sistema de monitorización es mejorar el seguimiento y localización del robot en el interior de tuberías de hasta 36 mm y realizar la monitorización mediante imágenes de modo que permita la trazabilidad de las labores realizadas en las infraestructuras. Para ello, en este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema inteligente de visión e iluminación compuesto por una cámara de alta definición y un sistema de iluminación LED, el cual permite monitorizar el estado de la tubería y el recorrido llevado a cabo por el robot en el interior de la misma. Como corroboración experimental, los resultados serán comparados con los obtenidos mediante las mediciones realizadas con otro tipo de sensores, tales como inclinómetros, acelerómetros, etc. El robot ha sido probado en condiciones extremas realizando tareas de vigilancia y localización, obteniéndose unos resultados muy prometedores. El desarrollo de este robot pretende generar unas bases científicas y técnicas que ayuden a mejorar, e incluso sustituir, los sistemas comerciales existentes para la comprobación de la calidad y el cumplimiento de tolerancias en agujeros profundos para tuberías de poco diámetro llevados a cabo en obras para infraestructuras subterráneas, como son los túneles

Inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos de microfabricación

En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de una estrategia de supervisión de un proceso de microfabricación. El método propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial, embebidas en una plataforma de tiempo real para la monitorización inteligente de procesos. La contribución se centra fundamentalmente en dos modelos para la estimación en proceso (on-line) de la rugosidad superficial (Ra), a partir de la mínima información sensorial posible. El primero de estos modelos está basado en un algoritmo para el modelado híbrido incremental (HIM), cuyos parámetros óptimos se obtienen a partir de un método estocástico, representado por el temple simulado. El segundo está basado en un algoritmo de agrupamiento borroso generalizado (GFCM), incorporado en un sistema de inferencia de una estructura neuroborrosa. Esta estrategia se embebe en una plataforma para una ejecución en tiempo real y en paralelo junto con el resto de estrategias y métodos. Finalmente, se hace una validación en una plataforma experimental, utilizada como soporte tecnológico, lo cual permite el aprovechamiento mutuo de las experiencias alcanzadas y la mejora de los resultados obtenidos. Este resultado científico y técnico, supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación

The Modulus of Resilience for Critical Subsystems

Accelerating digitization of critical infrastructures is increasing interconnection and interdependence among high-reliability subsystems. The resulting dependencies create new challenges in preventing underinvestment in high impact, low probability (HILP) events which can have disastrous consequences for society’s critical subsystems. These more impactful events highlight the differences between reliability and resiliency, with the latter applicable to black swans. A number of approaches for quantifying resiliency have been proposed; however, a review of literature identified conceptual gaps when applied to empirical event data. This chapter provides a scenario agnostic method to quantify resiliency by applying concepts from materials science in a generalized form. This new formulation resulted from a mapping of constructs used in tensile testing to characteristics of protracted subsystem disruptions. Based on the mapping and gap analysis, a resiliency index calculation was developed and applied using examples based on empirical data from high impact events

El Control de sistemas ciberfísicos industriales. Revisión y primera aproximación.

Los sistemas ciberfísicos industriales (ICPS) abarcan las cuestiones de diseño, modelado y análisis de los sistemas ciberfísicos con especial énfasis en las aplicaciones industriales. El paradigma de la Industria 4.0 y las cuestiones asociadas a la transformación digital de la industria se pueden considerar un caso especial de ICPS. Uno de los pilares científico-técnicos para tratar el modelado y control de los ICPS es la inteligencia computacional y todos los métodos y técnicas agrupados dentro del control inteligente. En este trabajo se tratan algunos conceptos básicos de los ICPS, se presenta una aproximación a las principales estrategias de control utilizadas y algunas aplicaciones reportadas en la literatura

Monitorización inteligente en tiempo real del acabado superficial de micro-piezas basado en el modelado híbrido incremental

Este trabajo propone la aplicación de una estrategia de modelado híbrido incremental (HIM) para la estimación en tiempo real de la rugosidad superficial en procesos de micromecanizado. Esta estrategia comprende fundamentalmente dos pasos. En primer lugar, se obtiene un modelo híbrido incremental representativo del proceso de micromecanizado. El resultado final de este modelo es una función de dos entradas (avance por diente cuadrático y vibración media cuadrática (rms) en el eje Z) y una salida (rugosidad superficial). En segundo lugar, se evalúa el modelo híbrido incremental en tiempo real para obtener la rugosidad superficial. El modelo se corrobora experimentalmente mediante su integración en un sistema embebido de monitorización en tiempo real del acabo superficial. La evaluación del prototipo demuestra una tasa de éxito en la estimación de la rugosidad superficial del 83%. Estos resultados son la base para el desarrollo de sistemas embebidos en la monitorización del acabo superficial de micro-piezas en tiempo real y el posterior desarrollo de una herramienta a nivel industria