Tesis de Mecatrónica

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https://hdl.handle.net/20.500.14414/898

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Browsing Tesis de Mecatrónica by Author "Asto Rodriguez, Emerson Maximo"

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    Automatizacion de la subestacion electrica jesus de 138kv – arequipa a traves del protocolo de comunicacion iec 61850
    (Universidad Nacional de Trujillo, 2018-04) Rojas Llerena, Alan Santiago; Asto Rodriguez, Emerson Maximo
    El presente trabajo tiene por objetivo el desarrollo del proceso de automatización de una subestación eléctrica usando el estándar de comunicación IEC 61850, y además de modernas herramientas y equipos de comunicación para una eficaz y confiable integración de los diferentes dispositivos al sistema. La pregunta es ¿Cómo automatizar una subestación eléctrica? La respuesta es tecnología, ahora gracias a la evolución sobre los sistemas integrados (relés basados en microprocesadores) así como los sistemas digitalizados y redes de datos, los sistemas de control de las subestaciones han logrado mejoras sustanciales con respecto a los equipos tradicionales. Para automatizar una subestación eléctrica se debe seguir una serie de pasos. En primer lugar, el desarrollo y la ingeniería de la arquitectura de comunicación, definir equipos, especificar la manera de cómo estarán conectados y el tipo de cable a usar. Una vez conectados todos los relés (equipos de protección y medición) se deben integrar al concentrador de datos, siendo a través del estándar de comunicación IEC 61850. Una vez terminado la integración se desarrolla un sistema SCADA - HMI, el cual sirve para una supervisión y control remoto de todo el sistema eléctrico. Y para finalizar se configura el reporte, el cual es la principal labor de la automatización, el enviar todos los reportes de las señales de los equipos de protección y medición hacia el sistema Scada del Centro de Control. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios cumpliendo con todos los objetivos planteados. La subestación eléctrica Jesús ubicada en la ciudad de Arequipa se encuentra en funcionamiento luego de realizar las pruebas de cada una de las señales a reportar con el Centro de Control - SEAL.
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    Desarrollo e implementación de un sistema de control de asistencia de estudiantes basado en reconocimiento facial”
    (Universidad Nacional de Trujillo, 2024-10) Higa Caldeira, Joao Pedro; Asto Rodriguez, Emerson Maximo
    Este proyecto de ingeniería tiene como objetivo principal desarrollar e implementar un sistema de control de asistencias de estudiantes basado en reconocimiento facial en la escuela de Ingeniería Mecatrónica. En primer lugar, se procedió a determinar los requerimientos del sistema, el cual, en resumen, consta de un funcionamiento rápido, eficiente y robusto. Luego se procedió a obtener base de datos de rostros, para lo cual en este caso se usaron las datasets Labeled Faces in the Wild(LFW) y FEI Database, debido a que la primera es la más habitual al momento de entrenar redes siamesas convolucionales y la segunda debido a la similitud que tiene con el ambiente en el cual el sistema fue implementado. Posteriormente se procedió a la selección de una arquitectura de reconocimiento facial, para lo cual se tomaron en cuenta la precisión, la robustez, la capacidad de usuario, la facilidad de registro y el número de imágenes necesarias para el reconocimiento. Se entrenaron en total 4 modelos pre entrenados (ResNet50, Xception, SeReSNext50 y Inception ResNet V2), dos arquitecturas (Red Siamesa Convolucional y Red Siamesa Convolucional con Pérdida Triple) y dos datasets (LFW, FEI), dando un total de 16 entrenamientos. El modelo con mejor resultado fue la red siamesa convolucional con pérdida triple basado en ResNet50 usando la dataset LFW, presentando una exactitud de modelo de 71.87%. Luego se realizó la implementación de una aplicación integrada con interfaz gráfica (GUI), que, usando el modelo obtenido, realiza la toma de asistencia, así como el registro de alumnos nuevos y la exportación de datos en formato Excel. Finalmente, este sistema obtuvo una precisión de un 92.5% y un tiempo de respuesta promedio de 3.3 segundos.
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    Estimación de la biomasa de pastizales mediante machine learning aplicado a imágenes aéreas captadas por vehículos aéreos no tripulados para agricultura de precisión
    (Universidad Nacional de Trujillo, 2024-01) Carrasco Cervantes, Marcia Carolina; Asto Rodriguez, Emerson Maximo
    En el presente trabajo de investigación se tuvo como objetivo plantear una manera de mejorar la precisión en el proceso de estimación de biomasa haciendo uso de imágenes aéreas y técnicas de Machine Learning, siendo este un trabajo aplicativo-descriptivo. Para esto se recopilaron los valores de precisión obtenidos en trabajos previos y se desarrolló un nuevo sistema de estimación utilizando redes neuronales artificiales, la precisión obtenida en este nuevo sistema se comparó con los valores recopilados para determinar cuál de las técnicas utilizadas es la mejor en términos de precisión. La parte innovadora en el presente trabajo es el uso de redes neuronales convolucionales combinadas con un perceptrón multicapa, ya que esta técnica no ha sido utilizada en la bibliografía revisada. Al finalizar el experimento se obtuvo como resultado un R2=0.597, R=0.772 y RMSE=16.66% haciendo uso de 403 entradas de datos y usando imágenes RGB únicamente, considerando la cantidad de datos analizados y la tecnología utilizada (Dron DJI Phantom 4), se concluyó que los resultados obtenidos representan una mejora respecto a los requerimientos del objeto de estudio y asimismo se acercan bastante a los resultados recopilados de trabajos previos.