Área de Electrónica y Automatización

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http://hdl.handle.net/11042/945

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Análisis de los procedimientos de fusión y colada en talleres de fundición gris del norte del Perú
(Universidad de Piura, 2020-07-16) Hidalgo Medina, Grabiela Lizbeth; Guerrero, Rosalba; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo identificar los puntos críticos del sector fundición, referidos a la etapa de fusión, colada, y gestión microempresarial e impulsar el desarrollo de las micro y pequeñas empresas (MYPE) de fundición de la región norte del país (Piura, Lambayeque y La Libertad), consideradas impulsoras del crecimiento económico, generación de empleo y reducción de la pobreza. Para lo cual, se ofrecen propuestas de mejora que ayuden a incrementar la productividad y competitividad del sector manufacturero de fabricación de metales en la región. Posteriormente, se realiza una muestra conformada por diez micro y pequeñas empresas de fundición gris ubicadas en Piura, Lambayeque y La Libertad. En tanto, para recoger información detallada de los procesos de fusión y colada, se han realizado múltiples visitas a los talleres, aplicando una encuesta con 38 ítems. Los resultados evidencian la falta de una política de calidad relacionada con el desconocimiento de las características químicas, mecánicas y microstructurales de las piezas que fabrican y de la materia prima que utilizan, por parte del personal de estos talleres. Finalmente, se propone un plan de capacitación para los fundidores que involucran tanto la parte operativa del proceso de fundición como la parte de gestión microempresarial.
Análisis de un nuevo filtro de dos parámetros para detección de contactos en imágenes de radares marinos
(Universidad de Piura, 2019-02-13) Purizaga Céspedes, Diego Manuel; Chinguel Arrese, César Alberto; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
El objetivo de la tesis fue el estudio de los filtros CFAR (Constant False Alarm Rate) y CFAR de dos parámetros empleados en la detección de contactos en superficies marinas, sin embargo, existen aún deficiencias en el proceso (falsas alarmas y pérdidas de información). Por lo que, con el objeto de mejorar su funcionamiento, se plantea una alternativa de solución al problema a través de un análisis más amplio de la imagen de radar. Para este fin, se plantea un nuevo filtro CFAR de dos parámetros para la detección de contactos en superficies marinas en situaciones de mares calmos, comparando y evaluando su desempeño versus el algoritmo clásico del CA-CFAR de dos parámetros. La modificación del algoritmo CFAR clásico, además de comparar la media del ruido aledaño a la muestra en análisis, estima la dispersión del mismo. El estudio concluye que el nuevo filtro propuesto tiene un mejor desempeño en ambientes cuya distribución de ruido no tiene la media en torno a cero. Asimismo, se mejora el desempeño en cuanto al rechazo de zonas pertenecientes a la costa, reduciendo falsos contactos.
Análisis del proyecto de compensación de energía reactiva en baja tensión, implementado por Electronoroeste SA
(Universidad de Piura, 2019-12-02) Herrera Reátegui, Daniel Arturo; Oquelis Cabredo, Justo; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo evaluar la eficiencia del proyecto de Electronoroeste SAC - ENOSA que, como parte de su programa de mejora continua de calidad, ejecutó un proyecto de compensación reactiva fija en baja tensión, basado en la implementación de condensadores de 15 uF conectados en los medidores de los usuarios residenciales. Por lo que, se busca disminuir el porcentaje de pérdidas técnicas de energía y mejorar la calidad de tensión. Esta evaluación se realizó con base en un análisis comparativo de los registros de balances de energía BT, durante un año antes y un año después de ejecutado el proyecto. Adicionalmente, se simuló el comportamiento de una Subestación de Distribución (SED) representativa, para validación de resultados. De los análisis, se determinó que después de ejecutado el proyecto, se obtuvo una disminución promedio de pérdidas de energía del 4,6 % por SED, variando entre un 3% y 6,6 %, de acuerdo a las características de cada sistema eléctrico. En cuanto a la mejora en los niveles de tensión, se obtuvo un incremento del 1,7 % en la tensión mínima de cada circuito asociado a la subestación de distribución. El trabajo concluye que es técnicamente recomendable continuar y expandir la implementación del proyecto de compensación reactiva en baja tensión, dado que optimiza y mejora la eficiencia de las redes eléctricas de distribución.
Análisis técnico y financiero para la selección de un sistema de frío para temperatura controlada de -18°C en unidad de transporte de 12 toneladas
(Universidad de Piura, 2023-09-25) Diaz Torres, Dzhonatan Antonio; Marcelo Aldana, Mario Daniel
En el sector del transporte refrigerado existe la falta de información clara y precisa sobre el cálculo de la capacidad requerida dentro de una cámara isotérmica, la elección adecuada de un equipo de refrigeración y la adecuada valorización financiera que conlleva adquirir un equipo de refrigeración. La tesis tiene como objetivo elaborar un manuscrito técnico y financiero donde se pueda proporcionar una visión más constructiva al lector para la toma de decisiones en la selección de un equipo de frío. A lo largo del trabajo se desarrollan dos capítulos, el primero de ellos, una breve introducción sobre la cadena de frío, su evolución e importancia a lo largo de los últimos años, los actores que interactúan y que están dentro de este ecosistema, las tendencias y las buenas prácticas que se deben tener operacionalmente. Así mismo, se da a conocer a mayor detalle el tipo de marcas y equipos de refrigeración que se encuentran en el mercado nacional peruano, el ciclo de refrigeración al cual están sujeto estos equipos, su funcionamiento y sus principales componentes que permiten lograr mantener la cadena de frío a lo largo del recorrido terrestre. En el segundo capítulo, se detallan algunos métodos para valorización de carga térmica requerida por parte de un equipo de frío en un caso específico de transporte, acompañado de un análisis financiero a todo nivel para ver y evaluar cada una de las alternativas de equipos que nos brinda el mercado para con toda la información a la mano saber tomar la decisión idónea al momento de seleccionar el equipo de refrigeración, ayudando así a que el lector tenga una mayor claridad y transparencia de la información al momento de realizar la toma de decisión.
Análisis y detección de fallas en motores eléctricos aplicando algoritmos de inteligencia artificial
(Universidad de Piura, 2023-10-05) Odar Chero, Brayand Alejandro; Valdiviezo Espinoza, Juan Junior
La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado diversos ámbitos de la industria, facilitando la automatización, optimización y, consecuentemente, potenciando la eficiencia de los procesos productivos. Uno de los ámbitos más prometedores de la IA en la industria es el mantenimiento predictivo, caracterizado por la habilidad de prever desviaciones o fallos en maquinarias antes de que estas se manifiesten. Esta anticipación permite una intervención oportuna, reduciendo tiempos muertos y pérdidas económicas asociadas a paradas inesperadas de la producción. En este contexto, las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), y en particular las Long Short-TermMemory (LSTM), se han consolidado como herramientas imprescindibles para estas tareas, gracias a su capacidad para retener y procesar información a lo largo de secuencias extensas, logrando detectar patrones y anomalías que insinúan un posible fallo. No obstante, las LSTM, no están exentas de desafíos puesto que enfrentan dificultades de exactitud y confiabilidad de su modelo cuando se trata de secuencias de datos discontinuas o irregulares. Esto se convierte en un problema en sectores industriales, como el pesquero, donde la producción es por temporadas y la toma de datos no es continua. Ante este escenario es donde el modelo Red Neuronal de Memoria a Largo Plazo Atencional Multivariante (MA-LSTM) presenta una solución innovadora. Aunque originalmente fue desarrollado para aplicaciones en medicina y finanzas, este modelo se combina con la robustez de las LSTM ofreciendo mecanismos de atención diseñados para manejar datos multivariados. Estos mecanismos permiten que el modelo priorice y preste atención a partes específicas de la entrada según su relevancia, lo que lo hace especialmente apto para lidiar con secuencias irregulares. Para evidenciar la eficacia del modelo MA-LSTM en un entorno industrial real, se llevó a cabo un estudio en campo con un decantador centrífugo, maquinaria comúnmente utilizada para separar sólidos de líquidos en diversas industrias. Al aplicarlo a este equipo, se pudo demostrar su aptitud para predecir fallas con una precisión considerable, incluso cuando los datos presentaban secuencias discontinuas o irregularidades. Este caso de estudio no solo confirma la idoneidad del MA-LSTM para enfrentar desafíos en contextos industriales específicos, sino que también sugiere su potencial aplicación en otros ámbitos industriales con desafíos similares en el mantenimiento predictivo.
Análisis y propuesta de mejora del tratamiento hidrotérmico del mango en el Perú
(Universidad de Piura, 2016-12-09) Malca Viera, Julio Jason; Oquelis Cabredo, Justo; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
Existen diversos tipos de tratamiento para eliminar la famosa “mosca de la fruta” en el mango peruano, el tratamiento hidrotérmico es el método más común y utilizado debido a las grandes ventajas que posee con respecto a otros métodos. Dentro de este contexto, la tesis busca desarrollar un prototipo de tanque híbrido que realice dicho tratamiento de forma eficiente, ofreciendo una optimización de los recursos, mayor capacidad de mangos a procesar, mayor duración y resistencia por parte de la estructura que los acoge durante el proceso, entre otros. El estudio incluye análisis de datos de temperatura utilizando RTDs, para comparar los valores obtenidos con los valores registrados al utilizar sólo 2 sensores permanentes en el tanque, de lo cual se presentan resultados muy satisfactorios. Utilizando el software Cad Solidworks para modelar el nuevo diseño de los tres tanques utilizados en las plantas exportadoras, se ha generado un modelo distinto considerando la mejor característica de cada tanque modelado previamente. Finalmente, se ha llevado a cabo un análisis estructural de los principales componentes de cada tanque, mostrando resultados óptimos de este nuevo diseño.
Aplicación de imágenes médicas en biomecánica ortodóntica
(Universidad de Piura, 2020-09-02) Castillo Ruiz, Irvin Anderson; Ojeda Díaz, Carlos; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo la obtención de un modelo virtual de un diente y su periodonto, haciendo uso de la tecnología CAD/CAE para procesar las imágenes tomográficas en formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Con tal fin, se aplicó el uso de la tecnología CAD/CAE para la obtención de un modelo virtual de una pieza dental y periodonto, a partir de un conjunto de imágenes médicas obtenidas de un paciente en particular. Con lo que, haciendo uso del software Mimics, se procedió a segmentar las imágenes médicas obtenidas para aplicar las propiedades mecánicas obtenidas de la bibliografía consultada. Por lo que, se concluye que el formato de imágenes médicas DICOM, al ser un formato universal, es muy importante por su facilidad de procesamiento. En tanto, la obtención de un modelo virtual de un tejido y/o órgano de los pacientes, ayuda a los doctores para tener una mejor perspectiva de la cirugía y/o tratamiento. Según las referencias encontradas de casos similares, se establece el uso del método de elementos finitos (MEF) para reproducir situaciones clínicas, e inclusive, para establecer un plan de tratamiento ortodóntico.
Aplicación de Machine Learning para pronóstico de desplazamiento de lluvias usando imágenes del radar de lluvias de UDEP
(Universidad de Piura, 2023-04-28) Nolasco Ramírez, Pool Domarvi; Rodríguez Arisméndiz, Rodolfo; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo realizar un modelo de Deep Learning con el fin de implementar un sistema de pronóstico de desplazamiento de tormentas y en un futuro sirva como herramienta para un sistema de alerta temprana frente posibles fenómenos que afecten a la población de la región Piura. La metodología para su desarrollo incluye la adquisición de imágenes desde el software de control del radar de lluvias, además del pre y post procesamiento de los datos recopilados. Finalmente, un ordenamiento en secuencias de cuadros para entrada al modelo de Machine Learning (ML). Durante la parte de experimentación del modelo construido, se probaron diferentes versiones del mismo cambiando la arquitectura del modelo, así como sus hiperparámetros. Se realizaron cambios en cada versión del modelo en cuanto a la cantidad del número de capas, unidades de cada capa, funciones de activación y funciones de costo para ver la influencia de cada hiperparámetro en el modelo. Los resultados obtenidos en la validación con datos nuevos y luego de ajustar los hiperparámetros del modelo indicaron un buen índice de similitud respecto de datos reflejados en la realidad. Se concluye que se pudo apreciar en algunos de los ejemplos de secuencias elegidas para probar el modelo, se acercan muy bien a la salida real (la secuencia real). Pero siempre estará el desvanecimiento en los bordes de cada celda y ya se explicó que es debido a las redes convolucionales. Se concluye que el modelo aquí presente sí infiere la forma y desplazamiento de las celdas de lluvia y se ha comprobado en el capítulo de la parte de resultados. El plus que se buscaba era también predecir las intensidades de precipitación en cada celda, aunque de igual manera las primeras salidas predichas en cada secuencia si se asemejan a la parte real.
Aplicación de POWER BI para la gestión de indicadores de mantenimiento en el área de extracción de la empresa Caña Brava
(Universidad de Piura, 2023-08) Vega Gahona, César Ricardo; Quispe Chanampa, Carlos Nicolás
El propósito principal de esta tesis consiste en utilizar Power BI como herramienta para la gestión de los indicadores de mantenimiento en la empresa Caña Brava, y poder mejorar la visualización y el análisis de datos enfocados en la toma de decisiones para mantener la continuidad del proceso en el área de extracción. El análisis de los indicadores se centra en el área de extracción debido a la criticidad que se tiene en el proceso de producción. En este caso necesitó de las siguientes etapas para llevar acabo esta implementación: propuesta de la plataforma para el manejo de los indicadores, creación de la base de datos en Excel, cargar la base de datos y tratamiento de esta en el Power Query, generación de indicadores, diseño de los dashboards y finalmente una verificación. Así mismo, se muestran dos casos donde la plataforma influyó en la toma de decisiones. En los resultados obtenidos se puede notar que los indicadores se adaptan correctamente a lo que se esperaba, se puede ver la evolución mes a mes y la acumulación anual del indicador. El diagrama de Pareto juega un papel importante para el análisis de las paradas no programadas, se analizan así mismo los avisos, órdenes de mantenimiento entre otras variables de trabajo, para verificar el buen desempeño de la plataforma. Por último, la plataforma representa una nueva y mejor forma de identificar los principales indicadores de mantenimiento y facilitar la visualización mediante la creación de dashboards simples y con información clara.
Aplicación de software de mantenimiento en subsistema de refrigeración en Central Hidroeléctrica Poechos
(Universidad de Piura, 2017-07-10) Serrano Quiroz, Franklin Paul; Yaksetig Castillo, Jorge; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo actualizar el plan de mantenimiento preventivo e implementar el software Gestor Integral de Mantenimiento (GIM) en el subsistema de refrigeración de la Central Hidroeléctrica Poechos 1, ubicada en la ciudad de Sullana (Piura). Para lograrlo, se elaboró un diagnóstico de la gestión de mantenimiento en la empresa, evaluando la criticidad del subsistema de refrigeración debido a que, en los últimos años, ocasionó reiteradas paradas de la unidad. De esta manera, se hizo un análisis del mantenimiento preventivo de los equipos del subsistema de refrigeración, considerando su tiempo de vida y la forma en cómo este se realizaba. Además, se estableció una jerarquización de la planta (sistemas y subsistemas) y se hizo un inventario de equipos, asignándoles un código, un inventario de repuestos y proveedores, etc. El resultado de la implementación del software propuesto se refleja en la mejora del plan de mantenimiento para el subsistema de refrigeración. En la actualidad, se hace un seguimiento eficiente de los equipos y componentes, se cuenta con un inventario de repuestos, se optimizaron los procedimientos de apertura y cierre de las órdenes de trabajo (OT), entre otros.
Aplicación del sistema Wavetester para la medición de humedad en sólidos: instalación, operación y mantenimiento
(Universidad de Piura, 2017-03-01) Durand Calle, Katherine Medalith; Rodríguez Arisméndiz, Rodolfo; Ipanaqué Alama, William; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis plantea la aplicación de un sistema de detección de humedad en la cadena de producción mediante la aplicación del software Wavetester optimizando el control del proceso industrial en planta, en este caso durante la producción de harina de pescado.
Caracterización mediante diseño factorial de probetas de Nylon Taulman 645 fabricadas por FDM
(Universidad de Piura, 2021-09-16) Céspedes Cabrejos, José David; Machacuay, Jorge; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo estudiar el comportamiento del nylon Taulman 645 cuando es impreso en equipos de tipo FDM o FFF, de manera que el ingeniero de producción cuente con una herramienta que le ayude a identificar la resistencia y tipos de falla de las piezas que produzca, además de garantizar un proceso que permita controlar la calidad de la producción en masa. Con tal fin, se empleó el diseño factorial, tomando como factores la temperatura de impresión, el porcentaje de relleno y la sección transversal del filamento depuesto. Adicionalmente, se estudiaron los tipos de falla producidos según la combinación de factores del diseño antes mencionado. Por lo demás, se usó ANOVA (análisis de varianza) para identificar los factores relevantes y sus interacciones, realizando un análisis para cada uno de los cuatro experimentos con el uso del software Minitab. Se concluye que el nylon Taulman 645 impreso en 3D no es un material isotrópico para todo el rango de parámetros indicados por el fabricante y posee mayor tenacidad que plásticos como el PLA o el PETG. En tanto, se verificó, observando los ensayos con la cámara térmica, que el nylon mantiene el proceso de dislocación (incremento de temperatura) por mucho más tiempo. Asimismo, las probetas de menor isotropía, sobre todo aquellas de poco relleno, carecen de suficiente resistencia como para ser relevantes en aplicaciones de ingeniería. El diseño del experimento con los procedimientos estándar de operación fue crucial para mantener el proceso de manufactura bajo control, lo cual, fue corroborado con las pruebas de Levene y Bartlett.
Clasificación de hojas de tomate con plagas o enfermedades usando una máquina de soporte vectorial (SVM)
(Universidad de Piura, 2021-05-17) Prieto Morante, Juan Sebastián; Trelles Prieto, Rita Luciana; Ipanaqué Alama, William; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
El objetivo del trabajo es desarrollar un algoritmo de tipo SVM (Support Vector Machine), que sea capaz de clasificar imágenes de hojas de planta de tomate en plantas sanas o en plantas con hongos, plagas y otras enfermedades. Adicionalmente, se desarrolla otro algoritmo clasificador SVM multiclase con el fin de comparar y definir el mejor método para la clasificación. El algoritmo creado tendrá como propósito analizar imágenes de la hoja de tomate y clasificarlas en sanas o enfermas, pero no se contempla la implementación de dicho algoritmo a un sistema que controle automáticamente la presencia o no de plagas en plantas de tomate, ni la creación de una interfaz de fácil acceso para el mismo fin. La metodología propuesta se desarrolla en múltiples etapas. En primer lugar, se obtuvo un dataset de imágenes de hojas de tomate. Estas imágenes son procesadas y sus principales características de color y textura son extraídas. Luego de la extracción de características, el 80% del dataset es utilizado para el entrenamiento del respectivo modelo SVM, mientras que, el restante 20%, es usado para probar el modelo y obtener las matrices de confusión y algunas métricas para evaluar su desempeño. En el primer programa se realizó una clasificación en dos etapas, utilizando un SVM binario en secuencia. La primera etapa clasifica a las hojas en sanas o enfermas y con este modelo se obtuvo una precisión al 99.3%. En tanto, la segunda etapa clasifica a las hojas enfermas en alguna de las dos enfermedades: tizón tardío o marchitamiento bacteriano. Con este modelo se obtuvo una precisión del 97.2% en promedio. Por otro lado, en el segundo programa clasificador, usó un único modelo SVM multiclase (uno contra todos), con el que se obtuvo una precisión promedio del 95% de las clases.
Control digital de la excitación de un generador síncrono
(Universidad de Piura, 2014-04) Nizama Valdez, Juan Carlos; Oquelis Cabredo, Justo; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La presente investigación propone utilizar micro controladores para el control digital automático de procesos comunes en la industria, como el control digital de la excitación de un generador síncrono. Para ello se analizará el proceso de diseñar una tarjeta de control de regulación de voltaje a bajo costo, utilizando la tecnología propuesta. Finalmente está tesis demostró que un micro controlador de 8 bits moderno y de bajo costo, puede lograr un buen desempeño de una aplicación exigente como es la de un regulador de voltaje.
Control predictivo basado en Data Driven para una planta de neutralización de pH
(Universidad de Piura, 2021-10-18) Cueva Chuquihuanca, Luis Ángel; Trauco Trelles, Miguel Abraham; Urbina Calderón, Anthony Aldair; Vásquez Siancas, Williams Manuel; Alvarado Tabacchi, Irene; Ipanaqué Alama, William; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
El presente trabajo tiene por objetivo diseñar un Model Predictive Control (MPC), usando técnicas Data-driven aplicando la identificación de una planta de neutralización de pH basados en la estructura de un modelo Wiener con el fin de poder controlar la concentración de pH. El modelo Wiener consiste en desacoplar al proceso en un bloque lineal seguido de uno no lineal, ambos bloques se identificaron mediante técnicas de espacio de estados y Extreme Learning Machine (ELM) respectivamente, con la ayuda del software MatLab, consiguiendo FITs de 76.33% y 94.82%, luego se invierte el bloque no lineal para poder obtener al modelo linealizado. El FIT para el bloque no lineal inverso fue de 95.18%. Al implementar el MPC se obtiene un seguimiento óptimo de la variable de salida tanto para grandes variaciones de pH como para disturbios del caudal ácido usado, además, debe resaltarse que el MPC hace una optimización de la variable manipulable, optimizando de ese modo la energía de la que se dispone, a diferencia de un control PID, con el cual se hace la comparación. Se concluye que el sistema de control no tiene una dependencia directa del modelo Wiener identificado, debido a que los pesos obtenidos para el bloque no lineal son totalmente independientes del modelo no lineal inverso, por ello, la atención debe estar centrada en identificar correctamente este último.
Control predictivo no lineal basado en modelo en espacios de estado aplicado a la refrigeración de fruta
(Universidad de Piura, 2021-08-16) Campos Cercado, Jean Carlos Alexander; Manrique Silupú, José José; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
El objetivo de la tesis es desarrollar un controlador predictivo no lineal basado en modelo de espacio de estados, aplicado a un modelo dinámico de simulación, con el fin de obtener un controlador que optimice la calidad de control y la eficiencia energética. Por lo que, se implementa un controlador predictivo no lineal basado en modelo de espacio de estados, en el cual, se tienen en cuenta los fundamentos de la transferencia de calor y termodinámica de los componentes del proceso de refrigeración, que actúan sobre el comportamiento de la temperatura del producto final para obtener las ecuaciones que conforman al modelo de espacio de estados, asegurando así una mejor calidad para los productos de agroexportación. El controlador se implementará sobre un modelo dinámico de simulación con el método de frontera sobre el evaporador del sistema de refrigeración, para lo cual, se describe la teoría termodinámica y transferencia de calor necesaria para la modelación matemática del proceso de refrigeración. Por lo demás, se estudia el proceso de enfriamiento para la conservación de frutas y se detallan las características de la planta piloto de la Universidad de Piura, sobre la cual se desarrolló el modelo matemático. En tanto, se desarrolla el modelo matemático a partir de los principios de termodinámica y transferencia de calor para validarse con la data real obtenida de la planta piloto de la universidad. Posteriormente, se explica la teoría y fundamentos del control predictivo no lineal, basado en espacio de estados con y sin restricciones. Finalmente, se detallan los parámetros de los controladores diseñados y se presentan los resultados de la simulación. Se concluye que el modelo dinámico de simulación asegura un comportamiento similar al de la planta real, con un alto nivel de precisión. Esto permite implementar estrategias de control para ser probadas, ahorrando costos y garantizando resultados de calidad.
Control remoto de planta piloto Compact Workstation FESTO, una propuesta de laboratorios remotos
(Universidad de Piura, 2017-03-08) Valdiviezo Espinoza, Juan Junior; Ipanaqué Alama, William; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
El presente trabajo es una propuesta de laboratorio remoto como complemento de los tradicionales. Se pretender manipular remotamente el nivel líquido en la planta piloto Compact Workstation FESTO, usando la tecnología PLC (Controlador Lógico Programable), siendo el modelo empleado DirectLOGIC 06. Éste envía señales analógicas, un sensor de nivel ultrasónico lee el nivel del agua en el tanque y manda corriente al PLC para adquirir datos. Se usan tres software: DirectoSOFT, para la programación del PLC, LabWIEW para la interfaz gráfica y proceso de datos y NI OPC para la comunicación entre el PLC y el LabVIEW.
Desarrollo de sistema FPGA aplicado a control e identificación de un módulo experimental para regulación de pH
(Universidad de Piura, 2017-03-23) Soto Bohórquez, Juan Carlos; Ipanaqué Alama, William; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La investigación muestra una aplicación para un sistema embebido con arquitectura FPGA (Field Program Gate Array) aplicándolo al control en un sistema no lineal. Para ello, se ha desarrollado un sistema embebido e implementado un regulador PI con ganancia programable ya que es uno de las técnicas no complejas para este tipo de procesos no lineales. La medición del nivel de pH es una herramienta muy importante en el sector industrial.
Desarrollo de un sistema inteligente para la adecuada gestión de mantenimiento en una flota de máquinas PC4000-6
(Universidad de Piura, 2020-12-10) Castro Lopez, Raul Guillermo; Garcia Timoteo, Oscar Mario; Yaksetig Castillo, Jorge; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo desarrollar un sistema inteligente para recolectar datos de las fallas de una flota de máquinas PC4000-6, que se encuentra operando en una instalación minera del Perú y, de esta manera, automatizar la clasificación de estas fallas de acuerdo con sus respectivos sistemas (hidráulico, eléctrico, motriz, mecánico, lubricación y refrigeración), con el fin de mejorar la gestión de los datos de las fallas de mantenimiento con la creación de planes de mantenimiento eficaces. Para ello, se realiza un estudio de la máquina PC4000-6 y se clasifica en sistemas, subsistemas y componentes bajo la norma ISO 14224:2016. En tanto, se procede a elaborar la data de entrenamiento, tomando como referencia la data histórica de fallas de la flota mientras que, para la clasificación automática de datos de fallas, se emplea un algoritmo de machine learning, denominado Clasificador de Naive Bayes Ingenuo, el cual se basa en el teorema estadístico de Naive Bayes. Asimismo, se desarrolla un aplicativo móvil que permite registrar los datos de fallas que ocurren en la flota de máquinas PC4000-6. Se concluye que el 80% de los problemas pertenecen a los sistemas hidráulico y eléctrico. Por consiguiente, se necesita prestar mayor atención a estos sistemas para mejorar la disponibilidad de la flota de máquinas PC4000-6.
Detección de caracteres de placas de automóviles mediante técnicas de visión artificial
(Universidad de Piura, 2016-12-09) Mundaca Vidarte, George Antonio; Ipanaqué Alama, William; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La presente tesis desarrolla un sistema que implementa técnicas de visión artificial en Matlab, con el fin de proveer información instantánea de la identificación de placas de vehículos, facilitando la toma de acciones en el momento preciso que ocurren los sucesos. De esta forma, se ofrece una solución a los problemas de seguridad que aquejan diariamente a la ciudad. Asimismo, se busca fomentar el uso de algoritmos de visión artificial para el procesamiento digital de imágenes con enfoque en diversos campos como la agroindustrias, biomedicina, seguridad entre otros, que pueda generar propuestas de inversión y desarrollo para la comunidad.

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