Asignaturas de Prácticas

Existen dos asignaturas de prácticas: Prácticas de Instrumentación y Control y Prácticas de Computación y Robótica. Es obligatorio cursar una de ellas, escogiéndola acorde a las materias que está cursando. En estas prácticas, además de las competencias indicadas, se intensificarán aquellas específicas relacionadas con las materias de estudio relacionadas.

Dentro de cada asignatura se ofrecen un conjunto de prácticas que se pueden realizar (acceda a "Leer mas..." para consultar el listado).

El alumno elegirá de entre las prácticas ofertadas en la asignatura de prácticas que se encuentre matriculado, aquellas que considere más adecuadas para su formación. La Comisión del Máster evaluará las solicitudes y la formación del alumno para asignarle la práctica que considere más adecuada y que deberá realizar para superar la asignatura.

Prácticas de instrumentación y control: se intensificarán especialmente las competencias específicas de las materias de los módulos III (sensores y procesamiento de señales), VI (control) y en menor medida V (modelado y simulación) y II (computadores y comunicaciones).

Desarrollo de librerías de modelos en lenguaje Modelica.
Asignaturas asociadas: Modelado de Sistemas Dinámicos; Simulación de Sistemas
Control de una turbina eólica de gran potencia.
Asignaturas asociadas: Control Multivariable; Control Híbrido; Control Inteligente; Control no lineal
Identificación y control de la dinámica vertical de un buque de alta velocidad.
Asignaturas asociadas: Identificación de Sistemas.
Identificación en un sistema de 4 tanques.
Asignaturas asociadas: Identificación de sistemas
Control no lineal de un péndulo de Furuta.
Asignaturas asociadas: Control no lineal, Control multivariable, Control inteligente y Control híbrido
Control de tensión y velocidad de una cinta en un sistema de dos motores acoplados.
Asignaturas asociadas: Control Multivariable, Sistemas Empotrados

Prácticas de computación y robótica: se intensificarán especialmente las competencias específicas de las materias de los módulos I (matemáticas y computación), IV (robótica y automatización industrial), III (sensores y procesamiento de señales) y en menor medida V (modelado y simulación) y VII (tecnología bio-inspirada).

Automatización de un Sistema de Aprendizaje para Bases de Datos de Fusión.
Asignaturas asociadas: Minería de Datos; Procesado de Datos; Sensores y Actuadores
Control de un conjunto de robots Khepera IV en V-REP.
Asignaturas asociadas: Robots Autónomos
Cinemática, dinámica y control de robots industriales.
Asignaturas asociadas: Robótica Industrial
Visión y reconocimiento del entorno.
Asignaturas asociadas: Visión por Computador; Sistemas Inteligentes
Optimización del proceso industrial de fermentación de la cerveza usando técnicas heurísticas.
Asignaturas asociadas: Optimización Heurística y Aplicaciones
Modelado de redes informáticas con Modelica.
Asignaturas asociadas: Modelado de Sistemas Dinámicos; Comunicaciones y Redes Industriales
Simulación paralela de autómatas celulares en Modelica.
Asignaturas asociadas: Modelado de Sistemas Dinámicos; Simulación de Sistemas

Descripción de las prácticas de Instrumentación y Control

Desarrollo de librerías de modelos en lenguaje Modelica

Asignaturas asociadas: Modelado de Sistemas Dinámicos; Simulación de Sistemas

En esta práctica el alumno deberá diseñar, programar y validar una librería de modelos en lenguaje Modelica en un dominio de su propia elección. El objetivo es que el alumno adquiera la capacidad de desarrollar librerías de modelos fácilmente reutilizables y eficientes computacionalmente.

Como requisito para la realización de este trabajo práctico, el alumno deberá haber cursado, o encontrarse cursando, las asignaturas Modelado de Sistemas Dinámicos y Simulación de Sistemas.

Control de una turbina eólica de gran potencia

Asignaturas asociadas: Control Multivariable; Control Híbrido; Control Inteligente; Control no lineal

Esta práctica ofrece la posibilidad de enfrentarse a un problema de control sobre la operación de un aerogenerador de 15MW de potencia, cuyo modelo está implementado en OpenFAST. El estudiante tendrá que desarrollar su propia estrategia de control multivariable y evaluar su eficiencia en comparación con una estrategia de referencia. Durante el desarrollo el estudiante pondrá en práctica la formación adquirida en al menos una de las asignaturas de control del máster (Control multivariable, Control inteligente, Control híbrido o Control no lineal) pero también tendrá la posibilidad de practicar con técnicas de identificación de sistemas, si en su estrategia decide incorporar un controlador basado en modelos lineales del proceso, y con técnicas de optimización.

La documentación que acompaña a esta práctica es la misma que se va a emplear en la Fase 1 (clasificatoria) de la Categoría 2 del Concurso en Ingeniería de Control 2023, disponible en la dirección: http://www.uco.es/grupos/prinia/cic2023/

Identificación y control de la dinámica vertical de un buque de alta velocidad

Asignaturas asociadas: Identificación de Sistemas.

El objetivo de esta práctica es:

Identificar modelos discretos y continuos de la dinámica vertical de un buque de alta velocidad a partir de datos reales.
A partir de los modelos identificados diseñar controladores clásicos monovariables y multivariables con estructuras tipo PD, redes de primer orden y redes de segundo orden con los que disminuir las aceleraciones verticales inducidas en el buque a consecuencia del oleaje.

Identificación en un sistema de 4 tanques.

Asignaturas asociadas: Identificación de sistemas

Identificación del comportamiento de los tanques en general y de las bombas en particular (las bombas tienen variaciones de comportamiento según la posición de las válvulas de 3 vías, aparte de las variaciones según el nivel en el que se encuentren).

Control no lineal de un péndulo de Furuta.

Asignaturas asociadas: Control no lineal, Control multivariable, Control inteligente y Control híbrido

El péndulo de Furuta es un dispositivo consistente en un péndulo invertido cuya base es a su vez giratoria. El giro de la base permite controlar la posición del pivote del péndulo y de forma indirecta la disposición del péndulo. Dicho dispositivo plantea retos de control interesantes ya que exhibe un comportamiento inestable y de “fase no mínima”.

El objetivo de la práctica es desarrollar estrategias de control no lineal para dicho péndulo que se llevará a cabo de forma incremental en los siguientes pasos:

Obtener mediante experimentos los parámetros del modelo que permitirán controlar el péndulo en simulación.
Desarrollar leyes de control capaces de mantener el péndulo en posición horizontal y hacia arriba mientras la base del mismo siguen cambios de consigna de posición. B1) Utilizando linealización en el punto de equilibrio. B2) Utilizando técnicas de control no lineal. Se compararán los resultados de ambas técnicas.
Implementar una ley de control capaz de “levantar” el péndulo desde la posición de equilibrio estable (péndulo hacia abajo) hasta su posición de equilibrio inestable (péndulo hacia arriba) con el objeto de aplicar posteriormente el control B.

Control de tensión y velocidad de una cinta en un sistema de dos motores acoplados.

Asignaturas asociadas: Control Multivariable, Sistemas Empotrados

El aparato tiene dos motores eléctricos, acoplados mediante una cinta flexible. La cinta pasa por una polea con un sistema que permite medir su velocidad y tensión.

El problema de control principal es variar el par de los dos motores para regular la tensión y la velocidad de la cinta. Esto puede hacerse de manera individual o simultánea.

Control independiente de la velocidad y la tensión de la cinta.
Control simultáneo de la velocidad y la tensión de la cinta.
Métodos prácticos para el control multivariable de sistemas electromecánicos.

Descripción de las prácticas de Computación y Robótica

Automatización de un Sistema de Aprendizaje para Bases de Datos de Fusión

Asignaturas asociadas: Minería de Datos; Procesado de Datos; Sensores y Actuadores

Las bases de datos de experimentos en fusión nuclear almacenan miles de señales. Por esta razón es muy importante desarrollar herramientas automáticas que faciliten y simplifiquen el acceso y análisis de estos datos. En concreto, el objetivo de esta Práctica consiste en automatizar un sistema de aprendizaje que permita de manera amigable realizar tareas de clasificación de señales. El sistema automatizado ayudará a la identificación de comportamientos físicos del plasma.

Control de un conjunto de robots Khepera IV en V-REP

Asignaturas asociadas: Robots Autónomos

Experimentos de control de posición de robots móviles.
Experimentos de evitación de obstáculos.
Experimentos de control de formación de tipo maestro-esclavos en modo cooperativo y no cooperativo.
Combinar dos de los experimentos anteriores.
Experimentos de control de posición basados en visión (OpenCV).

Cinemática, dinámica y control de robots industriales

Asignaturas asociadas: Robótica Industrial

En esta práctica se pretende que el alumno se familiarice con varios conceptos sobre el control cinemático y dinámico de un robot industrial.
Para ello se ha dividido la práctica en tres partes. En la primera parte se pretende que el alumno aprenda el funcionamiento básico del toolbox de robótica, que calcule la representación de Denavit-Hartenber para un
conjunto de robots, que aplique los conceptos de la cinemática directa a éstos robots y que visualice gráficamente el movimiento de los robots.
Todo ello con SciLab o Matlab. En la segunda parte que realice el control cinemático para un robot PUMA 560. Y en la tercera parte que calcule el control dinámico de un robot de dos grados de libertad empleando distintas estrategias de control.

Visión y reconocimiento del entorno

Asignaturas asociadas: Visión por Computador; Sistemas Inteligentes

Objetivos:

Distinguir entre los procesos de aprendizaje y clasificación aplicados a clasificación de texturas en imágenes.
Aplicar los métodos de aprendizaje y decisión vistos en visión por computador.
Diseñar e implementar un método de aprendizaje basado en instancias para clasificar dichas imágenes.

La práctica consta de dos partes:

En la primera se proponen unos ejercicios prácticos sencillos con el fin de que el alumno se familiarice con los métodos de aprendizaje y clasificación propuestos. La finalidad de esta primera parte estriba también en la verificación de los propios métodos mediante los ejemplos sencillos propuestos.
En la segunda se proporcionan dos imágenes, una de ellas debe utilizarse para el aprendizaje y la segunda para la clasificación. El objetivo consiste en realizar los procesos vistos en ambas asignaturas, si bien considerando que de la imagen destinada a clasificación se deben seleccionar el conjunto de muestras necesario para posteriormente aplicar los parámetros aprendidos sobre el proceso de clasificación propiamente dicho.

Optimización del proceso industrial de fermentación de la cerveza usando técnicas heurísticas

Asignaturas asociadas: Optimización Heurística y Aplicaciones

La fermentación de la cerveza es un proceso dinámico complejo en el que la temperatura debe ser controlada para alcanzar un producto final con el grado de alcohol, olor y sabor adecuados con perfiles de temperatura y de energía óptimos. El problema puede formularse matemáticamente como una optimización multi-objetivo con multiples restricciones de las variables que definen el perfil de temperaturas. La Practica tiene dos objetivos. El primero consiste en optimizar los perfiles de temperatura y energético del proceso de fermentación utilizando diferentes técnicas heurísticas y funciones de comparación de las soluciones en base a los múltiples objetivos y restricciones. El segundo es el análisis estadístico y comparación sistemática de los resultados obtenidos por las diferentes técnicas.

Modelado de redes informáticas con Modelica.

Asignaturas asociadas: Modelado de Sistemas Dinámicos; Comunicaciones y Redes Industriales

El objetivo de esta práctica es el desarrollo de una librería de modelos, utilizando el lenguaje Modelica, que describan el comportamiento de un protocolo de red de comunicaciones y que se pueda utilizar para el modelado de sistemas que utilicen dicho protocolo. El protocolo a modelar se seleccionará al inicio de la asignatura (e.g., TCP/IP, CAN, PROFIBUS, etc.).

Simulación paralela de autómatas celulares en Modelica.