Facultad Regional del Neuquén

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    Algoritmos de Detección y Clasificación de Eventos de Calidad de Energía en el Dominio Temporal
    (2020-12-04) Monte, Gustavo Eduardo; Marasco, Damian; Bufanio, Rubèn; Agnello, Ariel Edgardo; Scarone, Norberto; Liscovsky, Pablo
    El monitoreo de la calidad de energía presente en una red es un requerimiento importante dada la tendencia hacia múltiples generaciones que crean condiciones de operación muy dinámicas. Este trabajo presenta nuevos algoritmos en el dominio del tiempo que detectan y cuantifican los eventos que afectan la calidad de energía en una red eléctrica de acuerdo con los estándares vigentes. Los algoritmos se basan en una estructura cognitiva de la señal que brinda la exposición de manera simple y directa de la información embebida en ella. Se representa a la señal como una unión de segmentos prefijados en lugar de muestras. Se describen los algoritmos propuestos mostrando resultados sobre formas de onda reales y simuladas.
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    Propuesta de creaciòn grupo utn GPSINT
    (2022-12-01) Monte, Gustavo Eduardo; Marasco, Damian; Bufanio, Ruben Domingo; Liscovsky, Pablo; Garcia Bruna, Pablo; Herrera, Mariana
    Conformar un Grupo de Investigación, desarrollo e innovación para propiciar la capacitación y el desarrollo de sensores inteligentes no convencionales en donde el valor agregado es proporcionado por el procesamiento de la señal sensorial. Los sensores atraviesan horizontalmente todos los sistemas desarrollados por el hombre, por lo tanto, la aplicación es universal. La propuesta es el resultado de más de 15 años de investigación y desarrollo en la temática durante los cuales se han desarrollado algoritmos de procesamiento sensorial, se ha creado una norma mundial para señales sensoriales, se han realizado transferencias de tecnología y se han iniciado actividades de fabricación de dispositivos electrónicos. La propuesta es integral en el sentido que involucra la capacitación y formación de recursos humanos, el desarrollo de sensores inteligentes e impulsar la fabricación de productos electrónicos en la región basados en sistemas embebidos. El grupo tendrá como objetivo principal consolidar las acciones realizadas, incorporando una estructura de formación de recursos humanos en coordinación con otros centros de altos estudios nacionales e internacionales y un mecanismo de transferencia tecnológica en donde la Universidad es el principal impulsor.
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    Estimación de la Velocidad de un Movil Mediante el Procesamiento del Sonido Pasante
    (2022-06-20) Monte, Gustavo Eduardo; Scarone, Norberto; Agnello, Ariel Edgardo; Marasco, Damian
    Este trabajo presenta la aplicación de una técnica de muestreo inteligente de señales sensoriales a la estimación de la velocidad de un móvil procesando la señal de audio que se captura cuando pasa por el punto de adquisición. La razón de desarrollar este sistema es para obtener parámetros de flujo vehicular en proyectos de señalización vial inteligentes. El sonido en la banda audible es procesado teniendo en cuenta la implementación en microcontroladores embebidos en la aplicación real. Se basa en dos procesos fundamentales. El primero es la determinación del sonido característico de un móvil y el segundo, un detector de envolvente robusto. La rapidez de cambio de la envolvente de la señal es la portadora de la información de velocidad. Los desafíos que enfrenta la implementación de este sistema son señales interferentes de origen diverso y la gran variedad del tipo de señal que generan distintos tipos de vehículos. Se presentan los algoritmos diseñados y resultados experimentales en condiciones reales de operación
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    A Simple Model for Sharing Knowledge Among Heterogeneous Sensor Data
    (2022-10-20) Monte, Gustavo Eduardo; Marasco, Damian; Agnello, Ariel Edgardo; Bufanio, Rubèn; Scarone, Norberto; Liscovsky, Pablo
    This work presents a simple model that expose the information embedded into a sensor signal allowing to share it independently of the signal nature. Today's highly interconnected world requires a representation of sensor signals that let efficient sharing of embedded information. The proposed model is a state matrix that combine two important aspects of any signal: Its value inside a range and its behavior over the time. From this state matrix is possible to obtain a self-learning model observing the state transition probabilities and the time lapse in each state to deduce signal normality- abnormality that allows to infer a better perception of reality.
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    Smart sensing of systems thermal behavior using low cost infrared cameras
    (2019-12-09) Monte, Gustavo Eduardo; Marasco, Damian; Bufanio, Rubèn; Solorzano, Lucas
    Diagnosis through the analysis of thermal images is widely used and is one of the favorite tools of predictive maintenance. Due to the high cost of infrared cameras, this analysis is carried out through periodic manual inspections reusing the sensor element for several applications. The recent appearance of low-cost infrared cameras has enabled the development of static applications that observe and analyze the thermal behavior of critical systems over time. This work presents a proposal of an intelligent thermal sensor that acquires and processes low resolution images in real time with energy restrictions. The proposed thermal image processing is based on the analysis of local maxima and spatial and temporal gradients centered on these maxima. The standard IEEE 21451-001-2017 was applied used for signal processing. The image acquisition and processing are executed into a 16-bit microcontroller resulting in a compact thermal sensor with low cost and low power consumption and with the ability to understand and classify the thermal evolution of the observed system.
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    Smoke detection using simplified descriptors of video information
    (2017-03-22) Monte, Gustavo; Marasco, Damian; Pastore, Juan Ignacio; Liscovsky, Pablo; Ballarin, Virginia
    Automatic visual detection of smoke in confined or open spaces is overriding to issue early warnings that can save lives or prevent irreparable damage. While fire presents a range of characteristic colour, smoke does not present a readily apparent pattern. Changes its shape, does not contain clear edges, presents a chaotic behaviour and colour manifests from white to black, including all nuances. This paper presents an algorithm that efficiently pre-process a frame that extracts the main component of information, decreasing orders of magnitude the source size. From this new structure, algorithms based on the temporal and spatial change of subsets of the new structure are applied. Decision is based on fusion of weak classifiers. The algorithms are described and validated with experimental results of real-time detection for open and confined spaces, considering simplicity and efficiency of the proposed method suitable for embedded systems.
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    On-chip spectral analysis with low power and optimal Control for energy harvesting using piezoelectric devices
    (2018-10-22) Monte, Gustavo; Marasco, Damian; Garcia, Andes; Perotti, Emanuel
    This paper presents a low power DC-DC buckboost topology functioning battery-less on the basis of a novel technique using a combination of both: singular optimal control plus an analog circuit control law. The very low power consumptions along with the optimal energy harvested, makes possible to perform FFT calculations on-line and on-chip for vibration analysis applied to wind-turbines maintenance operation using an ST microcontroller and transmitting up to 500 m. The complete functioning circuit is shown along with real measurements.
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    Monitoreo continuo de calidad y seguridad en subestaciones transformadoras urbanas
    (2021-05-10) Marasco, Damian; Monte, Gustavo; Bufanio, Rubèn; Agnello, Ariel; Scarone, Norberto
    Durante el periodo estival las subestacionestransformadoras urbanas (SET) trabajan en una condicióncrítica debido a factores ambientales y a la excesiva demanda. Estaexigencia sumada a los puntos calientes, los cambios dinámicosdel punto de operación, el desequilibrio entre fases y el desgastenatural provocan un agravamiento temporal del estado operativode la subestación.La convergencia tecnológica propiciada por la IoT (Internetof ings) permite, sobre todo por la reducción drástica decostos, proponer soluciones en situaciones jamás pensadas.Esta “nueva” información alimenta los procesos de toma dedecisiones empleando paradigmas de Big Data e inteligenciacomputacional.Por lo expuesto, se desarrolló e implementó un sistema demonitoreo continuo de variables de calidad eléctricas, acústicas,mecánicas y térmicas para SETs. La información obtenidapermite inferir la evolución de su estado operativo minimizandoel impacto ambiental y asegurando la calidad del suministro
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    Sistema de adquisición y procesamiento de imágenes térmicas de bajo costo
    (2017-08-11) Monte, Gustavo; Marasco, Damian; Solorzano, Lucas; Scarone, Norberto; Bufanio, Rubèn
    El diagnóstico mediante el análisis de imágenes térmicas es ampliamente empleado y es una de las herramientas predilectas del mantenimiento predictivo. Debido al alto costo de las cámaras infrarrojas, este análisis se efectúa mediante inspecciones manuales periódicas reutilizando el elemento sensor para diversas aplicaciones. La reciente aparición de cámaras infrarrojas de bajo costo ha posibilitado el desarrollo de aplicaciones fijas que observan y analizan el comportamiento térmico de sistemas críticos a lo largo del tiempo. Este trabajo presenta una propuesta de sensor térmico inteligente que adquiere y procesa la imagen de baja resolución en tiempo real. El procesamiento de la imagen térmica propuesto se basa en el análisis de máximos locales y los gradientes espaciales y temporales centrados en estos máximos. La adquisición y el procesamiento de la imagen se realiza en un microcontrolador de 16 bits resultando un sensor térmico compacto, de bajo costo y con la capacidad de entender y clasificar la evolución térmica del sistema observado.
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    Monitoreo continuo de variables de calidad y seguridad en subestaciones transformadoras urbanas
    (2020-08-20) Marasco, Damian; Monte, Gustavo; Bufanio, Rubèn; Agnello, Ariel; Scarone, Norberto; Solorzano, Lucas; Vallejos, Javier; Liscovsky, Pablo
    Debido a las grandes demandas que se generan durante el periodo estival, las subestaciones urbanas trabajan en un punto crítico que depende de la temperatura ambiente, del desequilibrio de las fases, de los puntos calientes y del desgaste natural, características que se agravan con el paso del tiempo. Este trabajo presenta el desarrollo del sistema de monitoreo continuo de variables de calidad eléctricas, acústicas, mecánicas y térmicas para subestaciones transformadoras urbanas. La información obtenida permite inferir la evolución de su estado operativo minimizando el impacto ambiental y asegurando la calidad del suministro