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Tesis realizada con apoyo Conacyt En este trabajo se presenta el desarrollo e implementación de un sistema de control mediante Modulación por Ancho de Pulso por Cambio de Fase (PS-PWM, por sus siglas en inglés) basado en Máquinas de Estados Finitos (FSM, por sus siglas en inglés). El objetivo es resolver el problema de estabilidad de voltaje de salida de un Inversor de Tres Células con Capacitores Flotados (ITCCF) en torno a un punto de operación de voltaje de salida especifico.

La espectroscopía de emisión óptica es una técnica que permite la identificación de elementos químicos usando el espectro electromagnético que emite un plasma. Con base en la literatura. tiene aplicaciones diversas, por ejemplo: en la identificación de entes estelares, para determinar el punto final de los procesos de plasma en la fabricación de semiconductores o bien, específicamente en este trabajo, se tratan espectros para la determinación de elementos presentes en la degradación de compuestos recalcitrantes. En este documento se identifican automáticamente espectros de elementos tales como He, Ar, N, O, y Hg, en sus niveles de energía uno y dos, mediante técnicas de Machine Learning (ML). En primer lugar, se descargan las líneas de elementos reportadas en el NIST (National Institute of Standards and Technology), después se preprocesan y unifican para los siguientes procesos: a) crear un generador de 84 espectros sintéticos implementado en Python y el módulo ipywidgets de Jupyter Notebook, con las posibilidades de elegir un elemento, nivel de energía, variar la temperatura, anchura a media altura, y normalizar el especto y, b) extraer las líneas para los elementos He, Ar, N, O y Hg en el rango de los 200 nm a 890 nm, posteriormente, se les aplica sobremuestreo para realizar la búsqueda de hiperparámetros para los algoritmos: Decision Tree, Bagging, Random Forest y Extremely Randomized Trees basándose en los principios del diseño de experimentos de aleatorización, replicación, bloqueo y estratificación.

Tesis de Maestria en Ciencias en la Computación de la línea computo científico El micro maquinado electroquímico por pulsos (PECMM), es un proceso de manufactura no convencional, en donde la herramienta de trabajo no tiene desgaste, por lo que ofrece una gran ventaja para fabricar piezas de un tamaño reducido, en comparación con los procesos convencionales. El mantener las condiciones óptimas del proceso PECMM garantiza mayor eficiencia y rendimiento de maquinado, donde una de las condiciones críticas del proceso es mantener constante la distancia entre el electrodo y la pieza de trabajo (distancia entre electrodos) para garantizar la remoción homogénea del material. En este documento se presenta el diseño y aplicación de un controlador por lógica difusa (FLC) tipo SISO (del inglés, una entrada una salida) con tres conjuntos difusos de entrada y tres de salida, cuyo objetivo es asegurar que la distancia inter-electrodos se mantenga en el orden de 240µm, inclusive a perturbaciones en la pieza de trabajo y con ello mantener una remoción de material constante.

La detección de humo en áreas abiertas representa una gran dificultad para los medios convencionales para detección de incendios. Mientras que la mayoría de los dispositivos utilizados para monitorear la presencia de fuego, están diseñados para trabajar en contacto con alguno producto de la combustión, como la temperatura o la concentración de humo en el aire, las herramientas basadas en Visión Artificial aprovechan las características ópticas del fuego o del humo, permitiendo realizar el monitoreo y la detección de incendios a mayor distancia. Sin embargo, las condiciones de captura de las imágenes complica el proceso. Diferentes niveles de iluminación, condiciones climáticas, así como la presencia de otros objetos móviles reducen el nivel de exactitud de los algoritmos existentes para la detección de humo. El presente proyecto se enfoca en presentar una propuesta de algoritmo para detección de humo mediante Visión Artificial que afronta el problema de la variación en las detecciones debida a los cambios de iluminación ambiental. Con este propósito, se diseñó un algoritmo compuesto por distintas etapas que analizan las imágenes en busca de características estáticas o dinámicas del humo. El algoritmo propuesto es descrito en el quinto capítulo de este trabajo escrito. Inicialmente, parte de una etapa de pre-procesamiento que permite ajustar la resolución de las imágenes extraídas desde un video de entrada, balancear la iluminación de las imágenes y etiquetarlas para evaluar la herramienta. Posteriormente, se emplea una etapa que realiza la detección de movimiento, una de análisis de la dirección del movimiento, otra más para el análisis de la información obtenida en espacio de Wavelets y un par de etapas complementarias que analizan el color en espacio RGB y YCbCr. Finalmente, los resultados son evaluados por una etapa clasificadora basada en la herramienta AdaBoost, para realizar la toma de decisiones y notificar sobre una detección de incendio. El algoritmo propuesto es evaluado a partir de los criterios de exactitud Sensibilidad (el porcentaje de detecciones correctas realizadas) y Especificidad (el porcentaje de no- detecciones correctamente realizadas). Los resultados de exactitud descritos en el sexto capítulo del presente trabajo escrito, se contrastan con los obtenidos por otros algoritmos replicados a partir del estado del arte. A partir de los casos de prueba planteados para cada escenario de iluminación evaluado, se identificó una reducción en la variación de los resultados, es decir, el cambio en los porcentajes de sensibilidad y especificidad en diferentes condiciones de iluminación, es menor al obtenido por los algoritmos replicados.

El análisis de espectros en los últimos años ha sido una herramienta indirecta empleada en múltiples campos para obtener diversos parámetros en algunas aplicaciones como la estimación de la temperatura de cuerpos celestes y la contabilización de elementos y especies. Su uso para encontrar la temperatura de los electrones (temperatura electrónica) es de gran relevancia ya que es un método no intrusivo, por lo que no afecta al fenómeno físico o proceso que se pretenda analizar. Para llevar a cabo dicho proceso, se requiere adquirir un proceso óptico por medio de la separación de la luz emitida por la fuente en sus diferentes longitudes de onda, para logar lo anterior, se hace uso de prismas que separan la luz y un dispositivo de acoplamiento de cargas como sensor para adquirir los espectros ópticos que serán tratados. Se hace uso de herramientas de cómputo que faciliten el proceso de interpretación, como lo es el caso del Lenguaje Java, el cual permite utilizar como interfaz de usuario una serie de herramientas, que permiten abstraer, diseñar y codificar problemáticas del mundo real. Se desarrolló una aplicación que permite trasladar datos NIST a una base de datos local, para consultar información específica de especies químicas reportadas. Todo con el fin de computar y estimar la temperatura electrónica de forma automática de una fuente de emisión de plasma, evitando el cálculo de forma manual. Apoyo Beca CONACYT 1526MCC002