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dc.contributor.advisorPérez Zuñiga, Carlos Gustavo
dc.contributor.authorFenco Bravo, Lugui Paolo
dc.date.accessioned2024-05-09T16:47:37Z
dc.date.available2024-05-09T16:47:37Z
dc.date.created2024
dc.date.issued2024-05-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/27777
dc.description.abstractDurante los últimos años nos hemos visto afectados por las consecuencias producidas por el cambio climático, el efecto invernadero y la contaminación ambiental, esto afectando no solo a la vida que se encuentra en la superficie de la tierra, sino que también afecta directamente a la salud de los océanos, generando variación en la temperatura, incremento en la acidificación, variación en la salinidad, lo que causa la perdida de los ecosistemas que en ellos habitan. Uno de los ejemplos más resaltantes y preocupantes debido a la variación de los parámetros normales del océano es la disminución de los arrecifes de coral vivo, los cuales albergan a innumerables ecosistemas costeros y que son uno de los más productivos del planeta, que ha tenido una reducción alrededor del 50% en los últimos 150 años, producido por el aumento de temperatura y la acidificación del océano. Estos cambios han hecho que se registren parámetros preocupantes, respecto a la vida marina que ellos albergan. El deseo de querer contribuir con un pequeño grano de arena por tratar de revertir el daño causado por los estragos del cambio climático y la contaminación durante tantos años es una de las motivaciones que ha llevado a generar este proyecto de investigación. Es por ello por lo que se propone desarrollar un controlador avanzado para que ejecute tareas de exploración, búsqueda, monitoreo, y operaciones de inteligencia al recorrer trayectorias específicas. Sin embargo, debido a la complejidad del vehículo submarino autónomo (AUV), considerando su dinámica no lineal y sus altas perturbaciones, es difícil diseñar un controlador no lineal con buen rendimiento. El controlador fuzzy adaptativo por modelo de referencia (MRAFC) es el controlador propuesto que deberá ser robusto para navegar en una trayectoria definida y robusto para posibles perturbaciones del medio en el cual estará expuesto como el oleaje y corrientes marinas. Una primera aproximación de este trabajo se presenta en el artículo IEEE “Model Reference Adaptive Fuzzy Controller of a 6DOF Autonomous Underwater Vehicle”, donde se presentan resultados parciales de este trabajo de investigación. Además, se viene trabajando un nuevo artículo presentando los nuevos resultados obtenidos. Los resultados exitosos de este trabajo de investigación han sido presentados a evaluación mediante un articulo científico en una revista científica IEEE bajo el nombre: “Non Lineal trajectory tracking of a 6DOF AUV using an MRACF controller”.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectSistemas difusoses_ES
dc.subjectSumergibles remotoses_ES
dc.subjectVida marítimaes_ES
dc.subjectCambios climáticoses_ES
dc.subjectContaminaciónes_ES
dc.titleDesarrollo de un controlador fuzzy adaptativo por modelo de referencia de un vehículo submarino autónomo de 6DOFes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Control y Automatizaciónes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Control y Automatizaciónes_ES
renati.advisor.dni41864666
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5946-1395es_ES
renati.author.dni45982241
renati.discipline712037es_ES
renati.jurorDe La Cruz Casaño, Celsoes_ES
renati.jurorPérez Zuñiga, Carlos Gustavoes_ES
renati.jurorCuellar Cordova, Francisco Fabianes_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00es_ES


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