Browsing by Author "Yuz Eissmann, Juan Ignacio"
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Thesis DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE CONTROL PREDICTIVO PARA LA MÁQUINA SINCRÓNICA DE IMANES PERMANENTES(Universidad Técnica Federico Santa María, 2009) Fuentes Henriquez, Esteban Jose; Silva Jiménez, Cesar Armando; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Electrónica; Yuz Eissmann, Juan IgnacioLa masiva utilización de accionamientos de velocidad variable en la industria y en otras aplicaciones, tales como el transporte público, generación de energía eléctrica y robótica industrial llevan a buscar nuevas formas de control, que permitan una operación más precisa. Dado este contexto, este trabajo de tesis presenta una nueva técnica de control para la máquina sincrónica de imanes permanentes accionada por un inversor trifásico convencional de dos niveles. Este tipo de motor eléctrico se utiliza ampliamente en tracción de autos eléctricos e híbridos y en robótica industrial. La técnica de control que se presenta está basada en el control predictivo de alfabeto finito, el que se ajusta muy bien al control de accionamientos con convertidores de estado sólido, dada la naturaleza discreta de la actuación que este tipo de convertidores genera. A diferencia de las técnicas de control clásicas para este tipo de máquina, que utilizan estructuras de control en cascada para separar el control de las variables mecánicas (velocidad angular) de las variables eléctricas (corrientes de estator), la estrategia de control que se presenta incluye el control de velocidad y de corrientes en una sola ley de control, que además incorpora restricciones para dichas variables en forma explícita. El lazo de control se cierra a través de un observador de estado para la máquina, basado en el filtro de Kalman extendido y de orden reducido para reducir la carga computacional, el cual permite lidiar con las condiciones propias de un accionamiento real, por ejemplo, mediciones contaminadas con ruido, efectos no modelados, que de otra forma impedirían el funcionamiento del esquema propuesto. El desempeo de la técnica de control se verifica a través de simulaciones y pruebas experimentales.Thesis EQUIVALENCIA ENTRE CONTROLADORES CLÁSICOS Y CONTROL DEL ESTADO OBSERVADO(Universidad Técnica Federico Santa María, 2001) Yuz Eissmann, Juan Ignacio; Salgado Brocal, Mario E.; Universidad Técnica Federico Santa María. UTFSM. Casa CentralThesis Estimación del flujo de aire glotal mediante filtraje y suavizamiento de Kalman usando modelos de bajo orden(Universidad Técnica Federico Santa María, 2021) Morales Bugueño, Arturo Raúl Humberto; Zañartu Salas, Matías; Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Electrónica; Yuz Eissmann, Juan IgnacioLas patologías relacionadas con la voz son un problema de creciente importancia en materia de salud pública. Identi car las condiciones de abuso y/o mal uso del mecanismo vocal (es decir, la hiperfunción vocal) que, mantenidas en un período de tiempo, derivan en dichas patologías, es clave para poder prevenirlas y/o tratarlas. Métricas objetivas que han mostrado ser adecuadas para evaluar la presencia de hiperfunción vocal son las características aerodinámicas del flujo de aire que pasa por la glotis. En consecuencia, estimar el flujo de aire glotal resulta de gran apoyo en la tarea de prevenir y/o tratar trastornos comunes de la voz. Si bien ya es posible obtener estimaciones del flujo de aire glotal en un ambiente de laboratorio, la literatura reciente se ha enfocado en realizarlo de manera ambulatoria y no invasiva. La evaluación ambulatoria permite caracterizar el comportamiento vocal asociado al uso de la voz durante las actividades diarias de los sujetos, lo que supone una evaluación de la hiperfunción vocal más con able con respecto a la evaluación en laboratorio. Para ello, se ha propuesto el modelo basado en impedancia subglotal, el cual modela, en el dominio de la frecuencia, al sistema respiratorio junto a la piel y sus propiedades, para estimar el flujo de aire glotal a partir de las mediciones de un acelerómetro puesto sobre la piel del cuello. En la presente tesis se trata el problema de estimar el ujo de aire glotal utilizando un enfoque Bayesiano aplicado sobre modelos en variables de estado de bajo orden. Este tipo de enfoques entrega una medida de la incertidumbre que existe en las estimaciones, al mismo tiempo que aminora el error producido al estimar el flujo de aire glotal con una vocal distinta a la utilizada para calibrar el modelo. Para realizar lo anterior, se obtiene una representación en variables de estado del modelo basado en impedancia subglotal, para luego utilizar un suavizador de Kalman y así estimar el ujo de aire glotal a partir de la aceleración que se produce sobre la piel del cuello. La contribución principal de esta tesis es la de proveer estimaciones del flujo de aire glotal mediante el uso de un suavizador de Kalman aplicado sobre un modelo en variables de estado de bajo orden. Los resultados numéricos obtenidos son similares a los de enfoques existentes en la literatura. Sin embargo, el esquema propuesto involucra un costo computacional bastante menor que otros esquemas Bayesianos presentes en la literatura. A su vez, el enfoque Bayesiano provee una medida de la incertidumbre en las estimaciones, lo que constituye información valiosa en un ambiente ambulatorio.Thesis IDENTIFICACIÓN DE MODELOS EN VARIABLES DE ESTADO MEDIANTE MÁXIMA VEROSIMILITUD EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA(Universidad Técnica Federico Santa María, 2009) Delgado Pulgar, Ramón Alejandro; Yuz Eissmann, Juan Ignacio; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Electrónica. Dirección General de Investigación y Postgrado. Programas de Magíster; Rojas Reischel, Ricardo AnibalLa representación de modelos en variables de estado ofrece para sistemas multivariables una representación flexible y concisa, que puede ser fácilmente traducida de tiempo continuo a tiempo discreto. Sin embargo, se debe lidiar con que sólo se cuenta con seales de entrada y salida, y no con las seales de la representación interna. Esto agrega una dificultad al problema de estimación. En el presente documento se considera el problema de estimación de modelos en variables de estados para sistemas con múltiples entradas y múltiples salidas. El método de estimación que se utiliza, es la estimación mediante máxima verosimilitud que tiene una larga historia en estadística y econometría, y ha sido aplicada con éxito en la identificación de sistemas dinámicos en ingeniería de control. En la estimación, se utilizan los datos en el dominio de la frecuencia, pues recientemente, los métodos de identificación de sistemas en el dominio de la frecuencia han recibido una creciente atención. Un problema que se presenta al utilizar ML para sistemas en representación de variables de estado es que la función de verosimilitud es no convexa. Para lidiar con esto, se pueden utilizar métodos de optimización numérica, como Newton-Raphson, o el algoritmo de maximización de la esperanza (EM, Expectation Maximization) para optimizar la función. En esta Tesis, se implementa el método de estimación mediante máxima verosimilitud en el dominio de la frecuencia utilizando el algoritmo EM, cuando se considera un conjunto de datos finito.Thesis IDENTIFICACIÓN DE MODELOS EN VARIABLES DE ESTADO PARA SISTEMAS DE TIEMPO CONTINUO MEDIANTE EL ALGORITMO EM(Universidad Técnica Federico Santa María, 2011) Alfaro López, Jared; Yuz Eissmann, Juan Ignacio; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Electrónica. Dirección General de Investigación y Postgrado. Programas de Magíster; Salgado Brocal, Mario E.; Agúero Soler, Gastón AlfredoEn esta tesis se considera la identificación de sistemas de tiempo continuo a partir de datos muestreados. En particular, se trabajará con sistemas lineales e invariantes en el tiempo, descritos en variables de estado, cuyos parámetros se estiman mediante Máxima Verosimilitud usando el algoritmo de maximinación de la esperanza (EM). El objetivo de esta tesis es obtener un método para estimar los parámetros de un sistema de tiempo continuo en forma directa y que. a la vez, sea robusto a problemas numéricos asociados a frecuencias de mnestreo altas. En primer lugar, se establece el marco del problema describiendo detalladamente el enfoque usado. A continuación se realiza una revisión del algoritmo EM. el cual permite maxi-inizar la función de verosimilitud. Se estudian las propiedades del algoritmo EM. su convergencia y, en particular, el modo en que se aplica a sistemas descritos en variables de estado. Finalmente se presenta el aporte de esta tesis, que consiste en realizar las modificaciones necesarias a la implementación usual del algoritmo EM para estimar sistemas de tiempo continuo en forma directa a partir de seales muestreadas. Con este fin, se utilizan modelos increméntales o descritos en términos del operador 6 y, en particular, se consideran los casos en que (i) se usan altas tasas de rnuestreo y (ii) el mucstreo es no-uniforme. Se presentan además ejemplos que ilustran las propiedades del método obtenido.
