Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de lectura : 22-09-201

Beruvides López, Gerardo

English

[EN] This Doctoral Thesis is focused on the design and implementation of an artificial cognitive 
architecture, biologically inspired with strategies of self-learning and self-optimization to carry 
out  monitoring  and  control  tasks.  Firstly,  the  foundations  rely  on  the  nexus  between  the 
paradigm of  internal model  control and the cerebellum-brain connectivity as the pillar  of human 
intelligence. The main hypothesis is precisely that  internal  model  control through  the  braincerebellum connectivity is a unique component of human intelligence. The second principle is 
based on the shared circuits  model and  the  capacities  to emulate  socio-cognitive  skills  of human 
beings.
Three  key  issues  have  been  addressed  in  this  Thesis,  as  follows:  the  development  and 
refinement  of  a  gradient-free  method  to  enable  multi-objective  self-optimization,  the 
development  of  a  reinforcement  learning  strategy  to  carry  out  self-learning  and  finally,  the 
experimental evaluation and validation in two manufacturing processes at the micro-scale (i.e., 
micro-milling and micro-drilling). In summary, the fundamental technical contribution from this Doctoral Thesis is the use of
the  minimum  possible  sensory  information  (force  and  vibration  signals)  and  the  minimum 
cutting conditions  information  (cutting speed, feed rate  per tooth  and axial  cutting deep)  in 
order to monitor and to perform control actions to guarantee high surface finish quality and to 
extend the useful life of the tool in micromachining process. This technical result represents an 
unprecedented qualitative leap in micromachining industrial research.[ES] Esta Tesis Doctoral está enfocada hacia el  diseño e implementación de una arquitectura 
cognitiva artificial, de inspiración biológica,  dotada de estrategias de autoaprendizaje y autooptimización  para realizar tareas de monitorización y control. En primer lugar, el fundamento 
nace en el nexo entre  el paradigma del control por modelo interno y la conectividad cerebrocerebelo como base de la inteligencia humana. La principal hipótesis radica precisamente en 
que  el  control  por  modelo  interno  a  través  de  la  conectividad  cerebro-cerebelo  es  un 
componente único de la inteligencia humana. El segundo principio está basado en el modelo de 
los circuitos compartidos y la emulación de las capacidades y experiencias socio-cognitivas de 
los seres humanos.
Tres cuestiones esenciales han sido el desarrollo y perfeccionamiento de un método libre de 
gradiente para permitir la auto-optimización multiobjetivo, el desarrollo de una estrategia de 
aprendizaje por refuerzo para el autoaprendizaje, y finalmente la evaluación experimental y 
validación en dos procesos esenciales en la micro-escala (microfresado y microtaladrado). De forma resumida,  la contribución técnica fundamental de esta Tesis Doctoral es que a 
partir de la mínima información sensorial posible (señales de aceleración y señales de fuerzas) 
y de la mínima cantidad de información sobre las condiciones de corte (velocidad de corte, 
avance por diente y penetración axial), se puede monitorizar en tiempo real el estado del proceso 
de  corte  en  la  micro-escala  y  realizar  acciones  de  control  para  garantizar  buenos  acabados 
superficiales  y alargar la vida útil de la herramienta. Este resultado técnico supone un salto 
cualitativo  importante  sin  precedentes  en  la  investigación  industrial  en  el  campo  de  la 
microfabricación.El trabajo desarrollado y presentado en esta Tesis Doctoral ha sido posible gracias a una beca de formación de personal investigador (FPI),  concedida en el proyecto del plan nacional  de  I+D  DPI2012-35504  CONTROL  COGNITIVO  ARTIFICIAL  EN  PROCESOS  DE  MICROMECANIZADO  MECÁNICO.  MÉTODO  Y  APLICACIÓN  (CONMICRO).Peer reviewe

Beruvides, Gerardo

Digital.CSIC

Artificial cognitive architecture with self-learning and self-optimization capabilities. Case studies in micromachining processes.

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Artificial cognitive architecture with self-learning and self-optimization capabilities. Case studies in micromachining processes

https://repositorio.uam.es/bitstream/10486/681643/1/beruvides_lopez_gerardo.pdf

Artificial cognitive architecture with self-learning and self-optimization capabilities. Case studies in micromachining processes

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