832 resultados para control en tiempo real


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[ES] Este software pretende dar soporte a la monitorización y control de señales provenientes de distintos dispositivos electrónicos a través de un sistema empotrado con un sistema operativo en tiempo real que proporcione las herramientas necesarias para cumplir con los requisitos de tiempo que se plantean. Para ello la aplicación se divide en varios procesos encargados de la lectura y configuración de las distintas señales, control de eventos anómalos (interrupciones, fallos del sistema, etc),  almacenamiento en una base de datos de la información generada y una interfaz de usuario vía web que permita la monitorización del sistema en su conjunto.

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Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Ingeniería Ambiental) UANL

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Resumen tomado de la publicación

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Se exponen aquí los desarrollos llevados a cabo para instalar y hacer operativa una red de Estaciones Permanentes GNSS, en la Comunidad de Madrid, con el fin de generalizar la disponibilidad pública, en todo el ámbito geográfico de la CAM, de las correcciones diferenciales de GNSS, contribuir a la densificación del Marco de Referencia ETRS89, y disponer de una Red GPS de altas prestaciones (GPS, GLONASS y la paulatina entrada GALILEO) con una idónea geometría, para proyectos de investigación en el marco de la CAM, tanto en Postproceso como en Tiempo Real. Se comentan aquí los pasos realizados para su instalación y entrada en operación, el cálculo preciso de sus coordenadas con el software BERNESE, análisis de precisiones y el desarrollo de un test de calidad a fin de comprobación las soluciones que da la red en tiempo real, comprobación de las soluciones en postproceso y comprobación del alcance de precisión del sistema. Crear un entorno de precisión sobre nuevas aplicaciones de Redes GPS de TOPCON en Agricultura de Precisión, Control de Maquinaria y posicionamiento de equipos topográficos para empresas, organismos y particulares de la CAM.

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La Aeroelasticidad fue definida por Arthur Collar en 1947 como "el estudio de la interacción mutua entre fuerzas inerciales, elásticas y aerodinámicas actuando sobre elementos estructurales expuestos a una corriente de aire". Actualmente, esta definición se ha extendido hasta abarcar la influencia del control („Aeroservoelasticidad‟) e, incluso, de la temperatura („Aerotermoelasticidad‟). En el ámbito de la Ingeniería Aeronáutica, los fenómenos aeroelásticos, tanto estáticos (divergencia, inversión de mando) como dinámicos (flameo, bataneo) son bien conocidos desde los inicios de la Aviación. Las lecciones aprendidas a lo largo de la Historia Aeronáutica han permitido establecer criterios de diseño destinados a mitigar la probabilidad de sufrir fenómenos aeroelásticos adversos durante la vida operativa de una aeronave. Adicionalmente, el gran avance experimentado durante esta última década en el campo de la Aerodinámica Computacional y en la modelización aeroelástica ha permitido mejorar la fiabilidad en el cálculo de las condiciones de flameo de una aeronave en su fase de diseño. Sin embargo, aún hoy, los ensayos en vuelo siguen siendo necesarios para validar modelos aeroelásticos, verificar que la aeronave está libre de inestabilidades aeroelásticas y certificar sus distintas envolventes. En particular, durante el proceso de expansión de la envolvente de una aeronave en altitud/velocidad, se requiere predecir en tiempo real las condiciones de flameo y, en consecuencia, evitarlas. A tal efecto, en el ámbito de los ensayos en vuelo, se han desarrollado diversas metodologías que predicen, en tiempo real, las condiciones de flameo en función de condiciones de vuelo ya verificadas como libres de inestabilidades aeroelásticas. De entre todas ellas, aquella que relaciona el amortiguamiento y la velocidad con un parámetro específico definido como „Margen de Flameo‟ (Flutter Margin), permanece como la técnica más común para proceder con la expansión de Envolventes en altitud/velocidad. No obstante, a pesar de su popularidad y facilidad de aplicación, dicha técnica no es adecuada cuando en la aeronave a ensayar se hallan presentes no-linealidades mecánicas como, por ejemplo, holguras. En particular, en vuelos de ensayo dedicados específicamente a expandir la envolvente en altitud/velocidad, las condiciones de „Oscilaciones de Ciclo Límite‟ (Limit Cycle Oscillations, LCOs) no pueden ser diferenciadas de manera precisa de las condiciones de flameo, llevando a una determinación excesivamente conservativa de la misma. La presente Tesis desarrolla una metodología novedosa, basada en el concepto de „Margen de Flameo‟, que permite predecir en tiempo real las condiciones de „Ciclo Límite‟, siempre que existan, distinguiéndolas de las de flameo. En una primera parte, se realiza una revisión bibliográfica de la literatura acerca de los diversos métodos de ensayo existentes para efectuar la expansión de la envolvente de una aeronave en altitud/velocidad, el efecto de las no-linealidades mecánicas en el comportamiento aeroelástico de dicha aeronave, así como una revisión de las Normas de Certificación civiles y militares respecto a este tema. En una segunda parte, se propone una metodología de expansión de envolvente en tiempo real, basada en el concepto de „Margen de Flameo‟, que tiene en cuenta la presencia de no-linealidades del tipo holgura en el sistema aeroelástico objeto de estudio. Adicionalmente, la metodología propuesta se valida contra un modelo aeroelástico bidimensional paramétrico e interactivo programado en Matlab. Para ello, se plantean las ecuaciones aeroelásticas no-estacionarias de un perfil bidimensional en la formulación espacio-estado y se incorpora la metodología anterior a través de un módulo de análisis de señal y otro módulo de predicción. En una tercera parte, se comparan las conclusiones obtenidas con las expuestas en la literatura actual y se aplica la metodología propuesta a resultados experimentales de ensayos en vuelo reales. En resumen, los principales resultados de esta Tesis son: 1. Resumen del estado del arte en los métodos de ensayo aplicados a la expansión de envolvente en altitud/velocidad y la influencia de no-linealidades mecánicas en la determinación de la misma. 2. Revisión de la normas de Certificación Civiles y las normas Militares en relación a la verificación aeroelástica de aeronaves y los límites permitidos en presencia de no-linealidades. 3. Desarrollo de una metodología de expansión de envolvente basada en el Margen de Flameo. 4. Validación de la metodología anterior contra un modelo aeroelástico bidimensional paramétrico e interactivo programado en Matlab/Simulink. 5. Análisis de los resultados obtenidos y comparación con resultados experimentales. ABSTRACT Aeroelasticity was defined by Arthur Collar in 1947 as “the study of the mutual interaction among inertia, elastic and aerodynamic forces when acting on structural elements surrounded by airflow”. Today, this definition has been updated to take into account the Controls („Aeroservoelasticity‟) and even the temperature („Aerothermoelasticity‟). Within the Aeronautical Engineering, aeroelastic phenomena, either static (divergence, aileron reversal) or dynamic (flutter, buzz), are well known since the early beginning of the Aviation. Lessons learned along the History of the Aeronautics have provided several design criteria in order to mitigate the probability of encountering adverse aeroelastic phenomena along the operational life of an aircraft. Additionally, last decade improvements experienced by the Computational Aerodynamics and aeroelastic modelization have refined the flutter onset speed calculations during the design phase of an aircraft. However, still today, flight test remains as a key tool to validate aeroelastic models, to verify flutter-free conditions and to certify the different envelopes of an aircraft. Specifically, during the envelope expansion in altitude/speed, real time prediction of flutter conditions is required in order to avoid them in flight. In that sense, within the flight test community, several methodologies have been developed to predict in real time flutter conditions based on free-flutter flight conditions. Among them, the damping versus velocity technique combined with a Flutter Margin implementation remains as the most common technique used to proceed with the envelope expansion in altitude/airspeed. However, although its popularity and „easy to implement‟ characteristics, several shortcomings can adversely affect to the identification of unstable conditions when mechanical non-linearties, as freeplay, are present. Specially, during test flights devoted to envelope expansion in altitude/airspeed, Limits Cycle Oscillations (LCOs) conditions can not be accurately distinguished from those of flutter and, in consequence, it leads to an excessively conservative envelope determination. The present Thesis develops a new methodology, based on the Flutter Margin concept, that enables in real time the prediction of the „Limit Cycle‟ conditions, whenever they exist, without degrading the capability of predicting the flutter onset speed. The first part of this Thesis presents a review of the state of the art regarding the test methods available to proceed with the envelope expansion of an aircraft in altitude/airspeed and the effect of mechanical non-linearities on the aeroelastic behavior. Also, both civil and military regulations are reviewed with respect aeroelastic investigation of air vehicles. The second part of this Thesis proposes a new methodology to perform envelope expansion in real time based on the Flutter Margin concept when non-linearities, as freeplay, are present. Additionally, this methodology is validated against a Matlab/Slimulink bidimensional aeroelastic model. This model, parametric and interactive, is formulated within the state-space field and it implements the proposed methodology through two main real time modules: A signal processing module and a prediction module. The third part of this Thesis compares the final conclusions derived from the proposed methodology with those stated by the flight test community and experimental results. In summary, the main results provided by this Thesis are: 1. State of the Art review of the test methods applied to envelope expansion in altitude/airspeed and the influence of mechanical non-linearities in its identification. 2. Review of the main civil and military regulations regarding the aeroelastic verification of air vehicles and the limits set when non-linearities are present. 3. Development of a methodology for envelope expansion based on the Flutter Margin concept. 4. A Matlab/Simulink 2D-[aeroelastic model], parametric and interactive, used as a tool to validate the proposed methodology. 5. Conclusions driven from the present Thesis and comparison with experimental results.

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El estudio del comportamiento de la atmósfera ha resultado de especial importancia tanto en el programa SESAR como en NextGen, en los que la gestión actual del tránsito aéreo (ATM) está experimentando una profunda transformación hacia nuevos paradigmas tanto en Europa como en los EE.UU., respectivamente, para el guiado y seguimiento de las aeronaves en la realización de rutas más eficientes y con mayor precisión. La incertidumbre es una característica fundamental de los fenómenos meteorológicos que se transfiere a la separación de las aeronaves, las trayectorias de vuelo libres de conflictos y a la planificación de vuelos. En este sentido, el viento es un factor clave en cuanto a la predicción de la futura posición de la aeronave, por lo que tener un conocimiento más profundo y preciso de campo de viento reducirá las incertidumbres del ATC. El objetivo de esta tesis es el desarrollo de una nueva técnica operativa y útil destinada a proporcionar de forma adecuada y directa el campo de viento atmosférico en tiempo real, basada en datos de a bordo de la aeronave, con el fin de mejorar la predicción de las trayectorias de las aeronaves. Para lograr este objetivo se ha realizado el siguiente trabajo. Se han descrito y analizado los diferentes sistemas de la aeronave que proporcionan las variables necesarias para obtener la velocidad del viento, así como de las capacidades que permiten la presentación de esta información para sus aplicaciones en la gestión del tráfico aéreo. Se ha explorado el uso de aeronaves como los sensores de viento en un área terminal para la estimación del viento en tiempo real con el fin de mejorar la predicción de las trayectorias de aeronaves. Se han desarrollado métodos computacionalmente eficientes para estimar las componentes horizontales de la velocidad del viento a partir de las velocidades de las aeronaves (VGS, VCAS/VTAS), la presión y datos de temperatura. Estos datos de viento se han utilizado para estimar el campo de viento en tiempo real utilizando un sistema de procesamiento de datos a través de un método de mínima varianza. Por último, se ha evaluado la exactitud de este procedimiento para que esta información sea útil para el control del tráfico aéreo. La información inicial proviene de una muestra de datos de Registradores de Datos de Vuelo (FDR) de aviones que aterrizaron en el aeropuerto Madrid-Barajas. Se dispuso de datos de ciertas aeronaves durante un periodo de más de tres meses que se emplearon para calcular el vector viento en cada punto del espacio aéreo. Se utilizó un modelo matemático basado en diferentes métodos de interpolación para obtener los vectores de viento en áreas sin datos disponibles. Se han utilizado tres escenarios concretos para validar dos métodos de interpolación: uno de dos dimensiones que trabaja con ambas componentes horizontales de forma independiente, y otro basado en el uso de una variable compleja que relaciona ambas componentes. Esos métodos se han probado en diferentes escenarios con resultados dispares. Esta metodología se ha aplicado en un prototipo de herramienta en MATLAB © para analizar automáticamente los datos de FDR y determinar el campo vectorial del viento que encuentra la aeronave al volar en el espacio aéreo en estudio. Finalmente se han obtenido las condiciones requeridas y la precisión de los resultados para este modelo. El método desarrollado podría utilizar los datos de los aviones comerciales como inputs utilizando los datos actualmente disponibles y la capacidad computacional, para proporcionárselos a los sistemas ATM donde se podría ejecutar el método propuesto. Estas velocidades del viento calculadas, o bien la velocidad respecto al suelo y la velocidad verdadera, se podrían difundir, por ejemplo, a través del sistema de direccionamiento e informe para comunicaciones de aeronaves (ACARS), mensajes de ADS-B o Modo S. Esta nueva fuente ayudaría a actualizar la información del viento suministrada en los productos aeronáuticos meteorológicos (PAM), informes meteorológicos de aeródromos (AIRMET), e información meteorológica significativa (SIGMET). ABSTRACT The study of the atmosphere behaviour is been of particular importance both in SESAR and NextGen programs, where the current air traffic management (ATM) system is undergoing a profound transformation to the new paradigms both in Europe and the USA, respectively, to guide and track aircraft more precisely on more efficient routes. Uncertainty is a fundamental characteristic of weather phenomena which is transferred to separation assurance, flight path de-confliction and flight planning applications. In this respect, the wind is a key factor regarding the prediction of the future position of the aircraft, so that having a deeper and accurate knowledge of wind field will reduce ATC uncertainties. The purpose of this thesis is to develop a new and operationally useful technique intended to provide adequate and direct real-time atmospheric winds fields based on on-board aircraft data, in order to improve aircraft trajectory prediction. In order to achieve this objective the following work has been accomplished. The different sources in the aircraft systems that provide the variables needed to derivate the wind velocity have been described and analysed, as well as the capabilities which allow presenting this information for air traffic management applications. The use of aircraft as wind sensors in a terminal area for real-time wind estimation in order to improve aircraft trajectory prediction has been explored. Computationally efficient methods have been developed to estimate horizontal wind components from aircraft velocities (VGS, VCAS/VTAS), pressure, and temperature data. These wind data were utilized to estimate a real-time wind field using a data processing approach through a minimum variance method. Finally, the accuracy of this procedure has been evaluated for this information to be useful to air traffic control. The initial information comes from a Flight Data Recorder (FDR) sample of aircraft landing in Madrid-Barajas Airport. Data available for more than three months were exploited in order to derive the wind vector field in each point of the airspace. Mathematical model based on different interpolation methods were used in order to obtain wind vectors in void areas. Three particular scenarios were employed to test two interpolation methods: a two-dimensional one that works with both horizontal components in an independent way, and also a complex variable formulation that links both components. Those methods were tested using various scenarios with dissimilar results. This methodology has been implemented in a prototype tool in MATLAB © in order to automatically analyse FDR and determine the wind vector field that aircraft encounter when flying in the studied airspace. Required conditions and accuracy of the results were derived for this model. The method developed could be fed by commercial aircraft utilizing their currently available data sources and computational capabilities, and providing them to ATM system where the proposed method could be run. Computed wind velocities, or ground and true airspeeds, would then be broadcasted, for example, via the Aircraft Communication Addressing and Reporting System (ACARS), ADS-B out messages, or Mode S. This new source would help updating the wind information furnished in meteorological aeronautical products (PAM), meteorological aerodrome reports (AIRMET), and significant meteorological information (SIGMET).

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En este Trabajo de Fin de Grado se va a explicar el procedimiento seguido a la hora de estudiar, diseñar y desarrollar Ackuaria, un portal de monitorización y análisis de estadísticas de comunicaciones en tiempo real. Después, se mostrarán los resultados obtenidos y la interfaz gráfica desarrollada para una mejor experiencia de usuario. Ackuaria se apoyará en el uso de Licode, un proyecto de código libre desarrollado en la Universidad Politécnica de Madrid, más concretamente en el Grupo de Internet de Nueva Generación de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación. Licode ofrece la posibilidad de crear un servicio de streaming y videoconferencia en la propia infraestructura del usuario. Está diseñado para ser totalmente escalable y su uso está orientado principalmente al Cloud, aunque es perfectamente utilizable en una infraestructura física. Licode a su vez se basa en WebRTC, un protocolo desarrollado por la W3C (World Wide Web Consortium) y el IETF (Internet Engineering Task Force) pensado para poder transmitir y recibir flujos de audio, video y datos a través del navegador. No necesita ninguna instalación adicional, por lo que establecer una sesión de videoconferencia Peer-to-Peer es realmente sencillo. Con Licode se usa una MCU (Multipoint Control Unit) para evitar que todas las conexiones entre los usuarios sean Peer-To-Peer. Actúa como un cliente WebRTC más por el que pasan todos los flujos, que se encarga de multiplexar y redirigir donde sea necesario. De esta forma se ahorra ancho de banda y recursos del dispositivo de una forma muy significativa. Existe la creciente necesidad de los usuarios de Licode y de cualquier servicio de videoconferencia en general de poder gestionar su infraestructura a partir de datos y estadísticas fiables. Sus objetivos son muy variados: desde estudiar el comportamiento de WebRTC en distintos escenarios hasta monitorizar el uso de los usuarios para poder contabilizar después el tiempo publicado por cada uno. En todos los casos era común la necesidad de disponer de una herramienta que permitiese conocer en todo momento qué está pasando en el servicio de Licode, así como de almacenar toda la información para poder ser analizada posteriormente. Para conseguir desarrollar Ackuaria se ha realizado un estudio de las comunicaciones en tiempo real con el objetivo de determinar qué parámetros era indispensable y útil monitorizar. A partir de este estudio se ha actualizado la arquitectura de Licode para que obtuviese todos los datos necesarios y los enviase de forma que pudiesen ser recogidos por Ackuaria. El portal de monitorización entonces tratará esa información y la mostrará de forma clara y ordenada, además de proporcionar una API REST al usuario.

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En la actualidad, la gestión de embalses para el control de avenidas se realiza, comúnmente, utilizando modelos de simulación. Esto se debe, principalmente, a su facilidad de uso en tiempo real por parte del operador de la presa. Se han desarrollado modelos de optimización de la gestión del embalse que, aunque mejoran los resultados de los modelos de simulación, su aplicación en tiempo real se hace muy difícil o simplemente inviable, pues está limitada al conocimiento de la avenida futura que entra al embalse antes de tomar la decisión de vertido. Por esta razón, se ha planteado el objetivo de desarrollar un modelo de gestión de embalses en avenidas que incorpore las ventajas de un modelo de optimización y que sea de fácil uso en tiempo real por parte del gestor de la presa. Para ello, se construyó un modelo de red Bayesiana que representa los procesos de la cuenca vertiente y del embalse y, que aprende de casos generados sintéticamente mediante un modelo hidrológico agregado y un modelo de optimización de la gestión del embalse. En una primera etapa, se generó un gran número de episodios sintéticos de avenida utilizando el método de Monte Carlo, para obtener las lluvias, y un modelo agregado compuesto de transformación lluvia- escorrentía, para obtener los hidrogramas de avenida. Posteriormente, se utilizaron las series obtenidas como señales de entrada al modelo de gestión de embalses PLEM, que optimiza una función objetivo de costes mediante programación lineal entera mixta, generando igual número de eventos óptimos de caudal vertido y de evolución de niveles en el embalse. Los episodios simulados fueron usados para entrenar y evaluar dos modelos de red Bayesiana, uno que pronostica el caudal de entrada al embalse, y otro que predice el caudal vertido, ambos en un horizonte de tiempo que va desde una a cinco horas, en intervalos de una hora. En el caso de la red Bayesiana hidrológica, el caudal de entrada que se elige es el promedio de la distribución de probabilidad de pronóstico. En el caso de la red Bayesiana hidráulica, debido al comportamiento marcadamente no lineal de este proceso y a que la red Bayesiana devuelve un rango de posibles valores de caudal vertido, se ha desarrollado una metodología para seleccionar un único valor, que facilite el trabajo del operador de la presa. Esta metodología consiste en probar diversas estrategias propuestas, que incluyen zonificaciones y alternativas de selección de un único valor de caudal vertido en cada zonificación, a un conjunto suficiente de episodios sintéticos. Los resultados de cada estrategia se compararon con el método MEV, seleccionándose las estrategias que mejoran los resultados del MEV, en cuanto al caudal máximo vertido y el nivel máximo alcanzado por el embalse, cualquiera de las cuales puede usarse por el operador de la presa en tiempo real para el embalse de estudio (Talave). La metodología propuesta podría aplicarse a cualquier embalse aislado y, de esta manera, obtener, para ese embalse particular, diversas estrategias que mejoran los resultados del MEV. Finalmente, a modo de ejemplo, se ha aplicado la metodología a una avenida sintética, obteniendo el caudal vertido y el nivel del embalse en cada intervalo de tiempo, y se ha aplicado el modelo MIGEL para obtener en cada instante la configuración de apertura de los órganos de desagüe que evacuarán el caudal. Currently, the dam operator for the management of dams uses simulation models during flood events, mainly due to its ease of use in real time. Some models have been developed to optimize the management of the reservoir to improve the results of simulation models. However, real-time application becomes very difficult or simply unworkable, because the decision to discharge depends on the unknown future avenue entering the reservoir. For this reason, the main goal is to develop a model of reservoir management at avenues that incorporates the advantages of an optimization model. At the same time, it should be easy to use in real-time by the dam manager. For this purpose, a Bayesian network model has been developed to represent the processes of the watershed and reservoir. This model learns from cases generated synthetically by a hydrological model and an optimization model for managing the reservoir. In a first stage, a large number of synthetic flood events was generated using the Monte Carlo method, for rain, and rain-added processing model composed of runoff for the flood hydrographs. Subsequently, the series obtained were used as input signals to the reservoir management model PLEM that optimizes a target cost function using mixed integer linear programming. As a result, many optimal discharge rate events and water levels in the reservoir levels were generated. The simulated events were used to train and test two models of Bayesian network. The first one predicts the flow into the reservoir, and the second predicts the discharge flow. They work in a time horizon ranging from one to five hours, in intervals of an hour. In the case of hydrological Bayesian network, the chosen inflow is the average of the probability distribution forecast. In the case of hydraulic Bayesian network the highly non-linear behavior of this process results on a range of possible values of discharge flow. A methodology to select a single value has been developed to facilitate the dam operator work. This methodology tests various strategies proposed. They include zoning and alternative selection of a single value in each discharge rate zoning from a sufficient set of synthetic episodes. The results of each strategy are compared with the MEV method. The strategies that improve the outcomes of MEV are selected and can be used by the dam operator in real time applied to the reservoir study case (Talave). The methodology could be applied to any single reservoir and, thus, obtain, for the particular reservoir, various strategies that improve results from MEV. Finally, the methodology has been applied to a synthetic flood, obtaining the discharge flow and the reservoir level in each time interval. The open configuration floodgates to evacuate the flow at each interval have been obtained applying the MIGEL model.

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Este trabajo tiene como meta el desarrollo de un sistema de neurorrehabilitación mediante realidad virtual para pacientes con problemas motores en las extremidades superiores provocados por un daño cerebral. Para entender y enfrentarse de manera correcta al problema, se han revisado todos los aspectos concernientes al daño cerebral y déficits motores derivados así como las terapias empleadas para su rehabilitación, como las que utilizan tecnologías asistidas como la realidad virtual. Se han expuesto las ventajas que han llevado a utilizar esta terapia en el proyecto y se han mencionado algunos estudios de investigación previos y con resultados favorables. Por último, se ha hecho hincapié en las novedades (embodiment y neuronas espejo) que aporta este proyecto con las que se podría acelerar la rehabilitación de los pacientes incidiendo en la plasticidad cerebral. En lo que se refiere al desarrollo del entorno, se ha utilizado el motor de videojuegos Unity 3D, con el que se ha integrado el dispositivo Myo Armband, para capturar el movimiento, y las gafas de realidad virtual Oculus Rift DK2. Durante la terapia, el paciente tiene que superar una serie de niveles definidos por el terapeuta y, para ello, debe realizar un alcance y tocar un botón un número de veces por cada nivel. En cada nivel, el esfuerzo que tiene que realizar el paciente es distinto, dependiendo de la distancia a la que se encuentre el botón (relativa al calibrado previo del paciente) e igualmente, está definido por el terapeuta. También se lleva a cabo un registro de las aceleraciones y del porcentaje de acierto del paciente en un fichero, para llevar un control de su progreso. Como conclusión, cabe mencionar que el entorno desarrollado es adaptable a las posibilidades de cada paciente, permitiendo una recuperación óptima. Se trata de un sistema de bajo coste, intuitivo y que lleva a cabo un registro de datos de la actividad del paciente, lo que posibilita, como trabajo futuro, el control de forma remota por parte del terapeuta. Todos estos aspectos dejan abierta la posibilidad de que el paciente lo utilice a domicilio, con las ventajas que conlleva. Del mismo modo, el sistema se podría adaptar fácilmente para la rehabilitación de las extremidades inferiores. Tras su análisis, los investigadores expertos en la materia del Consejo Superior de Investigaciones Científicas afirman que el sistema satisface con creces su propósito. Con todo esto, se concluye que este entorno tiene un excelente presente y un futuro muy prometedor.

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Las Redes Definidas por Software (Software Defined Networking) permiten la monitorización y el control centralizado de la red, de forma que los administradores pueden tener una visión real y completa de la misma. El análisis y visualización de los diferentes parámetros obtenidos representan la forma más viable y práctica de programar la red en función de las necesidades del usuario. Por este motivo, en este proyecto se desarrolla una arquitectura modular cuyo objetivo es presentar en tiempo real la información que se monitoriza en una red SDN. En primera instancia, las diferentes métricas monitorizadas (error, retardo y tasa de datos) son almacenadas en una base de datos, para que en una etapa posterior se realice el análisis de dichas métricas. Finalmente, los resultados obtenidos, tanto de métricas en tiempo real como de los datos estadísticos, son presentados en una aplicación web. La información es obtenida a través de la interfaz REST que expone el controlador Floodlight y para el análisis de la información se plantea una comparación entre los valores medios y máximos del conjunto de datos. Los resultados obtenidos muestran gráficamente de forma clara y precisa las diferentes métricas de monitorización. Además, debido al carácter modular de la arquitectura, se ofrece un valor añadido a los sistemas actuales de monitorización SDN.

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La trazabilidad y el correcto etiquetado de los piensos y sus ingredientes son factores esenciales para prevenir fraudes y garantizar la seguridad alimentaria. En el ámbito de la lucha contra las Encefalopatías Espongiformes Transmisibles (EETs), la prohibición de la Unión Europea (UE) de alimentar a rumiantes y otros animales de granja con harinas de carne y huesos derivadas de animales, hace necesaria la disponibilidad de metodologías que permitan identificar el origen de las materias primas e ingredientes presentes en los piensos. El método oficial de análisis microscópico tradicionalmente empleado para este fin presenta limitaciones a la hora de diferenciar entre los huesos de mamíferos y de aves, así como para determinar el origen animal específico de las partículas detectadas. Por ello, una de las prioridades de la UE en los últimos años ha sido potenciar la búsqueda y desarrollo de técnicas analíticas alternativas que permitan la detección específica de todos los componentes que integran los piensos. Teniendo en cuenta estos aspectos, en esta Tesis Doctoral se han desarrollado técnicas de PCR en tiempo real con sondas TaqMan® para el control de autenticidad y trazabilidad de ingredientes de origen animal utilizados en la fabricación de los piensos. Las especies objeto de este trabajo han sido: vaca (Bos taurus), oveja (Ovis aries), cabra (Capra hircos), grupo rumiante, cerdo (Sus scrofa), pollo (Gallus gallos), pavo (Meleagris g-allopavo), pato (Anal platyrhynchos x Cairina moschata), oca (Anser anser), grupo aviar, caballo (Equus caballus), conejo (Oryctolagus cuniculus), liebre (Lepus capensis), grupo lepórido (conejo y liebre) y pescados...

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El desarrollo de este proyecto tiene como objetivo integrar en la plataforma Geoservicios información relacionada con el tráfico, obtenida del distribuidor TomTom. Para ello se creará un API en Java sobre dicha plataforma, en la cual se utilizarán y almacenarán los datos de tráfico obtenidos, para la visualización de la información en cualquier tipo de mapa. Junto con la visualización en tiempo real, también se desea guardar un histórico de toda esa información para su posterior análisis. Este servicio está pensado para poder integrarse en diferentes tipos de aplicaciones. La demostración se hará sobre un visor web de mapas, pero también se puede integrar en aplicaciones de escritorio o en aplicaciones para smartphones.

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El análisis de las vibraciones es utilizado comúnmente en el mantenimiento de los motores. Es por ello que en la industria resulta imprescindible la monitorización de todas las máquinas que estén en funcionamiento; ya que el fallo de uno de los equipos puede causar grandes pérdidas. La adquisición de las vibraciones mediante una red de sensores y el posterior procesado de datos permiten monitorizar en tiempo real el estado de cada uno de los motores. Este trabajo tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema para la medición de vibraciones y su posterior procesado para el análisis de los datos en el dominio de la frecuencia. La toma de datos éstos se realizará mediante una red de sensores inalámbricos, haciendo uso de un acelerómetro, y el procesado mediante una FPGA.

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Tesis (Doctorado en Ingeniería Eléctrica) UANL