Tesis defendidas

En las últimas décadas, observando la necesidad mejorar la calidad de vida de enfermos con movilidad reducida, y los progresos obtenidos gracias a la utilización de los robots en la industria, los dispositivos robóticos han sido propuestos para aplicaciones asistenciales y sanitarias, como la rehabilitación. Los robots de rehabilitación permiten emular los ejercicios de un fisioterapeuta obteniendo tratamientos de mayor precisión y frecuencia. Asimismo, funcionan como una herramienta de medición que permite cuantificar fuerzas y/o movimientos. Y con ayuda de un interfaz gráfico, construyen un entorno de realidad virtual facilitando e incentivando el proceso de rehabilitación. Sin embargo, debido a su reciente introducción al ámbito clínico, muchas de las áreas de la robótica de rehabilitación no han sido estudiadas en profundidad, existiendo varios aspectos a mejorar. Ante esta situación, en esta tesis doctoral se ha planteado indagar en el control de dispositivos robóticos para terapias de rehabilitación. Para lograr este objetivo, la tesis se ha estructurado en tres grandes bloques. En el primero, se ha planteado una metodología de modelado cinemático y dinámico para los dispositivo robóticos de rehabilitación. Esta metodología se ha implementado y validado en el robot de rehabilitación de los miembros superiores UHP (Universal Haptic Pantograph), consiguiendo el modelo del robot necesario para el diseño de controladores avanzados En el segundo bloque se ha analizado la problemática de control asociada a los robots de rehabilitación, deduciendo la necesidad de implementar controles avanzados adaptados a los requerimientos particularidades de la robótica de rehabilitación. Con el fin de dar respuesta a estas necesidades, se ha propuesto un algoritmo de control dividido en dos niveles: los de nivel de tarea, que generan una referencia de fuerza o de posición dependiendo del estado de recuperación del paciente y del ejercicio seleccionado; y los de nivel de dispositivo, que siguen a la referencia generada por los de nivel de tarea generando movimientos suaves y seguros. Asimismo, con el fin de simplificar las dificultades introducidas por los sensores, el algoritmo de control diseñado se ha dotado con estimadores que permiten calcular la posición y la fuerza de contacto entre el dispositivo robótico y el usuario. Por último, en el tercer bloque de la tesis se ha diseñado e implementado una plataforma de control y ejecución, que además de permitir la ejecución en tiempo real del algoritmo de control, sirve de puente de comunicación entre el robot de rehabilitación, el usuario y el controlador. Esta plataforma de control y ejecución ha permitido realizar diferentes pruebas experimentales del algoritmo de control propuesto, lo que ha posibilitado validar su funcionamiento en diferentes escenarios.

El concepto de transporte sostenible dentro de las ciudades debe ser reconsiderado para poder así tener áreas urbanas más saludables. Es un hecho bien conocido que en las grandes ciudades sufren de grandes problemas de contaminación. Principalmente, debido los vehículos de combustión interna, con grandes emisiones de CO2. Estos representan más del 50% de los vehículos utilizados diariamente. Es por ello que el transporte público debe ser estimulado. Particularmente hablando, el transporte ferroviario es muy atractivo, ya que no se producen emisiones directas. Los sistemas de transporte ferroviario, como los tranvías y los metros, son muy ventajosos en términos de eficiencia, precio del usuario, seguridad y comodidad. Sin embargo, en comparación con un vehículo de combustión interna, los costos iniciales y de mantenimiento son muy altos. El alto costo inicial se debe principalmente al alto precio de las baterías. Por otro lado, el mantenimiento se ve enormemente afectado por la corrosión y la exposición ambiental que sufre parte del sistema de alimentación, el pantógrafo y las catenarias, siendo estos los componentes más críticos. Además, en las grandes ciudades, con muchas líneas de tranvía, las catenarias tienen un gran impacto visual. Para solucionar estos problemas, una de las opciones más prometedoras es dotar al vehículo ferroviario de un sistema de transferencia inductiva (IPT). De esta forma, la catenaria podría eliminarse y la carga se realizará de forma inalámbrica con las bobinas del transmisor enterradas en el suelo. Entre los diferentes sistemas posibles de IPT, este trabajo se centra en los sistemas de transferencia de energía inductiva dinámica (DIPT), es decir, cuando se está cargando mientras el vehículo se está moviendo. En concreto, esta tesis se adentra en el diseño de bobinas tipo meandro. El objetivo de este trabajo es proponer un método para diseñar sistemas de carga inductiva trifásicos. Para ello, los principios fundamentales de funcionamiento del sistema IPT se introducen en la primera parte de esta tesis. Las ecuaciones se presentan y se calcula el límite de división de polos. Validándolos en un prototipo de 3.3kW. Posteriormente, se describen los principios de trabajo de la bobina del tipo meandro. Se muestran las ecuaciones que modelan estas bobinas y se resalta la posibilidad de lograr un acoplamiento constante con múltiples fases. Además, con las modificaciones presentadas, el sistema multifásico se puede modelar mediante un sistema monofásico equivalente. Gracias a esto, el límite de división de polos se puede calcular fácilmente. Utilizando este límite, se describe un procedimiento de diseño y se valida experimentalmente en un prototipo de 50W. Este prototipo muestra el potencial de este tipo de bobinas, logrando una transmisión de potencia constante con una eficiencia del 70%. Sobre la base de este procedimiento de diseño, se propone una metodología de optimización para mejorar el tamaño, el peso y el costo del DIPT. Se resaltan los compromisos existentes entre estos indicadores. Finalmente, esta optimización se aplica para un sistema de 9kWy se valida en un banco de prueba real, con una eficiencia medida del 90%, para cualquier posición y potencia de salida con una separación de bobina de 100mm

It is essential to develop new technology for the use of emerging renewable energy sources. In this sense, marine energy can play a significant role in order to meet today's energy demand. it is expected that 16 PWh of energy will be achieved annually, approximately 50% of the demand by 2040. The use of control techniques, such as MPPT, can significantly improve the power conversion process. In most turbines the performance and rotational speed are closely linked. Therefore, a specific control of the rotational speed of the turbo-generator would improve the overall performance of the system. In this sense, the research and innovations carried out aim to improve the response and performance of the turbine. The problem of stalling behavior has been traditionally addressed by limiting the air flow through the turbine. Nevertheless, limiting the air flow implies energy losses in the system, since part of the wave energy is lost in the damper. Therefore, the main purpose of this PhD thesis is to propose a novel solution that avoids the stalling behavior without limiting the air flow through the turbine, and instead, the proposed control aims to control the rotational speed of the turbo-generator to set the proper operation point of the turbine. A particular performance analysis of the Mutriku Wave Power Plant has been carried out and control strategies have been accordingly designed.

Renewable energies are definitely part of the equation to limit our dependence to fossil fuels. Within this sector, ocean energies, and especially wave energy, represent a huge potential but is still a growing area. And like any new field, it is synonym to a high cost of energy production. Increasing the energy production, while keeping the costs controlled, has the leverage to drop down the cost of energy produced by wave energy converters (WECs). The main objective of this thesis is to make progress on the understanding of the effect of advanced control algorithms in the improvement of the power produced by wave energy devices. For that purpose, several control strategies are designed, compared, and assessed. To support this analysis, numerical models representing the overall energy conversion chain of WECs are developed. The Basque Country in Spain is fortunate enough to host the development and operation of two devices based on the Oscillating Water Column (OWC) principle. One is the Mutriku OWC plant, and the second is the floating buoy Marmok-A from Oceantec/IDOM, both devices were made available for sea trials. Several control algorithms were then implemented to be tested in real environments. Among them was a non-linear predictive control algorithm. Its test in real conditions represent a world first in the area of control for OWC systems, and maybe for the whole WEC sector if comparing with publicly available information. An outstanding results of the thesis is undoubtedly to move forward the predictive control algorithm from TRL3 to TRL6 after successful implementation and operation in both devices under real environmental conditions.

The main conclusions that can be extracted from an analysis of the current situation and future trends of the industry, in particular manufacturing plants, are the following: there is a growing need to provide customization of products, a high variation of production volumes and a downward trend in the availability of skilled operators due to the ageing of the population. Adapting to this new scenario is a challenge for companies, especially small and medium-sized enterprises (SMEs) that are suffering first-hand how their specialization is turning against them. The objective of this work is to provide a tool that can serve as a basis to face these challenges in an effective way. Therefore the presented framework, thanks to its modular architecture, allows focusing on the different needs of each particular company and offers the possibility of scaling the system for future requirements. The presented platform is divided into three layers, namely: interface with robot systems, the execution engine and the application development layer. Taking advantage of the provided ecosystem by this framework, different modules have been developed in order to face the mentioned challenges of the industry. On the one hand, to address the need of product customization, the integration of tools that increase the versatility of the cell are proposed. An example of such tools is skill based programming. By applying this technique a process can be intuitively adapted to the variations or customizations that each product requires. The use of skills favours the reuse and generalization of developed robot programs. Regarding the variation of the production volumes, a system which permits a greater mobility and a faster reconfiguration is necessary. If in a certain situation a line has a production peak, mechanisms for balancing the load with a reasonable cost are required. In this respect, the architecture allows an easy integration of different robotic systems, actuators, sensors, etc. In addition, thanks to the developed calibration and set-up techniques, the system can be adapted to new workspaces at an effective time/cost. With respect to the third mentioned topic, an agent-based monitoring system is proposed. This module opens up a multitude of possibilities for the integration of auxiliary modules of protection and security for collaboration and interaction between people and robots, something that will be necessary in the not so distant future. For demonstrating the advantages and adaptability improvement of the developed framework, a series of real use cases have been presented. In each of them different problematic has been resolved using developed skills, demonstrating how are adapted easily to the different casuistic.

The main objective of this Ph.D. thesis is the modeling and control of a TST-based DFIG and AC-DC-AC power converter. The novel control strategy has a valuable role in order to improve all aspects of the tidal stream generator and a strong influence on the dynamic behavior of the system. This study provides evidence that operating the turbine in variable speed mode will increase the enrgy yield of the turbine by allowing it to work at its maximum power coefficient over a wide range of tidal speeds. In the case of strong tidal currents, the pitch reguoation is conceived to afford the excess power and keep the turbine oprating within the specified limits. The goals, when controlling a variable-speed TST, are optimizing the harnessed energy, regulating the generated power and reducing the mechanical loads. Therefor, it is obvious that there is a need to improve the efficiency of the studied system and the produced power potencial.

The work elaborated in this Ph. D. thesis focused on the modeling and control of an OWC device installed in the NEREIDA wave power plant of Mutriku. The main contributions are the development of a proper MATLAB/Simulink model of the OWC plant for control purposes and proposing and implementing different control strategies. The Wells turbine-based OWC system is known to generate a liimited power because of the undesired stalling behavior. Hence, the developed control strategies have to avoid this stalling behavior in order to improve the power generation of the system. Two control strategies have been proposed and investigated. The first control strategy if the airflow control, wich aims to regulate the airflow by means of the throttle valve. The second strategy is the rotational speed control wich aims to regulate the rotor speed by means of the Rotor Side Converster (RSC) of the back-to-back converter. Advanced soft computing and nonconventional techniques have been considered and showed satisfactory performances.

Alzheimerdun gaixoengan, mintzamena ez ezik, erantzun emozionala ere kaltetu egiten da. Emozioak giza gogoaren arkitekturarekin zerikusia dituzten prozesu kognitiboak dira, eta erabakiak hartzearekin eta oroimenaren kudeaketa edota arretarekin zerikusia dute, eta aldi berean ere, horiek hertsiki lotuta dauden komunikazioarekin. Hortaz, erantzun eta kudeaketa emozionalak ere badira gaitzaren hasierako fase horietan nahasten diren beste komunikazio-elementu batzuk, eta disfluentzia bezala, emozio-erantzuna narriadura kognitiboa neurtzeko adierazlea izan daiteke. Hortaz, zenbait atazaren bidez sortutako ahots-laginen azterketak direla medio, disfluentzia eta emozio-erantzuna jaso daitezke. Hizkuntzarekiko independenteak diren parametroak bildu eta horien hizkeraren nahasmenduak ezaugarritu badaitezke, ekarpena lagungarria izan daiteke diagnostikoa egingo duten espezialistentzat. Lehengaiak ahots-laginak direnez, ingurune kliniko zein etxeko ingurunean egindako ataza desberdinen bidez grabazioak egin eta datu-baseak osatu dira, osasun-guneen irizpide etikoak kontuan hartuta eta. Datu-base horien ikerketaren bidez, galera kognitiboaren garapena neurtu, kuantifikatu, balioztatu eta sailkatu nahi da. Gaitzaren etapa desberdinak hautematen laguntzeko ekarpena egin nahi da, eta horretarako, hizkuntzarekiko independenteak diren parametroen azterketa automatikorako teknika eta metodologiak garatu dira. Mintzamen automatikoaren analisian oinarritutako multi-hurbilketa ez-lineala egin da, zeinak hizketa-analisian erabiltzen diren denborazko serieen konplexutasunaren neurtze kuantitatiboa eman diezaguke.

In this thesis, a first fully operational virtual LT sensor was created for recreational runners. This way, a so demanded operational solution to help the training of recreational runners was created. Moreover, the Lactatus software was created to guide, ease the athletes' LT estimation process and implement the additional information obtained in this thesis into their training decision-making process. This way, the work of this thesis is made tangible, widely available and usable to recreational runners. This solution grew from the creation and formalization of a strategy to help pose and apply ML to complex phenomena, an important contribution of this thesis. This strategy combined an iterative meta-process and a satisficing approach to deal with the problem boundary discovery and reduce the problem complexity. Then, the design of the virtual LT sensor was divided into three steps: context characterization, content representation and next step decision. The formalization of this methodology and a modification of next step decision are novel contributions. Additionally, several novel techniques are used, including a standardization of the temporal axis, a modified stratified sampling and a computational algorithm to discover the inherent noise that the features may contain. This way, a robust strategy and methodology is created to design virtual sensors for problems with similar characteristics. The application of this methodology led to an important conclusion. Concretely, the Dmax LT intrinsic error analysis showed that a higher accuracy of the virtual LT sensor was unnecessary and even non-characterizable. This manifested the importance of understanding the variability of the output features with respect to the input errors. The computation algorithm also allows to LT protocols could also be evaluated from this perspective in order to quantitatively address their reliability. This may allow to make an objective cross-comparison of the accuracy of different LT protocols, something that, is not well addressed in the literature. One of the possible limitations of this solution is that the recreational runner population here characterized may not be representative of recreational runners of other culture, ethnicity or different contexts. However, one of the main advantages of providing a simple solution is that, unlike other black-box models, it is easily reproducible and adjustable, meaning that we have set a common ground for other researchers to evaluate the impact of our proposal. In the best-case scenario, future experiments done in other contexts will validate that we have been capable of discovering a common characteristic of recreational runner population. In the worst-case scenario, we have provided an easy to follow methodology and a strong prior that will allow to adjust the estimator according to individual characteristics of different populations.

Gracias a las terapias de rehabilitación, muchos pacientes con enfermedades neurológicas logran recuperar parte de la movilidad funcional. Sin embargo, es necesario realizar un diagnóstico preciso y objetivo del estado funcional de cada paciente, para ajustar la terapia a las necesidades individuales, comparar diferentes terapias y medir el grado de recuperación de cada paciente. Este trabajo presenta un nuevo prototipo de contera instrumentada que permite realizar la monitorización y análisis de la marcha de forma objetiva y cuantitativa. El prototipo desarrollado se puede ajustar fácilmente a diferentes muletas y bastones, y proporciona una solución ligera, flexible, no-invasiva y de bajo coste. El sistema es capaz de medir la fuerza aplicada y diversas variables cinemáticas, como por ejemplo, las aceleraciones y las velocidades angulares. Además, integra un nuevo algoritmo para la estimación de la orientación de la muleta y la distancia recorrida. En base a estas variables, es posible calcular varios parámetros de la marcha, como la cadencia, el tiempo de la fase de apoyo y la velocidad. El algoritmo para la estimación de la orientación se basa en el filtro CAHRS, adaptando el parámetro de sintonización del acelerómetro según la fase de la muleta y asumiendo que las aceleraciones no gravitatorias son despreciables en el intervalo central de la fase de apoyo. El procedimiento para la estimación de la distancia se basa en la doble integración de las aceleraciones inerciales, aplicando una actualización de velocidades mediante un modelo de péndulo invertido en la fase de apoyo. El nuevo método se ha validado con una serie de ensayos con personas sanas, obteniendo un error RMS en la estimación de los ángulos pitch y roll por debajo de 0.9º y 0.5º, y un error relativo en la estimación de la distancia de 3.1%. Además, se presentan los resultados preliminares de ensayos con pacientes.

En esta Tesis Doctoral se presenta MAS-RECON, una plataforma genérica, personalizable y extensible para la gestión del ciclo de ejecución de aplicaciones sensibles al contexto, que incluye desde el registro de sus elementos hasta su puesta en marcha y la gestión de su ejecución. MAS-RECON dispone de un núcleo genérico que cubre las necesidades operacionales (arranque, parada, operación normal y gestión del estado del sistema) y de flexibilidad (auto-adaptabilidad conducida por la propia aplicación y disponibilidad en base a réplicas) de las aplicaciones sensibles al contexto de cualquier campo. MAS-RECON también contempla la variabilidad del dominio, ya que se ha diseñado para que pueda ser personalizable e incluso extensible a domino. MAS-RECON se basa en dos tecnologías. La tecnología multi-agente permite la implementación de inteligencia distribuida con supervisión centralizada. Así, se puede distribuir la toma de decisiones a entidades del dominio al mismo tiempo que se asegura un correcto estado global del sistema. De hecho, MAS-RECON da un paso más que otras plataformas, centrando su gestión de la ejecución en las propias aplicaciones y no en sus componentes. Esto es posible gracias a la tecnología de meta-modelado que permite incluir el concepto de aplicación en los mecanismos de gestión. De hecho, a pesar de que el concepto de aplicación es específico de cada ámbito, MAS-RECON proporciona la definición y gestión genérica del estado global del sistema gracias a la definición de meta-modelos de dominio.

In this Thesis, an elaborate control solution combining Machine Learning and Soft Computing techniques has been developed, targeting a chal lenging vehicle dynamics application aiming to optimize the torque distribution across the wheels with four independent electric motors.The technological context that has motivated this research brings together potential -and challenges- from multiple dom ains: new automotive powertrain topologies with increased degrees of freedom and controllability, which can be approached with innovative Machine Learning algorithm concepts, being implementable by exploiting the computational capacity of modern heterogeneous embedded platforms and automated toolchains. The complex relations among these three domains that enable the potential for great enhancements, do contrast with the fourth domain in this context: challenging constraints brought by industrial aspects and safe ty regulations. The innovative control architecture that has been conce ived combines Neural Networks as Virtual Sensor for unmeasurable forces , with a multi-objective optimization function driven by Fuzzy Logic , which defines priorities basing on the real -time driving situation. The fundamental principle is to enhance vehicle dynamics by implementing a Torque Vectoring controller that prevents wheel slip using the inputs provided by the Neural Network. Complementary optimization objectives are effici ency, thermal stress and smoothness. Safety -critical concerns are addressed through architectural and functional measures.Two main phases can be identified across the activities and milestones achieved in this work. In a first phase, a baseline Torque Vectoring controller was implemented on an embedded platform and -benefiting from a seamless transition using Hardware-in -the -Loop - it was integrated into a real Motor -in -Wheel vehicle for race track tests. Having validated the concept, framework, methodology and models, a second simulation-based phase proceeds to develop the more sophisticated controller, targeting a more capable vehicle, leading to the final solution of this work. Besides, this concept was further evolved to support a joint research work which lead to outstanding FPGA and GPU based embedded implementations of Neural Networks. Ultimately, the different building blocks that compose this work have shown results that have met or exceeded the expectations, both on technical and conceptual level. The highly non-linear multi-variable (and multi-objective) control problem was tackled. Neural Network estimations are accurate, performance metrics in general -and vehicle dynamics and efficiency in particular- are clearly improved, Fuzzy Logic and optimization behave as expected, and efficient embedded implementation is shown to be viable. Consequently, the proposed control concept -and the surrounding solutions and enablers- have proven their qualities in what respects to functionality, performance, implementability and industry suitability.The most relevant contributions to be highlighted are firstly each of the algorithms and functions that are implemented in the controller solutions and , ultimately, the whole control concept itself with the architectural approaches it involves. Besides multiple enablers which are exploitable for future work have been provided, as well as an illustrative insight into the intricacies of a vivid technological context, showcasing how they can be harmonized. Furthermore, multiple international activities in both academic and professional contexts -which have provided enrichment as well as acknowledgement, for this work-, have led to several publications, two high-impact journal papers and collateral work products of diverse nature.

The objective of this thesis is the development and implementation of intelligent algorithms for the real-time processing of non-invasively acquired physiological signals to automatically predict the continuous level of stress and relaxation in people. Thus, be able to identify the activity associated with the autonomic nervous system, responsible for the alterations caused in the homeostatic balance within the body. This goal resulted in a solution that goes from the analysis and processing of physiological signals to the design of an algorithm for real-time prediction of the level of stress and relaxation, which has subsequently been implemented in a functional low-cost hardware prototype. More precisely, the physiological records used to carry out this development are the electrocardiogram, the galvanic skin response and breathing due to their relation with the activity of the autonomic nervous system and the possibility of being acquired non-invasively. The proposed methodology focuses on four main aspects. The first is the processing of physiological signals in short-term sliding windows, which contributes to improve the techniques used for the extraction of heart period through the design of novel algorithms focused on the robust analysis of the electrocardiogram and blood pressure signals. In the second, the analysis, normalization and labeling of the extracted physiological parameters is carried out using original and validated methodologies. In the third aspect, the resulting data are subsequently employed for the design and training of intelligent systems through the implementation of supervised and unsupervised learning techniques in order to carry out a robust prediction of the level of stress and relaxation. Among the validated methods fuzzy logic, fuzzy rule-based supervised learning systems and artificial neural networks stand out. Finally, the development is successfully implemented in a portable low-cost hardware solution consisting of a physiological signal acquisition module and a server that processes and transfers the information to the client safely in real-time.

Li-ioizko bateriek beren hasierako gaitasunak galtzen dituzte denboraren poderioz, baita erabilpen baldintzen arabera ere. Horrek Li-ioizko baterietan oinarrituriko sistemen errentagarritasuna kolokan ezartzen du. Ondorioz, behar-beharrezkoa da baterien degradazio eredu zehatzak garatzea, bateriak sufrituriko erabilpen baldintzen arabera degradazioa aurreikusi ahal izateko. Gaur egun, degradazio eredu zehatzen garapenerako zailtasun nagusiak laborategian egin beharreko testen kantitatea, iraupena eta kostua dira. Zailtasun hauek gainditzeko helburuarekin, tesi honetan Li-ioizko baterien degradazio eredu berriak proposatzen dira. Eredu hauek, aplikazio errealetan operatzen ari diren bateria-sistemek trasmititutako datu-korronte jarraiki batetik etengabe ikasteko gai dira. Honi esker, degradazio ereduen zehaztasuna hobetzen doa eta iragarpenen ziurgabetasun tarteak murrizten doaz Li-ioizko baterien erabilpen-lehio osoan zehar, ereduen fidagarritasuna hazten denaren lekuko. Tesi honetan proposaturiko ereduztatze metodoa bat dator azken urteetan arlo desberdinetan gertatzen ari den digitalizazioaren joerarekin. Industria interes handia erakusten ari da datu bilketarako telemetria teknologia berrien inplementazioan. Horren ondorioz, espero da hurrengo urteetan aplikazio errealetatik erauzitako baterien erabilpen datuak eskuragarri izatea kantitate handian. Testuinguru horretan, garatutako degradazio ereduek interes berezia dute, besteak beste i) laborategiko eta aplikazio errealeko erabilpen profilen desberdintasunetik eratorritako iragarpen akatsak zuzentzeko gai direlako, eta ii) laborategiko test kantitatea, eta beraz degradazio ereduen garapen kostua murriztea ahalbidetzen dutelako. Ondorioz, tesi honetan aurkezturiko emaitzak interes teknologikoa ez ezik, interes komertziala ere badute, eta proposaturiko soluzioak bereziki lerrokatuak dira industriak ondoko urteetan biziko duen bilakaerarekin.

El continuo edge-cloud proporciona una infraestructura de nodos heterogéneos para ejecutar aplicaciones distribuidas. La calidad de servicio de estas aplicaciones está ligada a múltiples requisitos no funcionales, como el tiempo de respuesta o la eficiencia energética, que dependen en gran medida del despliegue de los componentes de la aplicación en los nodos de la infraestructura. En este contexto, se necesitan nuevas arquitecturas de orquestación para gestionar tanto las infraestructuras complejas como los requisitos no funcionales de las aplicaciones. Para hacer frente a estos retos se propone una novedosa arquitectura de orquestación centrada en las aplicaciones (ACOA ¿ Application-Centric Orchestration Architecture) orientada al continuo edge-cloud. Esta arquitectura aprovecha el uso de múltiples planificadores para mejorar el rendimiento de la orquestación y proporcionar un algoritmo de planificación personalizado para cada aplicación. Propone un modelo de infraestructura para la caracterización de los nodos y la red, un modelo de carga de trabajo para la definición de las aplicaciones, y un conjunto de componentes de sistema interrelacionados necesarios para gestionar las tareas de orquestación. Uno de estos componentes implementa SWIM-NSM, un nuevo protocolo de monitorización de la red necesario para la gestión de la calidad de servicio de las aplicaciones.

La extracción de energía de las olas por medio de dispositivos basados en la tecnología de Columna de Agua Oscilante (OWC) es considerada una de las soluciones más prometedoras para dar respuesta al problema energético actual. Dado su potencial para satisfacer el 50% del consumo energético global para el año 2040, diversas instalaciones han sido construidas a lo largo del planeta con el fin de avanzar en el desarrollo de esta tecnología. La mayor parte de estudios analizan la optimización de este tipo de sistemas por medio de diversas estrategias de control, partiendo del uso de la turbina Wells como elemento extractor de potencia al ser esta la tradicionalmente utilizada. Sin embargo, desde la invención de la Wells se han desarrollado nuevos conceptos que presentan la potencialidad de solventar las deficiencias existentes en esta última. Así, el objeto del presente trabajo analiza por medio de herramientas computacionales la respuesta de diferentes tipos de turbinas frente a la de la Wells para el caso concreto de la central NEREIDA MOWC (Mutriku), donde el Grupo de Control Automático de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) ha centrado su investigación. No obstante, a consecuencia de la naturaleza del modelo de planta existente, el análisis comparativo ha requerido de un modelado previo de una de las partes del dispositivo OWC, la cámara de captura. Una vez generado el modelo, el cual presenta un alto porcentaje de correlación respecto al sistema real, este ha sido integrado en uno más general de la planta de Mutriku. Diferentes casos de análisis han permitido determinar que, si bien la turbina Wells presenta ciertas bondades que justifican su uso, las respuestas de los nuevos conceptos de turbinas evidencian un claro avance que defiende su uso en pos de una mayor extracción de energía en dispositivos OWC.

In the era of sustainable development, proton exchange membrane (PEM) fuel cell technology has shown significant potential as a renewable energy source. This thesis focuses on improving the performance of the PEM fuel cell system through the use of appropriate algorithms for controlling the power interface. The main objective is to find an effective and optimal algorithm or control law for keeping the stack operating at an adequate power point. Add to this, it is intended to apply the artificial intelligence approach for studying the effect of temperature and humidity on the stack performance. The main points addressed in this study are : modeling of a PEM fuel cell system, studying the effect of temperature and humidity on the PEM fuel cell stack, studying the most common used power converters in renewable energy systems, studying the most common algorithms applied on fuel cell systems, design and implementation of a new MPPT control method for the PEM fuel cell system.

En esta Tesis se estudia, diseña e implementa una arquitectura de control para vehículos automatizados de forma dual, que permite realizar pruebas en simulación y en vehículos reales con los mínimos cambios posibles. La arquitectura descansa sobre seis módulos: adquisición de información de sensores, percepción del entorno, comunicaciones e interacción con otros agentes, decisión de maniobras, control y actuación, además de la generación de mapas en el módulo de decisión, que utiliza puntos simples para la descripción de las estructuras de la ruta (rotondas, intersecciones, tramos rectos y cambios de carril).

Los vehículos automatizados (AVs) han surgido como una solución tecnológica para compensar las deficiencias de la conducción manual. Sin embargo, esta tecnología aún no está lo suficientemente madura para reemplazar completamente al conductor, ya que esto plantea problemas técnicos, sociales y legales. Sin embargo, los accidentes siguen ocurriendo y se necesitan nuevas soluciones tecnológicas para mejorar la seguridad vial. En este contexto, el enfoque de control compartido, en el que el conductor permanece en el bucle de control y, junto con la automatización, forma un equipo bien coordinado que colabora continuamente en los niveles táctico y de control de la tarea de conducción, es una solución prometedora para mejorar el rendimiento de la conducción manual aprovechando los últimos avances en tecnología de conducción automatizada. Esta estrategia tiene como objetivo promover el desarrollo de sistemas de asistencia al conductor más avanzados y con mayor grade de cooperatición en comparación con los disponibles en los vehículos comerciales. En este sentido, los vehículos automatizados serán los supervisores que necesitan los conductores, y no al revés. La presente tesis aborda en profundidad el tema del control compartido en vehículos automatizados, tanto desde una perspectiva teórica como práctica. En primer lugar, se proporciona una revisión exhaustiva del estado del arte para brindar una descripción general de los conceptos y aplicaciones en los que los investigadores han estado trabajando durante las últimas dos décadas. Luego, se adopta un enfoque práctico mediante el desarrollo de un controlador para ayudar al conductor en el control lateral del vehículo. Este controlador y su sistema de toma de decisiones asociado (Módulo de Arbitraje) se integrarán en el marco general de conducción automatizada y se validarán en una plataforma de simulación con conductores reales. Finalmente, el controlador desarrollado se aplica a dos sistemas. El primero para asistir a un conductor distraído y el otro en la implementación de una función de seguridad para realizar maniobras de adelantamiento en carreteras de doble sentido. Al finalizar, se presentan las conclusiones más relevantes y las perspectivas de investigación futuras para el control compartido en la conducción automatizada.

La necesidad de lograr mayor productividad ha llevado a crear robots más ligeros que sean capaces de lograr mayores velocidades de operación. Para poder alcanzar este objetivo, las empresas constructoras han reducido de la sección transversal de los eslabones. Sin embargo, esta reducción puede causar deformaciones en los eslabones, y por consiguiente, perdida de precisión del robot. La deformación de los eslabones puede ser compensada mediante el uso de técnicas de control avanzado basadas en modelo que tengan en cuenta la flexibilidad de los eslabones a la hora de definir la ley de control. Sin embargo, el modelado dinámico y control de los robots flexibles, especialmente de los manipuladores paralelos, sigue siendo áreas de investigación poco abordadas en comparación con sus homólogos rígidos. Por lo tanto, este trabajo presenta una metodología para el modelado y control de los robots paralelos flexibles. En primer lugar se define una metodología nueva de modelado dinámico basada en el Método de Elementos Finitos, la cual puede ser utilizada independientemente de la flexibilidad de los eslabones. Es decir, esta metodología define las pautas para el modelado tanto robots con eslabones rígidos, como flexibles o una combinación de ambos. Sin embargo, para introducir los términos de flexibilidad en el modelo se requiere medir dicha flexibilidad, algo que no es trivial a día de hoy. Para ello, se ha desarrollado un estimador que permite conocer la deformación de los eslabones de forma precisa y con un coste económico y computacional mínimo. Por último, en este trabajo se define una estrategia de control avanzada para robots paralelos, denominada CTC para Robots Flexibles, capaz de contemplar la flexibilidad de los eslabones haciendo uso del modelo dinámico definido mediante la metodología propuesta.

La mejora tecnológica ha supuesto el desarrollo de sistemas de seguridad avanzada en vehículos, entre los que destacan los sistemas de guiado avanzados para vehículos autónomos y semiautónomos. De forma general, este tipo de sistemas se basan en la resolución de diferentes subproblemas independientes: la definición de la trayectoria a seguir, el control para que el vehículo siga dicha trayectoria y la toma de decisión para la asistencia al conductor. De estos tres subproblemas la presente tesis abarca el relacionado con el control. Para dicho fin, se plantea el desarrollo de un control predictivo para control de seguimiento lateral de trayectoria de un vehículo, de forma que éste sea capaz de seguir una trayectoria de referencia conocida de forma segura y confortable para todos los pasajeros, cumpliendo las restricciones impuestas y garantizando así la permanencia dentro del carril y evitando giros bruscos de volante. Además, esta metodología propuesta, a diferencia de otros trabajos, puede ser aplicada para diferentes trazados y en un amplio rango de velocidades. En primer lugar, se desarrolla un modelo del sistema para ser empleado adecuadamente como modelo de predicción en las diferentes estrategias de control. A continuación, se plantean tres propuestas de control predictivo: un control predictivo basado en modelo y con modelo de predicción variable, que sirve como base para las siguientes estrategias de control; un control predictivo basado en modelo con estabilidad garantizada y modelo de predicción variable; y un control predictivo basado en modelo robusto con estabilidad garantizada basado en tubos de trayectorias. Los tres controladores propuestos han sido validados experimentalmente.

A la hora del desarrollo sostenible y del notable agotamiento de los recursos fósiles, las energías renovables se utilizan cada vez más. Es toda una política de desarrollo de fuentes de energía renovables que se está difundiendo internacionalmente. Como resultado, la integración de las energías renovables en la red eléctrica ha aumentado la complejidad de la red, por un lado, y ha cambiado su estructura por el otro. De hecho, dada su dispersión en diferentes sitios, los recursos de energía renovable han hecho posible la producción de energía distribuida y la bi-direccionalidad del flujo de energía en las redes eléctricas. Las mismas líneas eléctricas se utilizan para que la red absorba la energía renovable producida por los clientes y para abastecer a estos mismos clientes. La integración de esta producción distribuida en la red se puede facilitar mediante el establecimiento de micro-redes (MR) basadas en la ubicación geográfica. Concomitantemente, hay un importante desarrollo de las técnicas de Inteligencia Artificial inspiradas en el razonamiento humano (Lógica Difusa), la selección natural (Algoritmos Genéticos), el funcionamiento del sistema nervioso de los seres humanos (Redes Neuronales) y los comportamientos sociales de ciertas especies (sistemas multiagente). La idea principal de este trabajo es aprovechar el desarrollo y las ventajas de estas técnicas inteligentes para garantizar el funcionamiento de una micro-red instalada en un barco de carreras. De hecho, el patrón vasco Amaiur Alfaro tiene un gran desafío para la Vendée Globe 2020. Le gustaría ser el primer patrón en terminar la carrera utilizando solo fuentes renovables como turbinas eólicas, paneles fotovoltaicos, un hidro-generador y un sistema de recuperación de energía. Este desafío requiere el diseño de un sistema avanzado de gestión de la energía que garantice el equilibrio entre la producción y el consumo, teniendo en cuenta, entre otras cosas, la estimación de la energía eléctrica diaria disponible, a fin de determinar el momento y la cantidad de energía a almacenar. Este trabajo de investigación se estructura en dos fases principales. En la primera se busca obtener un predictor de alto rendimiento de la irradiación solar directa en una superficie horizontal utilizando la técnica de Redes Neuronales Artificiales Dinámicas, con el objetivo de utilizar los resultados para la predicción de la producción de energía fotovoltaica en el velero. El primer capítulo de la tesis presenta un estado del arte sobre la gestión de la energía en micro-redes y los otros dos capítulos describen todo el trabajo de investigación realizado y los diferentes resultados obtenidos. Dividimos el primer capítulo en dos partes. La primera parte fue dedicada a la gestión de la energía en las MRs. Para este propósito, hemos definido el concepto de MR y hemos expuesto los diversos problemas relacionados con él mediante la presentación de las técnicas de gestión utilizadas en la literatura. El objetivo era poder elegir la técnica más adecuada para la gestión de la MR implementada en nuestro trabajo. Teniendo en cuenta el aspecto descentralizado de la MR y la gran variación de las condiciones de su funcionamiento para nuestro caso, optamos por utilizar la técnica de los sistemas múltiagente (SMA). Para esto, definimos un SMA, un agente general, un agente de software y un agente físico. Además, presentamos las propiedades y las características importantes relacionadas con el funcionamiento de un SMA. En la segunda parte del primer capítulo, nos hemos interesado a la predicción, un paso necesario que debe preceder la gestión de la energía en las MR. Dada la intermitencia de la producción fotovoltaica, que es una parte importante de la producción en la MR implementada, nos centramos en la predicción de la radiación solar, la variable meteorológica responsable de la producción fotovoltaica. Un estado del arte de lo que se ha hecho en la literatura ha demostrado que la predicción de una serie temporal en general, y la de la radiación solar en particular, requiere el uso de técnicas no lineales. El aspecto estadístico de la radiación solar y la falta de información suficiente que conduzca a su modelado nos ha llevado a optar por una técnica que utiliza un modelo de "caja negra", con una buena capacidad de aprendizaje: la de las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Para esto, en el último párrafo de este capítulo, hemos desarrollado las características de los diferentes modelos de RNA enfocando en los principales parámetros que nos permitieron usarlos más adelante. Dedicamos el segundo capítulo a la predicción de la radiación solar directa en una superficie horizontal a medio plazo utilizando la técnica de RNA dinámica. El modelo de RNA que elegimos es el modelo NARX. Al estudiar la fuente y las transformaciones que sufre la radiación solar para alcanzar la superficie de la Tierra, la hemos descompuesto en un componente determinista y un componente estadístico. En la primera sección del capítulo, hemos definido los parámetros necesarios para calcular el modelo de "cielo despejado" de radiación solar directa en una superficie horizontal, que modela el componente determinista de la radiación. También realizamos un estudio comparativo para determinar tres parámetros constructivos de la radiación solar: la declinación solar, la ecuación del tiempo E y el factor de corrección de la distancia tierra-sol KD. En cuanto a la segunda sección del capítulo, se dedicó a la predicción de la radiación solar. Comenzamos con la definición del modelo NARX de la RNA e insistimos en las propiedades que explotamos en nuestro trabajo. Posteriormente, presentamos la base de datos utilizada para la predicción y los criterios de evaluación, que son el error cuadrático medio ¿Mean Square Error¿ MSE y el promedio diario del error de potencia ¿Daily Mean of the Power Error¿ DMPE. La salida deseada de la red neuronal es la radiación solar global medida por la estación meteorológica de ESTIA-Bidart, y las entradas son el modelo de "radiación de cielo despejado" de radiación directa que se ha definido en la primera sección y la cubierta de nubes que se presenta más adelante y representa el componente estadístico de la radiación solar. Los datos de salida de la cubierta de nubes son pronósticos espaciados con una diferencia de 0.25° en latitud y longitud, con un intervalo de tiempo de 3 horas, y se descargan desde el sitio web www.zygrib.org. Por lo tanto, hemos propuesto dos interpolaciones que se aplicarán para estos datos de previsión, uno geográfico y otro temporal, y esto para poder construir la entrada de la red neuronal. Posteriormente, presentamos los resultados obtenidos y el modelo propuesto. La idea principal de nuestra solución es realizar un aprendizaje regular una vez al día (a medianoche), para tener en cuenta varios parámetros, como la cubierta de nubes, las características solares y la movilidad del barco. Después de presentar de forma sintética los resultados de las simulaciones, hemos preparado una base de datos adecuada que consta de una base de datos de prueba y aprendizaje de 10 días, cuyos datos se filtran en un intervalo de tiempo de 30 minutos en un intervalo de una hora La red NARX final contiene 15 neuronas en las dos capas ocultas y una neurona en la capa de salida. La función de activación de las capas ocultas es sigmoidal y la de la capa de salida es tangente hiperbólica. La generación de los pesos iniciales es aleatoria. El MSE y el DMPE son los criterios utilizados para elegir los parámetros óptimos. Al final de la segunda sección del segundo capítulo, realizamos el procesamiento de datos necesario para aplicar el aprendizaje a bordo. De hecho, la nubosidad y la radiación solar global medida son datos fácilmente recuperables incluso durante la navegación, ya que la descarga del archivo GRIB se realiza de antemano y la medición de la radiación global se realiza mediante una estación meteorológica portátil. Sin embargo, el cálculo del modelo de "radiación de cielo despejado" de la radiación solar directa requiere la recuperación de la fecha y la hora, la latitud y la longitud. Un procesamiento de los datos recibidos de los instrumentos a bordo por la red de veleros permitió una decodificación de las tramas que circulan en esta red y la recuperación de los parámetros necesarios. La segunda fase de este trabajo se centra en la gestión de MRs mediante los SMA. Este es el tema del tercer capítulo. De hecho, la complejidad de la gestión de MRs varía según la composición de las MRs, las condiciones en las que operan y las restricciones estudiadas por el gerente. Las características y especificidades de la MR estudiada en este trabajo de investigación son particulares ya que: ¿ La MR estudiada está alimentada solo con energías renovables, ¿ La MR es móvil, instalada en un velero cuyo recorrido depende en gran medida de las condiciones meteorológicas (velocidad y dirección del viento), ¿ Es un yate de carreras, por lo que la velocidad y la continuidad del servicio son dos limitaciones principales en la gestión. Para eso, al principio, presentamos el modelo global de la MR estudiada describiendo su estructura. Luego modelamos cada elemento con un modelo en el entorno de Matlab-Simulink que se basa en las ecuaciones de la electricidad y el principio de funcionamiento del elemento. Una vez que se modeló la MR, pasamos a la presentación del SMA propuesto. Así definimos su estructura: ¿ un agente ha sido asociado con cada productor de energía, ¿ el cargador se ha combinado con el agente asociado con él, ¿ con respecto a las cargas, basándose en su repartición en cargas prioritarias, secundarias e inerciales, les asignamos un agente para cada categoría, ¿ se han implementado tres agentes de software adicionales para garantizar la gestión adecuada de la MR, un agente "supervisor", un agente de "predicción" y un agente de "interfaz gráfica". Posteriormente, identificamos la estructura y el principio de operación e interacción de cada agente con su entorno. Al final, presentamos los resultados obtenidos al mostrar varios escenarios relacionados con las condiciones de navegación y encontramos que el uso del SMA para la gestión de la MR estudiada ofrece una ganancia en términos de eficiencia energética. De hecho, el carácter distribuido del SMA y la interacción entre los agentes hacen posible: ¿ suministrar todo tipo de carga lo más posible, lo que garantiza la continuidad del servicio en la MR, ¿ controlar la variación del estado de carga (¿state of charge¿, SOC) de la batería de forma permanente y eficiente, lo que contribuye a proteger la batería y aumentar su vida útil, ¿ maximizar la disponibilidad de la producción fotovoltaica minimizando el lanzamiento del hidro-generador al agua y mejorando así la velocidad de navegación del barco. ¿ promover el uso de recursos renovables, que, a pesar de su naturaleza intermitente, son una fuente confiable de electricidad incluso en un caso extremo (yate de carreras), cuando su uso está bien estudiado de antemano (tamaño de los elementos de la MR, optimización del peso para una buena navegación). En conclusión, los resultados obtenidos durante este trabajo de investigación han demostrado tanto la efectividad de las RNA en la predicción de la producción fotovoltaica como la de los SMA para la gestión de la energía. Esto es prometedor para el estudio de MRs en general y para la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la gestión de MRs en particular.

Es evidente que en los próximos años gran parte de las tecnologías recogidas bajo el marco de la denominada Industria 4.0 tendrá un profundo impacto en todas las empresas y, entre ellas, las relacionadas con la explotación y producción de petróleo y gas. Sin embargo, la apresurada adopción de tecnologías de la información sin un conocimiento adecuado de las mismas y su aplicación a los diferentes aspectos de los sistemas de control de planta, sistema de planificación de recursos empresariales (Enterprise Resource Planning ¿ ERP) y sistemas orientados a la ejecución de la fabricación (Manufacturing Execution Systems ¿ MES) puede derivar en que las compañías de petróleo y gas automaticen sus sistemas industriales con un injustificado alto coste, de manera potencialmente peligrosa y propensa a errores. La automatización de bajo coste promueve arquitecturas de referencia rentables y nuevos enfoques de desarrollo para aumentar la flexibilidad y la eficiencia de las opera-ciones de producción en una planta industrial. Esto ha llevado a la adopción por parte este tipo de empresas de estándares de redes industriales para las comunicaciones a todos los niveles. En este sentido, OPC UA, además de permitir adherirse a las empresas a la iniciativa de la Industria 4.0, proporciona acceso local y remoto a la información de planta, facilitando un mecanismo reconocido de integración tanto horizontal como vertical de manera correcta, segura y eficiente. El objetivo principal de esta tesis doctoral es presentar una arquitectura abierta para la integración vertical basada en sistemas ciber-físicos de producción, configurados bajo la norma IEC 61499 y usando OPC UA, apta para su utilización en la fabricación flexible en la industria de petróleo y gas.

El advenimiento progresivo de las microrredes que incorporan fuentes de energía renovable está dando lugar a un nuevo paradigma de distribución de la electricidad. Este nuevo planteamiento sirve de interfaz entre consumidores no controlados y fuentes intermitentes, implicando desafíos adicionales en materia de conversión, almacenamiento y gestión de la energía. Los convertidores de potencia se adaptan en consecuencia, en particular con el desarrollo de los convertidores multinivel, que integrando los mismos componentes que sus predecesores y un control más complejo, soportan potencias más altas y aseguran una mejor calidad de la energía. Debido al carácter híbrido de los convertidores de potencia, su control se divide comúnmente en dos partes: por un lado, el control de los objetivos continuos vinculados a la función principal de los convertidores de servir de interfaz, y, por otro, el control discreto de los interruptores de potencia, conocido con el nombre de modulación. En este contexto, las exigencias crecientes en términos de eficiencia, fiabilidad, versatilidad y rendimiento hacen necesaria una mejora de la inteligencia de la estructura de control. Para cumplir con estos requisitos, se propone tratar mediante un solo controlador ambas problemáticas, la vinculada a la función de interfaz de los convertidores y la relacionada con su naturaleza discreta. Esta decisión implica incorporar la no-linealidad de los convertidores de potencia en el controlador, lo que equivale a suprimir el bloque de modulación, que constituye la solución tradicional para linealizar el comportamiento interno de los convertidores. Se adopta un planteamiento de Control Predictivo basado en Modelos (MPC) para abordar la no-linealidad y la gran diversidad de objetivos de control que acompañan a los convertidores de potencia. El algoritmo desarrollado combina teoría de grafos ¿con algoritmos de Dijkstra, A* y otros¿ con un modelo de estado especial para sistemas conmutados al objeto de proporcionar una herramienta potente y universal, capaz de manipular simultáneamente el carácter cuantificado de los interruptores de potencia y el continuo de las entidades interconectadas por el convertidor. Se han obtenido resultados sobre la estabilidad y la controlabilidad de los modelos de estado conmutados aplicados al caso particular de los convertidores de potencia. El controlador así desarrollado y descrito se ha examinado en simulación frente a varios casos y aplicaciones: inversor aislado o conectado a la red, rectificador y convertidor bidireccional. Se ha empleado la misma estructura de control para tres topologías de convertidor multinivel: Neutral-Point Clamped, Flying Capacitor y Cascaded H-Bridge. Al objeto de adaptarse a los cambios citados, lo único que varía en el controlador es el modelo del convertidor adoptado para la predicción, así como la función de coste, que traduce los requisitos de control en un problema de optimización a solucionar por el algoritmo. Un cambio de topología resulta en una modificación del modelo interno, sin impacto sobre la función de coste, mientras que variaciones de esta función son suficientes para adaptarse a la aplicación. Los resultados muestran que el controlador logra actuar directamente sobre los interruptores de potencia en función de diversos requisitos. Los desempeños de la estructura de control propuesta son similares a los de las numerosas estructuras dedicadas a cada uno de los casos estudiados, excepto en el caso de operación en modo rectificador, en el que la versatilidad y rapidez de control obtenidos son particularmente interesantes. En definitiva, el controlador planteado puede emplearse para diferentes aplicaciones, topologías, objetivos y limitaciones. Si bien las estructuras de control lineal tradicionales han de modificarse, a menudo en profundidad, para afrontar diferentes modos de operación o requisitos de control, dichas alteraciones no tienen ningún impacto sobre la arquitectura del controlador MPC obtenido, lo que pone de manifiesto su versatilidad, así como su universalidad, también demostrada por su capacidad para adaptarse a diferentes convertidores de potencia sin modificaciones importantes. Finalmente, la solución propuesta elude por completo la complejidad de la modulación, ofreciendo simplicidad y flexibilidad al diseño del control.

Las señales electromiográficas son las señales eléctricas que los músculos del cuerpo humano generan cuando realizan algún movimiento. Estas señales pueden ser capturadas mediante unos sensores, para su posterior tratamiento, interpretación y utilización. En este proyecto se van a utilizar las señales EMG generadas por ciertos músculos para implementar el control de un exoesqueleto que apoya al movimiento del brazo humano. Para ello se toman las señales del bíceps y del tríceps, además del braquiorradial, y a partir de ellas se calculan las consignas de movimiento a enviar al exoesqueleto. Además de dichas señales, también se han empleado un goniómetro que permita conocer el ángulo del brazo en todo momento, sensores táctiles de presión para conocer la fuerza realizada por el usuario, y se ha valorado la opción de utilizar actuadores con memoria de forma. El objetivo principal es el de conseguir recrear el movimiento de un brazo humano de la manera más real y natural posible, utilizando para ello señales EMG y otras entradas que se consideren de interés. Para ello se van a emplear técnicas avanzadas de control que permitan un procesamiento rápido de todas las entradas del sistema y una adaptabilidad a variaciones en las entradas.

Actualmente la industria está inmersa en su cuarta revolución, caracterizada por la digitalización de las plantas y los procesos industriales. A este fenómeno se le conoce como Industry 4.0. De manera similar, el campo del petróleo y gas está adoptando dichas medidas de captación de datos y extracción de información a partir de los mismos, dando lugar a la estrategia Oil and Gas 4.0. En este sentido y especialmente en las refinerías, se plantea el uso de sensores virtuales para inferir, la calidad de los subproductos derivados del petróleo. Dichos sensores virtuales permiten complementar la función de los analizadores online integrados en planta, así como de los test de laboratorio proporcionando con antelación y de manera continua estimaciones de la calidad de los subproductos. Este conocimiento temprano de dicha calidad conlleva la ventaja de poder aplicar acciones correctivas de re-preprocesamiento del subproducto que no cumpla las especificaciones con la suficiente antelación, ahorrando costes a la refinería. Así, el objetivo principal de esta tesis es diseñar, desarrollar y validar una metodología para la automatización del diseño y desarrollo de sensores virtuales basada en Machine Learning y muy especialmente en Feature Engineering. Para ello, se ha investigado en el impacto en los algoritmos de Machine Learning de diferentes métodos de preprocesamiento de las características o features, especialmente en los métodos de ponderación (Feature Weighting) y de normalización (Feature Normalisation), demostrando su importancia a la hora de mejorar el rendimiento de los modelos. Como resultado de dicha investigación se ha propuesto una metodología sistemática para la selección del método de preprocesamiento adecuado dado un problema. Además, en base a las conclusiones obtenidas en los estudios realizados, se ha propuesto una solución AutoML que considera diferentes métodos para el preprocesamiento de las variables, así como diversos algoritmos de Machine Learning y busca de manera automática la combinación apropiada para la creación de un sensor virtual concreto. Dicha solución AutoML ha sido validada sobre dos casos reales de refinería. El primer sensor virtual desarrollado por el AutoML estima la calidad del subproducto del fondo de la torre de vacío. El segundo sensor virtual infiere la calidad del butano en base al porcentaje de pentanos contenido en él. Los resultados en ambos casos de uso corroboran la validez del sistema AutoML propuesto para el diseño y desarrollo automático de sensores virtuales.

La motivación de esta tesis es ayudar a las empresas manufactureras a adoptar tecnologías de la Industria 4.0 mediante el desarrollo de una solución rentable y confiable para mejorar su rendimiento. El enfoque se centra en el mantenimiento predictivo, que tiene como objetivo reducir los tiempos de inactividad de las máquinas y predecir fallos que provocan averías, aumentando así la productividad y las ganancias. La tesis propone una metodología integral, innovadora y novedosa para la predicción de fallos en el contexto de la Industria 4.0. La metodología consta de dos tareas principales: 1) etiquetado automático de bases de datos parcialmente etiquetadas y 2) obtención del mejor conjunto de parámetros que son predictores de un fallo. La primera tarea se logra mediante un sistema autónomo y fácil de usar llamado PLASH que evalúa y optimiza las diferentes soluciones de agrupamiento realizadas por una nueva métrica semi-supervisada llamada PSOM. La metodología proporciona al usuario tanto los resultados de una manera comprensible como una métrica de confiabilidad. Los resultados experimentales demuestran que PLAHS puede adaptarse, evaluar y proporcionar la mejor solución de etiquetado en diferentes tipos de datos y escenarios, incluido un estudio de caso real de una prensa de estampado en frío para la fabricación de pernos. La segunda tarea se logra mediante una metodología inspirada en la hiper-heurística llamada HIMAFP, que identifica de manera autónoma los parámetros significativos de las series temporales que caracterizan el comportamiento de las variables de proceso relevantes que permiten predecir fallos. La metodología encuentra el conjunto óptimo de parámetros que son predictores de un tipo específico de fallo, proporcionando al usuario final información para detectar la anomalía y anticipar el fallo. Los resultados experimentales demuestran que HIMAFP es efectivo al proporcionar a los expertos en el campo valiosos conocimientos sobre el comportamiento de las variables de proceso significativas, desarrollando una metodología fácil de usar y adaptándose a diferentes tipos de fallos y sus correspondientes anomalías. HIMAFP también se valida en el estudio de caso real mencionado anteriormente de una prensa de estampado en frío para la fabricación de pernos. En resumen, esta tesis propone una metodología integral, innovadora y novedosa para la predicción de fallos en el contexto de la Industria 4.0 que ayuda a las empresas manufactureras a adoptar tecnologías de la Industria 4.0 mediante el desarrollo de una solución rentable y confiable para el mantenimiento predictivo. Los resultados experimentales demuestran la efectividad de la metodología propuesta al proporcionar información valiosa tanto para la detección de anomalías en tiempo real como para la toma de decisiones en los procesos industriales.

The need for rehabilitation has increased over the years. The individualisation of rehabilitation plays an important role in improving the lives of people in need. Within this individualisation of rehabilitation, the use of physical activity data can be very useful to know the condition of the person. But the knowledge of constant physical activity is almost impossible for therapists. The use of technology, with the purpose of helping to know the physical activity performed by people, is becoming more and more common. Through the sensorization of the person, very interesting data can be obtained to help in rehabilitation. In addition, thanks to this sensorization, it is possible to know other types of events, such as a fall, whose rapid action can avoid increasing the need for rehabilitation. Typically this type of sensorization is done using wearable sensors, but several researchers have proposed the use of sensors integrated into assistive devices for walking for those who need them, as this solution is less invasive. While many of the devices can measure physical activity, they have the disadvantage that the sensing elements are fixed to the assistive devices for walking. This may prevent the user from being comfortable, as it is not the assistive device for walking that he/she normally uses. For this reason, the design of an interchangeable sensor tip between different assistive devices for walking is very important. This paper presents an innovative prototype of a sensorized tip that can be interchanged between different assistive devices for walking. It is capable of classifying different physical activities as well as detecting falls. The developed tip is able to adapt to different assistive devices for walking on the market. In addition, this sensorized tip consists of a series of sensors that provide the information needed to classify physical activities and detect falls. These sensors are: a force sensor to measure axial forces; a 3-axis accelerometer, a 3-axis gyroscope and a 3-axis magnetometer to measure movement; and a barometer to measure height variations. In addition, the data from these sensors is sent via Bluetooth Low Energy, making the devices autonomy very high. Because people when using an assistive device for walking do not always use it in the most appropriate way and tend to twist the device, an algorithm is proposed to estimate what is the angle of advance. In this way the data of the Lateromedial and Anteroposterior angles can be obtained in a simple way. This sensorized tip is validated by a series of tests to achieve good measurement errors. In order to know the physical activity carried out by the assistive device for walking user, a classifier capable of classifying 5 different physical activities is created. The use of Machine Learning techniques is considered for this purpose. In order to use these techniques, it is proposed the segmentation of the data in windows by events to create a series of features for each window. Since the number of features is very high, a dimensionality reduction using Random Forest is proposed in order to use the most relevant ones. Once these most important features are known, it is proposed to use K-Nearest Neighbors (K-NN), Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) to classify between walking, fast walking, going up stairs, going down stairs and standing still. The classifiers performed are compared with each other, achieving results between 92% and 97%, using only 7 features. Moreover, a fall detector is proposed through the use of the sensorized tip. This fall detector, like the physical activity classifier, follows a methodology in which the data is first divided into windows and then a set of features is generated. This is followed by dimensionality reduction of the features and an SVM-based detector. This classifier is based on two modules, one of which detects when the assistive device for walking is dropped and the other one detects when the person with the assistive device for walking is fallen. Results higher than 0.96 F-Score are achieved. Finally, the results obtained by the sensorized tip-based detector are compared with the results obtained by wearable sensors. EUSKARA Errehabilitazio beharra areagotu egin da urteak igaro ahala. Indibidualizazioak oso eginkizun garrantzitsua du errehabilitazio beharra duten pertsonen bizitza hobetzeko. Errehabilitazioaren indibidualizazio horren barruan, jarduera fisikoari buruzko datuak erabiltzea oso baliagarria izan daiteke pertsonaren egoera ezagutzeko. Baina jarduera fisiko etengabea ezagutzea ia ezinezkoa da terapeutentzat. Teknologiaren erabilera, pertsonek egiten duten jarduera fisikoa ezagutzeko, gero eta ohikoagoa da. Pertsonaren sentsorizazioaren bidez, oso datu interesgarriak lor daitezke errehabilitazioan laguntzeko. Gainera, sentsorizazio horri esker, beste gertaera mota batzuk ezagutzea lor daiteke, hala nola erorketa bat gertatzen denean, eta horien jarduera azkarrak errehabilitazio beharra areagotzea ekidin dezake. Oro har, sentsorizazio mota hori sentsore eramangarrien bidez egiten da, baina hainbat ikertzailek proposatu dute sentsore integratuak erabiltzea laguntza teknikoko gailuetan, behar duten pertsonentzat, eta soluzio hori ez da hain inbaditzailea. Gailu askok jarduera fisikoa neur badezakete ere, elementu sentsoreak ibiltzeko laguntza gailuetan finko egotearen eragozpena dute. Horrek erabiltzailea eroso egotea eragotz dezake, ez baita normalean erabiltzen duen ibiltzeko laguntza gailua. Hori dela eta, ibiltzeko laguntza gailu ezberdinen artean alda daitekeen punta sentsorizatu baten diseinua oso garrantzitsua da. Lan honek ibiltzeko laguntza gailu ezberdinen artean trukatzeko gai den punta sentsorizatuaren prototipo berritzailea aurkezten du. Jarduera fisikoak sailkatzeko eta erorikoak detektatzeko gai da. Garatutako punta merkatuko ibiltzeko laguntza gailuetara egokitzeko gai da. Gainera, sentsorizatutako punta honek sentsoreak ditu, jarduera fisikoen sailkapena egiteko eta erorikoak detektatzeko informazioa ematen dutenak. Sentsore hauek dira: indar axialak neurtzeko indar-sentsore bat; 3 ardatzeko azelerometro bat, 3 ardatzeko giroskopio bat eta 3 ardatzeko magnetometro bat mugimendua neurtzen dutenak; eta altuera aldaketak neurtzeko barometro bat. Gainera, sentsore horien datuak Bluetooth Low Energy bidez bidaltzen dira, gailuaren autonomia oso handia izan dadin. Jendeak ibiltzeko laguntza gailu bat erabiltzen duenean ez duenez beti modurik egokienean erabiltzen eta gailua okertzen duenez, aurrerapen angelua zein den kalkulatzeko algoritmo bat proposatzen da. Horrela, Lateromedial eta Anteroposterior angeluetako datuak erraz lor daitezke. Punta sentsorizatu hori proba batzuen bidez balioztatzen da, eta neurketa-errore onak lortzen dira Ibiltzeko laguntza gailuaren erabiltzaileak egindako jarduera fisikoa ezagutu ahal izateko, 5 jarduera fisiko sailkatzeko gai den sailkatzaile bat egiten da. Machine Learningen teknikak helburu horretarako erabiltzea proposatzen da. Teknika horiek erabili ahal izateko, datuak gertaeren arabera leihoetan segmentatzea proposatzen da, leiho bakoitzeko hainbat ezaugarri sortzeko. Ezaugarrien kopurua oso handia denez, Random Forest erabiliz dimentsionaltasuna murriztea proposatzen da, garrantzitsuenak erabili ahal izateko. Ezaugarri garrantzitsu horiek ezagutu ondoren, K-Nearest Neighbors (K-NN), Support Vector Machine (SVM) eta Artificial Neural Network (ANN) erabiltzea proposatzen da, ibiltzeko, azkar ibiltzeko, eskailerak igotzeko, eskailerak jaisteko eta geldirik egoteko jarduera fisikoak sailkatzeko. Egindako sailkatzaileak elkarren artean alderatzen dira, %92 eta %97 arteko emaitzak lortuz. Gainera, erorikoak detektatzeko punta sentsorizatua erabiltzea proposatzen da. Erorikoa detektagailu horrek, jarduera fisikoen sailkatzaileak bezala, metodologia bati jarraitzen dio. Metodologia horretan, lehenik eta behin, datuak leihoetan zatitzen dira, ondoren zenbait ezaugarri sortzeko. Ondoren, dimentsionaltasun murrizketa eta SVMn oinarritutako detektagailua egiten dira. Sailkatzaile hori bi moduluren arabera egiten da; modulu batek ibiltzeko laguntza gailua erori denean detektatzeko balio du, eta besteak ibiltzeko laguntza gailua duen pertsona erori denean detektatzeko. F-Score-ren 0.96tik gorako emaitzak lortzen dira. Azkenik, sentsorizatutako puntan oinarritutako detektagailuak lortutako emaitzak sentsore eramangarrien bidez lortutako emaitzekin alderatzen dira. CASTELLANO La necesidad de rehabilitación se ha visto incrementada con el paso de los años. La individualización de esta juega un papel muy importante para mejorar la vida de las personas que la requieren. Dentro de esta individualización de la rehabilitación, el uso de los datos de la actividad física puede ser muy útiles para conocer el estado de la persona. Pero el conocimiento de la actividad física constante es casi imposible para los terapeutas. El uso de la tecnología, con el propósito de ayudar al conocimiento de la actividad física realizada por las personas, es cada vez más común. Mediante la sensorización de la persona se pueden conseguir datos muy interesantes para ayudar en la rehabilitación. Además, gracias a esta sensorización se puede conseguir conocer otro tipo de eventos, como una caída, cuya actuación rápida puede evitar incrementar la necesidad de rehabilitación. Por lo general este tipo de sensorización se realiza mediante el uso de sensores vestibles, pero varios investigadores han propuesto el uso de sensores integrados en los dispositivos de ayuda técnica, para aquellas personas que los necesitan, siendo esta solución es menos invasiva. Si bien muchos de los dispositivos pueden medir la actividad física, estos tienen el inconveniente de que los elementos sensores se encuentran fijos en los dispositivos de ayuda a la marcha. Esto puede impedir que el usuario se encuentre cómodo, ya que no es el dispositivo de ayuda a la marcha que el usa habitualmente. Por ese motivo, el diseño de una contera sensorizada intercambiable entre los distintos dispositivos de ayuda a la marcha es muy importante. Este trabajo presenta un prototipo innovador de contera sensorizada capaz de intercambiarse entre distintos dispositivos de ayuda a la marcha. Esta es capaz de clasificar diferentes actividades físicas, así como de detectar caídas. La contera desarrollada es capaz de adaptarse a los distintos dispositivos de ayuda a la marcha del mercado. Además, esta contera sensorizada consta de una serie de sensores que aportan la información para la realización de la clasificación de actividades físicas y detección de caídas. Estos sensores son: un sensor de fuerza para medir las fuerzas axiales; un acelerómetro de 3 ejes, un giroscopio de 3 ejes y un magnetómetro de 3 ejes para medir el movimiento; y un barómetro para medir las variaciones de altura. Además, los datos de estos sensores se envían vía Bluetooth Low Energy, haciendo que la autonomía del dispositivo sea muy elevada. Debido a que la gente cuando usa un dispositivo de ayuda a la marcha no siempre lo usa de la manera más adecuada y suele torcer el dispositivo, se propone un algoritmo para estimar cual es ángulo de avance. De esta manera se pueden conseguir los datos de los ángulos Lateromedial y Anteroposterior de manera sencilla. Esta contera sensorizada se valida mediante una serie de pruebas consiguiendo unos errores de medición buenos. Para poder conocer la actividad física realizada por el usuario del dispositivo de ayuda a la marcha, se realiza un clasificador capaz de clasificar 5 diferentes actividades físicas. Se propone del uso de técnicas de Machine Learning para este propósito. Para poder usar estas técnicas, se propone la segmentación de los datos en ventanas por eventos para crear una serie de características por cada ventana. Debido a que el número de características es muy elevado, se propone una reducción de dimensionalidad mediante el uso de Random Forest, para así poder usar las más relevantes. Una vez conocidas estas características más importantes, se propone el uso de K-Nearest Neighbors (K-NN), Support Vector Machine (SVM) y Artificial Neural Network (ANN) para clasificar entre andar, andar rápido, subir escaleras, bajar escaleras y estar quieto. Los clasificadores realizados se comparan entre sí, consiguiendo resultados entre el 92% y el 97%. Además, se propone un detector de caídas mediante el uso de la contera sensorizada. Este detector de caídas, al igual que el clasificador de actividades físicas, sigue una metodología en la cual primero se realiza una división de los datos en ventanas para después generar una serie de características. Luego se realiza una reducción de dimensionalidad y un detector basado en SVM. Este clasificador se hace en base a dos módulos, los cuales uno sirve para detectar cuando el dispositivo de ayuda a la marcha se ha caído y el otro detecta cuando se ha caído la persona con el dispositivo de ayuda a la marcha. Se consiguen resultados mayores del 0.96 de F-Score. Por último, se comparan los resultados obtenidos por el detector basado en la contera sensorizada con los resultados obtenidos por sensores vestibles.

El comportamiento dinámico es un tema crucial en la industria de la automoción. A raíz del impulso que han sufrido los vehículos eléctricos y a las distintas arquitecturas que permiten implementar para sus sistemas de tracción, los algoritmos que tratan de mejorar dicho comportamiento se han convertido en un tema cada vez más interesante en el que investigar. En este sentido, la complejidad añadida que introducen las diversas topologías (uno, dos o cuatro motores) requieren de una correcta estrategia de gestión del par en rueda, lo que se ha traducido en un creciente interés en las estrategias de distribución de par o ¿Torque Vectoring¿ (TV). Además, estos sistemas no solo pueden mejorar el comportamiento dinámico del vehículo, sino también su eficiencia energética, aumentando su limitada autonomía, el cual es uno de los mayores obstáculos para estos vehículos. Debido a esto, en esta tesis se presenta, en primer lugar, una revisión del estado del arte en lo que a sistemas de torque vectoring se refiere, remarcando los aspectos más importantes en los que hace falta trabajar y en los que se centra esta tesis. En segundo lugar, se presenta el entorno de simulación utilizado en esta tesis. Tras estos dos primeros capítulos, se presentan los sistemas de torque vectoring propuestos en esta tesis. El primero de ellos está basado en técnicas de control inteligente e incluye un estimador de fuerzas verticales, mientras que el segundo de ellos está basado en un controlador predictivo no lineal y considera explícitamente el consumo energético en su formulación. Finalmente, las conclusiones y las futuras áreas de trabajo son presentadas.

Uno de los pilares básicos en la industria 4.0 es la incorporación de ¿utillajes inteligentes¿ a los procesos de fabricación: utillajes dotados de nuevos sensores, actuadores y sistemas de comunicación, que permiten controlar de manera de automatizada hasta el más mínimo detalle del proceso productivo. El objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de técnicas de control avanzado y comunicación para utillaje inteligente. En particular, el diseño e implementación de diferentes estrategias de control inteligentes que permitan controlar diferentes tipos de actuadores con una elevada precisión y una velocidad de respuesta adecuada basadas en las medidas obtenidas de los sensores.

Esta Tesis Doctoral se centra en dar solución a dos de las principales demandas de los sistemas de fabricación flexibles en el ámbito de los Robots Móviles de Manipulación (MMRs). Por un lado, se presenta Robotframework, una arquitectura genérica que facilita el desarrollo de aplicaciones robóticas concretas, mediante la fácil integración de las habilidades necesarias para la ejecución de las tareas establecidas en el plan del robot, cuya implementación es totalmente dependiente de los controladores de bajo nivel del robot utilizado. El diseño modular de la arquitectura, la implementación de habilidades mediante el concepto de pluginlibs y las directrices propuestas para la generación de los planes son los pilares sobre los que se construye Robotframework. Por otro lado, se dota a Robotframework de las capacidades de socialización necesarias para poder interactuar con otros robots o cualquier otro activo de una fábrica inteligente. Se propone una arquitectura para la integración de MMRs basados en Robotframework en sistemas de fabricación inteligentes, siguiendo los preceptos de la arquitectura de referencia RAMI. En concreto, haciendo uso del concepto de I4.0, haciendo especial énfasis en su Asset Administration Shell (AAS).

Tesi honen erronka nagusia, "autoen flota bat energetikoki kudeatzeko soluzio integrala bat lortzea, flota mailako jabetzaren guztizko kostua optimizatuz, ziurtatzen planifikatutako baterien bizitzak lortzen direla, ikasketan oinarritutako energia kudeaketa estrategikoen bidez". Erronka hau gauzatzeko alde batetik, ikasketan oinarrituriko energia kudeaketa estrategia berri bat garatu da, inferentzia sistema neuro-lauso moldakorra den teknikaz baliatuz, baterien degradazioaz kontziente dena. Ikasketan oinarrituriko energia kudeaketa estrategiek ahalbidetzen dute epe motzeko potentzia/energia kudeaketa gauzatzea programazio dinamikoaren pareko emaitzak lortuz, autobusen baterien bizitzaren epe luzeko kudeaketarekin bateratzea. Bestaldetik, floten kudeaketa energetikoa gauzatzeko estrategia jerarkiko bat proposatu da, ikasketan oinarrituriko estrategia integratzen duena, flota eta ibilgailu mailako kudeaketa holistikoa egiteko. Garatutako egitura honekin, flota mailako askatasun maila berriak aurkitu eta aplikatu dira. Lehenengo autobusa-ibilbide floten kudeaketa teknika, autobusaren operazioa ibilbide bakoitzera egokitzen du. Bigarren ibilbide-autobusera floten kudeaketa teknika, flotaren berrantolaketa kudeatzen du, autobus baterien bizitza kritikoenak orekatuz. Hirugarren flota mailako teknika ikasteko energia kudeaketa estrategia eguneratzen du, autobusen bizitza osoan zehar ematen diren egoera berriei operazioa moldatzeko.

En la última década ha surgido una tendencia creciente hacia la automatización de los vehículos, generando un cambio significativo en la movilidad, que afectará profundamente el modo de vida de las personas, la logística de mercancías y otros sectores dependientes del transporte. En el desarrollo de la conducción automatizada en entornos estructurados, la seguridad y el confort, como parte de las nuevas funcionalidades de la conducción, aún no se describen de forma estandarizada. Dado que los métodos de prueba utilizan cada vez más las técnicas de simulación, los desarrollos existentes deben adaptarse a este proceso. Por ejemplo, dado que las tecnologías de seguimiento de trayectorias son habilitadores esenciales, se deben aplicar verificaciones exhaustivas en aplicaciones relacionadas como el control de movimiento del vehículo y la estimación de parámetros. Además, las tecnologías en el vehículo deben ser lo suficientemente robustas para cumplir con los requisitos de seguridad, mejorando la redundancia y respaldar una operación a prueba de fallos. Considerando las premisas mencionadas, esta Tesis Doctoral tiene como objetivo el diseño y la implementación de un marco para lograr Sistemas de Conducción Automatizados (ADS) considerando aspectos cruciales, como la ejecución en tiempo real, la robustez, el rango operativo y el ajuste sencillo de parámetros. Para desarrollar las aportaciones relacionadas con este trabajo, se lleva a cabo un estudio del estado del arte actual en tecnologías de alta automatización de conducción. Luego, se propone un método de dos pasos que aborda la validación de ambos modelos de vehículos de simulación y ADS. Se introducen nuevas formulaciones predictivas basadas en modelos para mejorar la seguridad y el confort en el proceso de seguimiento de trayectorias. Por último, se evalúan escenarios de mal funcionamiento para mejorar la seguridad en entornos urbanos, proponiendo una estrategia alternativa de estimación de posicionamiento para minimizar las condiciones de riesgo.

La electrónica de potencia está presente en nuestras vidas en la mayoría de nuestras acciones. Toda esta electrónica está basada en los semiconductores de Silicio, tecnología muy madura en la actualidad, sin embargo la aparición de los semiconductores de banda ancha prohibida está proporcionando un importante salto tecnológico frente a los semiconductores de silicio convencionales, ya que gracias a sus características permiten operar por encima de los límites conocidos por el Silicio, tanto en frecuencia de conmutación, en tensiones de bloqueo, como en temperatura máxima de unión, posibilitando optimizar los diseños de electrónica de potencia, no antes sin superar los retos que presenta su implementación. Para ello, por un lado y debido a sus caracteristicas diferentes, es necesario desarrollar nuevos controladores de puerta capaces de manejarlos a las altas velocidades de conmutación que soportan, y por otro lado, para exprimir todas todas sus ventajasse deben diseñar nuevos componentes magneticos reducidos que trabajen a altas frecuencias optimizando y adecuando el sistemas de refigeración, con el fin de aumentar la densidad de potencia de los nuevos convertidores Entre los semiconductores de banda ancha prohibida, el Carburo de Silicio y el Nitruro de Galio son los más prometedores. En este trabajo, se muestra la integración del Carburo de silicio en la aplicación de tracción ferroviaria y en la aplicación fotovoltaica, y las ventajas que proporcionan frente a un convertidor de las mismas características basado en Silicio convencional.

Proiektu honek bi prototipo ezberdin jasotzen ditu. Alde batetik, nabigazio autonomoa erabiltzen duen AMR prototipo baten garapena erakutsiko da. Bestetik, Mercedes ¿ Benz barnean landuriko tresneria baten ikerketa aurkeztuko da. AMR-ak plataforma mugikor ahaltsuak dira eta hauek barneko nabigazio autonomoa erabiltzen dute, edozein gune ezagunetik mugiarazteko. Horregatik, Gasteizko Ingeniaritza Eskolak halako plataforma baten diseinua burutzen hasi da, lokalizazio algoritmoak lantzeko. Robot mugikor honek elementu industrialak erabiliko ditu eta hauek inteligentzia garapenean zenbait oztopo ezarriko ditu. AMR - ri robot bat atxiki ahal zaio, horregatik Mercedes ¿ Benz barnean elementu komertzialekin AMR bateri robot kolaboratibo bat ezarri zaio. Garapen honek lan postuen efizientziak lantzeko baliagarria izango da eta horretarako robotak etengabeko lanetan mugiarazi, kokatu eta kalitatezko lana burutu behar du.

Tesi honetan ardatz horizontaleko aerosorgailuen operazioa hobetzeko teknika adimentsuetan oinarritutako kontrol sistema aurreratuen diseinu eta simulazio bidezko balioztatzea proposatzen da. Nahiz eta gaur egungo aerosorgailu industrialen heldutasun handia izan, oraindik ere zer egina dago hainbat egoeratan hauek sortutako potentzia elektrikoa eta jasandako karga mekanikoak optimizatzeko momentuan. Ikerkuntza lan honetan, aerosorgailuen operazioa hobetzeko bi arlo desberdin landu dira. Alde batetik, aerosorgailuaren yaw sistemaren funtzionamendu autonomo eta optimo bat lortzeko helburuarekin, ¿Machine Learning¿ bidezko algoritmo bat diseinatu da. Algoritmo honek, ¿Reinforcement Learning¿, ¿Artificial Neural Network¿ eta optimizazio algoritmoak bezalako teknika adimentsuak baliatzen ditu. Bestalde, aersorgailuen aerodinamika hobetze aldera, fluxu kontrol gailuetan oinarritutako fluxu kontrol estrategia aktibo bat diseinatu da. Estrategia honen oinarrizko elementuak ¿Gurney Flap¿ izena hartzen duten fluxu kontrol gailuak dira. Simulazio bidezko emaitzak aztertuta, diseinatutako estrategiek ardatz horizontaleko aerosorgailuen jarduera hobetzeko potentzial handia dutela ondorioztatu daiteke.(ez bete tarte hau baino gehiago)

This thesis presents solutions to the control problems that exist nowadays in industrial presses, followed by a discussion of the most appropriate control schemes that may be used for their solution. Iterative Learning Control is subsequently analyzed, as the most promising control scheme for machine presses, due to its capability to improve the performance of a system that operates repeatedly. A novel Iterative Learning Control design is presented, which makes use of the dynamic characteristics of the system to improve the current controller performance and stability. This, results in an adaptation of the presented Iterative Learning Control design to two use cases: the single-input-single-output force control of mechanical presses and the multiple-input-multiple-output position control of hydraulic presses. While existing Iterative Learning Control approaches are also described and applied to the previously mentioned use cases, the presented novel approach has been shown to outperform the existing algorithms in terms of control performance. The proposed Iterative Learning control algorithms are validated in an experimental hydraulic test rig, in which the performance, robustness and stability of the algorithm have been demonstrated.

Este trabajo propone una plataforma para la gestión de sistemas de fabricación contextualizada en el marco de la Industria 4.0. Para ello, esta plataforma hace uso de los conceptos y normas recogidos en la Reference Architectural Model for Industrie 4.0 (RAMI 4.0), considerada la arquitectura de referencia a nivel europeo y global. Sobre esta base, la Plataforma I4.0 proporciona soporte tecnológico y metodológico para facilitar tareas como la caracterización e integración de activos a través del desarrollo del Asset Administration Shell (AAS), la entidad propuesta en RAMI 4.0 para proporcionar interoperabilidad y gestión de servicios. Además, el núcleo de la Plataforma I4.0 implementa los Infrastructure Services contemplados por RAMI 4.0 para la creación, registro y exposición de AASs en el sistema, y los extiende con funcionalidades adicionales para garantizar el estado operativo de la fábrica ante incidencias en el proceso o eventos no planificados. Esta Plataforma I4.0 ha sido diseñada para agentes industriales compatibles con el estándar FIPA. Los agentes industriales tienen una capacidad inherente para tomar decisiones de forma autónoma, lo que les permite decidir competir y/o colaborar entre sí para alcanzar sus objetivos. Además, el protocolo de comunicación Agent Communication Language (ACL) promovido por FIPA incorpora mecanismos como el uso de ontologías y performativos que facilitan la contextualización de las comunicaciones. La combinación de estas características hace que los agentes industriales sean ideales para la implementación de soluciones de Industria 4.0. Esta Plataforma I4.0 ha sido probada mediante tres escenarios de prueba definidos para evaluar su funcionamiento en condiciones normales y su respuesta en caso de fallos que afecten a los activos físicos y lógicos. Estos escenarios se han diseñado desde un enfoque genérico y posteriormente han sido particularizados para el demostrador utilizado, que recrea un entorno de fabricación mediante el uso de equipamiento industrial.

En los últimos años, el número de personas que necesita hacer uso de una silla de ruedas para desplazarse ha aumentado. Estos individuos pasan muchas horas sentados, lo que puede derivar en problemas físicos subyacentes. Entender el estado postural del paciente puede ayudar a detectar cambios en su estado funcional. Hasta la fecha, esta monitorización se ha realizado mediante cuestionarios subjetivos que no permiten un seguimiento continuo de los individuos. Para darle solución, a lo largo de esta tesis doctoral se ha desarrollado un dispositivo de monitorización postural denominado i-KuXin que permite la captura de datos objetivos, de forma continua y a un bajo coste. Haciendo uso de los datos obtenidos mediante este dispositivo se han desarrollado dos sistemas inteligentes basados en el uso de técnicas de Machine Learning. Por un lado, un sistema inteligente de identificación postural, y por otro, un sistema inteligente de detección automática de anomalías posturales. El objetivo último ha sido el diagnóstico temprano de problemas posturales, pudiendo notificarlos a los especialistas médicos. Esto, puede permitir adaptar la rehabilitación de los pacientes, repercutiendo en una mejora de su calidad de vida.

Como hipótesis inicial de trabajo de esta tesis se identificó la posibilidad de estimar el estado de salud y capacidad de una batería de plomo estanco de alta temperatura en aplicaciones estacionarias para servicios de respaldo, con nuevos modelos operados en tiempo real y basados en identificación de correlación entre la espectroscopia de la impedancia, y las diferentes condiciones de operación a lo largo de la vida de una batería, así como sus modos de fallo.

The wind energy sector is spreading its wings all over the world, and wind power is gradually displacing fossil fuels. Due to the impacts of climate change and global warming, renewable energy resources such as wind and wave power are gaining popularity. It is essential to construct wind and wave supply infrastructure in order to tackle these challenges. Floating Offshore Wind Turbines (FOWT) have played a game-changing role in gathering more clean, renewable wind and wave resources and producing more power. Offshore energy machines offer greater potential than onshore machines due to larger capacity factors, more accessible area, and less visible effects. Oscillating water columns may be incorporated into the FOWTs' platform for harnessing both wind and wave power supply. The integrated system of FOWTOWCs has the potential to significantly reduce system costs by leveraging shared operation and maintenance and common grid infrastructure. It can also improve the system's smoothed power output and efficiency. However, one of the difficulties that lies ahead is the stability of FOWTs in order to reduce unwanted platform vibrations and capture as much energy as feasible. These undesirable movements diminish aerodynamic efficiency, limit tower fatigue life, and raise loads on blades, rotor shaft, yaw bearing, and tower base. As a result, it is vital to keep the FOWT's platform movements within a reasonable range. In this thesis, four oscillating water columns (OWC) have been integrated into the FOWT's barge platform to decrease the system's oscillations. To analyse the behavior of the hybrid system, response amplitude operators (RAO) have been evaluated. Using RAOs, a switching control method have been introduced to manage the transition between closing and opening OWCs' valves. The controller reduces the oscillations in a barge-based FOWT supporting 5 MW wind turbine. The considered environmental conditions consist of various sea states with low-rated, rated and above-rated wind speeds. The results show that the considered switching control strategy has been able to reduce the oscillations in the barge-based FOWT efficiently. Consequently, this oscillation reduction lead to decease the fluctuations in the generated power output. Also, the results illustrate that the average power output increases in low-rated wind speeds. These results have been obtained using the MultiSurf, WAMIT, FAST, and MATLAB-Simulink tools. Finally, to assess the performance of the suggested technique, a comparison has been made between the controlled OWCs-based barge and the traditional barge-based platform. This thesis work is structured as follows: the first chapter provides an overview of FOWT types and wave energy converters. It also discusses the advantages and disadvantages of the hybrid FOWT-oscillating water columns. The second chapter summarizes the current state of the art in FOWT stabilizing methods. The problem statement and thesis goals are then explained. Chapter 3 describes the performance of OWCs in barge-based FOWTs for various sea conditions. In chapter 4, a switching control method is presented to reduce oscillations in the hybrid FOWT-OWCs system when wind power is absent. Chapter 5 develops a switching control approach to decrease system oscillations in diverse sea conditions and wind speed scenarios. In addition, the performance of the controlled OWCs-based barge platform platform in terms of generated power has been examined in this chapter. Finally, in chapter 6, the findings of the thesis and future works are summarized.

The main objective of this thesis is to control the electrical three-phase AC machines, using advanced control methods to meet the performance requirements for the plant model. Throughout this thesis, four different electrical three-phase AC machines were employed as motors or generators: the Squirrel Cage Induction Machine (SCIM), Doubly Fed Induction Machine (DFIM), Permanent Magnet Synchronous Machine (PMSM), and Permanent Magnet Vernier Machine (PMVM). When these machines are working as motors or generators, their shaft is mechanically connected to a load. In the generator regimen, two different turbine types were considered: the Wells turbine in Oscillating Water Column (OWC) and Wind Turbine System (WTS). In this thesis, different control techniques are proposed to govern different aspects of the machine. The Integral Sliding Mode Control (ISMC) and Finite Control Set-Model Predictive Control (FCS-MPC) are employed for the current regulation of electrical machines. For velocity regulation, various methods such as the ISMC method, Generalized Predictive Control (GPC) technique, and a GPC-based Proportional Integral (PI) approach were proposed. Three different GPC schemes were implemented: nonlinear, analytical, and industrial, each offering different features.

A lo largo de las últimas décadas, la ingeniería de precisión ha tenido un papel importante como tecnología puntera donde la tendencia a la reducción de tamaño de las herramientas industriales ha sido clave. Los procesos industriales comenzaron a demandar precisión en el rango de nanómetros a micrómetros. Pese a que los actuadores convencionales no pueden reducirse lo suficiente ni lograr tal exactitud, los actuadores piezoeléctricos son una tecnología innovadora en este campo y su rendimiento aún está en estudio en la comunidad científica. Los actuadores piezoeléctricos se usan comúnmente en micro y nanomecatrónica para aplicaciones de posicionamiento debido a su alta resolución y fuerza de actuación (pueden llegar a soportar fuerzas de hasta 100 Newtons) en comparación con su tamaño. Todas estas características también se pueden combinar con una actuación rápida y rigidez, según los requisitos de la aplicación. Por lo tanto, con estas características, los actuadores piezoeléctricos pueden ser utilizados en una amplia variedad de aplicaciones industriales. Los efectos negativos, como la fluencia, vibraciones y la histéresis, se estudian comúnmente para mejorar el rendimiento cuando se requiere una alta precisión. Uno de los efectos que más reduce el rendimiento de los PEA es la histéresis. Esto se produce especialmente cuando el actuador está en una aplicación de guiado, por lo que la histéresis puede inducir errores que pueden alcanzar un valor de hasta 22\%. Este fenómeno no lineal se puede definir como un efecto generado por la combinación de acciones mecánicas y eléctricas que depende de estados previos. La histéresis se puede reducir principalmente mediante dos estrategias: rediseño de materiales o algoritmos de control tipo feedback. El rediseño de material comprende varias desventajas por lo que el motivo principal de esta tesis está enfocado al diseño de algoritmos de control para reducir la histéresis. El objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de estrategias de control avanzadas que puedan mejorar la precisión de seguimiento de los actuadores piezoeléctricos comerciales. Aunque se utilizó un actuador piezoeléctrico comercial, la idea es que estas estrategias puedan ser aplicadas en sistemas similares con histéresis como principal fenómeno no-lineal. Además de que los algoritmos deben generar una señal de control adecuada para proteger el hardware, también deben cumplir con una complejidad de cálculo numérico limitada. Las características comunes en cuanto a la comparativa de estrategias, están basadas en: ¿ Desarrollo de estrategias de control avanzadas destinadas a reducir la histéresis de actuadores piezoeléctricos comerciales. Los modelos de control tienen entradas correspondientes a la señal de posición y error obtenidos de la posición del actuador. ¿ Implementación y validación teórica y experimental de los algoritmos de control. La implementación se realizó en un piezoeléctrico comercial a modo de evaluación, aunque es posible escalar las estrategias a otros actuadores similares que posean histéresis. ¿ Evaluación de la medición del error de seguimiento a través de métricas de rendimiento. Las comparativas visuales pueden no ser suficientes y la generación de medidas numéricas puede representar una ventaja para mostrar ventajas explicitas en una comparación entre dos esquemas. ¿ Diseño de cada controlador con señales de actuación que no aumenten el desgaste del actuador y teniendo en cuenta la comparación de los requerimientos de cómputo. Otras características importantes que se tuvieron en cuanta están relacionadas con un diseño de arquitectura sencilla para la implementación, bajo consumo, precisión, estabilidad y robustez. La comparativa con métodos clásicos e industriales, permitieron analizar las ventajas de las estructuras planteadas. Es por ello que se utilizó un control PID ya que tiene un diseño intuitivo y simple que permite que la señal de posicionamiento se mantenga próxima a la referencia. Los parámetros del controlador se ajustan tras el análisis de dicha respuesta. Es por esto que este tipo de control es el más utilizado porque es un control sencillo que proporciona unos resultados aceptables. Sin embargo, en el caso de sistemas complejos con dinámica fuertemente no lineal como la histéresis que es un efecto no-lineal dependiente del tiempo. El funcionamiento del sistema mejoró, en gran medida, utilizando técnicas de control avanzadas. La disminución de la histéresis y la disminución del error de seguimiento se realizó en combinación entre esquemas feedback-feedforward. La compensación feedforward tiene como objetivo mapear la no linealidad del dispositivo para compensar la histéresis; en esta investigación se ha demostrado que esta técnica es efectiva. Por otro lado, la reducción de errores, los cambios dinámicos y los efectos desconocidos son propiedades que aunque el control que feedforward no logra compensar, pueden abordarse con una estrategia de retroalimentación (o feedback). Este último ofrece una solución que puede aumentar la precisión del controlador, aunque su uso puede resultar en un margen de ganancia bajo que restringe el uso de controladores de alta ganancia. En esta investigación se optó principalmente por una combinación de ambos marcos (feedback-feedforward) para el análisis e implementación. Los controladores feedback-feedforward aumentaron la precisión del actuador a través de las ventajas que ambas técnicas pueden proporcionar por separado. Las estrategías feedback-feedforward se pueden combinar de diferentes formas. En este trabajo, la histéresis se compensó principalmente con redes neuronales artificiales combinadas con controladores convencionales, de lógica difusa y control de modo deslizante. Las redes neuronales artificiales pretenden imitar la plasticidad neuronal del cerebro humano para el aprendizaje de distintos conceptos. Se ha definido una red neuronal como un sistema compuesto por muchos elementos de procesamiento (neuronas) que operan en paralelo, cuya función es determinada por la estructura de la red, las conexiones y el procesamiento realizado por los elementos computacionales o nodos. Las redes neuronales pueden aprender a partir de conjuntos de datos de entrenamiento que se reflejan en la estructura de la red en modo de un conjunto de funciones lineales cuyos parámetros son obtenidos a partir de un proceso estadístico con los datos. Se ha demostrado que las redes neuronales pueden ser usadas con efectividad y precisión para la identificación y el control de sistemas con dinámicas complejas, especialmente para plantas no lineales que varían en el tiempo y que resultan más difíciles de regular con métodos convencionales. En la vida real la mayoría de los procesos industriales pertenecen a esta categoría, de ahí la necesidad de métodos inteligentes para controlar esos sistemas. El interés creciente en las redes neuronales se debe a su gran versatilidad y al continuo avance en los algoritmos de entrenamiento de redes y en el hardware, lo que ha sido posible gracias a que cada vez es más fácil disponer de computadores extremadamente rápidos, a un precio competitivo, para implementar estos algoritmos. La mayoría de las aplicaciones desarrolladas hasta ahora lo han sido en áreas de cálculo intensivo. Dentro del control hay también áreas con esos requerimientos como la identificación en tiempo real y el control de grandes estructuras flexibles, o en robótica, donde el uso de las redes neuronales puede conseguir mejores resultados. El desarrollo hardware de redes neuronales puede llevar a una nueva revolución en las aplicaciones del control, similar a la producida con la aparición de los microprocesadores. La lógica borrosa o fuzzy, introducida por Lofti A. Zadeh (1965), es una forma matemática de representar la imprecisión inherente al lenguaje natural. La teoría de conjuntos borrosos resulta muy útil en aquellas situaciones en que los datos y sus relaciones no pueden escribirse en términos matemáticos precisos. Los conjuntos borrosos son una generalización de la lógica clásica y contienen objetos que pertenecen de forma imprecisa o gradual al conjunto. El grado de pertenencia viene definido por una función de pertenencia, que usualmente toma valores entre 0 y 1. La primera aplicación de la lógica borrosa al control fue realizada por Mamdani, en 1974. Su aspecto novedoso está en que pretende emular la estrategia de control que seguiría un experto humano en el control manual de un proceso más que el controlador en sí, y en que utiliza información descrita en términos lingüísticos. Es una de las aproximaciones más populares hoy en día en la industria, especialmente en Japón y se ha ido consolidando, aunque más lentamente en USA y Europa. Tanto la teoría como las aplicaciones de la lógica borrosa siguen actualmente en desarrollo, y ha sido implementada con éxito en numerosas aplicaciones prácticas (como en este trabajo de investigación), si bien sigue siendo también en algunos casos un tema de controversia en la comunidad científica. El control de modo deslizante (o SMC, por sus siglas en inglés) es un enfoque no lineal cuya principal ventaja es que proporciona una respuesta rápida, robustez, estabilidad en entornos indeterminados y requiere bajos recursos computacionales. Esta técnica posee una ley de control que cambia la dinámica de un sistema en base a una superficie deslizante que asegura la convergencia. Sin embargo, un inconveniente de esta estrategia es que los estados pueden tardar en alcanzar un estado de equilibrio. Otro inconveniente del control deslizante es la generación de vibraciones (o chattering) causada por la discontinuidad propia del esquema. El chattering se puede atenuar con el uso de derivadas de la superficie deslizante que pueden ayudar a disminuir este efecto. Está técnica se ha denominado como controlador de modo deslizante de orden superior (o HOSMC, por sus siglas en inglés). Cuando se utilizan derivadas, la convergencia de tiempo finito está garantizada al origen, mientras que el SMC convencional solo cede a la estabilidad asintótica. Leonid Fridman definió una segunda generación de SMC, denominada bajo el nombre de algoritmo de torsión (o TA, por sus siglas en inglés) en la que se emplean derivadas. Sin embargo, el uso de derivadas puede inducir un alto nivel de ruido en un esquema feedback. En este escenario, el algoritmo de super-twisting (STA, por sus siglas en inglés) intenta contrarrestar estos problemas utilizando términos integrales y evitando utilizar derivadas de orden elevado. Además, otra estructura no convencional que también se encontró es la ley de convergencia prescrita, que es un algoritmo de segundo orden conocido por su tasa de convergencia y capacidades de seguimiento. Estas combinaciones han sido analizadas en la plataforma comercial seleccionada. Los resultados se difundieron a través de diversas publicaciones que se resumen a continuación: ¿ Control PID con compensaciones avanzadas tipo feedforward: En este estudio se estudió una estructura de control tipo PID con distintas estrategias de compensación a través de una identificación inversa del sistema. En este sentido, se utilizaron tanto una estrategia lineal simple como el uso de una red neuronal pre-entrenada. Finalmente se generó un algoritmo puramente neuronal que contempla un PID neuronal con una compensación de red neuronal. ¿ Compensación con identificador Hammerstein-Wiener (HW) y lógica borrosa como controlador: Se utilizó una compensación de HW, el cual es un método de identificación cuya estructura contempla una combinación de bloques lineales y no lineales donde los parámetros se pueden hallar por estimación comparativa con datos experimentales. Por lo tanto, se diseñó y se implementó un controlador realimentado con lógica borrosa tipo 1 compensado con HW. Se realizaron comparativas con un controlador tipo PID donde se midió la performance a través de la medición del IAE, raíz del error cuadrático medio (RMSE) y raíz del error cuadrático medio relativo (RRMSE). Los resultados obtenidos fueron favorables para la estructura propuesta tanto en la precisión como el comportamiento de la señal de control. ¿ Desarrollo de un algoritmo deslizante tipo super-twisting basado en redes neuronales: Los controladores surper-twisting pertenecen a los deslizantes de orden superior y se desarrollaron para reducir el chattering generado por los controladores deslizantes convencionales. La innovación de esta investigación fue la propuesta de un controlador tipo deslizante de orden superior con una red neuronal entrenada con datos experimentales para reemplazar el término equivalente de un controlador deslizante convencional. Además, se demostró la estabilidad teórica mediante un desarrollo de Lyapunov así como la experimental donde se midió IAE, RMSE y RRMSE. Los resultados mostraron una ventaja significativa para el controlador propuesto al igual que una señal de control adecuada. ¿ Desarrollo de un algoritmo deslizante tipo cuasi-continuo basado en redes neuronales: Continuando con la tendencia del controlador explicado anteriormente, esta vez se realizó una estrategia similar, pero utilizando un controlador deslizante cuasi-continuo. Este mismo fue diseñado para reducir el chattering de un deslizante convencional y mantener la robustez. La red neuronal se entrenó de nuevo con datos experimentales para reemplazar el término equivalente de un controlador deslizante convencional. La comparativa se realizó con un control PID en un esquema experimental y se obtuvo una mayor precisión, utilizando como indicadores el IAE y el RMSE. Además, se midió el chattering de manera numérica y se obtuvo un valor también favorable el algoritmo planteado. ¿ Control de lógica difusa tipo 1 y 2 con compensación neuronal: en función a la investigación y experiencia previa, se optó por probar nuevas estrategias aún más avanzadas. En este sentido, se utilizaron controles difusos de tipo-1 y tipo-1 en combinación con una red neuronal pre-entrenada. En la comparativa se utilizó un controlador industrial tal como un PID y se analizó, en base a datos experimentales, las ventajas de las estrategias con y sin compensación feedforward. Esto generó como conclusión que los controladores difusos con compensación tienen una significativa mejora frente a la reducción del error y señal de control. También se concluyó que la estructura de lógica difusa tipo 2 en conjunto con la red neuronal, generó los mejores resultados en este estudio. ¿ Controladores neuronales avanzados de modo deslizante: En esta investigación, se compararon varios enfoques de control, basados en la combinación de control de modo deslizante y redes neuronales. Esto permitió hacer frente a las no linealidades, mejorar la precisión y robustez del posicionamiento del actuador. En particular, se analizó la aplicación de diversas técnicas de control de modo deslizante de distintos ordenes, como twisting, super-twisting y prescribed convergence law, en combinación con redes neuronales. Estas técnicas se validaron experimentalmente y se verificó la reducción del error entre los algoritmos de super-twisting y prescribed convergence law. Finalmente, se evaluó el consumo de tiempo computacional para las estrategias de control presentadas.

Active power filters (APF) have been proposed as an efficient solution to improve the power quality and reduce the harmonic distortion produced by non-linear loads and power generation units connected to the grid. For high-power medium-voltage APF, low-switching frequency modulators are preferred over standard carrier based-PWM, which often requires derating of the power converter current due to the high-switching losses. This PhD Thesis presents a closed-loop controller for high-power medium-voltage APFs, based on selective harmonic control - PWM (SHC-PWM), featuring a good trade-off between dynamic response, steady state performance and low-switching frequency. However, the SHC-PWM presents some challenges like the efficient calculation of the switching angles, the exponential increase of the size of the solution space when the number of low-order harmonics to control increases and the implementation of the closed-loop control system assuring a good balance between dynamic and stationary response. This PhD Thesis attempts to respond to these challenges and enables the development of active filtering applications that, due to the use of low-switching frequency modulation techniques, are competitive in terms of power density and cost.

La presente tesis presenta un novedoso controlador basado en Campos Potenciales Artificiales (APFs) para conseguir procesos de fabricación colaborativos seguros sin descuidar la eficiencia del proceso. Para ello, propone un nuevo tipo de controlador, el controlador de Campo Potencial Artificial dual (d-APF, por sus siglas en inglés) el cuál permite la evasión simultánea de colisiones y singularidades. Para poder implementar dicho controlador con capacidades en tiempo real se ha propuesto un nuevo modelo cinemático para manipuladores colaborativos industriales de muñeca no esférica (como el UR10e). Lo que permite simplificar el modelo cinemático de este tipo de robots. Esta reducción en la complejidad posibilita, por un lado, la obtención de un conjunto de soluciones analíticas a la cinemática inversa del manipulador y, por otro lado, una simplificación en el Jacobiano de velocidades del manipulador. Esta última simplificación permite la extracción de un conjunto de soluciones que caracterizan las singularidades del robot según sus articulaciones (otra de las contribuciones de la tesis). La eficiencia y comportamiento de este controlador se ha probado en simulaciones y en un entorno real obteniendo, entre otros resultados, una mejora en procesos colaborativos en torno al 11% debido a la reducción de paradas de seguridad no requeridas y una mejora en el cálculo de respuestas ante obstáculos no previstos del 17%.

Tesi honek sare neuronalen ikasketa prozesuaren ikerketa eta horri ezker hobekuntzak planteatzea du helburu bezala. Muga horretara heltzeko, sare neuronalak ekoizteko eta ikuskatzeko ahalmena duen Software liburutegi bat eraiki egin da. Liburutegi honen beharra, normalean erabiltzen diren sare neuronalak sortzeko liburutegiek ez dituztelako eskaintzen beharrezkoak diren aldagaiak entrenamendu prozedura bera ulertzeko eta hobekuntzak planteatzeko. Garatu den liburutegiari ezker, gradiente beherakor estokastikoko algoritmoa, sare neuronalen ikasketa algoritmo klasiko bat, ikertzea eta hobekuntzak planteatzera heldu da.

Digitalisation and decentralisation are transforming energy systems towards more sustainable and resilient models. In this context, Self-Consumption (SC) has emerged as a promising strategy for integrating renewable energy sources and enhancing decentralised electricity generation. This PhD thesis explores the application of Model Predictive Control (MPC)-based Energy Management System (EMS) applied to a real building within a se framework. The EMS controls building HVAC system by means of the set point temperature to maximise self-consumption rate (SCR) while ensuring occupants thermal comfort. The MPC uses a NARX type Neural Network for thermally modelling the building and thus capturing non-linearities of the system. The NARX model is linearized at relevant operating points aiming reduction of computational cost. Additionally, day-ahead forecasting for building energy consumption and photovoltaic (PV) production has been integrated to enhance MPC performance. The proposed EMS is validated by demonstrating its ability to increase SCR through the optimisation algorithm based on a MILP strategy.

This study focuses on integrating Oscillating Water Columns (OWCs) into FOWT platforms to improve hybrid energy production and platform stability. OWCs are utilized for power generation and active structural control, presenting challenges in accurate control-oriented modeling and effective control of OWCs. To address these challenges, this research employs deep-layered Artificial Neural Networks (ANNs), specifically Multilayer Perceptrons (MLPs), for modeling the complex aero-hydro-servo-elastic behavior of hybrid systems. The proposed ANN-based models outperform traditional dynamic models, demonstrating improved accuracy and computational efficiency. Additionally, an ad-hoc Fuzzy Logic Control (FLC) system is implemented to stabilize the platform, reducing oscillations and enhancing dynamic behavior under varying conditions. Furthermore, AI-driven models and tailored PID gain-scheduling control strategies are developed to advance the stability and efficiency of FOWT-OWC platforms, emphasizing the importance of advanced control methodologies in sustainable energy generation. Using tools like MultiSurf, WAMIT, OpenFAST, and MATLAB-Simulink, this research compares controlled OWCs with traditional platforms, showcasing the advantages of integrating computational modeling with intelligent control. The findings highlight the potential of hybrid renewable energy systems to address global energy challenges, advancing offshore renewable technologies towards a decarbonized future. (to be no longer than will fit in this box)

Ikaskuntza sakonak aurrerapauso handia suposatu du ibilgailu autonomoen munduan. Sare neuronalen garatzeak robot hauen sistemen hobekuntza bultzatu du. Beste alde batetik, ikusmen artifiziala, duen praktikotasun eta sinpletasunagatik nabarmentzen da, merkea izateaz gain, jasotako informazioa oso baliagarria bihurtzen duelako. Ondorioz, teknika asko garatu dira ikaskuntza sakona eta ikusmena konbinatzen dituztenak ibilgailu autonomoetan aplikatzeko. Alabaina, ikaskuntza sakoneko alor askotan optimizazioaren falta existitzen jarraitzen du. Barnealdeko ibilgailuen kontrolean fokua jarriz, ikerketa honek autonomoa den nabigazio sistema bat planteatzen du. Helburu horretarako ikaskuntza sakoneko tekniken optimizazioa egiten da eta ikusmen artifizialeko teknikak erabiltzen dira. Nabigazio algoritmoa hiru moduluz osatuta dago, hauek ibilbide plangintza eta kontsigna lorketa, aldibereko lokalizazioa eta mapatzea, eta segurtasunerako oztopoen errekonozimendua izanik. Beraz, algoritmoa ingurune batean ibilbide bat eraikitzeko gai izan behar da, aldiune bakoitzean eskuratu beharreko posizioa ezagutuz. Ingurune hori ezezaguna izango denez bertako mapa bat eraiki beharko da, lokalizatzeko ahalmena mantenduz. Oztopoak egotea ohikoa izango denez, hauek detektatu beharko dira segurtasuna mantenduko duten ekintzak erabakitzeko.

Urtero 22,6 milioi pazientek jasaten dituzte lesio neurologikoak, eta horietatik 13,8 milioik ebakuntza behar dute [1]. Ebakuntza horietan, neurozirujauak egin behar duen prozeduretako bat garunaren erretrakzioa deritzon maniobra da. Teknika hau ezinbestekoa da neurokirurgia egiten duten langileen esku-hartzea behar duten garuneko gune kaltetuetara sartu ahal izateko. Oro har, ebakuntza osteko gabezia klinikoki esanguratsuak kasuen % 3-9an agertzen dira, nahiz eta prozeduraren zailtasunaren arabera aldakuntza handia dagoen. Ebakuntza luzeetan, garuna babesteak beharrezko segurtasun-baldintzak betetzen dituen monitorizazio eta/edo kontrol-sistema behar du. Testuinguru horretan, robotika kirurgikoa kontuan hartu beharreko aukera gisa agertzen da, robot kirurgikoek zirujauei zeregin batzuk egiten lagundu diezaieketelako, gai kritikoenetan zentratu ahal izateko. Ikerketa-lan honen helburu nagusia da neurokirurgiaren testuinguruan garunaren erretrakzio-prozesuaren optimizazio esanguratsu bat lortzea da, prozesuaren robotizazioa ahalbidetzen duten teknologien integrazioaren bitartez.