Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Reliability analysis of microparticle measurements from a low-cost sensor station using model-generated references(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-06-14) Garza Coello, Lydia Abigail; Garza Castañón, Luis Eduardo; emiggomez, emipsanchez; Niño Juárez, Elvira del Rosario; Garza Elizondo, Luis Alberto; School of Engineering and Sciences; Campus MonterreyDifferent problems related to bad air quality are increasing worldwide currently, thatthreat to human health. Particulate matter (��), which has been declared as one of the six criteria air pollutants by the U.S. Environmental Protection Agency (US EPA), is a contaminant that causes serious health risks; especially, the ��10 and ��2.5, that have diameters smaller than 10 and 2.5 micrometers (��), respectively. In the Monterrey Metropolitan Area (MMA), the air quality is monitored by the Sistema Integral de Monitoreo Ambiental (SIMA), which is formed by 15 fixed and 1 mobile stations. However, the instruments used in the government air quality monitoring stations (GAQMS) present different drawbacks,such as high costs (> USD 10,000). On the other hand, Low-Cost Sensors (LCS) can be an advantageous tool for monitoring air quality since they are ease use, they have small size, need occasional maintenance, and they are costeffective compared to the GAQMS. This work aims to demonstrate the reliability, in terms of the root mean squared error (RMSE), of the calibration made to a Low-Cost Monitoring Station (LCMS) built with LCS, that provides the information of ��10 and ��2.5, using model-generated references (MGR) with 1-year data (2022) provided, specifically, from three GAQMS in the Monterrey Metropolitan Area (MMA): Centro, Sureste and Sur; and the creation of a virtual reference, using databases of these three GAQMS and the LCMS from three months (Feb – Apr) of the 2023. The results show that the RMSE, in the three phases of the experiments, is acceptable, and in the final one is reduced in a range of 48 % to 64% for ��10 and 24 % to 70 % for ��2.5.
- Modelling and nonlinear control of a single rotor UAV(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-06) Portillo Jiménez, Patricia; GARZA CASTAÑON, LUIS EDUARDO; 121691; Garza Castañón, Luis Eduardo; emipsanchez; Vargas Martínez, Adriana; Alcorta García, Efraín; School of Engineering and Sciences; Campus MonterreyUnmanned aerial vehicles have rapidly emerged as a promising technology for various industrial applications. UAVs can operate without a pilot, making them ideal for conducting tasks in dangerous or difficult-to-access locations. They can revolutionize agriculture, mining, construction, search, and environmental monitoring. Single Rotor UAV (SR-UAV) is an exciting alternative to conventional UAVs due to their lower weight and size. Moreover, they offer an efficient and practical solution for various applications requiring high mobility and maneuverability. Consequently, developing autonomous behavior depends critically on implementing suitable control systems. This is especially important considering that most UAVs are small and exposed to the effects of environmental phenomena such as wind, increasing the complexity of the problem. Therefore, effective control systems are essential to ensure the success of autonomous flight. This research work addresses the issue of modelling and nonlinear control of a single rotor UAV. The nonlinear dynamic equations are modeled for the translational and rotational motions. The control structure is based on a translation controller and a P-PI in cascade for the attitude controller, as well as the issues of robust controllers which are able to counteract external and unknown disturbances. Three control approaches have been selected and compared: classical PID, Super-Twisting (ST), and Adaptive Sliding Mode (ASM) for translational control. An automated tuning method using the particle swarm optimization (PSO) technique is presented to overcome the difficulty of tuning the parameters by trial and error procedures. An efficient tool, particle swarm optimization (PSO), is employed in this study to find optimal parameter values more quickly and accurately compared to conventional methods. The main objective is to enhance the performance and efficiency of the SR-UAV. The study aims to overcome the challenges associated with parameter tuning by utilizing the PSO technique. This approach enables fine-tuning the SR-UAV model with greater precision and effectiveness, ultimately leading to improved results. Using PSO as a tool for automated tuning facilitates optimization, reducing the time and effort required to achieve optimal performance. The controllers selected were simulated in scenarios with wind gust disturbances, and a comparison was made between the performance of the three controllers with and without optimized gains. The results show a significant improvement in the performance of PSO-tuned controllers. For all controllers, simulations were performed using tools such as MATLAB/Simulink. These simulations provided accurate data on the behavior of the controllers in different scenarios, allowing a fair and accurate comparison of their performance. The controllers were compared regarding accuracy using the tracking Root Mean Square Error (RMSE). For each of the simulation scenarios, the RMSE value was recorded for each controller.
- Design and Evaluation of a low-cost Atmospheric Pollution Station in Urban Environment(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2020-05) Astudillo Heras, Galo Daniel; GARZA CASTAÑON, LUIS EDUARDO; 121691; Garza Castañón, Luis Eduardo; tolmquevedo, emipsanchez; Minchala Avila, Luis Ismael; Sotelo Molina, David Alejandro; Escuela de Ingeniería y Ciencias; Campus MonterreyThe pollution of the air constitutes an environmental risk to health, crops, animals, forests and water. There are several policies for reducing air pollution regarding industry, energy, transportation, and agriculture. Unfortunately, there is limited monitoring of the air quality in cities and rural areas for supervising the accomplishment of these policies. Reliable monitoring of air pollutants is, typically, based on expensive fixed stations, which constitutes a barrier to tackle. This thesis work presents the design, implementation and evaluation of a small, low-cost, station for monitoring atmospheric pollution. The prototype registers ozone (O3) and carbon monoxide (CO) using inexpensive sensors. To assure high reliability of the measurements obtained by the sensors installed in this station, it is proposed a calibration procedure based on the selection of the best performance analysis of the following machine learning techniques: multiple linear regression, artificial neural networks, and random forest. Furthermore, a decision rule is implemented to select an optimal combination of sensors for the estimation models, while a novel approach that considers the conditional distribution of pollutant concentrations is used as a heuristic at the input of the system, assuming similarities in the daily environmental dynamics. Additionally, filtering layers are implemented and successfully applied to reduce the strong signal drift of some sensors. In order to test the station in a realistic scenario, the calibration and evaluation sets were taken in two different time frames of one and two months, respectively. The overall process was implemented with reference data coming from a certified air quality fixed station in the city of Cuenca - Ecuador. Experimental results showed that the real-time reports of ozone and carbon monoxide provided by the prototype are quite similar to the fixed station during the evaluation period.
- Design and Implementation of a UAV-based Platform for Air Pollution Monitoring and Source Identification(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2018-05-15) Yungaicela Naula, Noé Marcelo; Garza Castañón, Luis Eduardo; Ponce Cuspinera, Luis; Vargas Martínez, AdrianaThis document presents the thesis proposal for obtaining the Master of Science in Intelligent Systems. Technology, industry and government forecasts coincide that the planet will withstand a maximum of 50 years at the rate of current air pollution. Air pollution has reached critical levels causing major impacts on health and economy across the globe. Environmental monitoring and control agencies, as well as industries, require a reliable and cost-effective tool that is easy to deploy where required to assess contamination levels, and on that basis, take the necessary actions. Current measurement methods using pressurized balloons, satellite imagery, or earth stations result in considerable investment, as well as providing low spatial and temporal resolution. There are also systems for measuring air pollution using Unmanned Air Vehicles (UAV), which are financed by large government institutions or international organizations whose budget and resources allow costly implementations. Other related works are limited to the capture of atmospheric data using the UAVs and offline analysis. This work presents the design and implementation of an open-source UAV-based platform for measuring atmospheric pollutants and an algorithm for the localization of the air pollutant sources with the use of a UAV and in-line processing of the pollutants data. The development of the UAV-based platform includes: the UAV mounting and characterization and the control system to guide the navigation of the vehicle, the appropriate sensors selection and integration to the UAV, the data transmission from the sensors onboard the UAV to the ground station, and the implementation of the user interface which is based on a web design. The algorithm for the air pollutant source localization is based on a metaheuristic component, to follow the increasing gradient of the pollutant concentration, and complemented with a probabilistic component to concentrate the searching to the most promising areas in the targeted environment. The results of this work are: Outdoors experiments of the UAV-based platform for the air pollutant monitoring and indoor experiments to validate the algorithm for the source localization. The results show effectiveness and robustness of the UAV-based platform and of the algorithm for the source identification.
- Diagnóstico de fallas en redes eléctricas industriales mediante redes bayesianas híbridas(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2010-05-01) Robles Guillén, Deneb; Robles Guillen, Deneb; 297801; Garza Castañón, Luis Eduardo; Castañón Ávila, Gerardo Antonio; Morales Menéndez, Rubén; Sánchez Chávez, Irma Yolanda; Programa de Graduados; División de Mecatrónica y Tecnologías de Información; Campus MonterreyEn la actualidad las redes eléctricas se han convertido en una parte vital para el crecimiento económico, debido a su uso y alcance; aunado a esto, la importancia de un desarrollo sustentable a nivel mundial y la energía que puede ser perdida por diversas fallas en el sistema, que se ven transformadas en gastos para las empresas, ciudades y población en general, nos demuestran la necesidad de crear un sistema de soporte para la toma de decisiones en situaciones de falla. Por lo anterior, el objetivo principal de la Tesis realizada para la Maestría en Automatización es la generación de una nueva estructura, basada en modelos gráficos probabilísticos híbridos, es decir, modelos que puedan trabajar simultáneamente con datos discretos y análogos, para realizar detección y diagnóstico de fallas simples y múltiples, en ambientes con ruido y pérdida de información en redes de distribución eléctrica industrial. Para lograr el objetivo de la propuesta aquí mencionada, se realizaron simulaciones de fallas en redes eléctricas mediante el software MicroTran; extracción de rasgos característicos de los estados de operación normal y en modo de fallas; síntesis de los modelos probabilísticos híbridos a partir de los datos obtenidos en las simulaciones con ayuda del software Hugin Expert 7.0 y experimentación en diferentes escenarios con fallas simples y múltiples, del tipo simétricas y asimétricas. El resultado obtenido fueron diversos modelos de dos etapas para diagnóstico de fallas, en donde la primera etapa consiste en la extracción de rasgos característicos de la información de la red eléctrica y la segunda propiamente en el modelo probabilístico que detecta e identifica la falla del sistema; de éstos, 3 modelos destacan por un desempeño superior a los demás. Mientras que la segunda etapa para estos 3 modelos fue realizada mediante Redes Bayesianas Híbridas; la primera etapa difiere en la utilización de técnicas como generación de índices de voltajes de 3 fases no balanceados, optimización de enjambre de partículas y teoría de onduletas. Se concluye que para la red eléctrica industrial aplicada para este estudio, el modelo que combina la teoría de onduletas y Redes Bayesianas Híbridas presenta el porcentaje más alto de correcto diagnóstico de escenarios con fallas, bajo las condiciones previamente mencionadas. Como conclusión general principal se tiene que, en vista de los resultados obtenidos, la aplicabilidad de modelos probabilísticos híbridos para la detección de fallas en procesos con alto nivel de incertidumbre y grandes cantidades de información es posible, y que hoy en día, es parcialmente ventajosa respecto a otras soluciones consideradas tradicionales. Por último, se mencionan las contribuciones principales de este trabajo: • Una nueva estructura de detección y diagnóstico de fallas múltiples de redes eléctricas basada en modelos gráficos probabilísticos híbridos. • La apertura de una línea de investigación en detección de fallas en procesos complejos con modelos probabilísticos híbridos, que pueden ser aplicables a sistemas industriales en general; esto debido a que la estructura del modelo es flexible, por lo que puede ser modificada y adaptada a diversos procesos basada en el análisis de un historial de datos confiables.
- Detección de Fugas en Tuberías Usando Redes Neuronales Artificiales -Edición Única(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2009-05-01) José Ignacio Barradas Castillo; Garza Castañón, Luis Eduardo; Palomera Palacios,Francisco; Morales Menéndez, Rubén; Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey; Acevedo Mascarúa, Joaquíndos antes mencionados no siempre brindan resultados satisfactorios. En la presente tesis, se presenta una propuesta de un método de detección de fugas en tuberías haciendo uso de técnicas utilizadas en inteligencia artificial. La ventaja de este enfoque es que a diferencia de los métodos analíticos, no se necesita conocer el modelo matemático que describa la dinámica de transporte del fluido en la tubería. Lo que hace que sea aplicable a cualquier tipo de fluido o tubería ya que sólo requiere de dos mediciones de flujos.
- Diseño de una Máquina de Prueba para Detectar Fallas en Motores Eléctricos-Edición Única(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2007-05-01) Martínez Crispín, Juan de Dios; Garza Castañón, Luis Eduardo; Palomera Palacios, Francisco; Rosas Cobos, Luis; ITESM-Campus Monterrey; Ángel Bello, FranciscoEn la Industria de la manufactura de partes automotrices cada vez es mayor la demanda de productos con la más alta calidad y por lo tanto libres de defectos, tal es el caso de la manufactura de motores eléctricos de imán permanente a los cuales es necesario realizarles una prueba eléctrica de funcionamiento antes de que sean embarcados al cliente para garantizar que estos cumplen con las especificaciones. Debido a la gran demanda de estos productos en el mercado automotriz los tiempos de manufactura y prueba se han reducido para poder cumplir con las exigencias de alto volumen por parte de los clientes. En una celda de manufactura de alto volumen es necesario retroalimentar de manera inmediata el resultado de prueba de un motor para que se hagan los ajustes necesarios a los equipos de manufactura y el problema sea corregido. Para reducir los tiempos de prueba de los motores eléctricos en esta tesis se propone el diseño de un sistema de prueba en el que no se aplica carga al motor más sin embargo se logra obtener la curva de desempeño del motor que fue probado, los resultados de prueba se pueden obtener en cerca de 2 segundos. En esta Tesis también se incluye la detección de fallas por medio de una red neuronal que debidamente entrenada recibe los resultados de prueba, los procesa y entrega como resultado si el motor es bueno o si es malo, además clasifica cada tipo de falla.
- Aplicación de métodos estad�?sticos para el reconocimiento de iris(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2005-12-01) Montes de Oca Armeaga, Saúl; MONTES DE OCA ARMEAGA, SAUL; 177952; Garza Castañón, Luis Eduardo; Nolazco Flores, Juan Arturo; ITESM-Campus Monterrey; Viramontes Brown, Federico ÁngelEn este trabajo se propone la aplicación de métodos estadísticos para el reconocimiento automático de personas utilizando el iris como biométrica. Con esto se busca abordar el problema de variabilidad presente en la adquisición de las imágenes. Esto se refleja en defectos en imágenes tales como la iluminación deficiente o en exceso, los reflejos, el mal enfoque y las obstrucciones. En la etapa de localización del iris y normalización se utilizó el algoritmo desarrollado por [18]. La etapa de localización se basa en la utilización de operadores integro-diferenciales y la normalización en la transformación de coordenadas rectangulares a polares. Ambas emplean la técnica de ecualización por histograma para localizar con éxito muestras con ojos muy oscuros, muy claros, con obstrucción o con defectos provenientes de la etapa de adquisición de la imagen. En la etapa de extracción de características se hacen las aportaciones principales de la tesis, y se exponen dos líneas de investigación: la primera línea consiste en la utilización de técnicas de muestreo aleatorio y Hammersley combinadas con histogramas acumulados. En esta misma línea se incluyeron técnicas de optimización de parámetros utilizando recocido simulado y muestreo factorial. La segunda línea de investigación consiste en la modelación del iris a través de un modelo estocástico ARX. En la última , de comparación y decisión, no se tuvieron aportaciones originales ya que se utilizaron variaciones de la distancia Euclideana. Los métodos propuestos fueron probados en modo de identificación y modo de verificación con dos bases de datos: Miles Research y UBIRIS. Los resultados obtenidos en la línea de muestreo fueron muy buenos, especialmente en el modo de identificación, donde se logró contrarrestar los efectos del ruido que se encontraba presente en las bases de datos. Para el método estocástico ARX, los resultados fueron aceptables y con muchas áreas de oportunidad para ser mejorado.
- Design and construction of the hull of an autonomous underwater vehicle with biomimetic profile and development of instrumentation and control system(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey) Naula Duchi, Edisson Andres; 891214; Garza Castañón, Luis EduardoSeabed research has motivated the development of Underwater Vehicles (UVs). Study of marine life can be performed using Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) but most of the development has been restricted to conventional propulsion systems based on jet or propeller thrust generation. These systems are limited in their deployment due to the excessive noise that tends to scare fishes and other forms of marine life during exploration. Moreover, the appearance of these vehicles can be disruptive to the marine environment. Nowadays, the relatively high-cost of fuel and rules of environmental protection have encouraged researchers to find more eco-friendly solutions. This work proposes a novel design of an AUV based on biomimicking the anatomy and swimming mechanics of tuna and dolphin. Simulation and construction of a prototype were performed to test and verify the successful integration of the components. Moreover, numerical simulation was developed to assess the effect of the propulsion system under hydrodynamic conditions to evaluate the feasibility of the design.