https://hdl.handle.net/10259/2725 2026-05-05T02:06:16Z https://hdl.handle.net/10259/10849 Contribuciones al Control de Dispositivos Físicos Mediante Sistemas EEG de Bajo Coste Rivas Navazo, Fernando La presente tesis aborda el desarrollo y la evaluación de una Interfaz CerebroComputadora (BCI) de bajo coste para el control de dispositivos físicos. El objetivo principal es superar las barreras de accesibilidad y aplicabilidad de los sistemas BCI tradicionales, que dependen de equipos EEG de grado clínico de alto coste, proponiendo una arquitectura funcional basada en diademas comerciales de bajo coste (Neurosky, Brainlink). La metodología se centra en dos tareas fundamentales: la predicción de estados cognitivos (atención y meditación) y la posterior clasificación de intenciones motoras (cuatro movimientos direccionales y estado de reposo) aplicables en sistemas físicos con electrónica de control embarcada. Para la primera tarea, se implementaron y compararon redes neuronales recurrentes (RNN) de tipo LSTM y GRU. Para la segunda, se realizó un análisis comparativo exhaustivo entre las arquitecturas RNN, sus variantes estabilizadas mediante el criterio de Popov (LSTM+Popov, GRU+Popov) y el algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión, Extreme Gradient Boosting (XGBoost). En el proceso de clasificación el preprocesamiento de las señales EEG incluyó normalización mediante RobustScaler, segmentación en ventanas temporales y una ingeniería de características basada en descriptores estadísticos para optimizar la entrada a los modelos. La evaluación del rendimiento se realizó mediante métricas como Exactitud, F1-Score, ROC-AUC y los tiempos de entrenamiento e inferencia. Los resultados demuestran que, si bien los modelos LSTM y GRU son adecuados para la predicción de estados cognitivos continuos, el modelo XGBoost exhibe una superioridad significativa en la tarea de clasificación multiclase de las intenciones motoras. XGBoost alcanzó una exactitud del 87.72% y un F1-Score del 87.65%, con tiempos de inferencia sustancialmente menores a los de las arquitecturas RNN. Esta eficiencia computacional lo posiciona como el modelo idóneo para su despliegue en plataformas embebidas (ej. Jetson Nano, Raspberry Pi) con recursos limitados. Como principal contribución, la tesis aporta una arquitectura BCI validada, de bajo coste y alto rendimiento, y proporciona evidencia empírica de que, para la clasificación de señales EEG ruidosas en tiempo real, los métodos de boosting como XGBoost pueden superar en precisión y eficiencia a modelos de aprendizaje profundo secuencial. El trabajo culmina con el despliegue de un clasificador funcional y una propuesta de integración completa basada en ROS (Robot Operating System), sentando las bases para el desarrollo de tecnologías de asistencia más accesibles y prácticas. 2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/10259/10822 Detección y caracterización automática de defectos superficiales en barras combustibles frescas mediante perfilometría láser 3D y visión artificial Castaño Marcos, Jesús La tesis, realizada en la modalidad de “Doctorado Industrial”, presenta un desarrollo tecnológico de un sistema de inspección automática y en tiempo real, mediante tecnología de visión artificial 3D, de la superficie de las barras de combustible utilizadas en la industria nuclear. La industria nuclear se caracteriza por sus altos estándares de calidad y control de la seguridad. Uno de estos controles cruciales se encuentra en la inspección detallada de la superficie de las barras de combustible, necesaria, entre otros muchos factores, para evitar posibles fallos en el reactor durante su operación y, consecuentemente, la pérdida de productividad y el aumento del riesgo radiológico. Los requisitos de inspección de muescas, rayaduras o poros en la superficie de la barra o del tubo son muy estrictos, siendo las más restrictiva, la profundidad máxima permitida de un defecto, establecida en 25 µm. Actualmente, todas las vainas, previas a su carga con uranio, se someten a inspecciones de calidad mediante ultrasonidos y corrientes Inducidas. Una vez cargadas y selladas las vainas, son inspeccionadas de nuevo y analizadas visualmente por un inspector cualificado. Esta última tarea, tediosa y repetitiva es susceptible a errores humanos, lo que la convierte en candidata ideal para la inspección automática. El objetivo fundamental de la tesis consiste en el desarrollo de un sistema de inspección automática que permita la sustitución, parcial o total, de la inspección humana, en la línea de fabricación.; The thesis, carried out in the ‘Industrial Doctorate’ modality, presents the technological development of an automatic and real-time inspection system of the surface of the fuel rods used in the nuclear industry by means of 3D artificial vision technology. The nuclear industry is characterised by high standards of quality and safety control. One of these crucial controls lies in the detailed inspection of the fuel rod surface, which is necessary, among many other factors, to avoid possible reactor failures during operation and, consequently, loss of productivity and increased radiological risk. The inspection requirements for nicks, scratches or pores on the surface of the rod or cladding are very strict, the most restrictive being the maximum allowable depth of a defect, set at 25 µm. At present, all uranium casings, prior to loading with uranium, are subjected to quality inspections using ultrasound and induced current. Once the cladding is loaded and sealed, it is again inspected and visually analysed by a qualified inspector. The latter tedious and repetitive task is susceptible to human error, making it an ideal candidate for automated inspection. 2024-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/10259/10363 Automatización de baterías de flujo redox: adquisición de datos, control, monitorización, gestión remota y predicción mediante redes neuronales Cantera Cuartango, Miguel Ángel Uno de los desafíos técnicos más importantes de la sociedad actual es reducir las emisiones de CO2 para mitigar al máximo las consecuencias del cambio climático y avanzar hacia un planeta más sostenible. Para ello, se ha de incrementar el uso de fuentes de energía renovable, lo que requiere implementar tecnologías de almacenamiento de energía que sean capaces de equilibrar el grid eléctrico. Entre ellas destacan las baterías de flujo redox, las cuales para ser viables necesitan de sistemas electrónicos capaces de asegurar su vida útil y gestionar los datos que generan mejorando su eficiencia. Esta tesis plantea un sistema de gestión de batería flexible, abierto y de bajo coste capaz de monitorizar el estado de salud de la batería y de corregirlo. Además, registra los datos en la nube y aplica Inteligencia Artificial en ellos con el objetivo de detectar el desbalanceo faradaico de una forma eficiente y precisa. 2024-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/10259/9094 Modelización matemática de la radiación solar ultravioleta García Rodríguez, Sol La radiación ultravioleta es la región del espectro solar cuya longitud de onda está comprendida entre 100 y 400 nm. La importancia del conocimiento de esta radiación es debida a la gran influencia que tiene en distintos aspectos de la salud y la vida en la tierra. A pesar de la importancia de esta banda del espectro solar, muy pocas estaciones meteorológicas poseen sensores para su medición, por lo que es esencial poder determinar su valor a partir de otras variables que se miden de forma más habitual en estaciones terrestres. En este trabajo se ha realizado un estudio matemático completo de esta banda del espectro solar en sus componentes global y eritemática ambas sobre el plano horizontal, utilizando diferentes estrategias que combinan modelos de regresiones multilineales tradicionales, y novedosas técnicas de aprendizaje automático basadas en redes neuronales artificiales. También se ha abordado una aplicación práctica de los modelos de ecuaciones estructurales, que ha permitido la obtención de información latente en datos cualitativos procedentes de encuestas en un grupo de control. Los estudios realizados han permitido obtener modelos locales precisos de radiación UV y UV eritemática en función de las condiciones atmosféricas, determinadas según el tipo de cielo (todo tipo de cielo, cubierto, intermedio y claro) clasificados mediante la norma ISO/CIE. Además, se ha realizado un estudio, mediante modelos de ecuaciones estructurales, de la influencia de la percepción subjetiva de las personas al riesgo que supone para la salud la radiación UV, y su repercusión en hábitos de comportamiento, como es el uso de ropa de protección en sus actividades al aire libre.; Ultraviolet irradiation is the region of the solar spectrum with wavelengths ranging from 100 to 400nm. Understanding ultraviolet irradiation is crucial due to its significant impact on various aspects of health and life on Earth. Despite the importance of this band of the solar spectrum, very few meteorological stations are equipped with sensors to measure it. Therefore, it is essential to determine its value from other variables that are more commonly measured at ground stations. In this study, a comprehensive mathematical analysis solar ultraviolet irradiation, including its global and erythemal components on the horizontal plane, was conducted using various strategies that combine traditional multiple linear regression models and innovative machine learning techniques based on artificial neural networks. Additionally, a practical application of structural equation models was employed to extract latent information from qualitative data obtained through surveys in a control group. The conducted studies have allowed for the development of accurate local models for UV irradiation and erythemal UV irradiation based on atmospheric conditions, categorized according to the type of sky (all sky types, overcast, intermediate, and clear) as defined by the ISO/CIE standard. Furthermore, through structural equation models, an analysis was conducted on the influence of people's subjective perception of the health risks associated with UV irradiation and its impact on behavioural habits, such as the use of protective clothing during outdoor activities. 2023-01-01T00:00:00Z