Técnicas de inteligencia artificial para la mejora de la navegación y el aislamiento de vibraciones
Universidad de defensa: Universidad de La Laguna
Fecha de defensa: 10 de abril de 2015
- Mariano Artés Gómez Presidente/a
- Eduardo Magdaleno Castelló Secretario
- Juan Carlos García Prada Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
Esta Tesis trata el uso de las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) como herramienta para convertir tareas que necesitarían el razonamiento y posterior intervención humana, en procesos inteligentes capaces de actuar de manera autónoma. De manera que la memoria que se presenta está dividida en cuatro grandes bloques: Metodología, Aplicaciones, Conclusiones y Apéndices. En la primera parte se realiza una breve introducción sobre los métodos de Inteligencia Artificial que se han empleado en la presente Tesis permitiendo presentar una explicación detallada de las distintas técnicas, así como ejemplos ilustrativos. Este desarrollo se presenta en los capítulos 1, 2 y 3. En el siguiente bloque se exponen las áreas sobre las que se han aplicado las distintas técnicas, como se verá en los correspondientes capítulos, se estudia la mejora de la navegación con sistemas de apoyo inteligente y se trata la problemática de la reducción de las vibraciones a través de aislamientos semi-activos. A continuación se presentan las conclusiones generales extraídas de la realización de esta Tesis, y adicionalmente, en el último bloque se adjuntan los trabajos. En lo referente al bloque de Aplicaciones, en el capítulo 4, se tratan estrategias orientadas a mejorar las técnicas de navegación. Por un lado, se realiza un estudio de los dispositivos ultrasónicos para analizar su capacidad como elementos de apoyo a la navegación, de manera que a partir de los datos recogidos tanto en un entorno simulado, como en varios experimentos reales, se consigue que una técnica de IA conocida como ANFIS sea capaz de reconocer el tipo de obstáculo que se está detectando (A Neuro-Fuzzy System for Extracting Environment Features Based on Ultrasonic Sensors). Adicionalmente, en este capítulo se presenta la creación de un algoritmo que actúa como apoyo para el piloto de un barco, de manera que a través de un sistema inteligente entrenado, proporciona información acerca de la actuación de los controles que se aconseja realizar para el caso de maniobras en puerto. En el capítulo 5, donde se trata la reducción de vibraciones a través de técnicas inteligentes, se expone la aplicación de estas técnicas inteligentes como método de control de las vibraciones de dispositivos a bordo de un buque. A continuación se presentan los trabajos Modelling and Analysis of Vibrations in a UAV Helicopter with a Vision System y Vibration reduction for vision systems on board UAV using a neuro-fuzzy controller como aplicaciones de sistemas de tipo Neuro-Fuzzy para el control de vibraciones. En esta parte se trabajó con un sistema de amortiguador-resorte, donde estos dos elementos situados en paralelo, se emplean como sistema de aislamiento de las vibraciones sufridas por un conjunto formado por una plataforma y una cámara. En las publicaciones relacionadas, las técnicas empleadas consiguen que el sistema escoja el factor de amortiguamiento más idóneo en cada situación para alcanzar la situación más estable posible de manera que se mejore la imagen capturada por la cámara. Finalmente se presenta el caso de reducción de vibraciones sobre grandes superficies, de manera que se deben emplear técnicas diferentes a las utilizadas en los anteriores apartados. En este caso se trabaja con un amortiguador semiactivo de tipo magnetoreológico donde el método Neuro-Fuzzy hace que se aplique un voltaje al amortiguador tal que varíe sus propiedades de amortiguación en función de las diferentes perturbaciones externas, haciendo que la estructura vibre lo menos posible ante las diferentes perturbaciones (Design of intelligent control strategies using a Magnetorheological Damper for Footbridges)