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Póster presentado en: VIII Jornadas de Innovación Docente de la UBU, Burgos, 5 de abril de 2016, organizadas por el Instituto de Formación e Innovación Educativa-IFIE de la Universidad de Burgos

La agricultura de precisión está en constante desarrollo; las líneas de investigación e innovación son muy activas en este sector, se realizan mediciones y proyectos demostrativos para estudiar la viabilidad o no de aplicación de estas técnicas a los insumos del proceso productivo agrícola (semillas, fertilizantes, pesticidas, etc.). Este conjunto de técnicas cuenta ya con casi tres décadas de desarrollo. Es suficiente como para que nuestros agricultores se planteen la posibilidad de aplicarlas en sus explotaciones y conseguir reducir costes, mejorar la rentabilidad de sus cultivos y disminuir el impacto ambiental. Esta publicación pretende acercar al lector las diferentes tecnologías de la agricultura de precisión, con objeto de establecer criterios útiles para su adopción.

Actualmente en muchas aplicaciones es necesario conocer la velocidad y posición de un motor. Esto puede ser conseguido mediante observadores convencionales como son encoders, tacómetros o resolvers, o mediante observadores sensorless. Los observadores sensorless son técnicas que miden la tensión y/o la corriente y estiman la velocidad y posición. En motores DC, los observadores sensorless se dividen en tres grupos, los basados en el modelo dinámico, los basados en la componente ripple y los basados en la combinación del modelo dinámico y la componente ripple. Este trabajo presenta tres nuevos métodos donde cada uno de ellos presenta una mejora frente a los observadores sensorless existentes que monitorizan únicamente la corriente para la estimación de la velocidad y/o posición. El primer método funciona en motores dc de baja potencia, se basa en la componente ripple e intenta minimizar el efecto del ruido. El segundo método funciona en motores DC de baja potencia, se basa en la componen ripple e intenta minimizar el coste computacional. El tercer método funciona en motores DC de alta potencia, en este caso una nueva teoría sobre las componentes espectrales de la corriente ha sido desarrollada, y en esta teoría se basa para realizar la estimación. Finalmente los tres métodos han sido testeados y medida su precisión dando como resultado que tienen una precisión aceptable., Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática

En este Trabajo Fin de Máster se han propuesto distintos métodos de Machine Learning para la predicción de características de suelo de difícil adquisición y de importancia en el ámbito de la agricultura. Esta predicción se realizará a partir de otras características cuya obtención es directa o más sencilla y con las que guardan una cierta correlación. Para ello, se ha utilizado la base de datos European Soil Database v2.0 y, como métodos de predicción, la regresión lineal, la regresión normal, la regresión de Poisson, la regresión de los 𝑘𝑘 vecinos más cercanos, Decision Tree y Random Forest. En primer lugar, se ha realizado un preprocesado y análisis de los datos para, posteriormente, predecir las características seleccionadas con los métodos propuestos. Todo ello se ha desarrollado mediante el lenguaje de programación Python y las bibliotecas de scikit-learn para realizar las predicciones y Sweetviz para visualizar los datos. Las características que se escogieron como variables a estimar fueron la relación carbono-nitrógeno (C_N), el peso equivalente de carbonato de calcio (CACO3_TOT) y la retención de agua del suelo a capacidad de campo (WC_FC); mientras que las características que se emplearon para predecir estas variables fueron el pH, la materia orgánica, distintas clases de texturas y las bases intercambiables de calcio y potasio. Para evaluar el rendimiento de los métodos de predicción elegidos se calculó la raíz del error cuadrático medio (RMSE) y el coeficiente de correlación. Con ello, se ha podido comprobar que la combinación de características de baja correlación con la variable estimada y el empleo de modelos de predicción consiguen mejorar la correlación. Además, tras analizar los resultados obtenidos se ha podido concluir que Random., Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática, Máster en Ingeniería de Telecomunicación

El principal objetivo de esta tesis es diseñar, implementar y evaluar modelos específicos basados en Redes Neuronales Artificiales (RNAs) para procesos agrícolas e industriales. Estos modelos considerarán un conjunto de variables diferente a los utilizados en la literatura científica, minimizarán el conocimiento previo incluido en su diseño y optimizarán su desempeño en términos de tiempo de procesado y de capacidad de cómputo. La metodología propuesta en esta tesis se aplica a cinco procesos agrícolas e industriales: el proceso de curado de tabaco, el proceso de secado del pasto varilla (Panicum virgatum), el mantenimiento predictivo de una máquina, la evaluación de piezas de acero en una línea de producción y la detección temprana de enfermedades en plantas. Los resultados obtenidos sugieren la idoneidad de las RNAs para resolver problemas multivariable de clasificación y regresión tanto en problemas de ámbito agrícola o industrial como en problemas similares de otros ámbitos., Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática

Las redes tradicionales requieren de cambios de configuración para cada elemento individual, lo que supone una sobrecarga sustancial para el administrador de red. El empleo de redes definidas por software (SDN) permite disponer de uno o varios controladores que gestionan de manera simultánea todos los elementos de la red. Este enfoque permite monitorizar y adaptar los elementos de la red de manera dinámica, habilitando la optimización de la red a las necesidades concretas según varían en tiempo real. En este TFG se pretende simular, mediante el simulador gráfico de redes GNS3, diferentes esquemas SDN que permitan que la red se adapte de manera automática a las condiciones actuales. Con este trabajo se espera conseguir desarrollar nuevos mecanismos que puedan implementarse en entornos reales, avanzando así hacia el despliegue de redes auto-adaptativas. El objetivo principal de este trabajo es desarrollar aplicaciones SDN para el controlador ONOS, que permitan gestionar diferentes escenarios y diversas topologías de red creadas con el simulador GNS3. El controlador ONOS podrá cargar diferentes aplicaciones que gestionen de diferentes formas el comportamiento de dicha red, consiguiendo de esta forma una red auto-adaptativa., Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación

Las vibraciones a las que un trabajador se ve sometido durante su jornada laboral pueden terminar afectando negativamente a su salud. En la actualidad, existen numerosos dispositivos comerciales que se encargan de medir las vibraciones acumuladas que recibe un trabajador a lo largo de una jornada de trabajo. Estos dispositivos constan de un hardware que permita la adquisición de datos para poder caracterizar las vibraciones, y tras realizar los cálculos oportunos, mostrar la dosis de vibraciones recibidas por el trabajador. Este trabajo ha consistido en el desarrollo de una aplicación en Android que mida las dosis de vibraciones acumuladas que recibe un trabajador. Para realizar esta tarea, se han usado los acelerómetros incluidos en el teléfono, así como distintos algoritmos que nos permiten calcular, a partir de los datos tomados por el sensor, la dosis acumulada de vibraciones., Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación

Las vibraciones a las que un trabajador se ve sometido al utilizar maquinaria agrícola deben verse limitadas para salvaguardar la salud y proteger la seguridad del trabajador. Para ello, la cantidad de vibraciones que recibe cada trabajador es regulada tanto por el Real Decreto 1311/2005 del Instituto Nacional de Salud e Higiene en el Trabajo dentro de la Legislación española, que se basa en la Directiva 2002/44/CE del Parlamento Europeo. Actualmente se han puesto en el mercado dispositivos electrónicos que miden las vibraciones acumuladas que un tractorista recibe a lo largo de una jornada de trabajo. Estos dispositivos van a requerir un hardware propio que tome los datos que caracterizan a las vibraciones y que, tras realizar los cálculos oportunos, muestre la dosis acumulada de vibraciones recibidas por el trabajador. En la actualidad, los dispositivos más utilizados en nuestro día a día, son los smartphones o móviles inteligentes que nos permiten no solo comunicarnos telefónicamente con otras personas, sino añadir a estos dispositivos multitud de utilidades en el ámbito profesional, de ocio o familiar. Por ello, si conseguimos aprovechar al máximo el hardware que nos ofrecen los smartphones, podremos incluir en ellos aplicaciones móviles que sean capaces de realizar las mismas funciones que otros dispositivos que se dediquen exclusivamente a una tarea concreta. Con todo ello podremos conseguir un mayor ahorro tanto energético, al utilizar un mismo hardware para la realización de distintas tareas, como económico, ya que le va a permitir al usuario conseguir los mismos resultados utilizando un dispositivo que ya tenía anteriormente. Este trabajo consiste en el desarrollo de una aplicación Android que realice la misma tarea que los nuevos dispositivos electrónicos comentados anteriormente, es decir que mida la dosis acumulada que un tractorista recibe cuando trabaja. Para realizar esta tarea se hará uso del acelerómetro que lleva incorporado el smartphone, así como distintos algoritmos que nos permitan llevar a cabo los cálculos pertinentes para obtener, a partir de los datos tomados por este sensor de aceleración, la dosis acumulada de vibraciones. Con este valor obtenido finalmente, podremos saber si las vibraciones recibidas por el trabajador se encuentran dentro de los límites marcados por la legislación o si, por el contrario, es necesario tomar medidas para que esto suceda. Una vez desarrollada la aplicación, ésta se pone a prueba para evaluar su funcionamiento y, en su caso, realizar las calibraciones necesarias para asegurar la veracidad de los datos mostrados al trabajador en la aplicación. Finalmente, se valorarán los aspectos a mejorar de esta aplicación, que hagan mejor y más fácil este trabajo a los que se dedican a ello, fomentando así, el respeto a la legislación vigente que vela por el bienestar del trabajador., Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación

En esta tesis se realiza el estudio guiado de vehículos agrícolas con receptores GPS de bajo coste (receptores GPS L 1 de código) y se desarrollan diversas leyes de control y metodologías para mejorar su adaptación. En primer lugar, se analiza la validez de estos receptores para el guiado agrícola, obteniendo que es posible realizar el guiado autónomo a velocidades de hasta 9 km/h. En segundo lugar, se desarrolla una ley de control para el guiado en línea recta y en circunferencia, asintóticamente estable y convergente desde cualquier orientación del vehículo. Finalmente, se estudia el posicionamiento de la antena del receptor sobre el tractor y su influencia sobre el guiado y se desarrolla un método geométrico que obtiene el estado del vehículo a partir de los datos del receptor, con la antena en una posición adelantada del vehículo, incrementando la estabilidad, respuesta y tolerancia a ruido de los sistemas de guiado con receptores de bajo coste. Los métodos desarrollados se validan tanto de forma teórica como experimental., Departamento de Teoría de la Señal, Comunicaciones e Ingeniería Telemática

INTRODUCCIÓN: Entre los motores eléctricos de corriente continua, se tienen los motores con escobillas (brushed DC, BDC), que emplean escobillas para conmutar la corriente, y los motores sin escobillas (brushless DC, BLDC), que emplean un inversor electrónico para realizar la conmutación de fases. La revisión de la literatura relacionada con motores BLDC (Artículo 1 del compendio) y BDC sugiere que en el control de los mismos utilizando sensores de posición, como codificadores digitales (encoders) o sondas de efecto Hall, puede reducirse el coste y aumentar la fiabilidad mediante la sustitución de dichos sensores por técnicas sin sensores (sensorless). - OBJETIVOS: El objetivo general de la tesis comprende el análisis, desarrollo y validación de diversas técnicas sensorless para la detección de la posición y velocidad de motores BDC y BLDC. Para la consecución de este objetivo se han propuesto cuatro técnicas. La primera está basada en el análisis las ondulaciones o rizado (ripple) de la corriente en motores BDC (patente ES 2334551 A1). La segunda se fundamenta también en la componente ripple de la corriente para motores BDC, pero utilizando reconocimiento de patrones con clasificadores (Artículo 2 del compendio). La tercera está basada en la derivada de los voltajes de fase para motores BLDC (Artículo 3 del compendio). La cuarta aplica redes neuronales artificiales a motores BLDC (Artículo 4 del compendio).- MÉTODOS: La primera técnica permite determinar la posición y velocidad de un motor BDC mediante la detección de las ondulaciones que aparecen en la corriente del motor, utilizando la comparación entre las muestras de la corriente. En la segunda técnica, se estima la posición y velocidad de motores BDC utilizando reconocimiento de patrones con clasificadores de tipo Máquina Vectores de Soporte (Support Vector Machine, SVM). En la tercera técnica, se detecta la información de posición y velocidad de un motor BLDC a través de la derivada de los voltajes de fase con respecto a un punto neutro virtual, empleando un hardware versátil basado en una matriz de puertas programable en campo (FPGA). En la cuarta técnica, se estima la posición y velocidad de un motor BLDC mediante dos ANNs de tipo Perceptron Multicapa (Multilayer Perceptron, MLP). - RESULTADOS: En la primera técnica, se han obtenido unos errores absolutos medios de posición y velocidad inferiores a 17,75 rad y 4,64 rpm, respectivamente, en un rango entre 5.000 rpm y 7.000 rpm en condiciones de velocidad constante o con variación lenta. En la segunda técnica, se han obtenido unos errores absolutos medios de posición y velocidad inferiores a 19 rad y 18 rpm, respectivamente, en un rango entre 500 rpm y 11.000 rpm, en condiciones como aceleración constante y saltos abruptos de velocidad. En la tercera técnica, se han obtenido unos errores cuadráticos medios de posición entre 10º y 30º, y de velocidad inferiores a 3 rpm con el motor BLDC sin carga; así como de posición entre 10º y 15º, y de velocidad inferiores a 1 rpm en condiciones de plena carga, en un rango entre 5 rpm y 1.500 rpm con aceleración constante y saltos bruscos de velocidad. En la cuarta técnica, se ha obtenido un error de posición absoluto medio de 6,47º y un error de velocidad relativo medio de 4,87% en un rango entre 125 rpm y 1.500 rpm con una aceleración constante a plena carga. -CONCLUSIONES: Los resultados muestran que las cuatro técnicas propuestas permiten detectar la posición y velocidad, tanto en motores BDC como BLDC, con una aceptable precisión, inmunidad al ruido y coste computacional sobre un amplio rango de velocidades. En base a ello, puede considerarse que las técnicas desarrolladas representan una alternativa fiable respecto a técnicas de detección basadas en sensores y frente a técnicas sensorless básicas., Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática

Se presenta esta tesis doctoral sobre sondas y algoritmos de procesado de datos de técnicas de ensayos no destructivas basadas en corrientes inducidas. El objetivo ha sido proponer (i) sondas para la detección de discontinuidades, y la metrología de espesor de recubrimiento no conductor, y (ii) redes neuronales para tratar los datos base mono y multifrecuencia para la clasificación de piezas con diferente temple. Del Ensayo 1, la Sonda 1 inductiva ha proporcionado mejores resultados que la Sonda 2 con sensor Hall en (i) respuesta frecuencial, (ii) detección de agujeros y (iii) predicción de espesor. Del Ensayo 2, la Sonda 3 inductiva y las redes neuronales han proporcionado mejores resultados con el procesado multifrecuencia en cuanto a (iv) tasa de acierto, (v) carga computacional; y (vi) tiempo de ejecución. Los resultados sugieren utilizar las sondas inductivas puras y redes con procesado multifrecuencia para la resolución de los problemas inversos presentados., Departamento de Teoría de la Señal, Comunicaciones e Ingeniería Telemática, Doctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicaciones

En este proyecto se presenta un método de estimación del estado de los componentes rotantes en maquinaria agro-industrial, empleando señales de vibración adquiridas de un único punto del chasis. El objetivo de este trabajo es doble: (i) valorar la viabilidad de detectar algunos de los estados mecánicos de los componentes rotantes en maquinaria agro-industrial empleando un único acelerómetro situado en el chasis de la máquina, y (ii) proponer un sistema clasificador para ese propósito y evaluar su rendimiento. Como objetivo secundario, se extraerán las características más apropiadas, dentro de aquellas contempladas en este estudio, para ser empleadas en esta aplicación concreta de análisis de señales de vibración., Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática, Máster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Un interfaz cerebro-máquina (BCI) es un modo de comunicación directa entre el cerebro y un dispositivo externo. En este trabajo fin de máster se ha investigado varios métodos para clasificar las señales cerebrales generadas por el usuario y de este modo interpretar su intención. Para ello, previamente se ha realizado un estudio de las investigaciones en el campo de los BCI en las dos últimas décadas. Este estudio se organiza de acuerdo a la estructura típica de un BCI, que está formada por un bloque de adquisición de las señales cerebrales, un bloque de procesamiento de las señales y otro dedicado al control del dispositivo. En primer lugar, se analizaron las diferentes técnicas que los BCI emplean para adquirir la actividad cerebral y los tipos de señales de control que se pueden encontrar en la misma y que pueden ser moduladas voluntariamente por los usuarios. En segundo lugar, se estudiaron las diferentes técnicas utilizadas para el procesamiento de señales cerebrales. Estas técnicas engloban aquéllas que pretenden extraer la información característica de las señales cerebrales y las que emplean esta información extraída para clasificar las señales con el fin de conocer las intenciones del usuario. Por último, se hizo una revisión de los distintos dispositivos que la comunidad científica ha controlado mediante sistemas basados en BCI. A continuación, se estudiaron diferentes métodos de clasificación aplicados a las señales EEG del conjunto de datos 2b de la competición BCI de 2008. El método ganador de dicha competición se basa en un método derivado de Common Spatial Pattern para la extracción de características y emplea como clasificador Naïve Bayesian Parzen Window (NBPW). En este trabajo se han propuesto cuatro métodos de clasificación de características: análisis discriminante lineal, máquina de soporte vectorial, perceptrón multicapa y red probabilística de Parzen. En el resto de etapas del BCI se han mantenido los métodos empleados por el ganador de la competición. Los resultados indican que los clasificadores propuestos como alternativas al NBPW no proporcionan una mejora significativa del rendimiento. La red probabilística de Parzen y SVM consiguen mejorar el rendimiento en 3.8%, el LDA en 1.9% y el perceptrón multicapa no consigue superar el rendimiento de NBPW. Por otro lado, se estudian también otros aspectos relacionados con la etapa de clasificación como es el post-procesado de las probabilidades a posteriori y el tiempo de procesamiento de los clasificadores. El método de post-procesado mejora necesariamente la clasificación de las señales para todos los sujetos. Sin embargo, si que lo hace en promedio para todos los sujetos de prueba. Por último, se ha estudiado el tiempo de computación que necesitan los diferentes algoritmos de clasificación propuestos. En este punto se ha constatado que el método LDA y la red probabilística de Parzen claramente superan al resto clasificando tardan alrededor de medio segundo para procesar todas las señales de test de un sujeto., Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática, Máster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones