Diseño de políticas de identificación y control de robots basados en redes neuronales y sistemas neuro-fuzzy

Se propone una red neuronal dinámica con el objeto de determinar la dinámica de un robot manipulador, obviando el uso de técnicas clásicas, dada la alta carga computacional y dado que dan un modelo nominal. Se han introducido diferentes modificaciones en la red Neuronal dinámica inicialmente propuesta. Se muestran varios resultados en donde se confirma la bondad de la red neuronal dinámica propuesta. En un afán por simplificar esta red se introduce dependencia de unas neuronas respecto a otras de la misma capa. Esta nueva red nos lleva a una red de 2 capas con un número de neuronas inferior a la de la red neuronal inicialmente propuesta. Se ha aplicado esta red al problema de determinar la dinámica inversa de un robot PUMA. Por otro lado, se ha abordado el problema de la cinemática inversa. Se han aplicado las Redes Neuronales estáticas como primera forma de afrontarlo obteniendo resultados sobre algunos ejemplos. Como estrategia alternativa se ha estudiado el entrenamiento de las Redes Neuronales Estáticas mediante algoritmos genéticos. Se ha estudiado el problema del control de los manipuladores introduciendo un esquema basado en Redes Neuronales Estáticas y Redes Neuronales Dinámicas. Por último se ha abordado el problema del control de robtos móviles. Se ha utilizado una estrategia Neuro Fuzzy que nos ha permitido extraer de forma automática las reglas Fuzzy y funciones de Pertenencia, todo ello a partir de la información suministrada por un operador. La efectividad de esta técnica se ilustra a través de varias simulaciones y varios resultados obtenidos de forma experimenta

Estudio de la dinámica de una red neural recurrente discreta y su aplicación a la detección de patrones en señales biomédicas e identificación de sistemas

En esta tesis se plantea el objetivo de hacer menos opaca la representación interna de una clase particular de redes neuronales dinámicas, mediante el análisis de las dinámicas no lineales posibles. Dada la capacidad de representación de una red de este tipo, capaz de emular casi cualquier sistema dinámico, el llevar a cabo esta tarea por completo resulta imposible. Por ello, se han fijado como objeto de análisis sistemas sencillos de una y dos neuronas (espacios de estados de una y dos dimensiones). Aun así, en el sistema de dos neuronas se encuentran dinámicas tan complejas como caos, órbitas cuasiperiódicas y configuraciones con múltiples puntos fijos. Cada una de estas dinámicas, así como las transiciones entre ellas (bifurcaciones) han sido objeto de estudio. Además de hacer explícito el funcionamiento de las redes, se pretendía también utilizar ese conocimiento en el problema del entrenamiento, que en este tipo de sistemas es muy complejo y constituye uno de los problemas prácticos fundamentales. Se intenta elaborar un catálogo con las bifurcaciones presentes en el sistema, tarea necesariamente incompleta debido a su complejidad, salvo en el caso simple de una sola neurona. Aquí la herramienta fundamental es la forma normal, que permite determinar las condiciones para la aparición de cada bifurcación. Se han interpretado las dinámicas en términos de la forma de las trayectorias más comunes, así como los de los dominios de atracción de los conjuntos invariantes que las determinan. Se ha prestado especial atención a las trayectorias cuasiperiódicas y las bifurcaciones que las originan, estableciendo condiciones sobre su estabilidad. Las configuraciones caóticas también han sido objeto de estudio especial, intentando caracterizar la aparición y forma de los atractores

Helicopter nonlinear aerodynamics modelling using VehicleSim

This work describes a model developed to analyze the aerodynamic loads on a helicopter model on conventional configuration implemented with VehicleSim, a multibody software specialized in modelling mechanical systems composed by rigid bodies. The rotors are articulated and the main rotor implementation takes into account flap, lag and feather degrees of freedom for each of the equispaced blades as well as their dynamic couplings. This article presents an aerodynamic model that allows to simulate hover, climb, descent and forward flight as well as trajectories under the action of several aerodynamics loads. The aerodynamic model has been built up using blade element theory. All the dynamics, aerodynamic forces and control action are embedded in a single code, being this an advantage as the compilation time is greatly reduced. The software used in this work, VehicleSim does not need external connection to other software. This new tool may be used to develop robust control methods. The nonlinear equations of the system which can be very complex, are obtained, in particular, this article presents the equations for flap and lag degrees of freedom in hover flight. The control approach used in here consists of PID controllers (proportional, integral, derivative), which allow to use VehicleSim command exclusively to simulate several helicopter flight conditions. The results obtained are shown to agree with the expected behaviour

Innovación en las enseñanzas universitarias: experiencias presentadas en las III Jornadas de Innovación Educativa de la ULL

En este libro se recoge un conjunto de experiencias de innovación educativa desarrolladas en la ULL en el curso 2011-12. Se abordan distintos ámbitos y ramas del conocimiento, y ocupan temáticas variadas que han sido desarrolladas con rigor, y con un claro potencial para su extrapolación a efectos de la mejora educativa en el ámbito universitario. Esta publicación constituye una primera edición de una serie que irá recogiendo las experiencias de innovación educativa de la ULL. Este es un paso relevante para su impulso en nuestra institución, como lo es el de su vinculación con la investigación educativa, para potenciar su publicación en las revistas científicas en este ámbito cada vez más pujante y relevante para las universidades. Sobre todo representan el deseo y el compromiso del profesorado de la ULL para la mejora del proceso educativo mediante la investigación, la evaluación y la reflexión compartida de nuestras prácticas y planteamientos docentes

Modelling and Analysis of Vibrations in a UAV Helicopter with a Vision System

The analysis of the nature and damping of unwanted vibrations on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) helicopters are important tasks when images from on-board vision systems are to be obtained. In this article, the authors model a UAV system, generate a range of vibrations originating in the main rotor and design a control methodology in order to damp these vibrations. The UAV is modelled using VehicleSim, the vibrations that appear on the fuselage are analysed to study their effects on the on-board vision system by using Simmechanics software. Following this, the authors present a control method based on an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) to achieve satisfactory damping results over the vision system on board

Machine Learning Models Applied to Manage the Operation of a Simple SWRO Desalination Plant and Its Application in Marine Vessels

In this work, two machine learning techniques, specifically decision trees (DTs) and support vector machines (SVMs), were applied to optimize the performance of a seawater reverse osmosis (SWRO) desalination plant with a capacity of 100 m3 per day. The input variables to the system were seawater pH, seawater conductivity, and three requirements: permeate flow rate, permeate conductivity, and total energy consumed by the desalination plant. These requirements were decided based on a cost function that prioritizes the water needs in a vessel and the maximum possible energy savings. The intelligent system modifies the actuators of the plant: feed flow rate control and high-pressure pump (HPP) operating pressure. This tool is proposed for the optimal use of desalination plants in marine vessels. Although both machine learning techniques output satisfactory results, it was concluded that the DTs technique (HPP pressure: root mean square error (RMSE) = 0.0104; feed flow rate: RMSE = 0.0196) is more accurate than SVMs (HPP pressure: RMSE = 0.0918; feed flow rate: RMSE = 0.0198) based on the metrics used. The final objective of the paper is to extrapolate the implementation of this smart system to other shipboard desalination plants and optimize their performance

Aproximación Neuro-Fuzzy para Identificación de Señales Viales Mediante Tecnología Infrarroja

En este artículo se presenta un sistema basado en tecnología infrarroja para la clasificación de marcas viales empleando un sistema Neuro-Fuzzy como herramienta de clasificación. El sistema se ha testeado a partir de los datos suministrados cuando se ha instalado un prototipo en un robot móvil. Los resultados obtenidos son explicados en este artículo, haciendo hincapié en el diseño de nuevas reglas y la mejoría lograda mediante los métodos propuestos

Diseño e implementación de un sistema multiagente para la identificación y control de procesos

En este artículo se presentan los aspectos clave del desarrollo e implementación de un sistema multiagente (MAS) para la identificación y control de plantas y procesos implementando el esquema de un regulador auto-ajustable (STR). Para el desarrollo de este sistema se han adoptado las especificaciones FIPA, estándar de facto en el campo de los sistemas multiagente.El más diseñado incluye un Agente de Ontología, empleando DAML+OIL como lenguaje de ontologías