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Esta obra complementa los contenidos de análisis de circuitos eléctricos abordados en el libro Circuitos eléctricos – Parte I, editado en 2017 por EDULP. Se presentan temas de electrónica básica, transductores y la resolución gráfica de circuitos lineales y alineales; disponiéndose así, con ambos volúmenes, de una obra completa con los fundamentos necesarios para cualquier curso de electrotecnia con contenidos de electrónica básica para carreras de Ingeniería., Facultad de Ingeniería

La ingeniería biomédica permite, basándose en conocimientos físico-matemáticos, electrónicos y de programación, analizar información específica biológica para crear y diseñar equipos electrónicos que se utilizarán en el campo de la salud y posibilitarán la mejora de la calidad de vida de las personas; así como harán más eficaz la labor del profesional médico. Se ha desarrollado, en este trabajo, el diseño de un marcapasos temporal externo que permite la selección de diferentes modos de estimulación. Para implementar este diseño se ha realizado un estudio previo de los componentes electrónicos comerciales existentes, con el objetivo de elegir correctamente los mismos y obtener un modelo que cumpla con los requisitos fijados en este trabajo. Finalizado el diseño del circuito se ha procedido a su implementación en una placa de circuito impreso. El algoritmo de detección de la actividad cardíaca se ha programado en la placa de desarrollo NXP lpc1768, cuyo núcleo es un microcontrolador ARM Cortex-M3 de 32-bits programable usando la plataforma MBED de ARM. A su vez, este ARM controla el resto del dispositivo. El profesional que utilice el equipo tendrá la posibilidad de visualizar y controlar los diferentes modos de actuación del marcapasos. Finalmente se ha validado la funcionalidad del dispositivo en el laboratorio.

In this paper, a real-time optimal control technique for non-linear plants is proposed. The control system makes use of the cell-mapping (CM) techniques, widely used for the global analysis of highly non-linear systems. The CM framework is employed for designing approximate optimal controllers via a control variable discretization. Furthermore, CM-based designs can be improved by the use of supervised feedforward artificial neural networks (ANNs), which have proved to be universal and efficient tools for function approximation, providing also very fast responses. The quantitative nature of the approximate CM solutions fits very well with ANNs characteristics. Here, we propose several control architectures which combine, in a different manner, supervised neural networks and CM control algorithms. On the one hand, different CM control laws computed for various target objectives can be employed for training a neural network, explicitly including the target information in the input vectors. This way, tracking problems, in addition to regulation ones, can be addressed in a fast and unified manner, obtaining smooth, averaged and global feedback control laws. On the other hand, adjoining CM and ANNs are also combined into a hybrid architecture to address problems where accuracy and real-time response are critical. Finally, some optimal control problems are solved with the proposed CM, neural and hybrid techniques, illustrating their good performance. Sin financiación 0.291 JCR (1999) Q3, 139/205 Engineering, Electrical and Electronic, 29/48 Robotic and Automatic Control UEM