Prion crystalization model and its application to recognition pattern

This paper introduces APA (?Artificial Prion Assembly?): a pattern recognition system based on artificial prion crystalization. Specifically, the system exhibits the capability to classify patterns according to the resulting prion self- assembly simulated with cellular automata. Our approach is inspired in the biological process of proteins aggregation, known as prions, which are assembled as amyloid fibers related with neurodegenerative disorders.

Análisis del efecto de las actividades físicas grupales en pacientes con daño cerebral adquirido en fase subaguda

Introducción. El daño cerebral adquirido (DCA) hace referencia a cualquier tipo de lesión no degenerativa que se produce en el cerebro. Las actividades físicas grupales (AFG) se presentan como un tratamiento efectivo para la mejora de la capacidad funcional. Objetivo. Analizar la eficacia de un programa de AFG en personas con DCA en fase subaguda para su integración física en la comunidad. Pacientes y métodos. Treinta y tres pacientes con DCA, con una edad de 33,18 ± 10,39 años, participaron en un programa de AFG (talleres de circuito, equilibrio simple, equilibrio dual, desplazamiento dual y actividades físico-deportivas) de 10 semanas. Al comenzar y concluir el programa se evaluaron las variables de velocidad (prueba de velocidad de la marcha en 10 metros), resistencia (prueba de marcha de seis minutos), equilibrio dinámico (Step Test), capacidad funcional(Timed Up & Go), escala de percepción de seguridad (Activities-specific Balance Confidence Scale) y Physical Activity and Disability Survey (PADS), el promedio por hora de la intensidad de la actividad y el número de pasos fuera del centro de rehabilitación (usando monitores de actividad física). La prueba t para muestras relacionadas se utilizó para evaluar las diferencias en las variables. Resultados. Se hallaron diferencias significativas (p ≤ 0,05) en las variables de velocidad, resistencia, equilibrio, capacidad funcional, percepción de seguridad, percepción de realización de actividad general (pregunta 3 del PADS) y número de pasos. Conclusión. Los programas de AFG mejoran las capacidades físicas, percepción de seguridad, realización de actividad en general y número de pasos, lo que puede conllevar una mayor participación en la comunidad.

Generation of human computational models with machine learning

Services in smart environments pursue to increase the quality of people?s lives. The most important issues when developing this kind of environments is testing and validating such services. These tasks usually imply high costs and annoying or unfeasible real-world testing. In such cases, artificial societies may be used to simulate the smart environment (i.e. physical environment, equipment and humans). With this aim, the CHROMUBE methodology guides test engineers when modeling human beings. Such models reproduce behaviors which are highly similar to the real ones. Originally, these models are based on automata whose transitions are governed by random variables. Automaton?s structure and the probability distribution functions of each random variable are determined by a manual test and error process. In this paper, it is presented an alternative extension of this methodology which avoids the said manual process. It is based on learning human behavior patterns automatically from sensor data by using machine learning techniques. The presented approach has been tested on a real scenario, where this extension has given highly accurate human behavior models,

A built-in CMOS Total Ionization Dose smart sensor

Total Ionization Dose (TID) is traditionally measured by radiation sensitive FETs (RADFETs) that require a radiation hardened Analog-to-Digital Converter (ADC) stage. This work introduces a TID sensor based on a delay path whose propagation time is sensitive to the absorbed radiation. It presents the following advantages: it is a digital sensor able to be integrated in CMOS circuits and programmable systems such as FPGAs; it has a configurable sensitivity that allows to use this device for radiation doses ranging from very low to relatively high levels; its interface helps to integrate this sensor in a multidisciplinary sensor network; it is self-timed, hence it does not need a clock signal that can degrade its accuracy. The sensor has been prototyped in a 0.35μm technology, has an area of 0.047mm2, of which 22% is dedicated to measuring radiation, and an energy per conversion of 463pJ. Experimental irradiation tests have validated the correct response of the proposed TID sensor.

Las Redes de Petri Interpretadas en el Diagnóstico de Fallos de Sistemas Híbridos. Aplicación a un Helicóptero no Tripulado

La seguridad y fiabilidad de los procesos industriales son la principal preocupación de los ingenieros encargados de las plantas industriales. Por lo tanto, desde un punto de vista económico, el objetivo principal es reducir el costo del mantenimiento, el tiempo de inactividad y las pérdidas causadas por los fallos. Por otra parte, la seguridad de los operadores, que afecta a los aspectos sociales y económicos, es el factor más relevante a considerar en cualquier sistema Debido a esto, el diagnóstico de fallos se ha convertido en un foco importante de interés para los investigadores de todo el mundo e ingenieros en la industria. Los principales trabajos enfocados en detección de fallos se basan en modelos de los procesos. Existen diferentes técnicas para el modelado de procesos industriales tales como máquinas de estado, árboles de decisión y Redes de Petri (RdP). Por lo tanto, esta tesis se centra en el modelado de procesos utilizando redes de petri interpretadas. Redes de Petri es una herramienta usada en el modelado gráfico y matemático con la habilidad para describir información de los sistemas de una manera concurrente, paralela, asincrona, distribuida y no determinística o estocástica. RdP son también una herramienta de comunicación visual gráfica útil como lo son las cartas de flujo o diagramas de bloques. Adicionalmente, las marcas de las RdP simulan la dinámica y concurrencia de los sistemas. Finalmente, ellas tienen la capacidad de definir ecuaciones de estado específicas, ecuaciones algebraicas y otros modelos que representan el comportamiento común de los sistemas. Entre los diferentes tipos de redes de petri (Interpretadas, Coloreadas, etc.), este trabajo de investigación trata con redes de petri interpretadas principalmente debido a características tales como sincronización, lugares temporizados, aparte de su capacidad para procesamiento de datos. Esta investigación comienza con el proceso para diseñar y construir el modelo y diagnosticador para detectar fallos definitivos, posteriormente, la dinámica temporal fue adicionada para detectar fallos intermitentes. Dos procesos industriales, concretamente un HVAC (Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado) y un Proceso de Envasado de Líquidos fueron usados como banco de pruebas para implementar la herramienta de diagnóstico de fallos (FD) creada. Finalmente, su capacidad de diagnóstico fue ampliada en orden a detectar fallos en sistemas híbridos. Finalmente, un pequeño helicóptero no tripulado fue elegido como ejemplo de sistema donde la seguridad es un desafío, y las técnicas de detección de fallos desarrolladas en esta tesis llevan a ser una herramienta valorada, desde que los accidentes de las aeronaves no tripuladas (UAVs) envuelven un alto costo económico y son la principal razón para introducir restricciones de volar sobre áreas pobladas. Así, este trabajo introduce un proceso sistemático para construir un Diagnosticador de Fallos del sistema mencionado basado en RdR Esta novedosa herramienta es capaz de detectar fallos definitivos e intermitentes. El trabajo realizado es discutido desde un punto de vista teórico y práctico. El procedimiento comienza con la división del sistema en subsistemas para seguido integrar en una RdP diagnosticadora global que es capaz de monitorear el sistema completo y mostrar las variables críticas al operador en orden a determinar la salud del UAV, para de esta manera prevenir accidentes. Un Sistema de Adquisición de Datos (DAQ) ha sido también diseñado para recoger datos durante los vuelos y alimentar la RdP diagnosticadora. Vuelos reales realizados bajo condiciones normales y de fallo han sido requeridos para llevar a cabo la configuración del diagnosticador y verificar su comportamiento. Vale la pena señalar que un alto riesgo fue asumido en la generación de fallos durante los vuelos, a pesar de eso esto permitió recoger datos básicos para desarrollar el diagnóstico de fallos, técnicas de aislamiento, protocolos de mantenimiento, modelos de comportamiento, etc. Finalmente, un resumen de la validación de resultados obtenidos durante las pruebas de vuelo es también incluido. Un extensivo uso de esta herramienta mejorará los protocolos de mantenimiento para UAVs (especialmente helicópteros) y permite establecer recomendaciones en regulaciones. El uso del diagnosticador usando redes de petri es considerado un novedoso enfoque. ABSTRACT Safety and reliability of industrial processes are the main concern of the engineers in charge of industrial plants. Thus, from an economic point of view, the main goal is to reduce the maintenance downtime cost and the losses caused by failures. Moreover, the safety of the operators, which affects to social and economic aspects, is the most relevant factor to consider in any system. Due to this, fault diagnosis has become a relevant focus of interest for worldwide researchers and engineers in the industry. The main works focused on failure detection are based on models of the processes. There are different techniques for modelling industrial processes such as state machines, decision trees and Petri Nets (PN). Thus, this Thesis is focused on modelling processes by using Interpreted Petri Nets. Petri Nets is a tool used in the graphic and mathematical modelling with ability to describe information of the systems in a concurrent, parallel, asynchronous, distributed and not deterministic or stochastic manner. PNs are also useful graphical visual communication tools as flow chart or block diagram. Additionally, the marks of the PN simulate the dynamics and concurrence of the systems. Finally, they are able to define specific state equations, algebraic equations and other models that represent the common behaviour of systems. Among the different types of PN (Interpreted, Coloured, etc.), this research work deals with the interpreted Petri Nets mainly due to features such as synchronization capabilities, timed places, apart from their capability for processing data. This Research begins with the process for designing and building the model and diagnoser to detect permanent faults, subsequently, the temporal dynamic was added for detecting intermittent faults. Two industrial processes, namely HVAC (Heating, Ventilation and Air Condition) and Liquids Packaging Process were used as testbed for implementing the Fault Diagnosis (FD) tool created. Finally, its diagnostic capability was enhanced in order to detect faults in hybrid systems. Finally, a small unmanned helicopter was chosen as example of system where safety is a challenge and fault detection techniques developed in this Thesis turn out to be a valuable tool since UAVs accidents involve high economic cost and are the main reason for setting restrictions to fly over populated areas. Thus, this work introduces a systematic process for building a Fault Diagnoser of the mentioned system based on Petri Nets. This novel tool is able to detect both intermittent and permanent faults. The work carried out is discussed from theoretical and practical point of view. The procedure begins with a division of the system into subsystems for further integration into a global PN diagnoser that is able to monitor the whole system and show critical variables to the operator in order to determine the UAV health, preventing accidents in this manner. A Data Acquisition System (DAQ) has been also designed for collecting data during the flights and feed PN Diagnoser. Real flights carried out under nominal and failure conditions have been required to perform the diagnoser setup and verify its performance. It is worth noting that a high risk was assumed in the generation of faults during the flights, nevertheless this allowed collecting basic data so as to develop fault diagnosis, isolations techniques, maintenance protocols, behaviour models, etc. Finally, a summary of the validation results obtained during real flight tests is also included. An extensive use of this tool will improve preventive maintenance protocols for UAVs (especially helicopters) and allow establishing recommendations in regulations. The use of the diagnoser by using Petri Nets is considered as novel approach.