Sintonización de un controlador PID en un PLC haciendo uso de inteligencia de enjambres

Los avances de la electrónica han permitido el desarrollo de sistemas más rápidos en el procesamiento de datos y eficientes en el consumo de energía, permitiendo la implementación de algoritmos complejos que requieren de gran cantidad de recursos computacionales, como capacidad de memoria o capacidad de procesamiento. Considerando esto, hoy en día es posible implementar algoritmos complejos; como aquellos usados en la inteligencia artificial, en microcontroladores y PLCs que actualmente ofrecen las condiciones requeridas para un buen funcionamiento de los mismos. En este trabajo de grado, se implementara en un PLC Allen Bradley un algoritmo de inteligencia de enjambres cuya función es la de determinar el modelo matemático de un sistema o proceso, esto con el fin de calcular los parámetros de un controlador PID que ejercerá la acción de control más adecuada para lograr del sistema la respuesta deseada. La prueba del funcionamiento del algoritmo en el PLC se hará usando modelos matemáticos de sistemas dinámicos en matlab, desde donde se establecerá comunicación con el PLC. El PLC enviara las señales de control y desde matlab se envían los datos correspondientes a la salida de la planta. Para esto se usara el estándar de comunicación OPCPregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a

Auto-tuning of a PID controller implemented in a PLC using swarm intelligence /

Este trabajo muestra la implementación en un PLC Allen Bradley de una técnica de inteligencia de enjambres cuya función es determinar el modelo matemático de un sistema o proceso. Con el modelo del sistema encontrado, se calculan los parámetros de un controlador PID que garantizan un comportamiento deseado del sistema. La técnica de inteligencia de enjambres usada para la obtención del modelo del proceso es conocida como optimización por enjambre de partículas. Para probar el funcionamiento del algoritmo implementado en el PLC, se realizaron simulaciones de sistemas dinámicos en un computador de escritorio con el software Matlab, desde este software se estableció conexión con el PLC usando como estándar de comunicación el OPC (OLE for Process Control). De esta manera, Matlab envía información sobre el estado del proceso, y el PLC estima el modelo matemático del sistema, sintoniza el controlador PID para luego enviar al PC una acción de control adecuada. Los resultados mostraron que al comparar el funcionamiento de un PID ijo con el PID auto-sintonizado sus desempeños son similares lo cual es un buen punto de partida para futuras mejoras al esquema presentado. Una de las principales conclusiones de este trabajo es la posibilidad de utilizar algoritmos de control adaptivo usando inteligencia de enjambres en un ambiente industrial.ABSTRACT: This project implements a swarm intelligence algorithm in an Allen Bradley PLC. The task of the algorithm is to estimate a mathematical model of a system or process to allow inding parameters of a PID controller. The algorithm is named particle swarm intelligence and it emulates the behavior of a lock of birds when they aer lying. The test of the algorithm in the PLC was made using mathematical models of systems that were simulated in Matlab running over a personal computer (PC). So, a connection between the PLC and PC was made using OPC (OLE for Process Control). This way, Matlab sends information about the state of the process, and the PLC estimates the mathematical model of the system, tuning the PID controller and then it sends to PC a suited control action. The results show that the performance of the system controlled with the adaptive PID is similar to the system controlled using a standard PID. This project shows the potential of to use adaptive control with swarm intelligence on industrial environments

Interfaces adaptativas personalizadas para brindar recomendaciones en repositorios de objetos de aprendizaje

Context: There are many repositories that allow searching and retrieving learning objects, so a lot of learning resources can be accessed. However, it is required to improve the presentation and visualization of those learning resources considering the student’s preferences, needs, and cognitive features.Method: The aim of this paper is to incorporate a customized interface with an adaptive multi-agent system for learning objects recommendation from local and remote repositories based on the student’s cognitive profile.Results: The prototype validation was made through a case study in which the interface has adapted not only the presentation but the visualization of learning objects taking into account the student’s preferences, needs and cognitive features.Conclusions: We can conclude that personalized adaptive interfaces demonstrate their efficacy and represent a great contribution to e-learning environments since they modify in real time the visualization and presentation of educational resources using the student’s cognitive profile.Contexto: existen muchos repositorios de recursos educativos que permiten buscar y recuperar objetos de aprendizaje, de esta forma se puede tener acceso a millones de recursos educativos; sin embargo, se requiere mejorar la presentación, visualización y satisfacción de uso de dichos objetos de aprendizaje, teniendo en cuenta las preferencias y necesidades de los estudiantes.Método: el objetivo de este artículo es incorporar una interfaz adaptativa personalizada a un sistema multiagente con el fin de recomendar objetos de aprendizaje, desde repositorios locales y remotos utilizando el perfil cognitivo de los estudiantes.Resultados: la validación del prototipo se realizó a través de un caso de estudio en el cual la interfaz adaptó tanto la presentación como la visualización de los objetos de aprendizaje a través de las preferencias, necesidades y características de los estudiantes.Conclusiones: se puede concluir que las interfaces adaptativas personalizadas demuestran su eficacia y representan entonces un gran aporte en los entornos de e-learning, debido a que modifican en tiempo real la visualización y la presentación, teniendo en cuenta el perfil cognitivo del aprendiz

Guías colombianas de electrofisiología no invasiva

Los métodos diagnósticos no invasivos son el pilar inicial del estudio de cualquier paciente con una patología en particular, de ahí que sean los exámenes más solicitados y constituyan una importante carga en costos para un sistema de salud.Q4Guías1-12

Proyecto Ensamblando en Colombia

Los dos volúmenes de esta obra reúnen los resultados del proyecto ganador de la «Convocatoria nacional de proyectos bicentenario 1810-2010 “Historia social de la ciencia, la tecnología y la innovación en Colombia: ciudadanía, saberes y nación”», lanzada por Colciencias en el 2009. El proyecto, titulado «Ensamblado en Colombia: producción de saberes y construcción de ciudadanías» se propuso estudiar la manera como se constituyen en el presente y se han constituido en el pasado «asuntos de interés público» que tienen una clara dimensión epistémica y ontológica, pues la producción de saberes nos interpela y convoca como académicos y como ciudadanos, como académicas y como ciudadanas. Se trata de comprender cómo se ensamblan saberes, naturalezas, tecnologías y ciudadanías y de ensayar diálogos de estilos, enfoques y miradas que reconozcan la alteridad, la multiplicidad y la heteroglosia como partes esenciales en y para la producción simultánea de conocimiento y formas de sociedad

Towards an Algorithmic Selection of Spreaders in Twitter

This research empirically studies mechanisms and criteria for selecting spreaders in Twitter. Spreaders are users capable of disseminating information to large portions of the network, whether they are considered in uentials or not. This work is an initial approximation in which the Twitter social network is represented as a network and the selection mechanisms exploit its structural properties to nd suitable spreaders. Because the selection depends on di erent mechanisms (e.g. algorithmic, manual, and random selection), a comparison of the distinct features they generate, such as cost and coverage, is investigated. The cost of a spreader is assumed proportional to the coverage potential, that is, the larger the coverage potential, the greater the cost. The cost associated with the selection mechanism is the sum of the coverage potentials of all the selected initial spreaders. This work models, simulates and analyzes how di erent structural properties that characterize the nodes of a network shape information spreading in terms of the coverage and the cost of the initial spreaders. Extensive experimentation is carried out using data from the Twitter social network. These experiments illustrate how di erent selection mechanisms help shaping the dynamics of the spreading process, as well as the cost of the spreaders. Certain network metrics provide good insight for cost-e ective spreader selection, meaning that some metrics (node properties) lead to the identi cation of users with good capabilities to spread information. In general, this work identi es conditions under which an algorithmic selection mechanism o ers the best performance in terms of coverage and cost, and network metrics characterize the optimal initial spreaders in the network. The ndings can o er an alternative approach to select spreaders in commercial and advertising campaigns

Sintonización De Un Controlador PID En Un PLC Haciendo Uso De Inteligencia De Enjambres

En este trabajo se muestra la implementación en un PLC Allen Bradley de un algoritmo de inteligencia de enjambres cuya función es determinar el modelo matemático de un sistema o proceso; con el modelo del sistema encontrado, se calculan los parámetros de un controlador PID que garantizan un comportamiento deseado del sistema. El algoritmo usado para encontrar el modelo matemático es una técnica de computación evolutiva conocida como optimización por enjambre de partículas.Para probar el funcionamiento del algoritmo implementado en el PLC, se realizaron simulaciones de sistemas dinámicos en el software Matlab, desde este software se estableció comunicación con el PLC. El PLC recibe la salida del sistema y, con esta información, encuentra un modelo del mismo, con el modelo encontrado sintoniza un controlador PID para, de esta manera, calcular la acción de control que enviará al sistema simulado en Matlab. Como estándar de comunicación industrial entre el PLC y  Matlab  se usó el OPC (OLE for Process Control). Lo anterior permitió vislumbrar la  posibilidad de implementar el algoritmo propuesto en una ambiente industrial

Auto-tuning of a PID controller implemented in a PLC using swarm intelligence

Este trabajo muestra la implementación en un PLC Allen Bradley de una técnica de inteligencia de enjambres cuya función es determinar el modelo matemático de un sistema o proceso. Con el modelo del sistema encontrado, se calculan los parámetros de un controlador PID que garantizan un comportamiento deseado del sistema. La técnica de inteligencia de enjambres usada para la obtención del modelo del proceso es conocida como optimización por enjambre de partículas. Para probar el funcionamiento del algoritmo implementado en el PLC, se realizaron simulaciones de sistemas dinámicos en un computador de escritorio con el software Matlab, desde este software se estableció conexión con el PLC usando como estándar de comunicación el OPC (OLE for Process Control). De esta manera, Matlab envía información sobre el estado del proceso, y el PLC estima el modelo matemático del sistema, sintoniza el controlador PID para luego enviar al PC una acción de control adecuada. Los resultados mostraron que al comparar el funcionamiento de un PID fijo con el PID auto-sintonizado sus desempeños son similares lo cual es un buen punto de partida para futuras mejoras al esquema presentado. Una de las principales conclusiones de este trabajo es la posibilidad de utilizar algoritmos de control adaptivo usando inteligencia de enjambres en un ambiente industrialThis project implements a swarm intelligence algorithm in an Allen Bradley PLC. The task of the algorithm is to estimate a mathematical model of a system or process to allow finding parameters of a PID controller. The algorithm is named particle swarm intelligence and it emulates the behavior of a flock of birds when they are flying. The test of the algorithm in the PLC was made using mathematical models of systems that were simulated in Matlab running over a personal computer (PC). So, a connection between the PLC and PC was made using OPC (OLE for Process Control). This way, Matlab sends information about the state of the process, and the PLC estimates the mathematical model of the system, tuning the PID controller and then it sends to PC a suited control action. The results show that the performance of the system controlled with the adaptive PID is similar to the system controlled using a standard PID. This project shows the potential of to use adaptive control with swarm intelligence on industrial environments

Personalized adaptive interfaces for supporting recommendation from learning object repositories

Contexto: existen muchos repositorios de recursos educativos que permiten buscar y recuperar objetos de aprendizaje, de esta forma se puede tener acceso a millones de recursos educativos; sin embargo, se requiere mejorar la presentación, visualización y satisfacción de uso de dichos objetos de aprendizaje, teniendo en cuenta las preferencias y necesidades de los estudiantes.Método: el objetivo de este artículo es incorporar una interfaz adaptativa personalizada a un sistema multiagente con el fin de recomendar objetos de aprendizaje, desde repositorios locales y remotos utilizando el perfil cognitivo de los estudiantes.Resultados: la validación del prototipo se realizó a través de un caso de estudio en el cual la interfaz adaptó tanto la presentación como la visualización de los objetos de aprendizaje a través de las preferencias, necesidades y características de los estudiantes.Conclusiones: se puede concluir que las interfaces adaptativas personalizadas demuestran su eficacia y representan entonces un gran aporte en los entornos de e-learning, debido a que modifican en tiempo real la visualización y la presentación, teniendo en cuenta el perfil cognitivo del aprendiz.Context: There are many repositories that allow searching and retrieving learning objects, so a lot of learning resources can be accessed. However, it is required to improve the presentation and visualization of those learning resources considering the student’s preferences, needs, and cognitive features.Method: The aim of this paper is to incorporate a customized interface with an adaptive multi-agent system for learning objects recommendation from local and remote repositories based on the student’s cognitive profile.Results: The prototype validation was made through a case study in which the interface has adapted not only the presentation but the visualization of learning objects taking into account the student’s preferences, needs and cognitive features.Conclusions: We can conclude that personalized adaptive interfaces demonstrate their efficacy and represent a great contribution to e-learning environments since they modify in real time the visualization and presentation of educational resources using the student’s cognitive profile

A Model for Semi-Automatic Composition of Educational Content from Open Repositories of Learning Objects

Learning objects (LOs) repositories are important in building educational content and should allow search, retrieval and composition processes to be successfully developed to reach educational goals. However, such processes require so much time-consuming and not always provide the desired results. Thus, the aim of this paper is to propose a model for the semiautomatic composition of LOs, which are automatically recovered from open repositories. For the development of model, various text similarity measures are discussed, while for calibration and validation some comparison experiments were performed using the results obtained by teachers. Experimental results show that when using a value of k (number of LOs selected) of at least 3, the percentage of similarities between the model and such made by experts exceeds 75%. To conclude, it can be established that the model proposed allows teachers to save time and effort for LOs selection by performing a pre-filter process