Ingeniería Mecatrónica (Mag.)
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Item Control de aprendizaje profundo basado en un control predictivo por modelo no lineal para un vehículo submarino no tripulado(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-29) Gallardo Rodríguez, Manuel Enrique; Portella Delgado, Jhon ManuelLa presente tesis propone un algoritmo para el entrenamiento de una red neuronal con algoritmos de Redes Neuronales Profundas (Deep Learning) en combinación con un control predictivo basado en modelos no lineal (NLMPC - Non Linear Model Predictive Control) para el entrenamiento de vehículos submarinos. El interés por el desarrollo de sistemas autónomos se incrementó considerablemente en los últimos años. Sectores como el industrial y militar han desarrollado esta tecnología con la finalidad de implementar futuros proyectos vinculados especialmente a la navegación autónoma. Este tipo de navegación se basa en sistemas de control en tiempo real que identifican el entorno que rodea al vehículo con la finalidad de tomar decisiones de desplazamiento en función de las restricciones mecánicas del vehículo y físicas del entorno. Los sistemas de Control Predictivo en Base a Modelos o MPC por sus siglas en inglés Model Predictive Control, han sido usados de manera satisfactoria para el control de vehículos submarinos. Sin embargo, su aplicación requiere estimar los estados del sistema en todo momento, lo cual tiene un coste computacional muy alto en entornos complejos como el medio submarino. Por otro lado, los sistemas de control con Redes Neuronales, no necesitan estimar de manera explícita la dinámica del modelo, pues obtienen una política que relaciona las entradas del sistema con las acciones finales, mejorando de esta manera el control de sistemas complejos a través de Redes Neuronales constituidas por muchas capas ocultas, sin caer en el error de acumulación de error durante la etapa de entrenamiento. En este escenario, el presente trabajo tiene como objetivo el control de un robot submarino no tripulado, basado en una combinación del sistema de control no lineal MPC y una Red Neuronal entrenada con algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning). El control no lineal MPC suministraría la información necesaria a la Red Neuronal durante la etapa de entrenamiento, posteriormente la Red Neuronal podría controlar el movimiento del robot submarino sin la necesidad de conocer todos los estados del vehículo y a un coste computacional mucho menor.Item Diseño de un sistema de retroalimentación háptico palmo dactilar para prótesis de miembro superior modelo “PUCP-Hand”(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-20) Romero Muñiz, Enzo Fernando; Elias Giordano, Dante AngelLos brazos protésicos son diseñados con la finalidad de restaurar funciones para aquellos con amputación de miembro superior. En la actualidad, existen avances significativos en brazos robóticos motorizados capaces de un amplio rango de sujeciones. Sin embargo, dichas prótesis operan con una lógica de control que no se encuentra diseñada para retornar las sensaciones del tacto nuevamente; por lo tanto son incapaces de comunicar los estímulos externos sobre la prótesis al usuario. Esta ausencia de señales de retroalimentación impiden el uso eficiente de la prótesis. Así, la falta de retorno sensorial constituye una de las principales razones por la que los usuarios dejan de emplear su prótesis. En este marco, la presente tesis propone el diseño de un sistema de retroalimentación háptico de tipo palmo dactilar, orientado a captar las sensaciones vinculadas a la propiocepción de los dedos, la fuerza ejercida durante la prensión y la percepción de deslizamiento inminente de objetos, con el fin de redirigir estas señales de manera no invasiva hacia la sección amputada del usuario. Este sistema busca mejorar el control y destreza en el uso de la prótesis de mano, específicamente diseñado para integrarse en el modelo de prótesis “PUCP-Hand”. Este trabajo presenta en detalle el diseño del sistema mecatrónico propuesto, compuesto por un subsistema de sensado en la prótesis y un subsistema de actuación en el antebrazo del usuario. El subsistema de sensado registra el ángulo de flexión de los dedos, la fuerza ejercida durante la prensión de objetos y su deslizamiento; mientras que el subsistema de actuación comunica estas sensaciones de propiocepción, prensión y deslizamiento inminente a través de tres vibraciones de intensidad variable. Con el fin de validar el diseño planteado, se realizaron simulaciones electrónicas del funcionamiento general del sistema, así como una simulación por elementos finitos a la estructura del subsistema de actuación. Los resultados alcanzados permiten concluir que, mediante la aplicación de la metodología de diseño mecatrónico, se ha diseñado un sistema de retroalimentación háptico palmo dactilar para la prótesis de miembro superior modelo "PUCP-Hand". Un diseño que permite transmitir las sensaciones de propiocepción en los dedos, fuerza y deslizamiento de objetos al usuario. Un diseño con un costo de producción de S/ 3,481.16 y un costo de diseño de S/ 21,840.00.Item Optimization of screw extrusion-based additive manufacturing process for direct extrusion of polyketone(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-09) Fermín Jiménez, Paul Jhosel; Troncoso Heros, Omar Paul; Labus Zlatanovic, DankaLa policetona alifática (PK) es una clase relativamente nueva de polímero semicristalino, conocida por sus propiedades químicas, térmicas y mecánicas mejoradas, así como por su respeto al medio ambiente. Estos atributos lo convierten en un candidato prometedor para reemplazar varios otros polímeros. Sin embargo, la producción de este polímero plantea un desafío debido a su limitada estabilidad térmica. Esta tesis se centra en evaluar la viabilidad de producir piezas estables mediante fabricación aditiva basada en extrusión de tornillo para dos tipos de polecetonas alifáticas. Las policetonas utilizadas en este estudio son PK6246 (policetona base) y PK8655 (policetona reforzada con fibra de vidrio). Se empleó una metodología experimental y una caracterización detallada. Inicialmente, se realizaron pruebas preliminares para determinar y limitar parámetros como el rango de velocidad de la mesa, las dimensiones de la pieza de trabajo y las temperaturas de extrusión. Las dimensiones de la pieza de trabajo se definieron en función de las limitaciones de la mesa de impresión, mientras que el rango de velocidad de la mesa y las temperaturas de extrusión se determinaron según las recomendaciones del proveedor. Posteriormente se imprimieron 30 piezas de cada tipo de policetona. Los resultados revelaron que se pueden producir piezas estables de PK6246 mediante fabricación aditiva basada en extrusora, cuando se eligen los parámetros de impresión correctos. Por el contrario, las piezas fabricadas con PK8655 mostraron un rendimiento deficiente. Las muestras PK6246 demostraron que las resistencias a la tracción entre capas (ángulo de impresión de 90°) pueden alcanzar valores de hasta 42 MPa, un valor razonablemente confiable considerando un ángulo de impresión de 90° y cercano a los 60 MPa especificados por el proveedor. Sin embargo, las muestras de PK8655 apenas excedieron los 30 MPa, significativamente más bajo que el valor especificado por el proveedor de 130 MPa. Además, la microestructura de las muestras de PK8655 mostró una porosidad significativamente mayor en comparación con cualquier muestra de PK6246. Además, la temperatura entre capas jugó un papel crucial en la determinación de los parámetros de impresión óptimos. Esto afecta la resistencia a la tracción y está influenciado por la velocidad de enfriamiento entre las capas, que a su vez depende de la velocidad de la mesa y la geometría de la capa. Una temperatura entre capas alta puede hacer que la pieza se hunda debido a la acumulación de calor, mientras que una temperatura entre capas baja puede provocar deformaciones, especialmente en las capas iniciales de la impresión.Item Integrating motion planning for platform and arm movements(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-23) Flores Comeca, Andy Luis; De La Cruz Casaño, CelsoDie Arbeit zielt darauf ab, die separaten Systeme für die Navigation einer mobilen Robotikplattform und die Bewegungsplanung ihrer Arme zu einem kohärenten System zu integrieren. Derzeit verwendet die Plattform für jede Aufgabe unterschiedliche Ansätze, wobei für die Navigation eine evolutionäre Optimierung und für die Bewegungsplanung der Arme ein roadmap-basierter Planer zum Einsatz kommen. Die Integration soll koordinierte Bewegungen ermöglichen, wie beispielsweise das Durchgehen einer Tür, während der Roboter deren Griff hält. Dies erfordert die Evaluierung der Fähigkeit des roadmap-basierten Planers, in einem erweiterten Konfigurationsraum zu operieren, die Entwicklung eines Controllers für die mobile Basis, die Sicherstellung einer synchronen Ausführung der Bewegungen mit dem Arm-Controller und die Anpassung von Softwaremodulen für die globale Pfadplanung.