FRN - Producción de Investigación
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Item 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.Item 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, DamianEste 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 operaciónItem 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, PabloThis 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.Item Desarrollo de banco de emulación de aerogeneradores de baja potencia(2023-10-27) Zuñiga, Cristian Nicolas; Bufanio, Rubèn; Marasco, Damian; Scarone, Norberto; Monte, Gustavo Eduardo; Agnello, Ariel EdgardoLa energía eólica ha adquirido una creciente importancia en el mercado energético mundial. El hardware eléctrico/electrónico de los generadores eólicos es una parte esencial del sistema. Entre las Pruebas de Laboratorio vs Pruebas en Campo surge una brecha importante. Es necesario un equipo que permita emular las condiciones de un generador eólico real, sobre un circuito electrónico en condiciones de laboratorio.Item GPSINT grupo de investigación en procesamiento de señales aplicado a sensores inteligentes(2023-10-27) Monte, Gustavo Eduardo; Marasco, Damian; Herrera, Mariana; Garcia Bruna, PabloCreación de una norma mundial para sensores inteligentes IEEE 21451-001-2017 Recommended Practice for Signal Treatment Applied to Smart Sensors, Determinación de estados operativos en torres de perforación petrolifera,Procesamiento de señales biológicas. Análisis de calidad de energía. Determinación de la magnitud de un terremoto mediante el procesamiento de ondas primarias P.Item Monitoreo continuo de calidad y seguridad en subestaciones transformadoras urbanas(2021-05-10) Marasco, Damian; Monte, Gustavo; Bufanio, Rubèn; Agnello, Ariel; Scarone, NorbertoDurante 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 suministroItem 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, PabloDebido 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 suministroItem Monitoreo continuo de calidad y seguridad en subestaciones transformadoras urbanas(2021-04-08) Marasco, Damian; Monte, Gustavo; Bufanio, Rubèn; Agnello, Ariel; Scarone, NorbertoDurante el periodo estival las subestaciones transformadoras urbanas (SET) trabajan en una condición crítica debido a factores ambientales y a la excesiva demanda. Esta exigencia sumada a los puntos calientes, los cambios dinámicos del punto de operación, el desequilibrio entre fases y el desgaste natural provocan un agravamiento temporal del estado operativo de la subestación.La convergencia tecnológica propiciada por la IoT (Internet of ings) permite, sobre todo por la reducción drástica de costos, proponer soluciones en situaciones jamás pensadas. Esta “nueva” información alimenta los procesos de toma de decisiones empleando paradigmas de Big Data e inteligencia computacional. Por lo expuesto, se desarrolló e implementó un sistema de monitoreo continuo de variables de calidad eléctricas, acústicas, mecánicas y térmicas para SETs. La información obtenida permite inferir la evolución de su estado operativo minimizando el impacto ambiental y asegurando la calidad del suministro.