FRN - Producción de Investigación

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    Implementaciòn de modelos de señales sensoriales en sistemas embebidos enfocada a aprendizaje automático.
    (2023-04-01) Monte, Gustavo Eduardo; Liscovsky, Pablo; Marasco, Damian; Agnello, Ariel Edgardo; Gargia, Pablo Emiliano Bruna,
    Los sistemas digitales controlados por sensores convierten la percepción en información sobre la que los operadores y los sistemas actúan. Todas las acciones y decisiones realizadas por estos sistemas se basan en señales de sensores. Una percepción errónea puede generar accidentes graves, impacto ambiental y pérdidas económicas. El proceso de extraer información y conocimiento de los datos de los sensores en un entorno industrial es una tarea desafiante. El simple hecho de detectar la normalidad o anormalidad de una señal requiere haber aprendido su comportamiento ante diversas condiciones de operación, incluyendo condiciones previstas de fallas. En este proyecto, basado en investigaciones y desarrollos anteriores de investigadores de la regional Del Neuquén, se desarrollarán e implementarán algoritmos en sistemas embebidos para el aprendizaje del comportamiento de las señales sensoriales. Como resultado de este conocimiento mas profundo de las señales, se lograrán sistemas mas seguros y más eficientes en sintonía con los conceptos fundamentales del paradigma Industria 4.0, alcanzando una mejora considerable en el proceso de toma de decisiones.
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    Sensor signal preprocessing techniques for analysis and prediction
    (2008-11-13) Monte, Gustavo Eduardo
    This paper presents a signal processing technique that employs oversampling and identification of important samples to determine signal behavior and tendency. Sensor signal windows of random lengths are vectorized and classified to fit into only eight predefined types, and in conjunction with time indexes vectors, they can predict future values, steady state value and an estimation of the sensor signal function. The techniques developed allow the representation of any class of sensor signal for further analysis. The computational cost is quite low so they can be implemented in real time into smart sensors with low cost microcontrollers. Therefore, it is also an ideal technique to preprocess the sensor signal to mark regions of interest to more sophisticated processes.
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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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    Normalizing Transducer Signals: An Overview of a Proposed Standard
    (2015-05-15) Monte, Gustavo Eduardo; Liu, Zheng; Huang, Victor; Abate, Francesco; Pietrosanto, Antonio; Paciello, Vincenzo
    This paper presents an overview of the proposed standard ISO/IEC/IEEE P21451-001 for sensor signals that is currently under development. The IoT, Internet of Things, is a reality. Most of things have sensors embedded without drawing distinction between industrial and consumer products. Things can be easily identified and the protocols that govern the traffic over the nets are well defined. However, what is difficult to define is the information that a thing with sensors should report. Therefore, the objective of this standard is to define a first approach to describe sensor signals, in a way that can be applied to any sensor extracting information from samples. The paper is divided into two main sections. The first one describes the basic algorithms that extract knowledge from samples. The second one shows the internal structure of the working group for normalizing these algorithms and the remaining challenges.
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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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    IoT
    (2023-10-27) Marasco, Damian; Monte, Gustavo Eduardo; Agnello, Ariel Edgardo
    Pero un sistema no se convierte en inteligente por el simple hecho de procesar más rápido y disponer de conectividad. REVOLUCIÓN con la capacidad extra crear e implementar algoritmos para alcanzar un estado que aumente la confiabilidad que extraiga conocimiento de las señales y datos y que genere elementos de juicio para la correcta toma de decisiones Las señales de los sensores son los ojos del sistema TODAS LAS DECISIONES SE BASAN EN ESTAS SEÑALES
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    Propuesta de electrónica de potencia para la protección y optimización del desempeño de una turbina eólica de baja potencia conectada a la red eléctrica de baja tensión
    (2023-12-04) Marasco, Damian; Bufanio, Rubèn; Monte, Gustavo Eduardo; Scarone, Norberto; Agnello, Ariel Edgardo; Zappa, Andres; Amadio, Mariano; Wild Cañon, Carlos
    Las turbinas eólicas pequeñas “SWT, de sus siglasen inglés” han sido una opción común para la electrificación rural durante décadas recientes. Pero hace algunos años se vienen desarrollando diversas opciones de electrónica de potencia para vincular de manera adecuada estos sistemas a la red eléctrica, que más allá de los desafíos técnicos, la conclusión es la poca existencia de convertidores de potencia comerciales para energía eólica en el orden o por debajo del kW de potencia, donde la mayoría de las empresas han incursionado sus desarrollos hacia la energía solar fotovoltaica, (PV). A pesar de esto, y dado la necesidad en la Argentina de poder seguir aprovechando la energía eólica en pequeña escala, pero con vinculación a la red eléctrica, y de las diferencias conceptuales con la solar PV, este trabajo, a través de lo hecho en el programa SWTOMP entre UTN FRN, INTI, CIEMAT, y otras instituciones, propone una alternativa de electrónica de potencia, del tipo chopper, (de código abierto o uso libre). Adecuando estos convertidores a la eólica de baja potencia (menor a algunos kW), y en principal para ello desarrollando un novedoso y simple control, que proteja, debido a las rápidas variaciones del recurso eólico, tanto al sistema mecánico por sobre velocidades de giro como al inversor de sobretensiones. Por otra parte, ubique al aerogenerador en un estado general cercano al óptimo según sus especificaciones. Por lo tanto, se muestra el desarrollo tecnológico y los auspiciosos primeros resultados, por medio de las medidas tomadas en el laboratorio de evaluación de aerogeneradores que posee el INTI en CutralCó-Neuquén, Patagonia Argentina, sobre un aerogenerador de 1kW de la firma EOLOCAL.
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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.