CIATEQ Unidad Aguascalientes

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20211

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Subject: search.filters.subject.Bimetales termostáticos

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    Tesis
    Control y monitoreo cognitivo basado en máquina de aprendizaje extremo: aplicación a la caracterización y formado de lámina bimetálica para moto-protectores térmicos
    (CIATEQ, A. C. Centro de Tecnología Avanzada, 2021-02) José Martín Melchor Leal; José Antonio Cantoral Ceballos
    En los sistemas de control de automatismos Industriales para manufactura existe la necesidad cada vez más frecuente de usar algoritmos avanzados de control que utilicen las técnicas de Machine Learning. Esto debido a los requerimientos de crear nuevos productos de mayor calidad y complejidad con procesos de alto rendimiento. De aquí nace la necesidad de desarrollar un nuevo algoritmo para optimizar los controles de automatismos industriales capaz de aprender, memorizar las mejores soluciones y adaptarse a los cambios en un ambiente industrial real afectado por un sin número de ruidos y variaciones de materias primas. Antes de este trabajo no se había conseguido relacionar los sistemas de control de automatismos industriales con el desarrollo vertiginoso de los sistemas de control robótico cognitivo que usan Machine Learning avanzado, debido principalmente a la velocidad de aprendizaje, esta barrera se salva al crear algoritmos híbridos que utilizan la técnica de máquina de aprendizaje extremo (ELM). El sistema robótico cognitivo tiene un enorme parecido al control de automatismos industriales y ha logrado incorporar las funciones de memoria, reconocimiento automático y resolución de obstáculos; funciones que se pueden adaptar a los procesos industriales. El presente trabajo, explica la creación dos algoritmos híbridos, el AHN-ELM y el PAT-ELM ambos inspirados en el funcionamiento del hipocampo biológico y su implementación basada en ELM. El algoritmo híbrido PAT-ELM se aplica a la caracterización de láminas bimetálicas, y el AHN-ELM en el control de una máquina industrial para el formado de curvatura de lámina bimetálica termostática, ambos usados en la fabricación de moto-protectores eléctricos. Se demuestra que los algoritmos PAT-ELM y AHN-ELM propuestos pueden caracterizar y controlar de forma eficiente procesos de manufactura industrial reales que los sistemas de control tradicionales basados en modelos no logran con el mismo nivel de eficiencia.