Monitorización Inteligente de los Procesos de Corte en la Nanoescala.

En la actualidad una de las claves de los procesos de fabricación es la generación de nuevos conocimientos técnicos y científicos a través del estudio e investigación aplicada del proceso de corte en la micro y nano-escala de aleaciones para aplicaciones aeronáuticas y aeroespaciales y el diseño de un sistema de monitorización inteligente y en red. En este informe se recoge una revisión del estado del arte en los campos y temáticas afines al proceso de corte en la micro y nanoescala, técnicas de inteligencia artificial y monitorización en red de procesos de fabricación. Igualmente se presenta el diseño e implementación de un sistema de monitorización del proceso de corte y la medición de las señales que lo caracterizan

Métodos clásicos y de soft-computing en la optimización de procesos complejos: Aplicación a un proceso de fabricación

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, febrero de 201

Hybrid incremental modeling based on least squares and fuzzy K-NN for monitoring tool wear in turning processes

There is now an emerging need for an efficient modeling strategy to develop a new generation of monitoring systems. One method of approaching the modeling of complex processes is to obtain a global model. It should be able to capture the basic or general behavior of the system, by means of a linear or quadratic regression, and then superimpose a local model on it that can capture the localized nonlinearities of the system. In this paper, a novel method based on a hybrid incremental modeling approach is designed and applied for tool wear detection in turning processes. It involves a two-step iterative process that combines a global model with a local model to take advantage of their underlying, complementary capacities. Thus, the first step constructs a global model using a least squares regression. A local model using the fuzzy k-nearest-neighbors smoothing algorithm is obtained in the second step. A comparative study then demonstrates that the hybrid incremental model provides better error-based performance indices for detecting tool wear than a transductive neurofuzzy model and an inductive neurofuzzy model

Communication range dynamics using an energy saving self-adaptive transmission power controller in a wireless sensor network

The deployment of the nodes in a Wireless Sensors and Actuators Network (WSAN) is typically restricted by the sensing and acting coverage. This implies that the locations of the nodes may be, and usually are, not optimal from the point of view of the radio communication. And also when the transmission power is tuned for those locations, there are other unpredictable factors that can cause connectivity failures, like interferences, signal fading due to passing objects, and of course, radio irregularities. A control based self-adaptive system is a typical solution to improve the energy consumption while keeping a good connectivity. In this paper, we explore how the communication range for each node evolves along the iterations of an energy saving self-adaptive transmission power controller when using different parameter sets in an outdoor scenario, providing a WSAN that automatically adapts to surrounding changes keeping a good connectivity. The results obtained in this paper show how the parameters with the best performance keep a k-connected network, where k is in the range of the desired node degree plus or minus a specified tolerance value. In addition, the worst performance shows how a bad parameters choice can create isolated islands, groups of nodes disconnected from the rest of the network

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

Self-adaptive strategy based on fuzzy control systems for improving performance in wireless sensors networks

The solutions to cope with new challenges that societies have to face nowadays involve providing smarter daily systems. To achieve this, technology has to evolve and leverage physical systems automatic interactions, with less human intervention. Technological paradigms like Internet of Things (IoT) and Cyber-Physical Systems (CPS) are providing reference models, architectures, approaches and tools that are to support cross-domain solutions. Thus, CPS based solutions will be applied in different application domains like e-Health, Smart Grid, Smart Transportation and so on, to assure the expected response from a complex system that relies on the smooth interaction and cooperation of diverse networked physical systems. The Wireless Sensors Networks (WSN) are a well-known wireless technology that are part of large CPS. The WSN aims at monitoring a physical system, object, (e.g., the environmental condition of a cargo container), and relaying data to the targeted processing element. The WSN communication reliability, as well as a restrained energy consumption, are expected features in a WSN. This paper shows the results obtained in a real WSN deployment, based on SunSPOT nodes, which carries out a fuzzy based control strategy to improve energy consumption while keeping communication reliability and computational resources usage among boundaries

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

Perspectiva de abandono/continuidad de grupos tipológicos de productores ovinos

[EN] An exploratory study was conducted to analyze combinations of variables that define typological groups that condition the abandonment/continuity of sheep farming in the semi-arid region of Chile. Three typological groups were identified. Group I is made up of middle-aged farmers with the largest flocks. Group II has typical farms from an arid zone, own by elderly male farmers. Group III is located in areas near urban centers and has a greater presence of women farmers. The study allowed to identify the variables that influence the continuity of sheep farmers and to determine strategies that avoid/delay the abandonment of the activity.[ES] Se realizó un estudio exploratorio para analizar las combinaciones de variables que definen grupos tipológicos, condicionantes del abandono/continuidad de los sistemas ovinos de producción en la zona semiárida de Chile. Tres grupos tipológicos fueron identificados: Grupo I, formado por ganaderos de mediana edad con los rebaños de mayor tamaño; Grupo II con explotaciones típicas de zona árida, en propiedad de ganaderos de avanzada edad y Grupo III, en áreas semi-rurales con mayor presencia de mujeres ganaderas. El estudio permitió identificar las variables que influyen en la continuidad de las explotaciones ovinas y determinar estrategias que eviten/retrasen el abandono de la actividad.Dirección de Pastoral y Cultura Cristiana and Vicerrectoría de Investigación-Pontificia Universidad Católica de Chile (Proyecto N°9301/DPCC2017)Toro-Mujica, P.; Arraño, C.; Vera, R.; Robles, L.; Del Río, C.; Corvalán, E.; Riveros, JL. (2020). Perspectives of abandonment/continuity of typological groups of sheep farms in the semi-arid region of Central Chile. Economía Agraria y Recursos Naturales - Agricultural and Resource Economics. 19(2):113-132. https://doi.org/10.7201/earn.2019.02.06OJS11313219

Detecting Nano-Scale Vibrations in Rotating Devices by Using Advanced Computational Methods

This paper presents a computational method for detecting vibrations related to eccentricity in ultra precision rotation devices used for nano-scale manufacturing. The vibration is indirectly measured via a frequency domain analysis of the signal from a piezoelectric sensor attached to the stationary component of the rotating device. The algorithm searches for particular harmonic sequences associated with the eccentricity of the device rotation axis. The detected sequence is quantified and serves as input to a regression model that estimates the eccentricity. A case study presents the application of the computational algorithm during precision manufacturing processes