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Resumo:
El objetivo de este proyecto es recoger y explicar el conjunto de tareas realizadas durante el proceso de colaboración llevado a cabo en el Instituto de Microgravedad “Ignacio Da Riva” durante el curso académico 2014/2015, las cuales han conformado las prácticas externas cursadas en la titulación de Grado en Ingeniería Aeroespacial, y el Trabajo de Fin de Grado de la misma titulación. En este documento se pretende,además, poner de manifiesto la rigurosidad con la que se trabaja en el ámbito espacial y la importancia de los protocolos y procedimientos para asegurar un resultado adecuado en los trabajos realizados. Una parte importante del proyecto detalla los procesos de monitorización y mantenimiento de la batería del satélite universitario UPMSat-2 cuyo lanzamiento está previsto para el año próximo y el cual será el segundo satélite del mundo en incorporar una batería de Ión-Litio.
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En un momento en el que la Nube cobra cada día más fuerza, contribuyendo como pieza fundamental en la aparición de nuevos modelos de negocio, que a su vez originan una amplia oferta de aplicaciones útiles en prácticamente todos los ámbitos; la Unión Europea decidió sumergirse en el proyecto FIWARE, con la idea de alzarse como una nueva alternativa pública de código abierto, en un mercado dominado desde hace años por Google y Amazon. Desde 2011, FIWARE crece gracias al trabajo colaborativo de multitud de empresas e instituciones europeas especializadas en el ámbito de las TIC, con el objetivo de ofrecer un entorno estandarizado y de código abierto, que de soporte en la nube, tanto a las empresas como a las aplicaciones que puedan surgir en el futuro. Entre el amplio conjunto de contribuidores al proyecto, se encuentra la Universidad Politécnica de Madrid. Concretamente, como parte de la Cátedra de Telefónica en la Escuela Superior de Ingenieros de Telecomunicación, nace el Grupo de Internet de Nueva Generación (GING), responsable de importantes aportaciones al proyecto FIWARE. Entre las diferentes actividades a cargo del GING, están el diseño, la implementación y el mantenimiento del Portal Cloud, la interfaz gráfica que proporciona acceso desde la web a los diferentes servicios de la nube de FIWARE, basados la mayoría en los recursos Openstack: proveedor de infraestructura como servicio (IaaS). El objetivo de este trabajo será introducir al lector los principales propósitos por los que nace FIWARE, y presentar una serie de desarrollos realizados bajo la firma del GING, en torno al Portal y su relación con la infraestructura Openstack. A lo largo del documento, se explicarán los diferentes procedimientos vinculados a la implementación de las herramientas web que han contribuido a mejorar la funcionalidad del Portal. Dichos procedimientos, entrañan el estudio y empleo de tres tecnologías fundamentales: desarrollos web de front-end y el empleo de la framework BackboneJS, los recursos Openstack y el entorno de desarrollo Devstack, y el concepto de los widgets aplicado a la monitorización de máquinas virtuales. La lectura de este documento puede resultar de gran utilidad, pues, la implantación de los diferentes casos de uso tratados en este proyecto, permite hacer un repaso de los diferentes niveles de abstracción con los que cuenta una herramienta como el Portal Cloud: partiendo de la implementación de la interfaz de usuario, hasta llegar a la configuración de los recursos que conforman el soporte de la aplicación, pasando por la creación de APIs y librerías que proporcionen acceso a los distintos servicios disponibles. Así, el análisis de la estructura y componentes que dan forma al Portal Cloud de FIWARE, proporcionará una visión global, extrapolable al diseño y funcionamiento de cualquier aplicación o plataforma que emplee como soporte de sus capacidades los servicios ofrecidos por proveedores de Infraestructura como Servicio.
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El actual contexto de fabricación, con incrementos en los precios de la energía, una creciente preocupación medioambiental y cambios continuos en los comportamientos de los consumidores, fomenta que los responsables prioricen la fabricación respetuosa con el medioambiente. El paradigma del Internet de las Cosas (IoT) promete incrementar la visibilidad y la atención prestada al consumo de energía gracias tanto a sensores como a medidores inteligentes en los niveles de máquina y de línea de producción. En consecuencia es posible y sencillo obtener datos de consumo de energía en tiempo real proveniente de los procesos de fabricación, pero además es posible analizarlos para incrementar su importancia en la toma de decisiones. Esta tesis pretende investigar cómo utilizar la adopción del Internet de las Cosas en el nivel de planta de producción, en procesos discretos, para incrementar la capacidad de uso de la información proveniente tanto de la energía como de la eficiencia energética. Para alcanzar este objetivo general, la investigación se ha dividido en cuatro sub-objetivos y la misma se ha desarrollado a lo largo de cuatro fases principales (en adelante estudios). El primer estudio de esta tesis, que se apoya sobre una revisión bibliográfica comprehensiva y sobre las aportaciones de expertos, define prácticas de gestión de la producción que son energéticamente eficientes y que se apoyan de un modo preeminente en la tecnología IoT. Este primer estudio también detalla los beneficios esperables al adoptar estas prácticas de gestión. Además, propugna un marco de referencia para permitir la integración de los datos que sobre el consumo energético se obtienen en el marco de las plataformas y sistemas de información de la compañía. Esto se lleva a cabo con el objetivo último de remarcar cómo estos datos pueden ser utilizados para apalancar decisiones en los niveles de procesos tanto tácticos como operativos. Segundo, considerando los precios de la energía como variables en el mercado intradiario y la disponibilidad de información detallada sobre el estado de las máquinas desde el punto de vista de consumo energético, el segundo estudio propone un modelo matemático para minimizar los costes del consumo de energía para la programación de asignaciones de una única máquina que deba atender a varios procesos de producción. Este modelo permite la toma de decisiones en el nivel de máquina para determinar los instantes de lanzamiento de cada trabajo de producción, los tiempos muertos, cuándo la máquina debe ser puesta en un estado de apagada, el momento adecuado para rearrancar, y para pararse, etc. Así, este modelo habilita al responsable de producción de implementar el esquema de producción menos costoso para cada turno de producción. En el tercer estudio esta investigación proporciona una metodología para ayudar a los responsables a implementar IoT en el nivel de los sistemas productivos. Se incluye un análisis del estado en que se encuentran los sistemas de gestión de energía y de producción en la factoría, así como también se proporcionan recomendaciones sobre procedimientos para implementar IoT para capturar y analizar los datos de consumo. Esta metodología ha sido validada en un estudio piloto, donde algunos indicadores clave de rendimiento (KPIs) han sido empleados para determinar la eficiencia energética. En el cuarto estudio el objetivo es introducir una vía para obtener visibilidad y relevancia a diferentes niveles de la energía consumida en los procesos de producción. El método propuesto permite que las factorías con procesos de producción discretos puedan determinar la energía consumida, el CO2 emitido o el coste de la energía consumida ya sea en cualquiera de los niveles: operación, producto o la orden de fabricación completa, siempre considerando las diferentes fuentes de energía y las fluctuaciones en los precios de la misma. Los resultados muestran que decisiones y prácticas de gestión para conseguir sistemas de producción energéticamente eficientes son posibles en virtud del Internet de las Cosas. También, con los resultados de esta tesis los responsables de la gestión energética en las compañías pueden plantearse una aproximación a la utilización del IoT desde un punto de vista de la obtención de beneficios, abordando aquellas prácticas de gestión energética que se encuentran más próximas al nivel de madurez de la factoría, a sus objetivos, al tipo de producción que desarrolla, etc. Así mismo esta tesis muestra que es posible obtener reducciones significativas de coste simplemente evitando los períodos de pico diario en el precio de la misma. Además la tesis permite identificar cómo el nivel de monitorización del consumo energético (es decir al nivel de máquina), el intervalo temporal, y el nivel del análisis de los datos son factores determinantes a la hora de localizar oportunidades para mejorar la eficiencia energética. Adicionalmente, la integración de datos de consumo energético en tiempo real con datos de producción (cuando existen altos niveles de estandarización en los procesos productivos y sus datos) es esencial para permitir que las factorías detallen la energía efectivamente consumida, su coste y CO2 emitido durante la producción de un producto o componente. Esto permite obtener una valiosa información a los gestores en el nivel decisor de la factoría así como a los consumidores y reguladores. ABSTRACT In today‘s manufacturing scenario, rising energy prices, increasing ecological awareness, and changing consumer behaviors are driving decision makers to prioritize green manufacturing. The Internet of Things (IoT) paradigm promises to increase the visibility and awareness of energy consumption, thanks to smart sensors and smart meters at the machine and production line level. Consequently, real-time energy consumption data from the manufacturing processes can be easily collected and then analyzed, to improve energy-aware decision-making. This thesis aims to investigate how to utilize the adoption of the Internet of Things at shop floor level to increase energy–awareness and the energy efficiency of discrete production processes. In order to achieve the main research goal, the research is divided into four sub-objectives, and is accomplished during four main phases (i.e., studies). In the first study, by relying on a comprehensive literature review and on experts‘ insights, the thesis defines energy-efficient production management practices that are enhanced and enabled by IoT technology. The first study also explains the benefits that can be obtained by adopting such management practices. Furthermore, it presents a framework to support the integration of gathered energy data into a company‘s information technology tools and platforms, which is done with the ultimate goal of highlighting how operational and tactical decision-making processes could leverage such data in order to improve energy efficiency. Considering the variable energy prices in one day, along with the availability of detailed machine status energy data, the second study proposes a mathematical model to minimize energy consumption costs for single machine production scheduling during production processes. This model works by making decisions at the machine level to determine the launch times for job processing, idle time, when the machine must be shut down, ―turning on‖ time, and ―turning off‖ time. This model enables the operations manager to implement the least expensive production schedule during a production shift. In the third study, the research provides a methodology to help managers implement the IoT at the production system level; it includes an analysis of current energy management and production systems at the factory, and recommends procedures for implementing the IoT to collect and analyze energy data. The methodology has been validated by a pilot study, where energy KPIs have been used to evaluate energy efficiency. In the fourth study, the goal is to introduce a way to achieve multi-level awareness of the energy consumed during production processes. The proposed method enables discrete factories to specify energy consumption, CO2 emissions, and the cost of the energy consumed at operation, production and order levels, while considering energy sources and fluctuations in energy prices. The results show that energy-efficient production management practices and decisions can be enhanced and enabled by the IoT. With the outcomes of the thesis, energy managers can approach the IoT adoption in a benefit-driven way, by addressing energy management practices that are close to the maturity level of the factory, target, production type, etc. The thesis also shows that significant reductions in energy costs can be achieved by avoiding high-energy price periods in a day. Furthermore, the thesis determines the level of monitoring energy consumption (i.e., machine level), the interval time, and the level of energy data analysis, which are all important factors involved in finding opportunities to improve energy efficiency. Eventually, integrating real-time energy data with production data (when there are high levels of production process standardization data) is essential to enable factories to specify the amount and cost of energy consumed, as well as the CO2 emitted while producing a product, providing valuable information to decision makers at the factory level as well as to consumers and regulators.
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La inferencia del rendimiento final que los sistemas fotovoltaicos multifunción para edificación, más conocidos como Buiding Integrated PhotoVoltaics (BIPV), es decir, su funcionamiento y la viabilidad de los mismos, es hoy posible gracias a las herramientas de simulación disponibles. Estas requieren del conocimiento previo de los parámetros característicos de dichos elementos fotovoltaicos. Unos son obtenidos por mediciones directas o indirectas en el laboratorio, y otros mediante su monitorización en condiciones de funcionamiento reales. En este trabajo se ha abordado la caracterización óptica de los módulos fotovoltaicos comerciales de capa fina (a-Si) que están siendo utilizados en un proyecto propio del IES, en el cual se estudian estos aspectos. La característica más destacada de estos módulos es la gradación en su transparencia para adecuarlos a la integración como envolventes tipo muro cortina en edificios del sector terciario. En particular, el objetivo de este trabajo ha sido la medición de la transmitancia y la reflectancia espectrales, en los rangos UV/Vis/NIR, tanto en incidencia normal como bajo otros ángulos más próximos a los de operación. Con los resultados obtenidos, se han calculado los valores de la radiación reflejada y la transmitida, totales y por rangos UV, Vis y NIR, lo que permite la correcta caracterización de los módulos fotovoltaicos integrados en fachadas y la posterior evaluación de su impacto sobre el rendimiento eléctrico, térmico y la iluminación en un edificio.
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Las terminales de contenedores son sistemas complejos en los que un elevado número de actores económicos interactúan para ofrecer servicios de alta calidad bajo una estricta planificación y objetivos económicos. Las conocidas como "terminales de nueva generación" están diseñadas para prestar servicio a los mega-buques, que requieren tasas de productividad que alcanzan los 300 movimientos/ hora. Estas terminales han de satisfacer altos estándares dado que la competitividad entre terminales es elevada. Asegurar la fiabilidad de las planificaciones del atraque es clave para atraer clientes, así como reducir al mínimo el tiempo que el buque permanece en el puerto. La planificación de las operaciones es más compleja que antaño, y las tolerancias para posibles errores, menores. En este contexto, las interrupciones operativas deben reducirse al mínimo. Las principales causas de dichas perturbaciones operacionales, y por lo tanto de incertidumbre, se identifican y caracterizan en esta investigación. Existen una serie de factores que al interactuar con la infraestructura y/o las operaciones desencadenan modos de fallo o parada operativa. Los primeros pueden derivar no solo en retrasos en el servicio sino que además puede tener efectos colaterales sobre la reputación de la terminal, o incluso gasto de tiempo de gestión, todo lo cual supone un impacto para la terminal. En el futuro inmediato, la monitorización de las variables operativas presenta gran potencial de cara a mejorar cualitativamente la gestión de las operaciones y los modelos de planificación de las terminales, cuyo nivel de automatización va en aumento. La combinación del criterio experto con instrumentos que proporcionen datos a corto y largo plazo es fundamental para el desarrollo de herramientas que ayuden en la toma de decisiones, ya que de este modo estarán adaptadas a las auténticas condiciones climáticas y operativas que existen en cada emplazamiento. Para el corto plazo se propone una metodología con la que obtener predicciones de parámetros operativos en terminales de contenedores. Adicionalmente se ha desarrollado un caso de estudio en el que se aplica el modelo propuesto para obtener predicciones de la productividad del buque. Este trabajo se ha basado íntegramente en datos proporcionados por una terminal semi-automatizada española. Por otro lado, se analiza cómo gestionar, evaluar y mitigar el efecto de las interrupciones operativas a largo plazo a través de la evaluación del riesgo, una forma interesante de evaluar el effecto que eventos inciertos pero probables pueden generar sobre la productividad a largo plazo de la terminal. Además se propone una definición de riesgo operativo junto con una discusión de los términos que representan con mayor fidelidad la naturaleza de las actividades y finalmente, se proporcionan directrices para gestionar los resultados obtenidos. Container terminals are complex systems where a large number of factors and stakeholders interact to provide high-quality services under rigid planning schedules and economic objectives. The socalled next generation terminals are conceived to serve the new mega-vessels, which are demanding productivity rates up to 300 moves/hour. These terminals need to satisfy high standards because competition among terminals is fierce. Ensuring reliability in berth scheduling is key to attract clients, as well as to reduce at a minimum the time that vessels stay the port. Because of the aforementioned, operations planning is becoming more complex, and the tolerances for errors are smaller. In this context, operational disturbances must be reduced at a minimum. The main sources of operational disruptions and thus, of uncertainty, are identified and characterized in this study. External drivers interact with the infrastructure and/or the activities resulting in failure or stoppage modes. The later may derive not only in operational delays but in collateral and reputation damage or loss of time (especially management times), all what implies an impact for the terminal. In the near future, the monitoring of operational variables has great potential to make a qualitative improvement in the operations management and planning models of terminals that use increasing levels of automation. The combination of expert criteria with instruments that provide short- and long-run data is fundamental for the development of tools to guide decision-making, since they will be adapted to the real climatic and operational conditions that exist on site. For the short-term a method to obtain operational parameter forecasts in container terminals. To this end, a case study is presented, in which forecasts of vessel performance are obtained. This research has been entirely been based on data gathered from a semi-automated container terminal from Spain. In the other hand it is analyzed how to manage, evaluate and mitigate disruptions in the long-term by means of the risk assessment, an interesting approach to evaluate the effect of uncertain but likely events on the long-term throughput of the terminal. In addition, a definition for operational risk evaluation in port facilities is proposed along with a discussion of the terms that better represent the nature of the activities involved and finally, guidelines to manage the results obtained are provided.
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Esta Tesis tiene como objetivo principal el desarrollo de métodos de identificación del daño que sean robustos y fiables, enfocados a sistemas estructurales experimentales, fundamentalmente a las estructuras de hormigón armado reforzadas externamente con bandas fibras de polímeros reforzados (FRP). El modo de fallo de este tipo de sistema estructural es crítico, pues generalmente es debido a un despegue repentino y frágil de la banda del refuerzo FRP originado en grietas intermedias causadas por la flexión. La detección de este despegue en su fase inicial es fundamental para prevenir fallos futuros, que pueden ser catastróficos. Inicialmente, se lleva a cabo una revisión del método de la Impedancia Electro-Mecánica (EMI), de cara a exponer sus capacidades para la detección de daño. Una vez la tecnología apropiada es seleccionada, lo que incluye un analizador de impedancias así como novedosos sensores PZT para monitorización inteligente, se ha diseñado un procedimiento automático basado en los registros de impedancias de distintas estructuras de laboratorio. Basándonos en el hecho de que las mediciones de impedancias son posibles gracias a una colocación adecuada de una red de sensores PZT, la estimación de la presencia de daño se realiza analizando los resultados de distintos indicadores de daño obtenidos de la literatura. Para que este proceso sea automático y que no sean necesarios conocimientos previos sobre el método EMI para realizar un experimento, se ha diseñado e implementado un Interfaz Gráfico de Usuario, transformando la medición de impedancias en un proceso fácil e intuitivo. Se evalúa entonces el daño a través de los correspondientes índices de daño, intentando estimar no sólo su severidad, sino también su localización aproximada. El desarrollo de estos experimentos en cualquier estructura genera grandes cantidades de datos que han de ser procesados, y algunas veces los índices de daño no son suficientes para una evaluación completa de la integridad de una estructura. En la mayoría de los casos se pueden encontrar patrones de daño en los datos, pero no se tiene información a priori del estado de la estructura. En este punto, se ha hecho una importante investigación en técnicas de reconocimiento de patrones particularmente en aprendizaje no supervisado, encontrando aplicaciones interesantes en el campo de la medicina. De ahí surge una idea creativa e innovadora: detectar y seguir la evolución del daño en distintas estructuras como si se tratase de un cáncer propagándose por el cuerpo humano. En ese sentido, las lecturas de impedancias se emplean como información intrínseca de la salud de la propia estructura, de forma que se pueden aplicar las mismas técnicas que las empleadas en la investigación del cáncer. En este caso, se ha aplicado un algoritmo de clasificación jerárquica dado que ilustra además la clasificación de los datos de forma gráfica, incluyendo información cualitativa y cuantitativa sobre el daño. Se ha investigado la efectividad de este procedimiento a través de tres estructuras de laboratorio, como son una viga de aluminio, una unión atornillada de aluminio y un bloque de hormigón reforzado con FRP. La primera ayuda a mostrar la efectividad del método en sencillos escenarios de daño simple y múltiple, de forma que las conclusiones extraídas se aplican sobre los otros dos, diseñados para simular condiciones de despegue en distintas estructuras. Demostrada la efectividad del método de clasificación jerárquica de lecturas de impedancias, se aplica el procedimiento sobre las estructuras de hormigón armado reforzadas con bandas de FRP objeto de esta tesis, detectando y clasificando cada estado de daño. Finalmente, y como alternativa al anterior procedimiento, se propone un método para la monitorización continua de la interfase FRP-Hormigón, a través de una red de sensores FBG permanentemente instalados en dicha interfase. De esta forma, se obtienen medidas de deformación de la interfase en condiciones de carga continua, para ser implementadas en un modelo de optimización multiobjetivo, cuya solución se haya por medio de una expansión multiobjetivo del método Particle Swarm Optimization (PSO). La fiabilidad de este último método de detección se investiga a través de sendos ejemplos tanto numéricos como experimentales. ABSTRACT This thesis aims to develop robust and reliable damage identification methods focused on experimental structural systems, in particular Reinforced Concrete (RC) structures externally strengthened with Fiber Reinforced Polymers (FRP) strips. The failure mode of this type of structural system is critical, since it is usually due to sudden and brittle debonding of the FRP reinforcement originating from intermediate flexural cracks. Detection of the debonding in its initial stage is essential thus to prevent future failure, which might be catastrophic. Initially, a revision of the Electro-Mechanical Impedance (EMI) method is carried out, in order to expose its capabilities for local damage detection. Once the appropriate technology is selected, which includes impedance analyzer as well as novel PZT sensors for smart monitoring, an automated procedure has been design based on the impedance signatures of several lab-scale structures. On the basis that capturing impedance measurements is possible thanks to an adequately deployed PZT sensor network, the estimation of damage presence is done by analyzing the results of different damage indices obtained from the literature. In order to make this process automatic so that it is not necessary a priori knowledge of the EMI method to carry out an experimental test, a Graphical User Interface has been designed, turning the impedance measurements into an easy and intuitive procedure. Damage is then assessed through the analysis of the corresponding damage indices, trying to estimate not only the damage severity, but also its approximate location. The development of these tests on any kind of structure generates large amounts of data to be processed, and sometimes the information provided by damage indices is not enough to achieve a complete analysis of the structural health condition. In most of the cases, some damage patterns can be found in the data, but none a priori knowledge of the health condition is given for any structure. At this point, an important research on pattern recognition techniques has been carried out, particularly on unsupervised learning techniques, finding interesting applications in the medicine field. From this investigation, a creative and innovative idea arose: to detect and track the evolution of damage in different structures, as if it were a cancer propagating through a human body. In that sense, the impedance signatures are used to give intrinsic information of the health condition of the structure, so that the same clustering algorithms applied in the cancer research can be applied to the problem addressed in this dissertation. Hierarchical clustering is then applied since it also provides a graphical display of the clustered data, including quantitative and qualitative information about damage. The performance of this approach is firstly investigated using three lab-scale structures, such as a simple aluminium beam, a bolt-jointed aluminium beam and an FRP-strengthened concrete specimen. The first one shows the performance of the method on simple single and multiple damage scenarios, so that the first conclusions can be extracted and applied to the other two experimental tests, which are designed to simulate a debonding condition on different structures. Once the performance of the impedance-based hierarchical clustering method is proven to be successful, it is then applied to the structural system studied in this dissertation, the RC structures externally strengthened with FRP strips, where the debonding failure in the interface between the FRP and the concrete is successfully detected and classified, proving thus the feasibility of this method. Finally, as an alternative to the previous approach, a continuous monitoring procedure of the FRP-Concrete interface is proposed, based on an FBGsensors Network permanently deployed within that interface. In this way, strain measurements can be obtained under controlled loading conditions, and then they are used in order to implement a multi-objective model updating method solved by a multi-objective expansion of the Particle Swarm Optimization (PSO) method. The feasibility of this last proposal is investigated and successfully proven on both numerical and experimental RC beams strengthened with FRP.
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En la actualidad gran parte de las industrias utilizan o desarrollan plataformas, las cuales integran un número cada vez más elevado de sistemas complejos. El mantenimiento centralizado permite optimizar el mantenimiento de estas plataformas, por medio de la integración de un sistema encargado de gestionar el mantenimiento de todos los sistemas de la plataforma. Este Trabajo Fin de Máster (TFM) desarrolla el concepto de mantenimiento centralizado para sistemas complejos, aplicable a plataformas formadas por sistemas modulares. Está basado en la creciente demanda de las diferentes industrias en las que se utilizan este tipo de plataformas, como por ejemplo la industria aeronáutica, del ferrocarril y del automóvil. Para ello este TFM analiza el Estado del Arte de los sistemas de mantenimiento centralizados en diferentes industrias, además desarrolla los diferentes tipos de arquitecturas de sistemas, las técnicas de mantenimiento aplicables, así como los sistemas y técnicas de mantenimiento basados en funciones de monitorización y auto diagnóstico denominadas Built-In-Test Equipment (BITE). Adicionalmente, este TFM incluye el desarrollo e implementación de un modelo de un Entorno de Mantenimiento Centralizado en LabVIEW. Este entorno está formado por el modelo de un Sistema Patrón, así como el modelo del Sistema de Mantenimiento Centralizado y la interfaces entre ellos. El modelo del Sistema de Mantenimiento Centralizado integra diferentes funciones para el diagnóstico y aislamiento de los fallos. Así mismo, incluye una función para el análisis estadístico de los datos de fallos almacenados por el propio sistema, con el objetivo de proporcionar capacidades de mantenimiento predictivo a los sistemas del entorno. Para la implementación del modelo del Entorno de Mantenimiento Centralizado se han utilizado recursos de comunicaciones vía TCP/IP, modelización y almacenamiento de datos en ficheros XML y generación automática de informes en HTML. ABSTRACT. Currently several industries are developing or are making use of multi system platforms. These platforms are composed by many complex systems. The centralized maintenance allows the maintenance optimization, integrating a maintenance management system. This system is in charge of managing the maintenance dialog with the different and multiple platforms. This Master Final Project (TFM) develops the centralized maintenance concept for platforms integrated by modular and complex systems. This TFM is based on the demand of the industry that uses or develops multi system platforms, as aeronautic, railway, and automotive industries. In this way, this TFM covers and analyzes several aspects of the centralized maintenance systems like the State of the Art, for several industries. Besides this work develops different systems architecture types, maintenance techniques, and techniques and systems based on Built-in-test Equipment functions. Additionally, this TFM includes a LabVIEW Centralized System Environment model. This model is composed by a Standard System, the Centralized Maintenance System and the corresponding interfaces. Several diagnostic and fault isolation functions are integrated on the Centralized Maintenance Systems, as well a statistic analysis function, that provides with predictive maintenance capacity, based on the failure data stored by the system. Among others, the following resources have been used for the Centralized System Environment model development: TCP/IP communications, XML file data modelization and storing, and also automatic HTML reports generation.
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El presente trabajo se enmarca en el ámbito de la eficiencia energética y contempla la gestión del consumo eléctrico en hogares. Concretamente, para este proyecto fin de grado se propone el desarrollo de un sistema informático que permita el análisis y monitorización del consumo eléctrico y optimización en la contratación del suministro eléctrico en el hogar. El sistema desarrollado permite la monitorización del consumo eléctrico, expresado en kilovatios-hora (kWh), y la monitorización del coste real de dicho consumo, expresado en euros, en función del tipo de tarifa que se tenga contratada en la modalidad del PVPC1 (Precio Voluntario para el Pequeño Consumidor). También se ha desarrollado una interfaz web a través de la cual el usuario tiene acceso a la información y datos del sistema. En dicha web se muestran gráficas de consumo, potencia, voltaje, corriente y coste de la energía por días. Además, se ha dotado al sistema de un generador de alertas que notifica al usuario, vía web y vía correo electrónico, cuando el consumo sobrepasa los límites fijados por él mismo. El usuario, por tanto, podrá definir los valores de alerta de sobreconsumo y visualizar tanto un histórico de las alertas generadas en el pasado como las alertas activas en ese momento. Las alertas se muestran en la gráfica correspondiente dentro de la aplicación web. Por último, se dispone de la opción de exportar las gráficas que son visualizadas en la aplicación web en formato PNG, JPEG, PDF y SVG, además de la posibilidad de imprimirla.---ABSTRACT---This project belongs to the Energy Efficiency field and is aimed at home energy management. Specifically, for this thesis the development of a computer system that allows monitoring and analysis of energy consumption and contracted power optimization is proposed. The developed system allows energy consumption management within households (expressed in kilowatts per hour, kWh) and real cost monitoring (in euros) according to the contract tariff. A web interface has been developed in order to provide the user with power consumption information and control energy tools. In this web application, electric consumption, power, voltage, current and energy cost by day are shown. Besides, an alert generation system has been implemented so that the user can define maximum power consumption values and be informed through email or web when these values are exceeded. The user will be able to check older power alerts as well as the currently active ones. These alerts are shown in a specific graph within the web application. Finally, the user generated graphs can be exported from the web using PNG, JPEG, PDF or SVG image formats as well as be printed from the web.
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El paradigma de procesamiento de eventos CEP plantea la solución al reto del análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, como por ejemplo, monitorización de los valores de bolsa o el estado del tráfico de carreteras. En este paradigma los eventos recibidos deben procesarse sin almacenarse debido a que el volumen de datos es demasiado elevado y a las necesidades de baja latencia. Para ello se utilizan sistemas distribuidos con una alta escalabilidad, elevado throughput y baja latencia. Este tipo de sistemas son usualmente complejos y el tiempo de aprendizaje requerido para su uso es elevado. Sin embargo, muchos de estos sistemas carecen de un lenguaje declarativo de consultas en el que expresar la computación que se desea realizar sobre los eventos recibidos. En este trabajo se ha desarrollado un lenguaje declarativo de consultas similar a SQL y un compilador que realiza la traducción de este lenguaje al lenguaje nativo del sistema de procesamiento masivo de eventos. El lenguaje desarrollado en este trabajo es similar a SQL, con el que se encuentran familiarizados un gran número de desarrolladores y por tanto aprender este lenguaje no supondría un gran esfuerzo. Así el uso de este lenguaje logra reducir los errores en ejecución de la consulta desplegada sobre el sistema distribuido al tiempo que se abstrae al programador de los detalles de este sistema.---ABSTRACT---The complex event processing paradigm CEP has become the solution for high volume data analytics which demand scalability, high throughput, and low latency. Examples of applications which use this paradigm are financial processing or traffic monitoring. A distributed system is used to achieve the performance requisites. These same requisites force the distributed system not to store the events but to process them on the fly as they are received. These distributed systems are complex systems which require a considerably long time to learn and use. The majority of such distributed systems lack a declarative language in which to express the computation to perform over incoming events. In this work, a new SQL-like declarative language and a compiler have been developed. This compiler translates this new language to the distributed system native language. Due to its similarity with SQL a vast amount of developers who are already familiar with SQL will need little time to learn this language. Thus, this language reduces the execution failures at the time the programmer no longer needs to know every single detail of the underlying distributed system to submit a query.
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El uso de técnicas para la monitorización del movimiento humano generalmente permite a los investigadores analizar la cinemática y especialmente las capacidades motoras en aquellas actividades de la vida cotidiana que persiguen un objetivo concreto como pueden ser la preparación de bebidas y comida, e incluso en tareas de aseo. Adicionalmente, la evaluación del movimiento y el comportamiento humanos en el campo de la rehabilitación cognitiva es esencial para profundizar en las dificultades que algunas personas encuentran en la ejecución de actividades diarias después de accidentes cerebro-vasculares. Estas dificultades están principalmente asociadas a la realización de pasos secuenciales y al reconocimiento del uso de herramientas y objetos. La interpretación de los datos sobre la actitud de este tipo de pacientes para reconocer y determinar el nivel de éxito en la ejecución de las acciones, y para ampliar el conocimiento en las enfermedades cerebrales, sus consecuencias y severidad, depende totalmente de los dispositivos usados para la captura de esos datos y de la calidad de los mismos. Más aún, existe una necesidad real de mejorar las técnicas actuales de rehabilitación cognitiva contribuyendo al diseño de sistemas automáticos para crear una especie de terapeuta virtual que asegure una vida más independiente de estos pacientes y reduzca la carga de trabajo de los terapeutas. Con este objetivo, el uso de sensores y dispositivos para obtener datos en tiempo real de la ejecución y estado de la tarea de rehabilitación es esencial para también contribuir al diseño y entrenamiento de futuros algoritmos que pudieran reconocer errores automáticamente para informar al paciente acerca de ellos mediante distintos tipos de pistas como pueden ser imágenes, mensajes auditivos o incluso videos. La tecnología y soluciones existentes en este campo no ofrecen una manera totalmente robusta y efectiva para obtener datos en tiempo real, por un lado, porque pueden influir en el movimiento del propio paciente en caso de las plataformas basadas en el uso de marcadores que necesitan sensores pegados en la piel; y por otro lado, debido a la complejidad o alto coste de implantación lo que hace difícil pensar en la idea de instalar un sistema en el hospital o incluso en la casa del paciente. Esta tesis presenta la investigación realizada en el campo de la monitorización del movimiento de pacientes para proporcionar un paso adelante en términos de detección, seguimiento y reconocimiento del comportamiento de manos, gestos y cara mediante una manera no invasiva la cual puede mejorar la técnicas actuales de rehabilitación cognitiva para la adquisición en tiempo real de datos sobre el comportamiento del paciente y la ejecución de la tarea. Para entender la importancia del marco de esta tesis, inicialmente se presenta un resumen de las principales enfermedades cognitivas y se introducen las consecuencias que tienen en la ejecución de tareas de la vida diaria. Más aún, se investiga sobre las metodologías actuales de rehabilitación cognitiva. Teniendo en cuenta que las manos son la principal parte del cuerpo para la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana, también se resumen las tecnologías existentes para la captura de movimiento de manos. Una de las principales contribuciones de esta tesis está relacionada con el diseño y evaluación de una solución no invasiva para detectar y seguir las manos durante la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana que a su vez involucran la manipulación de objetos. Esta solución la cual no necesita marcadores adicionales y está basada en una cámara de profundidad de bajo coste, es robusta, precisa y fácil de instalar. Otra contribución presentada se centra en el reconocimiento de gestos para detectar el agarre de objetos basado en un sensor infrarrojo de última generación, y también complementado con una cámara de profundidad. Esta nueva técnica, y también no invasiva, sincroniza ambos sensores para seguir objetos específicos además de reconocer eventos concretos relacionados con tareas de aseo. Más aún, se realiza una evaluación preliminar del reconocimiento de expresiones faciales para analizar si es adecuado para el reconocimiento del estado de ánimo durante la tarea. Por su parte, todos los componentes y algoritmos desarrollados son integrados en un prototipo simple para ser usado como plataforma de monitorización. Se realiza una evaluación técnica del funcionamiento de cada dispositivo para analizar si es adecuada para adquirir datos en tiempo real durante la ejecución de tareas cotidianas reales. Finalmente, se estudia la interacción con pacientes reales para obtener información del nivel de usabilidad del prototipo. Dicha información es esencial y útil para considerar una rehabilitación cognitiva basada en la idea de instalación del sistema en la propia casa del paciente al igual que en el hospital correspondiente. ABSTRACT The use of human motion monitoring techniques usually let researchers to analyse kinematics, especially in motor strategies for goal-oriented activities of daily living, such as the preparation of drinks and food, and even grooming tasks. Additionally, the evaluation of human movements and behaviour in the field of cognitive rehabilitation is essential to deep into the difficulties some people find in common activities after stroke. This difficulties are mainly associated with sequence actions and the recognition of tools usage. The interpretation of attitude data of this kind of patients in order to recognize and determine the level of success of the execution of actions, and to broaden the knowledge in brain diseases, consequences and severity, depends totally on the devices used for the capture of that data and the quality of it. Moreover, there is a real need of improving the current cognitive rehabilitation techniques by contributing to the design of automatic systems to create a kind of virtual therapist for the improvement of the independent life of these stroke patients and to reduce the workload of the occupational therapists currently in charge of them. For this purpose, the use of sensors and devices to obtain real time data of the execution and state of the rehabilitation task is essential to also contribute to the design and training of future smart algorithms which may recognise errors to automatically provide multimodal feedback through different types of cues such as still images, auditory messages or even videos. The technology and solutions currently adopted in the field don't offer a totally robust and effective way for obtaining real time data, on the one hand, because they may influence the patient's movement in case of marker-based platforms which need sensors attached to the skin; and on the other hand, because of the complexity or high cost of implementation, which make difficult the idea of installing a system at the hospital or even patient's home. This thesis presents the research done in the field of user monitoring to provide a step forward in terms of detection, tracking and recognition of hand movements, gestures and face via a non-invasive way which could improve current techniques for cognitive rehabilitation for real time data acquisition of patient's behaviour and execution of the task. In order to understand the importance of the scope of the thesis, initially, a summary of the main cognitive diseases that require for rehabilitation and an introduction of the consequences on the execution of daily tasks are presented. Moreover, research is done about the actual methodology to provide cognitive rehabilitation. Considering that the main body members involved in the completion of a handmade daily task are the hands, the current technologies for human hands movements capture are also highlighted. One of the main contributions of this thesis is related to the design and evaluation of a non-invasive approach to detect and track user's hands during the execution of handmade activities of daily living which involve the manipulation of objects. This approach does not need the inclusion of any additional markers. In addition, it is only based on a low-cost depth camera, it is robust, accurate and easy to install. Another contribution presented is focused on the hand gesture recognition for detecting object grasping based on a brand new infrared sensor, and also complemented with a depth camera. This new, and also non-invasive, solution which synchronizes both sensors to track specific tools as well as recognize specific events related to grooming is evaluated. Moreover, a preliminary assessment of the recognition of facial expressions is carried out to analyse if it is adequate for recognizing mood during the execution of task. Meanwhile, all the corresponding hardware and software developed are integrated in a simple prototype with the purpose of being used as a platform for monitoring the execution of the rehabilitation task. Technical evaluation of the performance of each device is carried out in order to analyze its suitability to acquire real time data during the execution of real daily tasks. Finally, a kind of healthcare evaluation is also presented to obtain feedback about the usability of the system proposed paying special attention to the interaction with real users and stroke patients. This feedback is quite useful to consider the idea of a home-based cognitive rehabilitation as well as a possible hospital installation of the prototype.
Resumo:
Las redes de sensores inalámbricas son uno de los sectores con más crecimiento dentro de las redes inalámbricas. La rápida adopción de estas redes como solución para muchas nuevas aplicaciones ha llevado a un creciente tráfico en el espectro radioeléctrico. Debido a que las redes inalámbricas de sensores operan en las bandas libres Industrial, Scientific and Medical (ISM) se ha producido una saturación del espectro que en pocos años no permitirá un buen funcionamiento. Con el objetivo de solucionar este tipo de problemas ha aparecido el paradigma de Radio Cognitiva (CR). La introducción de las capacidades cognitivas en las redes inalámbricas de sensores permite utilizar estas redes para aplicaciones con unos requisitos más estrictos respecto a fiabilidad, cobertura o calidad de servicio. Estas redes que aúnan todas estas características son llamadas redes de sensores inalámbricas cognitivas (CWSNs). La mejora en prestaciones de las CWSNs permite su utilización en aplicaciones críticas donde antes no podían ser utilizadas como monitorización de estructuras, de servicios médicos, en entornos militares o de vigilancia. Sin embargo, estas aplicaciones también requieren de otras características que la radio cognitiva no nos ofrece directamente como, por ejemplo, la seguridad. La seguridad en CWSNs es un aspecto poco desarrollado al ser una característica no esencial para su funcionamiento, como pueden serlo el sensado del espectro o la colaboración. Sin embargo, su estudio y mejora es esencial de cara al crecimiento de las CWSNs. Por tanto, esta tesis tiene como objetivo implementar contramedidas usando las nuevas capacidades cognitivas, especialmente en la capa física, teniendo en cuenta las limitaciones con las que cuentan las WSNs. En el ciclo de trabajo de esta tesis se han desarrollado dos estrategias de seguridad contra ataques de especial importancia en redes cognitivas: el ataque de simulación de usuario primario (PUE) y el ataque contra la privacidad eavesdropping. Para mitigar el ataque PUE se ha desarrollado una contramedida basada en la detección de anomalías. Se han implementado dos algoritmos diferentes para detectar este ataque: el algoritmo de Cumulative Sum y el algoritmo de Data Clustering. Una vez comprobado su validez se han comparado entre sí y se han investigado los efectos que pueden afectar al funcionamiento de los mismos. Para combatir el ataque de eavesdropping se ha desarrollado una contramedida basada en la inyección de ruido artificial de manera que el atacante no distinga las señales con información del ruido sin verse afectada la comunicación que nos interesa. También se ha estudiado el impacto que tiene esta contramedida en los recursos de la red. Como resultado paralelo se ha desarrollado un marco de pruebas para CWSNs que consta de un simulador y de una red de nodos cognitivos reales. Estas herramientas han sido esenciales para la implementación y extracción de resultados de la tesis. ABSTRACT Wireless Sensor Networks (WSNs) are one of the fastest growing sectors in wireless networks. The fast introduction of these networks as a solution in many new applications has increased the traffic in the radio spectrum. Due to the operation of WSNs in the free industrial, scientific, and medical (ISM) bands, saturation has ocurred in these frequencies that will make the same operation methods impossible in the future. Cognitive radio (CR) has appeared as a solution for this problem. The networks that join all the mentioned features together are called cognitive wireless sensor networks (CWSNs). The adoption of cognitive features in WSNs allows the use of these networks in applications with higher reliability, coverage, or quality of service requirements. The improvement of the performance of CWSNs allows their use in critical applications where they could not be used before such as structural monitoring, medical care, military scenarios, or security monitoring systems. Nevertheless, these applications also need other features that cognitive radio does not add directly, such as security. The security in CWSNs has not yet been explored fully because it is not necessary field for the main performance of these networks. Instead, other fields like spectrum sensing or collaboration have been explored deeply. However, the study of security in CWSNs is essential for their growth. Therefore, the main objective of this thesis is to study the impact of some cognitive radio attacks in CWSNs and to implement countermeasures using new cognitive capabilities, especially in the physical layer and considering the limitations of WSNs. Inside the work cycle of this thesis, security strategies against two important kinds of attacks in cognitive networks have been developed. These attacks are the primary user emulator (PUE) attack and the eavesdropping attack. A countermeasure against the PUE attack based on anomaly detection has been developed. Two different algorithms have been implemented: the cumulative sum algorithm and the data clustering algorithm. After the verification of these solutions, they have been compared and the side effects that can disturb their performance have been analyzed. The developed approach against the eavesdropping attack is based on the generation of artificial noise to conceal information messages. The impact of this countermeasure on network resources has also been studied. As a parallel result, a new framework for CWSNs has been developed. This includes a simulator and a real network with cognitive nodes. This framework has been crucial for the implementation and extraction of the results presented in this thesis.
Resumo:
Una red inalámbrica de sensores (Wireless Sensor Network, WSN) constituye un sistema de comunicación de datos flexible utilizado como alternativa a las redes cableadas o como extensión de éstas y está compuesta por elementos de cómputo, medición y comunicación, que permiten al administrador instrumentar, observar y reaccionar a eventos y fenómenos en un ambiente específico. Una de las aplicaciones de estas redes es su uso en sistemas de predicción y prevención de incendios en áreas naturales. Su implementación se basa en el despliegue de sensores inalámbricos, realizado en una zona de riesgo de incendio para que puedan recolectar información sobre parámetros ambientales como temperatura, humedad, luz o presión, entre otros. Desde una estación base (o nodo "sumidero"), se suministra la información de los sensores a un centro de monitorización y control de forma estructurada. En este centro la información recibida puede ser analizada, procesada y visualizada en tiempo real. Desde este centro de control se puede controlar también la red WSN modificando el comportamiento de los sensores según el nivel de riesgo de incendio detectado. Este proyecto se basa en el diseño, implementación y despliegue de una red inalámbrica de sensores en un entorno simulado para observar su comportamiento en diferentes situaciones y mostrar su eficacia ante un posible caso de incendio. La implementación de este sistema denominado Sistema de Estimación de Riesgo de Incendio Utilizando una WSN (SERIUW) , junto con el desarrollado, en paralelo, de otro proyecto denominado Sistema de Control y Visualización de Información sobre Riesgo de Incendio (SCVIRI) que implementa las funciones de los centros de monitorización y control, conforman un Sistema de Anticipación y Seguimiento de Fuegos (SASF). Se han realizado pruebas de funcionalidad y eficacia, incluidas en la presente memoria del sistema unitario de en conjunto (ambos proyectos), en un entorno controlado simulado. Este sistema es una solución para la lucha contra los incendios forestales ya que predice y previene, de forma temprana, posibles incendios en las áreas naturales bajo supervisión. Ante un evento de incendio declarado este sistema es un poderoso instrumento de apoyo permitiendo, por un lado, generar alertas automáticas (con localización y gravedad de fuegos detectados) y por el otro, hacer un seguimiento del incendio con mapas en tiempo real (con su consecuente apoyo para la protección e información con las brigadas de bomberos en las zonas activas). ABSTRACT. A wireless sensor network (WSN) is a flexible data communication system used as an alternative to wired networks or as an extension of them and consists of nodes that perform calculation, measurement and communication activities. This allows the administrator to observe and react to events and phenomena in a specific environment. One application of these networks is fire prediction and prevention in natural areas. Its implementation is based on a deployment of wireless sensors, in a fire risk area, capable of collecting information such as temperature, humidity, luminance and pressure. A base station (or "sink") sends the collected information to a monitoring and control center following a structured format. At this center, the information received can be analyzed, processed and displayed in real time with monitoring systems. From this control center the WSN can also be controlled by changing the sensors behavior according to the level of fire risk detection. This project is based on the design, implementation and deployment of a Wireless Sensor Network (WSN) in a simulated environment in order to observe its behavior in different situations and show its effectiveness against a possible fire environment. The implementation of this system called SERIUW, has been done in parallel with other system, called SCVIRI, which has been developed in another project that implements the functions of monitoring and control center. Together, these two systems, make up a general system of anticipation and monitoring of fires. Functionality and performance tests have been performed on the overall system, in a controlled and simulated environment. The results of these tests are included in this document. The global system is a solution to fight the forest fires because it makes it easier to predict and prevent, early, possible fires in natural areas under supervision. This sytem can be a powerful tool since, before a fire event is declared, it generates automatic alerts (including location and severity information) and allows the real-time motorization of fire evolution integrated with maps. This could be also very useful for the support protection and information of fire brigades in zones in which a fire is already active.
Resumo:
En esta tesis se desarrolla una investigación sobre las técnicas de medida de descargas parciales (DP) que se aplican en medidas on-line, en condiciones normales de operación de las instalaciones eléctricas de alta tensión (AT). También se realiza un estudio de técnicas avanzadas de procesado y análisis de las señales medidas, que permiten realizar diagnósticos precisos del estado de los aislamientos eléctricos de AT. Uno de los objetivos fundamentales de la tesis ha sido disponer de un procedimiento eficaz de medida y procesado de las señales de DP, para la realización de medidas on-line tanto de forma itinerante, como mediante monitorización temporal o permanente. La implementación del nuevo procedimiento de medida permite obtener resultados satisfactorios en la detección, identificación y localización de defectos de aislamiento. Se ha dedicado especial interés al desarrollo de un método de clasificación de señales, que permite separar pulsos de ruido y diferentes fuentes de DP, presentes de forma simultánea en las instalaciones de AT. El estudio de la clasificación de señales se ha completado con la aplicación de un método para la detección de manera asistida, de los diferentes grupos de pulsos de ruido y de DP. La aplicación de este método de detección de grupos de pulsos, facilita la labor de los técnicos especialistas a la hora de diagnosticar el estado de los elementos aislantes. Al efecto de verificar de forma práctica las aportaciones de la tesis, se han realizado medidas de DP tanto en laboratorio como en campo. Las medidas experimentales en laboratorio se han efectuado en el Laboratorio de Alta Tensión de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Diseño Industrial (LAT-UPM), de la Universidad Politécnica de Madrid. Por otro lado, las medidas experimentales en campo se han llevado a cabo en instalaciones de AT propiedad de compañías de transporte y distribución de energía eléctrica. La realización de ensayos de DP en estas instalaciones ha sido posible, gracias a los proyectos de investigación llevados a cabo por el grupo de trabajo del LAT-UPM, con diferentes empresas del sector durante los diez últimos años. ABSTRACT This thesis develops techniques for measuring partial discharges (PD) that are applied in on-line measurements, under normal operating conditions of the high voltage (HV) electrical installations. In addition there are studied advanced techniques for the processing and analysis of the measured signals, that permit precise diagnostics of the state of HV electrical insulation systems. One of the fundamental objectives of the thesis is to make available an effective procedure for measuring and processing PD signals, for making on-line measurements, either in an itinerant way or in temporary or permanent monitoring. The implementation of the new measurement procedure yields satisfactory results in the detection, identification and localization of insulation defects. Special attention has been devoted to the development of a method for classifying signals, that separates noise pulses and various PD sources present simultaneously in the HV installations. The study of the classification of signals has been completed by the application of a method for detecting, in a user assisted manner, the different groups of noise pulses and of PD. The application of this method for detecting groups of pulses facilitates the work of the specialist technicians to diagnose the condition of the insulation elements. To demonstrate the practical value of the thesis, PD measurements were made in laboratory as well as in field installations. The experimental measurements in laboratory were made in the High Voltage Laboratory (LAT-UPM) of the High Technical School of Engineering and Industrial Design, of the Polytechnic University of Madrid. Field measurements were realized in the HV installations of companies providing electrical energy transport and distribution. The realization of PD tests in these facilities was possible thanks to the research projects carried out by the working group of the LAT-UPM during the last ten years, with different companies operating in the sector.
Resumo:
Se está produciendo en la geodesia un cambio de paradigma en la concepción de los modelos digitales del terreno, pasando de diseñar el modelo con el menor número de puntos posibles a hacerlo con cientos de miles o millones de puntos. Este cambio ha sido consecuencia de la introducción de nuevas tecnologías como el escáner láser, la interferometría radar y el tratamiento de imágenes. La rápida aceptación de estas nuevas tecnologías se debe principalmente a la gran velocidad en la toma de datos, a la accesibilidad por no precisar de prisma y al alto grado de detalle de los modelos. Los métodos topográficos clásicos se basan en medidas discretas de puntos que considerados en su conjunto forman un modelo; su precisión se deriva de la precisión en la toma singular de estos puntos. La tecnología láser escáner terrestre (TLS) supone una aproximación diferente para la generación del modelo del objeto observado. Las nubes de puntos, producto del escaneo con TLS, pasan a ser tratadas en su conjunto mediante análisis de áreas, de forma que ahora el modelo final no es el resultado de una agregación de puntos sino la de la mejor superficie que se adapta a las nubes de puntos. Al comparar precisiones en la captura de puntos singulares realizados con métodos taquimétricos y equipos TLS la inferioridad de estos últimos es clara; sin embargo es en el tratamiento de las nubes de puntos, con los métodos de análisis basados en áreas, se han obtenido precisiones aceptables y se ha podido considerar plenamente la incorporación de esta tecnología en estudios de deformaciones y movimientos de estructuras. Entre las aplicaciones del TLS destacan las de registro del patrimonio, registro de las fases en la construcción de plantas industriales y estructuras, atestados de accidentes y monitorización de movimientos del terreno y deformaciones de estructuras. En la auscultación de presas, comparado con la monitorización de puntos concretos dentro, en coronación o en el paramento de la presa, disponer de un modelo continuo del paramento aguas abajo de la presa abre la posibilidad de introducir los métodos de análisis de deformaciones de superficies y la creación de modelos de comportamiento que mejoren la comprensión y previsión de sus movimientos. No obstante, la aplicación de la tecnología TLS en la auscultación de presas debe considerarse como un método complementario a los existentes. Mientras que los péndulos y la reciente técnica basada en el sistema de posicionamiento global diferencial (DGPS) dan una información continua de los movimientos de determinados puntos de la presa, el TLS permite ver la evolución estacional y detectar posibles zonas problemáticas en todo el paramento. En este trabajo se analizan las características de la tecnología TLS y los parámetros que intervienen en la precisión final de los escaneos. Se constata la necesidad de utilizar equipos basados en la medida directa del tiempo de vuelo, también llamados pulsados, para distancias entre 100 m y 300 m Se estudia la aplicación del TLS a la modelización de estructuras y paramentos verticales. Se analizan los factores que influyen en la precisión final, como el registro de nubes, tipo de dianas y el efecto conjunto del ángulo y la distancia de escaneo. Finalmente, se hace una comparación de los movimientos dados por los péndulos directos de una presa con los obtenidos del análisis de las nubes de puntos correspondientes a varias campañas de escaneos de la misma presa. Se propone y valida el empleo de gráficos patrón para relacionar las variables precisión o exactitud con los factores distancia y ángulo de escaneo en el diseño de trabajos de campo. Se expone su aplicación en la preparación del trabajo de campo para la realización de una campaña de escaneos dirigida al control de movimientos de una presa y se realizan recomendaciones para la aplicación de la técnica TLS a grandes estructuras. Se ha elaborado el gráfico patrón de un equipo TLS concreto de alcance medio. Para ello se hicieron dos ensayos de campo en condiciones reales de trabajo, realizando escaneos en todo el rango de distancias y ángulos de escaneo del equipo. Se analizan dos métodos para obtener la precisión en la modelización de paramentos y la detección de movimientos de estos: el método del “plano de mejor ajuste” y el método de la “deformación simulada”. Por último, se presentan los resultados de la comparación de los movimientos estacionales de una presa arco-gravedad entre los registrados con los péndulos directos y los obtenidos a partir de los escaneos realizados con un TLS. Los resultados muestran diferencias de milímetros, siendo el mejor de ellos del orden de un milímetro. Se explica la metodología utilizada y se hacen consideraciones respecto a la densidad de puntos de las nubes y al tamaño de las mallas de triángulos. A shift of paradigm in the conception of the survey digital models is taking place in geodesy, moving from designing a model with the fewer possible number of points to models of hundreds of thousand or million points. This change has happened because of the introduction of new technologies like the laser scanner, the interferometry radar and the processing of images. The fast acceptance of these new technologies has been due mainly to the great speed getting the data, to the accessibility as reflectorless technique, and to the high degree of detail of the models. Classic survey methods are based on discreet measures of points that, considered them as a whole, form a model; the precision of the model is then derived from the precision measuring the single points. The terrestrial laser scanner (TLS) technology supposes a different approach to the model generation of the observed object. Point cloud, the result of a TLS scan, must be treated as a whole, by means of area-based analysis; so, the final model is not an aggregation of points but the one resulting from the best surface that fits with the point cloud. Comparing precisions between the one resulting from the capture of singular points made with tachometric measurement methods and with TLS equipment, the inferiority of this last one is clear; but it is in the treatment of the point clouds, using area-based analysis methods, when acceptable precisions have been obtained and it has been possible to consider the incorporation of this technology for monitoring structures deformations. Among TLS applications it have to be emphasized those of registry of the cultural heritage, stages registry during construction of industrial plants and structures, police statement of accidents and monitorization of land movements and structures deformations. Compared with the classical dam monitoring, approach based on the registry of a set of points, the fact having a continuous model of the downstream face allows the possibility of introducing deformation analysis methods and behavior models that would improve the understanding and forecast of dam movements. However, the application of TLS technology for dam monitoring must be considered like a complementary method with the existing ones. Pendulums and recently the differential global positioning system (DGPS) give a continuous information of the movements of certain points of the dam, whereas TLS allows following its seasonal evolution and to detect damaged zones of the dam. A review of the TLS technology characteristics and the factors affecting the final precision of the scanning data is done. It is stated the need of selecting TLS based on the direct time of flight method, also called pulsed, for scanning distances between 100m and 300m. Modelling of structures and vertical walls is studied. Factors that influence in the final precision, like the registry of point clouds, target types, and the combined effect of scanning distance and angle of incidence are analyzed. Finally, a comparison among the movements given by the direct pendulums of a dam and the ones obtained from the analysis of point clouds is done. A new approach to obtain a complete map-type plot of the precisions of TLS equipment based on the direct measurement of time of flight method at midrange distances is presented. Test were developed in field-like conditions, similar to dam monitoring and other civil engineering works. Taking advantage of graphic semiological techniques, a “distance - angle of incidence” map based was designed and evaluated for field-like conditions. A map-type plot was designed combining isolines with sized and grey scale points, proportional to the precision values they represent. Precisions under different field conditions were compared with specifications. For this purpose, point clouds were evaluated under two approaches: the standar "plane-of-best-fit" and the proposed "simulated deformation”, that showed improved performance. These results lead to a discussion and recommendations about optimal TLS operation in civil engineering works. Finally, results of the comparison of seasonal movements of an arc-gravity dam between the registered by the direct pendulums ant the obtained from the TLS scans, are shown. The results show differences of millimeters, being the best around one millimeter. The used methodology is explained and considerations with respect to the point cloud density and to the size of triangular meshes are done.
Resumo:
Uno de los mayores retos para la comunidad científica es conseguir que las máquinas posean en un futuro la capacidad del sistema visual y cognitivo humanos, de forma que, por ejemplo, en entornos de video vigilancia, puedan llegar a proporcionar de manera automática una descripción fiable de lo que está ocurriendo en la escena. En la presente tesis, mediante la propuesta de un marco de trabajo de referencia, se discuten y plantean los pasos necesarios para el desarrollo de sistemas más inteligentes capaces de extraer y analizar, a diferentes niveles de abstracción y mediante distintos módulos de procesamiento independientes, la información necesaria para comprender qué está sucediendo en un conjunto amplio de escenarios de distinta naturaleza. Se parte de un análisis de requisitos y se identifican los retos para este tipo de sistemas en la actualidad, lo que constituye en sí mismo los objetivos de esta tesis, contribuyendo así a un modelo de datos basado en el conocimiento que permitirá analizar distintas situaciones en las que personas y vehículos son los actores principales, dejando no obstante la puerta abierta a la adaptación a otros dominios. Así mismo, se estudian los distintos procesos que se pueden lanzar a nivel interno así como la necesidad de integrar mecanismos de realimentación a distintos niveles que permitan al sistema adaptarse mejor a cambios en el entorno. Como resultado, se propone un marco de referencia jerárquico que integra las capacidades de percepción, interpretación y aprendizaje para superar los retos identificados en este ámbito; y así poder desarrollar sistemas de vigilancia más robustos, flexibles e inteligentes, capaces de operar en una variedad de entornos. Resultados experimentales ejecutados sobre distintas muestras de datos (secuencias de vídeo principalmente) demuestran la efectividad del marco de trabajo propuesto respecto a otros propuestos en el pasado. Un primer caso de estudio, permite demostrar la creación de un sistema de monitorización de entornos de parking en exteriores para la detección de vehículos y el análisis de plazas libres de aparcamiento. Un segundo caso de estudio, permite demostrar la flexibilidad del marco de referencia propuesto para adaptarse a los requisitos de un entorno de vigilancia completamente distinto, como es un hogar inteligente donde el análisis automático de actividades de la vida cotidiana centra la atención del estudio. ABSTRACT One of the most ambitious objectives for the Computer Vision and Pattern Recognition research community is that machines can achieve similar capacities to the human's visual and cognitive system, and thus provide a trustworthy description of what is happening in the scene under surveillance. Thus, a number of well-established scenario understanding architectural frameworks to develop applications working on a variety of environments can be found in the literature. In this Thesis, a highly descriptive methodology for the development of scene understanding applications is presented. It consists of a set of formal guidelines to let machines extract and analyse, at different levels of abstraction and by means of independent processing modules that interact with each other, the necessary information to understand a broad set of different real World surveillance scenarios. Taking into account the challenges that working at both low and high levels offer, we contribute with a highly descriptive knowledge-based data model for the analysis of different situations in which people and vehicles are the main actors, leaving the door open for the development of interesting applications in diverse smart domains. Recommendations to let systems achieve high-level behaviour understanding will be also provided. Furthermore, feedback mechanisms are proposed to be integrated in order to let any system to understand better the environment and the logical context around, reducing thus the uncertainty and noise, and increasing its robustness and precision in front of low-level or high-level errors. As a result, a hierarchical cognitive architecture of reference which integrates the necessary perception, interpretation, attention and learning capabilities to overcome main challenges identified in this area of research is proposed; thus allowing to develop more robust, flexible and smart surveillance systems to cope with the different requirements of a variety of environments. Once crucial issues that should be treated explicitly in the design of this kind of systems have been formulated and discussed, experimental results shows the effectiveness of the proposed framework compared with other proposed in the past. Two case studies were implemented to test the capabilities of the framework. The first case study presents how the proposed framework can be used to create intelligent parking monitoring systems. The second case study demonstrates the flexibility of the system to cope with the requirements of a completely different environment, a smart home where activities of daily living are performed. Finally, general conclusions and future work lines to further enhancing the capabilities of the proposed framework are presented.