Herramienta de monitorización para mejorar las prestaciones de los grupos electrógenos fueloil en Cuba

En emplazamientos de grupos electrógenos de tecnología Hyundai instalados en Cuba se han presentado algunos problemas de funcionamiento que imposibilitan una rápida y correcta respuesta de los operarios ante distintas situaciones ocurridas. Por ejemplo, los reguladores de viscosidad en las baterías de los emplazamientos han sufrido averías debido a las vibraciones y altas temperaturas, ocasionando interrupciones, aumento del consumo de combustible, afectaciones en el suministro energético, elevación de los costes de explotación, incremento de la frecuencia de mantenimiento, afectación en la eficacia del Grupo y disminución de su vida útil, haciéndose más sensible al estar enlazado con el sistema nacional. Además, debido a la mala calidad y ubicación deficiente de los termómetros encargados de medir la temperatura de los gases a la salida de los cilindros de los motores hay una tendencia creciente a un daño irreparable en los mismos, ya que en algunos casos la lectura no es posible y no se garantiza la fiabilidad de la medición. En este trabajo se propone una posible solución a los problemas anteriormente mencionados mediante una herramienta de monitorización que permite incorporar a la aplicación de supervisión y control las mediciones de temperatura, la posibilidad de interactuar con la viscosidad, nuevas alarmas y acciones correctivas que el operador debe realizar. Las acciones anteriormente reseñadas se espera que contribuyan a la mejora de la disponibilidad energética de los grupos de esta tecnología, ya que garantizan que las válvulas de escape no se quemen y por tanto no se pierda la energía térmica que se convierte en energía mecánica de rotación. Además de aportar a la eficiencia energética se elimina el gasto por continuas adquisiciones de válvulas, montaje y mantenimiento. Con relación a la viscosidad se garantiza el funcionamiento del emplazamiento a plena capacidad y se ahorra en la adquisición de instrumentos como viscosímetr

Active Disturbance Rejection Control for Robot Manipulator

Active Disturbance Rejection Control (ADRC) is a control methodology used in chemical processes, aircraft, motors, and other systems. This paper compares the results of an ADRC controller to a Proportional Integral Derivative controller (PID), applied to two degrees of freedom robots. A Linear Extended State Observer (LESO) is used to reconstruct the state variables and unknown parameters needed to control the position of each link. The ADRC can achieve the tracking position and estimate the velocity of each link. The results of the simulation program are shown

Diseño de Redes Eléctricas Inteligentes para una Gestión Energética

Este documento presenta el diseño de una red eléctrica inteligente que permita gestionar de forma eficiente el consumo energético del edificio Nº 3 de docentes de la UTM. Por tal razón, se utilizan las técnicas y herramientas de IA e IC con la finalidad de encontrar un sistema que se adapte a las situaciones requeridas por el sistema eléctrico de la edificación. Con las consideraciones antes mencionadas se utilizó una arquitectura de RNA con RBF, la cual analizará los diferentes parámetros eléctricos con la finalidad de brindar los resultados esperados con los que se pueda dar paso a la toma de decisión que tendrá la red eléctrica inteligente. El sistema desarrollado fue implementado en el entorno Matlab 2018a.N/

Empleo del software Sunny Design Web con vistas a dimensionar el sistema conectado a Red en la Universidad Técnica de Manabí

La energía eléctrica generada a partir de fuentes de energía renovables presenta la ventaja de brindar una autosuficiencia que no solo conduce a una mejora del medio ambiente sino también incrementa la rentabilidad de una instalación. Siendo conscientes de estas ventajas, este trabajo investigativo se orientó al estudio energético y económico de un proyecto que, a partir de fuentes renovables de energía en el esquema de generación distribuida, es decir se realizó el dimensionamiento de una Unidad de Producción de Autoconsumo (UPAC) para la Universidad Técnica de Manabí (UTM). Además, se realizó una evaluación energética para encontrar oportunidades de racionalización de consumos de energía; como caso práctico el sistema de iluminación pública del campus universitario. En este caso específico se realiza el análisis con el empleo del software Sunny Design Web, brindándose los resultados alcanzados

Machine learning regression algorithms to predict emissions from steam boilers

Currently, the modeling of complex chemical-physical processes is drastically influencing industrial development. Therefore, the analysis and study of the combustion process of the boilers using machine learning (ML) techniques are vital to increase the efficiency with which this equipment operates and reduce the pollution load they contribute to the environment. This work aims to predict the emissions of CO, CO2, NOx, and the temperature of the exhaust gases of industrial boilers from real data. Different ML algorithms for regression analysis are discussed. The following are input variables: ambient temperature, working pressure, steam production, and the type of fuel used in around 20 industrial boilers. Each boiler's emission data was collected using a TESTO 350 Combustion Gas Analyzer. The modeling, with a machine learning approach using the Gradient Boosting Regression algorithm, showed better performance in the predictions made on the test data, outperforming all other models studied. It was achieved with predicted values showing a mean absolute error of 0.51 and a coefficient of determination of 99.80%. Different regression models (DNN, MLR, RFR, GBR) were compared to select the most optimal. Compared to models based on Linear Regression, the DNN model has better prediction performance. The proposed model provides a new method to predict CO2, CO, NOx emissions, and exhaust gas outlet temperature