Design and construction of a digital prototype to diagnose faults in induction motors

RESUMEN: En este trabajo se presenta el desarrollo de un prototipo digital utilizando un procesador de señales digitales DSP, al cual se le han incorporado dos algoritmos para diagnosticar fallas en el estator de motores de inducción. El primer algoritmo utiliza las redes neuronales artificiales para estimar la corriente de secuencia negativa, la cual es utilizada como indicador de falla. El segundo algoritmo utiliza la impedancia de secuencia inversa como indicador de falla. Se presenta la estructura general del prototipo y su implementación. Se incluyen los resultados obtenidos experimentalmente en un motor de 3 HP utilizando medida en línea a través del prototipo digital.ABSTARCT: The development of a digital prototype using a digital signal processor (DSP), which can perform two algorithms to diagnose faults in the stator of induction motors is shown in this work. The first algorithm uses artificial neural networks to estimate the negative sequence current, which is used as a fault indicator. The second algorithm uses the negative sequence impedance as a fault indicator. The general structure of the prototype and its implementation are presented in detail. Experimental results by online measurements using a 3 HP induction motor are also included

Modélisation comportementale dépend de l’application pour cœurs superscalaires

In recent years, the research focus has moved from core microarchitecture to uncore microarchitecture. Cycle-accurate models for many-core processors featuring hundreds or even thousands of cores are out of reach for simulating realistic workloads. A large portion of the simulation time is spend in the cores, and it is this portion that grows linear with every processor generation. Approximate simulation methodologies, which trade off accuracy for simulation speed, are necessary for conducting certain research. Multicore processors also demand for more advanced and rigorous simulation methodologies. Many popular methodologies designed by computer architects for simulation of single core architectures must be adapted or even rethought for simulation of multicore architectures.In this thesis, we have shown that behavioral core modeling is a competitive option for multicore studies where the research focus is in the uncore microarchitecture and considering independent tasks. We demonstrated that behavioral core models can bring speedups between one and two orders of magnitude with average CPI errors of less than 5%. We have also demonstrated that behavioral core models can help in the problem of selecting multiprogram workloads for the evaluation of multicore throughput.Ces dernières années, l'effort de recherche est passé de la microarchitecture du cœur à la microarchitecture de la hiérarchie mémoire. Les modèles précis au cycle près pour processeurs multi-cœurs avec des centaines de cœurs ne sont pas pratiques pour simuler des charges multitâches réelles du fait de la lenteur de la simulation. Un grand pourcentage du temps de simulation est consacré à la simulation des différents cœurs, et ce pourcentage augmente linéairement avec chaque génération de processeur. Les modèles approximatifs sacrifient de la précision pour une vitesse de simulation accrue, et sont la seule option pour certains types de recherche. Les processeurs multi-cœurs exigent également des méthodes de simulation plus rigoureuses. Il existe plusieurs méthodes couramment utilisées pour simuler les architectures simple cœur. De telles méthodes doivent être adaptées ou même repensées pour la simulation des architectures multi-cœurs. Dans cette thèse, nous avons montré que les modèles comportementaux sont intéressants pour étudier la hiérarchie mémoire des processeurs multi-cœurs. Nous avons démontré que l'utilisation de modèles comportementaux permet d'accélérer les simulations d'un facteur entre un et deux ordres de grandeur avec des erreurs moyennes de moins de 5%. Nous avons démontré également que des modèles comportementaux peuvent aider dans le problème de la sélection des charges de travail multiprogrammées pour évaluer la performance des microarchitectures multi-cœurs

Behavioral Application-dependent Superscalar Core Modeling

In recent years, the research focus has moved from core microarchitecture to uncore microarchitecture. Cycle-accurate models for many-core processors featuring hundreds or even thousands of cores are out of reach for simulating realistic workloads. A large portion of the simulation time is spend in the cores, and it is this portion that grows linear with every processor generation. Approximate simulation methodologies, which trade off accuracy for simulation speed, are necessary for conducting certain research. Multicore processors also demand for more advanced and rigorous simulation methodologies. Many popular methodologies designed by computer architects for simulation of single core architectures must be adapted or even rethought for simulation of multicore architectures. In this thesis, we have shown that behavioral core modeling is a competitive option for multicore studies where the research focus is in the uncore microarchitecture and considering independent tasks. We demonstrated that behavioral core models can bring speedups between one and two orders of magnitude with average CPI errors of less than 5%. We have also demonstrated that behavioral core models can help in the problem of selecting multiprogram workloads for the evaluation of multicore throughput.Ces dernières années, l'effort de recherche est passé de la microarchitecture du cœur à la microarchitecture de la hiérarchie mémoire. Les modèles précis au cycle près pour processeurs multi-cœurs avec des centaines de cœurs ne sont pas pratiques pour simuler des charges multitâches réelles du fait de la lenteur de la simulation. Un grand pourcentage du temps de simulation est consacré à la simulation des différents cœurs, et ce pourcentage augmente linéairement avec chaque génération de processeur. Les modèles approximatifs sacrifient de la précision pour une vitesse de simulation accrue, et sont la seule option pour certains types de recherche. Les processeurs multi-cœurs exigent également des méthodes de simulation plus rigoureuses. Il existe plusieurs méthodes couramment utilisées pour simuler les architectures simple cœur. De telles méthodes doivent être adaptées ou même repensées pour la simulation des architectures multi-cœurs. Dans cette thèse, nous avons montré que les modèles comportementaux sont intéressants pour étudier la hiérarchie mémoire des processeurs multi-coeurs. Nous avons démontré que l'utilisation de modèles comportementaux permet d'accélérer les simulations d'un facteur entre un et deux ordres de grandeur avec des erreurs moyennes de moins de 5%. Nous avons démontré également que des modèles comportementaux peuvent aider dans le problème de la sélection des charges de travail multiprogrammées pour évaluer la performance des microarchitectures multi-cœurs

Diagnóstico de fallas en el estator de motores de inducción mediante técnicas de inteligencia artificial

La máquina eléctrica es un importante elemento en la industria de producción, en particular los motores de inducción. En todos los procesos en los que la máquina está involucrada se hace necesario implementar técnicas de diagnóstico para detectar posibles fallas en dichas máquinas. Un tipo de talla en los motores de inducción es el cortocircuito entre espiras del estator, el cual es imprescindible detectarlo a tiempo para evitar tanto el daño completo del motor como el paro indeseado del proceso. En este trabajo se presenta la aplicación de las redes neuronales artificales {RNA} al diagnóstico de fallas entre espiras del estator en motores de inducción. El indicador de fallas es la diferencia de la corriente de secuencia negativa con falla y sin falla. Se describe el método y se presentan los resultados de la aplicación experimental a un mortor de inducción de 2Hp y de 3Hp, los cuales se han acondicionado para realizar corto entre espiras. El método implementado, puede ser fácilmente aplicado a nivel industrial utilizando un analizador de redes trifásico y una técnica de control o vigilancia del indicador de falla

Violencia de género en Latinoamérica: estrategias para su prevención y erradicación

La violencia de género se ha caracterizado como un problema social en el marco de un sistema de relaciones de dominación del hombre sobre la mujer, que genera como consecuencia un daño físico, sexual o psicológico, a través de acciones que causan sufrimiento. El objetivo del presente estudio fue analizar desde la perspectiva teórica la violencia de género en Latinoamérica, considerando las modalidades de ejecución, las estrategias empleadas para su prevención y erradicación a fin de generar fundamentaciones basadas en publicaciones recientes. La metodología base fue la revisión bibliográfica, crítica, y documental. Se recurrió al método descriptivo-argumentativo. Para la recolección de la información se utilizaron las bases de datos: Latindex, Redalyc, Scielo, Scopus, y Dialnet. La violencia de género históricamente se ha relacionado con la mujer afectándola en distintos ámbitos, económicos, políticos, sociales, culturales. Las legislaciones nacionales y sus estrategias para la prevención y erradicación tienen origen en las normas internacionales, no obstante, a pesar de los esfuerzos realizados se evidencian reportes de cifras alarmantes que demuestran debilidades en la implementación o ejecución de procedimientos adoptados en la región para aplicar la normativa vigente que garantiza y protege los derechos de la mujer a vivir una vida libre de violencia.Gender violence has been characterized as a social problem within the framework of a system of relations of domination of men over women, which consequently generates physical, sexual or psychological damage, through actions that cause suffering. The objective of this study was to analyze gender violence in Latin America from a theoretical perspective, considering the execution modalities, the strategies used for its prevention and eradication in order to generate foundations based on recent publications. The base methodology was the bibliographic, critical, and documentary review. The descriptive-argumentative method was used. To collect the information, the following databases were used: Latindex, Redalyc, Scielo, Scopus, and Dialnet. Gender violence has historically been related to women, affecting them in different areas, economic, political, social, cultural. National laws and their strategies for prevention and eradication are based on international standards, however, despite the efforts made, reports of alarming figures are evidenced that show weaknesses in the implementation or execution of procedures adopted in the region to apply the current regulations that guarantee and protect the rights of women to live a life free of violence

Metodología de balance hídrico y de sedimentos como herramienta de apoyo para la gestión integral del Complejo Lagunar del Bajo Sinú.

Para definir un plan de manejo integral adecuado en pro del desarrollo sostenible de los humedales es necesario entender su funcionamiento desde diferentes puntos de vista: hídrico, biótico, sedimentológico, entre otros. La dinámica hídrica determina su funcionamiento y soporta otras dinámicas, debido al efecto sobre las complejas relaciones que ocurren en este tipo de sistemas hídricos; de ahí la importancia que tiene en el estudio de humedales. En este trabajo se presenta una metodología de balance hídrico, y una primera aproximación de la aplicación de un modelo de balance de sedimentos como apoyo para la gestión integral de humedales en el complejo lagunar del Bajo Sinú (Córdoba, Colombia) cuya problemática principal es la alteración de la dinámica hídrica debido a la ganadería, la agricultura, el urbanismo, la construcción de vías en su interior y la operación de la central hidroeléctrica de Urrá I. Además, se presentan los resultados de la simulación de tres escenarios, planteados para evaluar: (i) la evolución del complejo bajo condiciones naturales, (ii) de intervención antrópica, y (iii) de operación de la central hidroeléctrica. Con la aplicación del modelo se caracteriza el régimen de caudales, niveles y sedimentos en los principales cauces y ciénagas del sistema, y se cuantifican las tasas de depositación y pérdida de volumen de los principales cuerpos de agua

Metodología de balance hídrico y de sedimentos como herramientade apoyo paralagestion integral del complejo lagunar

Para definir un plan de manejo integral adecuado en pro del desarrollo sostenible de los humedales es necesario entender su funcionamiento desde diferentes puntos de vista: hídrico. Biótico, sedimentológico, entre otros. La dinámica hídrica determina su funcionamiento y soporta otras dinámicas, debido al efecto sobre las complejas relaciones que ocurren en este tipo de sistemas hídricos: de ahí la importancia que tiene en el estudio do humedales. En este trabajo se presenta una metodología de balance hídrico, y una primera aproximación do la aplicación de un modelo de balance do sedimentos como apoyo para la gestión integral de humedales en el complejo lagunar del Bajo Sinú (Córdoba. Colombia) cuya problemática principal es la alteración de la dinámica hídrica debido a la ganadería, la agricultura, el urbanismo, la construcción de vías en su interior y la operación de la central hidroeléctrica do Urra I. Además. se presentan los resultados de la simulación de tres escenarios, planteados para evaluar: (i) la evolución del complejo bajo condiciones naturales. (ii) de intervención inotrópica. v (iii) de operación de la central hidroeléctrica. Con la aplicación del modelo se caracteriza el régimen de caudales, niveles y sedimentos en los principales cauces y ciénagas del sistema, y cuantifican las tasas de depositación y pérdida de volumen do los principales cuerpos de agua

Análisis de desempeño de capas de CNN para arquitecturas heterogéneas basadas en FPGAs usando HLS

Context: Convolutional neural networks (CNNs) are currently used in a wide range of artificial intelligence applications. In many cases, these applications require the execution of the networks in real time on embedded devices. Hence the interest in these applications achieving excellent performance with low power consumption. CNNs perform operations between the input data and the network weights, with the particularity that there is no dependence between most of the operations. Thus, the inherent parallelism of Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) can be used to perform multiple operations in parallel, maintaining the good performance per watt that characterizes these devices. This paper focuses on evaluating the convolution algorithm for a convolutional layer of neural networks by exploring parallelization directives using VIVADO HLS, and it aims to evaluate the performance of the algorithm using optimization directives. Method: The methodology consists of an exploration of the design space of a convolutional neural network layer implementation using VIVADO HLS. Performance verification of the FPGA was performed by comparing the output data with the same convolution algorithm implemented in MATLAB. A layer of the commercial version Xilinx DNNK was used as a reference for performance measurements of the different implementations obtained during the exploration of the design space. In this work, multiple variations of optimization directives are used, such as pipeline, array partition and unroll. Results: This paper presents the results of a reference implementation (without optimization directives) of the convolution algorithm concerning algorithm latency and the hardware resources used by the FPGA. The results are compared with the implementations of the algorithm, including different combinations of two optimization directives (pipeline and partition array). Conclusions: This work explores the design space of a convolution algorithm for a convolutional neural network layer on FPGAs. The exploration includes the effect of data transfer between DDR memory and the on-chip memory of the FPGA. Also, said effect is caused by the optimization directives in VIVADO HLS on the different cycles of the algorithm. Acknowledgements: This work was supported in part by the Autom´atica, Electr´onica y Ciencias Computacionales Group (COL0053581) - Instituto Tecnol´ogico Metropolitano and in part by Sistemas Embebidos e Inteligencia Computacional Group (COL0010717) - Universidad de Antioquia under Grant P17224.Contexto: Las redes neuronales convolucionales (CNNs) son actualmente utilizadas en una amplia gama de aplicaciones de inteligencia artificial. En muchos casos, dichas aplicaciones requieren la ejecución de las redes en tiempo real en dispositivos integrados. Por esto, el interés en que estas aplicaciones puedan alcanzar un buen desempeño con bajo consumo de potencia. Las CNNs realizan operaciones entre los datos de entrada y los pesos de la red, con la particularidad de que no existe dependencia entre la mayoría de las operaciones. Por tal motivo, el paralelismo inherente de los FPGAs puede ser usado para realizar múltiples operaciones en paralelo, manteniendo el buen desempeño por vatio que caracteriza a estos dispositivos. Este artículo se enfoca en la evaluación del algoritmo de convolución para una capa convolucional de redes neuronales explorando directivas de paralelización usando VIVADO HLS, y su objetivo es evaluar el desempeño del algoritmo utilizando directivas de optimización. Método: La metodología consiste en una exploración del espacio de diseño de la implementación de una capa de una red neuronal convolucional usando VIVADO HLS. La verificación del funcionamiento del FPGA fue realizada comparando los datos de salida con el mismo algoritmo de convolución implementado en MATLAB. Una capa de la versión comercial Xilinx DNNK fue usada como referencia para las medidas de desempeño de las diferentes implementaciones obtenidas en la exploración del espacio de diseño. En este trabajo se utilizan múltiples variaciones de directivas de optimización, tales como pipeline, array partition, y unroll. Resultados: Este trabajo presenta los resultados de una implementación de referencia (sin directivas de optimización) del algoritmo de convolución con respecto a la latencia del algoritmo y los recursos de hardware utilizados por la FPGA. Los resultados se comparan con implementaciones del algoritmo, incluyendo diferentes combinaciones de dos directivas de optimización (pipeline y partition array). Conclusiones: Este trabajo explora el espacio de diseño de un algoritmo de convolución para una capa de red neuronal convolucional sobre FPGAs. La exploración incluye el efecto causado por la transferencia de los datos entre la memoria DDR y la memoria on-chip del FPGA. Además, dicho efecto es causado por las directivas de optimización en Vivado HLS sobre los diferentes ciclos del algoritmo

XX Curso de actualización en Medicina Interna

RESUMEN: En esta época donde cualquier información se viraliza masivamente, con algún tipo de lógica que apele a los temores naturales del ser humano como el miedo y la incertidumbre, hay presente un antídoto incontrovertible: la generación de conocimiento y su difusión de manera responsable. Este es uno de los roles fundamentales de la Universidad de Antioquia y en especial de su Facultad de Medicina en el siglo XXI; en torno a los procesos de construcción académica y científica, reivindicar su papel en el eje de la extensión universitaria, a través de la divulgación de contenidos de alto valor para que los estudiantes y médicos que atienden a la población tengan herramientas para tomar las mejores decisiones. Es por eso que el Departamento de Medicina Interna quiere continuar como actor clave en el despliegue de nuestra Facultad y su centro de extensión, más en las circunstancias actuales que nos obligan a buscar soluciones creativas. Por fortuna, la Universidad de Antioquia ha logrado desarrollar una interesante sinergia entre las nuevas tecnologías y la difusión del conocimiento, y disponemos de un gran número de profesores que se han unido a este esfuerzo, porque los problemas de salud además de la pandemia por COVID-19 no dan espera. Hemos preparado este curso tomando en cuenta que en el campo de la medicina interna existen agudas controversias que vale la pena reflexionar. También hay prácticas de alta calidad que es importante precisar ante la comunidad científica, y que plenamente avaladas por la evidencia es necesario aplicar en amplios contextos, desde la atención ambulatoria a la hospitalaria. Esperamos que los contenidos desarrollados en este texto y compartidos con ustedes en el ambiente virtual sean útiles para seguir aportando conocimiento de valor desde nuestra Alma Máter a toda la comunidad médica y estudiantilTABLA DE CONTENIDO Capítulo 1. Fibrilación auricular: primer episodio Capítulo 2. Enfoque del paciente con síncope en urgencias: Puntos de Buena Práctica Clínica Capítulo 3. Mitos y verdades de las crisis hipertensivas Capítulo 4. Mitos y realidades del tratamiento de la insuficiencia cardiaca aguda Capítulo 5. Infección de piel y tejidos blandos: Puntos de Buena Práctica Clínica Capítulo 6. Fiebre en Urgencias: ¿Dónde está el foco Capítulo 7. El paciente con VIH de reciente diagnóstico? Capítulo 8. Osteoartritis primaria: Puntos de Buena Práctica Clínica Capítulo 9. Hipotiroidismo Subclínico Capítulo 10. Mitos y verdades de la infección urinaria Capítulo 11. Limitación del esfuerzo terapéutico, dilema médico Capítulo 12. Paciente con trastorno del sodio: Puntos de Buena Práctica Clínica Capítulo 13. Trastornos del potasio: Puntos de Buena Práctica Clínica Capítulo 14. Paciente con enfermedad renal avanzada: Más allá de la diálisis Capítulo 15. Algunos mitos y verdades de la medicina transfusional Capítulo 16. Manejo del paciente diabético hospitalizad