https://hdl.handle.net/10259/9310 2026-04-17T18:22:26Z 2026-04-17T18:22:26Z Muñoz Palomeque, Eduardo Gabriel https://hdl.handle.net/10259/10841 2025-09-10T08:06:57Z 2025-01-01T00:00:00Z

Diseño de estrategias de control híbridas inteligentes para maximizar la extracción de potencia y reducir vibraciones mecánicas en sistemas de generación de energía eólica Muñoz Palomeque, Eduardo Gabriel En el contexto del aprovechamiento de energías renovables y producción sostenible, esta investigación presenta el diseño y aplicación de estrategias de control avanzadas para mejorar el rendimiento de aerogeneradores, tanto terrestres como marinos flotantes. El objetivo principal es optimizar la producción de energía eólica y mitigar el impacto de las vibraciones estructurales en la región subóptima de operación, donde se busca asegurar el seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT). Para ello, se desarrollan sistemas de control basados en técnicas de inteligencia artificial, particularmente redes neuronales de base radial, complementadas con algoritmos de aprendizaje no supervisado que permiten la adaptación del sistema a condiciones variables. Además, se proponen enfoques híbridos que integran estas estrategias con controladores clásicos como el Proporcional-Integral-Derivativo (PID). La investigación incluye la optimización de hiperparámetros y la validación de los controladores propuestos, demostrando mejoras significativas en la eficiencia energética y en la estabilidad estructural del aerogenerador.; In the context of renewable energy utilization and sustainable production, this research presents the design and implementation of advanced control strategies to enhance the performance of both onshore and floating offshore wind turbines. The objective is to optimize wind energy generation and mitigate structural vibrations in the suboptimal operating region, where the system is designed to operate along the maximum power point tracking (MPPT) curve at wind speeds below the rated value. To achieve this, control systems based on artificial intelligence techniques are developed, particularly radial basis function neural networks, complemented by unsupervised learning algorithms that allow the system to adapt to changing dynamic conditions. Furthermore, hybrid approaches are proposed, integrating these soft computingbased strategies with classical control schemes, such as the Proportional-Integral-Derivative (PID) controller. The research includes hyperparameter optimization and validation of the proposed control schemes, demonstrating significant improvements in energy efficiency and structural stability of wind turbines.

2025-01-01T00:00:00Z García Pineda, Luis Santiago https://hdl.handle.net/10259/10826 2025-09-03T07:35:17Z 2023-01-01T00:00:00Z

Aportaciones a la toma de decisiones de gestión empresarial utilizando metodologías de aprendizaje máquina (machine learning) García Pineda, Luis Santiago En la tesis se aportan 3 publicaciones elaboradas por el grupo de investigación al que pertenece el autor de la tesis (D. Luis Santiago García Pineda) En el primer trabajo se analiza la sostenibilidad de la actividad del transporte por carretera en España a través del uso de Parcelas Exploratorias Híbridas No Supervisadas (HUEP,s) utilizando una metodología novedosa que combina EPP (Persecución de Proyecciones Exploratorias) con métodos de clusterización o agrupamiento de datos (K-means y Aglomerativo). En el segundo se analiza la sostenibilidad económica de las cadenas de suministro de distintos sectores mediante la aplicación del predictor Altman Z-Score. Se obtiene un ranking de probabilidad de quiebra de las cadenas de suministro de las empresas, según el sector al que pertenecen. Y en el tercero se lleva a cabo un análisis de series temporales mediante redes neuronales para predecir el precio del acero laminado en caliente (HRC) en España.

2023-01-01T00:00:00Z Cornejo Aguilar, José Luis https://hdl.handle.net/10259/10415 2025-04-09T11:22:23Z 2024-01-01T00:00:00Z

Contributions to the mechatronics design engineering of zoomorphic mobile robots bio-inspired by arthropods and caterpillars Cornejo Aguilar, José Luis This thesis presents the engineering design of mechatronic systems, emphasizing on zoomorphic robots inspired by arthropods—organisms renowned for their biomechanical features. The research encompasses a comprehensive state-of-the-art, observational studies, and the development of novel computational methodologies. The objectives are threefold: (i) to conduct a systematic review of arthropod-inspired robots, classified taxonomically and categorized by morphology, degrees of freedom, actuation mechanisms, modularity, and environmental adaptability; (ii) to standardize the mechanical configuration of kinematic chains of caterpillars through a geometric algorithm derived from experimental observations; and (iii) to develop the kinematic and dynamic analyses to simulate the behavior of bioinspired robotic caterpillar during inching-locomotion, resulting in actuator selection. This work highlights “arthrobotics” as an interdisciplinary field integrating arthropod biomechanics with robotics, fostering innovative methodologies for biomechatronic design with applications spanning industrial assembly tasks and planetary exploration.; Esta tesis presenta el diseño de ingeniería de sistemas mecatrónicos, centrado en robots zoomórficos inspirados en artrópodos, organismos reconocidos por sus características biomecánicas. La investigación abarca el estado del arte, estudios observacionales y creación de nuevas metodologías computacionales. Los objetivos son: (i) realizar una revisión sistemática de robots inspirados en artrópodos, clasificados taxonómicamente y categorizados por morfología, grados de libertad, mecanismos de actuación, modularidad y adaptabilidad ambiental; (ii) estandarizar la configuración mecánica de las cadenas cinemáticas de orugas a través de un algoritmo geométrico derivado de observaciones experimentales; y (iii) desarrollar análisis cinemáticos y dinámicos para simular el comportamiento de la oruga robótica bioinspirada durante su locomoción, resultando en la selección actuadores. Este trabajo destaca la “artrobótica” como un campo interdisciplinario que fusiona la biomecánica de los artrópodos con la robótica, inspirando nuevas metodologías para el diseño de sistemas biomecatrónicos con aplicaciones en tareas de ensamblaje industrial y exploración planetaria.

2024-01-01T00:00:00Z García Pineda, Luis Santiago https://hdl.handle.net/10259/10362 2025-04-09T11:23:28Z 2023-01-01T00:00:00Z

Aportaciones a la toma de decisiones de gestión empresarial utilizando metodologías de aprendizaje máquina García Pineda, Luis Santiago En la tesis se aportan 3 publicaciones elaboradas por el grupo de investigación al que pertenece el autor de la tesis (D. Luis Santiago García Pineda) En el primer trabajo se analiza la sostenibilidad de la actividad del transporte por carretera en España a través del uso de Parcelas Exploratorias Híbridas No Supervisadas (HUEP,s) utilizando una metodología novedosa que combina EPP (Persecución de Proyecciones Exploratorias) con métodos de clusterización o agrupamiento de datos (K-means y Aglomerativo). En el segundo se analiza la sostenibilidad económica de las cadenas de suministro de distintos sectores mediante la aplicación del predictor Altman Z-Score. Se obtiene un ranking de probabilidad de quiebra de las cadenas de suministro de las empresas, según el sector al que pertenecen. Y en el tercero se lleva a cabo un análisis de series temporales mediante redes neuronales para predecir el precio del acero laminado en caliente (HRC) en España.

2023-01-01T00:00:00Z