TítuloXL Jornadas de Automática: libro de actas: Ferrol, 4 6 de septiembre de 2019

Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019

A Coru˜

na, 2019

Universidade da Coru˜na, Servizo de Publicaci´ons N◦ de p´aginas: 899

210x297mm ´Indice: pp.xiii-xxvi ISBN: 978-84-9749-716-9 Dep´osito Legal: C 761-2019

DOI:doi.org/10.17979/spudc.9788497497169 CDU: 681.5(063)

IBIC: TJFM|TJF

ORGANIZAN:

Comit´e Espa˜nol de Autom´atica

Universidade da Coru˜na, Escola Universitaria Polit´ecnica COLABORA:

Universidade da Coru˜na, Vicerreitor´ıa de Pol´ıtica Cient´ıfica, Investigaci´on e Transferencia EDITORES:

Jos´e Luis Calvo Rolle Jos´e Luis Casteleiro Roca Mar´ıa Isabel Fern´andez Ib´a˜nez

´

Oscar Fontenla Romero Esteban Jove P´erez Alberto Jos´e Leira Rejas Jos´e Antonio L´opez V´azquez Vanesa Loureiro V´azquez Mar´ıa Carmen Meizoso L´opez Francisco Javier P´erez Castelo Andr´es Jos´e Pi˜n´on Pazos H´ector Quinti´an Pardo Juan Manuel Rivas Rodr´ıguez Benigno Rodr´ıguez G´omez Rafael Alejandro Vega Vega DISE ˜NO DE CUBIERTA: Julia N´u˜nez Calo

c

de esta edici´on: Universidade da Coru˜na c

PREFACIO

Las Jornadas de Autom´atica constituyen, desde su primera edici´on en 1977, una cita ineludible en nuestro pa´ıs para quienes centramos nuestra actividad profesional en la Autom´atica, tanto desde el mundo cient´ıfico y acad´emico como de la empresa. Se trata de un punto de encuentro anual que nos permite debatir ideas, exponer resultados y proyectos relacionados con esta disciplina.

Este a˜no 2019 las Jornadas se celebran del 4 al 6 de septiembre en la Escuela Universitaria Polit´ecnica de Ferrol. Del programa cient´ıfico para estos tres d´ıas destacamos la organizaci´on de cuatro sesiones plenarias y dos mesas redondas, una sobre Industria 4.0 y otra sobre Aprendizaje M´aquina en Autom´atica. A estas actividades hay que a˜nadir las reuniones de los diferentes grupos tem´aticos, las presentaciones de empresas y las sesiones de p´osteres de las comunicaciones presentadas, entre otras.

Desde el Comit´e Organizador Local queremos agradecer a todos los participantes su ines-timable contribuci´on en este evento: a los asistentes, a los autores de los trabajos presentados, a los ponentes de las sesiones plenarias y las mesas redondas, al Comit´e Cient´ıfico y Comit´e Cient´ıfico Asesor, as´ı como a las empresas y organismos colaboradores. Tambi´en consideramos imprescindible dar las gracias al Comit´e Espa˜nol de Autom´atica, por confiar en la Universidade da Coru˜na como sede de esta 40a _{edici´on. Nos hemos esforzado en ofrecer un programa que} aporte a las personas asistentes una experiencia enriquecedora a trav´es de nuevos conocimien-tos y lazos profesionales, as´ı como una oportunidad para disfrutar y descubrir Ferrol, nuestra ciudad, mediante las actividades sociales propuestas.

Las actas de las XL Jornadas de Autom´atica est´an formadas por un total de 114 comunica-ciones, organizadas en torno a los nueve Grupos Tem´aticos del Comit´e Espa˜nol de Autom´atica. Los trabajos seleccionados han sido sometidos a un proceso de revisi´on por pares, y, como novedad de esta edici´on, las actas se editan en formato electr´onico a trav´es del Servicio de Publicaciones de la Universidade da Coru˜na y se alojan para su consulta en acceso abierto en el RUC, el repositorio institucional de la UDC, bajo una licencia Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0. Adem´as del ISBN y del DOI del volumen completo, a cada comunicaci´on aceptada se le ha asignado un DOI, con el fin de facilitar su localizaci´on en l´ınea y su citaci´on bibliogr´afica.

Comit´

e de Honor

Julio E. Abalde Alonso

Rector de la Universidade da Coru˜

na (UDC)

Araceli Torres Mi˜

no

Vicerrectora de Ferrol y Responsabilidad Social UDC

Gin´

es Nicol´

as Costa

Director del Campus Industrial UDC

Jos´

e M

_{Cardona Comellas}

_{Gerente de Exponav}

Comit´

e de Programa

Antonio Agudo

Universitat Polit`

ecnica de Catalunya

Rosa Mar´ıa Aguilar Chinea

Universidad de La Laguna

Mhd Wesam Al-Nabki

Universidad de Le´

on

Alejandro Alonso

Universidad Polit´

ecnica de Madrid

Luciano Alonso

Universidad de Cantabria

Ignacio Alvarez

Universidad de Oviedo

Manuel Arahal

Universidad Sevilla

Leopoldo Armesto

Universitat Polit`

ecnica de Val`

encia

Jos´

e Mar´ıa Azor´ın Poveda

Universitat Miguel Hern´

andez de Elche

Ramon Barber

Universidad Carlos III de Madrid

Antonio Javier Barrag´

an

Universidad de Huelva

Antonio Barrientos

Universidad Polit´

ecnica de Madrid

Manuel Berenguel

Universidad de Almer´ıa

Gerardo Beruvides

Hitachi Europe

Jose Luis Blanco Claraco

Universidad de Almeria

Xavier Blasco

Universitat Polit`

ecnica de Val`

encia

Carlos Bordons

Universidad de Sevilla

Pascal Brunet

Samsung Electronics

Gloria Bueno

Universidad de Castilla-La Mancha

Itziar Cabanes

Universidad del Pa´ıs Vasco

Antonio

Jos´

e

Calder´

on

Godoy

Universidad del Extremadura

Jos´

e Luis Calvo Rolle

Universidade da Coru˜

na

Fernando Casta˜

no Romero

Centro de Autom´

atica y Rob´

otica (UPM -CSIC)

Jos´

e Luis Casteleiro-Roca

Universidade da Coru˜

na

Mar´ıa Del Mar Castilla

Nie-to

Universidad de Sevilla

Sergio Cebollada

Universidad Miguel Hern´

andez

Deisy Chaves

Universidad de Le´

on

Smaranda Cristea

Universidad de Valladolid

Abel

Alberto

Cuadrado

Vega

Universidad de Oviedo

Arturo de la Escalera Hueso

Universidad Carlos III de Madrid

David Mu˜

noz de la Pe˜

na

Se-quedo

Universidad de Sevilla

Juan Antonio de La Puente

Universidad Polit´

ecnica de Madrid

Cesar De Prada

Universidad de Valladolid

Mar´ıa Dolores Del Castillo

CSIC

Ignacio Diaz-Blanco

Universidad de Oviedo

Jose-Luis Diez

Universitat Polit`

ecnica de Val`

encia

Manuel Dominguez

Universidad de Le´

on

Raquel Dormido

UNED

Oscar D´

eniz Su´

arez

Universidad de Castilla-La Mancha

Miguel D´ıaz-Cacho Medina

Universidad de Vigo

Elisabet Est´

evez Est´

evez

Universidad de Ja´

en

Jes´

us Fernandez Lozano

Universidad de M´

alaga

´

Alvaro Fern´

andez Garc´ıa

Universidad de Oviedo

Eduardo Fidalgo Fernandez

Universidad de Le´

on

Maria Fuente

Universidad de Valladolid

Daniel Galan

UNED

Anibal Galan Prado

Universidad de Valladolid

Santos Gal´

an

Universidad Polit´

ecnica de Madrid

Edwin Garcia

Universidad Polit´

ecnica Salesiana

Isabel Garc´ıa-Morales

Universidad de M´

alaga

Sergio Garc´ıa-Nieto

Universitat Polit`

ecnica de Val`

encia

Juan Diego Gil Vergel

Universidad de Almer´ıa

Antonio Gim´

enez Fern´

andez

Universidad de Almer´ıa

Vicente Gomez-Garay

UPV/EHU

Jose Luis Guzman

Universidad de Almer´ıa

Fernando G´

omez Bravo

Universidad de Huelva

Juan M. Herrero

Universitat Polit`

ecnica de Val`

encia

Alberto Herreros

Universidad de Valladolid

´

Angeles Hoyo

Universidad de Almer´ıa

Eloy Irigoyen Gordo

Universidad del Pa´ıs Vasco

Eduardo I´

a˜

nez

Universidad Miguel Hern´

andez de Elche

Esteban Jove

Universidade da Coru˜

na

Mikel Larrea

UPV/EHU

Juan-Ignacio Latorre-Biel

Universidad P´

ublica de Navarra

Daniel Limon Marruedo

Universidad de Sevilla

Vanesa Loureiro

Universidade da Coru˜

na

Jorge Luis Madrid

Centro de Autom´

atica y Rob´

otica (UPM-CSIC)

Luis Magdalena

Universidad Polit´

ecnica de Madrid

Anthony Mandow

Universidad de Malaga

Marga Marcos

Universidad del Pa´ıs Vasco

Graciliano Marichal

Universidad de La Laguna

Ra´

ul Mar´ın Prades

Universitat Jaume I

Rogelio Mazaeda

Universidad de valladolid

Miguel Angel Ma˜

nanas

Vi-llanueva

Universitat Polit`

ecnica de Catalunya

Francisco Ma˜

nas Alvarez

Universidad de Almer´ıa

Joaquim Melendez

Universitat de Girona

Alejandro Merino Gomez

Universidad de Burgos

Borja Millan

Universidad de Huelva

Jos´

e Moreno

Universidad de Almer´ıa

Jose Carlos Moreno Ubeda

Universidad de Almer´ıa

V´ıctor

Fernando

Mu˜

noz

Mart´ınez

Universidad de M´

alaga

Mar´ıa Paz Ochoa

Carnegie Mellon University

Manuel Gil Ortega Linares

Universidad de Sevilla

Mario Ortiz

Universidad Miguel Hern´

andez de Elche

Cristian Pablos

Universidad de Valladolid

Carlos G´

omez Palac´ın

Universidad de Valladolid

Andrzej Pawlowski

UNED

Luis Paya

Universidad Miguel Hernandez

Jos´

e Luis Pitarch

Universidad de Valladolid

Emilio P´

erez

Universitat Jaume I

Juan P´

erez Oria

Universidad de Cantabria

Joshue P´

erez Rastelli

Tecnalia

Javier P´

erez Turiel

Universidad de Valladolid

H´

ector Quinti´

an

Universidade da Coru˜

na

Rafael Raya

CSIC

Gilberto Reynoso-Meza

PUCPR

Luis Ricardez-Sandoval

University of Waterloo

Pablo Riquelme

Universidad de Valladolid

Antonio Robles Alvarez

Universidad de Oviedo

Eduardo Rocon

CSIC

Francisco Rodriguez

Universidad de Almer´ıa

Tania Rodr´ıguez

Compa˜

n´ıa Espa˜

nola de Alta Eficiencia Fotovoltaica,

BSQ Solar, SL

Francisco Rodr´ıguez-D´ıaz

Universidad de Almer´ıa

Vicente Rom´

an Erades

Univeridad Miguel Hern´

andez

Sara Roos Hoefgeest Toribio

Universidad de Oviedo

Claudio Rossi

Universidad Polit´

ecnica de Madrid

Francisco R. Rubio

Universidad de Sevilla

Ruben Ruiz

Universidad de Alicante

Gregorio Sainz-Palmero

Universidad de Valladolid

Antonio Sala

Universitat Polit`

ecnica de Val`

encia

Roberto Sanchis Llopis

Universitat Jaume I

Matilde Santos

Universidad Complutense de Madrid

J. Ignacio Serrano

Instituto de Automtica Industrial - CSIC

Jos´

e Sim´

o

Universitat Polit`

ecnica de Val`

encia

Jos´

e

Andr´

es

Somolinos

S´

anchez

Universida Polit´

ecnica de Madrid

Jorge

Antonio

S´

anchez-Molina

Universidad de Almer´ıa

Fernando Tadeo

Universidad de Valladolid

Maria Tomas Rodriguez

The City University of London

Jose Luis Torres

Universidad de Almer´ıa

Noelia Vallez

UCLM

Alberto Velasco Mata

UCLM

Alejandro Vignoni

Universidad Polit´

ecnica de Valencia

Carlos Vilas

IIM-CSIC

Jorge Villagra

Universidad Polit´

ecnica de Madrid

Luis J. Yebra

PSA-CIEMAT

Eduardo Zalama

Universidad de Valladolid

Jes´

us M. Zamarre˜

no

Universidad de Valladolid

Juan Zamorano

Universidad Polit´

ecnica de Madrid

Asier Zubizarreta

UPV/EHU

Jos´

e Domingo ´

Alvarez

Universidad de Almer´ıa

Carlos Balaguer Bernaldo de Quir´

os (UC3M)

CEA

Presidente

Guillermo Ojea Mer´ın (UniOvi)

CEA

Vicepresidente

Ram´

on Costa Castell´

o (UPC)

CEA

Secretario

Comit´

e Asesor

Antonio Barrientos Cruz (UPM)

Vocal

Hilario L´

opez Garc´ıa (UniOvi)

Vocal

Matilde Santos Pe˜

nas (UCM)

Vocal

Jos´

e Enrique Sim´

o Ten (UPV)

Vocal

Carlos Sagu´

es Bl´

azquiz (UniZar)

Vocal

Jos´

e Luis Calvo Rolle (UDC)

Vocal

Jos´

e And´

es Somolinos S´

anchez (UPM)

Automar

Jos´

e Mar´ıa Azor´ın Poveda (UMH)

Bioingenier´ıa

Elisabet Est´

evez Est´

evez (UJaen)

Computadores y Control

Eloy Irigoyen Gordo (UPV/EHU)

Control inteligente

Manuel Dom´ınguez Gonz´

alez (UniLeon)

Educaci´

on en Control

Jos´

e Luis Guzm´

an S´

anchez (UAL)

Ingenier´ıa de Control

Rosa Mar´ıa Aguilar Chinea (ULL)

Modelo, Simulaci´

on y Optimizaci´

on

Antonio Gim´

enez Fern´

andez (UAL)

Rob´

otica

Arturo de la Escalera Hueso (UC3M)

Visi´

on por Computador

Comit´

e Organizador Local

Jos´

e Luis Calvo Rolle

Jos´

e Luis Casteleiro Roca

Mar´ıa Isabel Fern´

andez Ib´

a˜

nez

´

Oscar Fontenla Romero

Esteban Jove P´

erez

Alberto Jos´

e Leira Rejas

Jos´

e Antonio L´

opez V´

azquez

Vanesa Loureiro V´

azquez

Mar´ıa Carmen Meizoso L´

opez

Francisco Javier P´

erez Castelo

Andr´

es Jos´

e Pi˜

n´

on Pazos

H´

ector Quinti´

an Pardo

Juan Manuel Rivas Rodr´ıguez

Benigno Rodr´ıguez G´

omez

Rafael Alejandro Vega Vega

ORGANIZADORES, PATROCINADORES Y COLABORADORES

Organizadores

Comit´

e Espa˜

nol de Autom´

atica

Universidade da Coru˜

na, Escuela Universitaria Polit´

ecnica

Patrocinadores

Alecop Group

ATI Sistemas

Beckhoff

Campus Industrial (UDC)

Colegio Oficial de Grados, Peritos e Ingenieros T´

ecnicos Navales

Consello Galego de Enxe˜

neiros T´

ecnicos Industriais

Deputaci´

on da Coru˜

na

Fundaci´

on CEA

Gabadi

Ilustre Colegio Oficial de Ingenieros Industriales de Galicia

Mathworks

MeasureIT

Navantia

Prodel

Reganosa

Septentrio Technologies

Sidiab

SMC International Training

T´

ecnicas de Soft

Vicerreitor´ıa de Pol´ıtica Cient´ıfica, Investigaci´

on e Transferencia (UDC)

Colaboradores

Autoridad Portuaria de Ferrol-San Cibrao

Colexio Oficial de Enxe˜

neiros T´

ecnicos Industriais de A Coru˜

na

Concello de Ferrol

Infanter´ıa de Marina (Tercio Norte)

Museo de la Construcci´

on Naval Exponav

Sociedade Mixta de Turismo de Ferrol

Idom

Ikerlan

Infaimon

ISA Secci´

on Espa˜

nola

Kongsberg

Mathworks

Prodel

Schneider

Siemens

Springer

Werium

´

_{INDICE DE CONTENIDOS}

Automar

OPTIMIZACI ´

ON HEUR´ISTICA CON CRITERIOS DE ERROR DE

CONTROL TMD EN TURBINAS MARINAS FLOTANTES . . . .

1

Juan Almenara Ahij´

on, Matilde Santos and Mar´ıa Tom´

as-Rodr´ıguez

AN ´

ALISIS Y PLANIFICACI ´

ON DE MISIONES DE B ´

USQUEDA Y

RESCATE EN EL ENTORNO MAR´ITIMO . . . .

8

Eva Besada-Portas, Jos´

e L. Risco-Mart´ın, Jos´

e A. L´

opez-Orozco and

Juan J. Navarro-Corcuera

REDUCCI ´

ON DE LA CARGA DE TRABAJO DEL OPERADOR EN UN

CENTRO DE CONTROL ADAPTATIVO MULTI-VEH´ICULO. . . 16

Juan Antonio Bonache-Seco, Jos´

e Antonio L´

opez-Orozco, Eva

Besada-Portas, Juan Francisco Jim´

enez-Castellanos and Jos´

e Mar´ıa

Gir´

on-Sierra

MODELIZACI ´

ON, SIMULACI ´

ON Y EVALUACION

TECNICO-ECONOMICA DE UNA TURBINA DE MAR . . . 24

Daniel Lillo, Matilde Santos, Segundo Esteban, Rafael L´

opez and Mar´ıa

Guijarro

EXPERIENCIAS EN EL DISE ˜

NO DE ROBOTS EDUCACIONALES

SUBMARINOS . . . 32

Antonio Pe˜

nalver, Josep Mar´ın, Javier Ponce, Ra´

ul Mar´ın, Jos´

e Vicente

Mart´ı, Gustavo Casa˜

n and Pedro Sanz

MODELO DIN ´

AMICO Y CONTROL NO LINEAL PARA UN

CONVERTIDOR DE ENERG´IA DE LAS CORRIENTES MARINAS DE

PRIMERA GENERACI ´

ON Y DOS GRADOS DE LIBERTAD . . . 42

Eva Segura, Rafael Morales and Jose A Somolinos

Bioingenier´ıa

DEEP LEARNING FOR THE AUTOMATIC CLASSIFICATION OF

TISSUE TYPES IN BREAST BIOPSIES . . . 48

Javier C´

ordoba Romero, Maria Gloria Bueno Garc´ıa and Oscar Deniz

Suarez

INESPERADOS DURANTE LA MARCHA NORMAL A TRAV ´

ES DE

SE ˜

NALES EEG . . . 55

Mar´ıa Elvira, Eduardo I´

a˜

nez, Vicente Quiles, Mario Ortiz and Jose M.

Azor´ın

ARQUITECTURA PARA LA INTEGRACI ´

ON DE MOTORES DE

VIDEOJUEGOS EN APLICACIONES BASADAS EN INTERFACES

CEREBRO-COMPUTADOR . . . 63

Jose Estevez, Jonay Toledo and Leopoldo Acosta

APLICACI ´

ON DE T´

ECNICAS DE AGRUPAMIENTO A CORREDORES

DE RESISTENCIA PARA LA ESTIMACI ´

ON DEL UMBRAL DE

LACTATO . . . 71

Urtats Etxegarai, Eva Portillo P´

erez, Jon Irazusta, Itziar Cabanes and

Asier Zubizarreta

EXOESQUELETO DE BAJO COSTE CONTROLADO POR SE ˜

NALES

EMG Y EEG ORIENTADO A TERAPIAS DE REHABILITACI ´

ON DE

MANO . . . 79

´

Oscar Fern´

andez-Ballesteros, Javier Belmar, Jose M. Azor´ın and

Eduardo I´

a˜

nez

DESARROLLO DE APLICACIONES MULTITAREA PARA EL

ESTUDIO DE LA MEJORA DEL RENDIMIENTO COGNITIVO EN

PACIENTES CON ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS . . . 87

Eduardo Garbayo Herce and Montserrat Gil-Mart´ınez

SISTEMA DE VISI ´

ON PARA EL GUIADO DE UN ASISTENTE

ROB ´

OTICO EN OPERACIONES DE CIRUG´IA ENDONASAL . . . 94

Ander Loidi Yarza, Rafael Estop Remacha, Eusebio de la Fuente L´

opez,

Juan Carlos Fraile Marinero and Javier P´

erez Turiel

ALGORITMO PARA LA ESTIMACI ´

ON DEL ´

ANGULO

ANTEROPOSTERIOR DE UNA MULETA SENSORIZADA . . . 101

I˜

nigo Sesar-Gil, Asier Zubizarreta and Itziar Cabanes

EVALUACI ´

ON DE UN ESQUEMA DE CONTROL MIOEL´

ECTRICO

BIDIMENSIONAL PARA PR ´

OTESIS ROB ´

OTICAS . . . 107

´

Angela S´

anchez P´

erez, Jos´

e Miguel Torres, Carlos A. Jara, Jorge

Pomares, Gabriel J. Garc´ıa and Andr´

es ´

Ubeda

OBTENCI ´

ON NO INVASIVA DE LA ONDA DE PRESI ´

ON ARTERIAL

EN LA CAR ´

OTIDA . . . 113

David Zambrana, Vicente Esteve, Jose Maria Vicente and Jose Maria

Sabater-Navarro

Computadores y Control

EL SEGMENTO DE TIERRA DEL SAT´

ELITE UPMSAT-2 . . . 119

Alejandro Alonso, Ra´

ul Torres, Juan Zamorano, Jorge Garrido and Juan

Antonio de la Puente

PLANIFICACI ´

ON DESCENTRALIZADA BASADA EN SISTEMAS

MULTIAGENTE PARA ORQUESTADORES EN LA NIEBLA . . . 126

Oskar Casquero, Aintzane Armentia, Isabel Sarachaga, Dar´ıo Orive and

Marga Marcos

HACIA UNA PLATAFORMA GEN´

ERICA DE GESTI ´

ON DE

APLICACIONES DIN ´

AMICAMENTE RECONFIGURABLES . . . 133

Unai Gangoiti, Aintzane Armentia, Elisabet Est´

evez, Oskar Casquero

and Marga Marcos

USING THE OPEN SOURCE LIBRARY LIBNODAVE FOR

MONITORING TASKS IN THE SMART GRID SCENARIO . . . 141

Isa´ıas Gonz´

alez, Antonio Jos´

e Calder´

on, Jos´

e Mar´ıa Portalo and Manuel

Calder´

on

HACIA LA PUESTA EN MARCHA VIRTUAL DE C ´

ELULAS

ROBOTIZADAS BASADA EN GEMELO DIGITAL. . . .147

Dar´ıo Orive, Nagore Iriondo, Marga Marcos and Oskar Casquero

INTEGRACI ´

ON END-TO-END A TRAV´

ES DEL MODELO DEL

PRODUCTO 4.0 . . . 155

Isabel Sarachaga, Arantza Burgos, Nagore Iriondo, Maria Luz Alvarez

and Marga Marcos

Control Inteligente

IDENTIFICACI ´

ON DE CARRETERAS CONVENCIONALES

MEDIANTE T´

ECNICAS DE SOFT COMPUTING . . . 162

Felipe Barreno Herrera, Matilde Santos and Manuel Romana Garc´ıa

PARA ENTRENAR REDES NEURONALES DE CONVOLUCI ´

ON . . . 170

Luis Benages-Pardo, Rub´

en Sag¨

u´

es-Tanco, Gonzalo L´

opez-Nicol´

as and

Sergio Llorente

CENTRALIZED AND DISTRIBUTED MODEL-BASED PREDICTIVE

CONTROL APPLIED TO A SEWER NETWORK . . . 178

Antonio Cembell´ın, Mario Francisco and Pastora Isabel Vega

AN ´

ALISIS DE VIBRACIONES EN UNA ESTRUCTURA UTILIZANDO

ECHO STATE NETWORKS . . . 186

Ignacio D´ıaz Blanco, Diego Garc´ıa P´

erez, Ana Gonz´

alez Mu˜

niz and Abel

Alberto Cuadrado Vega

DETECTION SYSTEM OF FAILURE ALARMS IN THE

MECHANICAL TRAIN OF A WIND TURBINE . . . 192

David Lopez, Luis Pantoja and Eloy Irigoyen

SISTEMA H´IBRIDO PARA LA PREDICCI ´

ON DEL

FUNCIONAMIENTO DE UNA CELDA DE COMBUSTIBLE BASADA

EN HIDR ´

OGENO, EMPLEADA EN EL ALMACENAMIENTO DE

ENERG´IA . . . 200

Juan Aurelio Montero-Sousa, Esteban Jove, Jos´

e-Luis Casteleiro-Roca,

H´

ector Quinti´

an, Jos´

e Luis Calvo-Rolle, H´

ector Al´

aiz-Moret´

on and

Tom´

as Gonz´

alez-Ayuso

COMPARACI ´

ON DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE

AUTOM ´

ATICO PARA LA CLASIFICACI ´

ON DE POSTURAS DE LA

MANO Y DEDOS . . . 211

Enaitz Otazua, Eloy Irigoyen, Eukene Imatz-Ojanguren and Thierry Keller

EVALUACION DE UN ALGORITMO DE TORQUE VECTORING CON

CAPACIDAD DE FRENADO REGENERATIVO . . . 218

Alberto Parra, Asier Zubizarreta and Joshu´

e P´

erez

DISE ˜

NO E IMPLEMENTACI ´

ON DE UN SISTEMA DE DETECCI ´

ON

DE OBST ´

ACULOS PARA ROBOTS AUT ´

ONOMOS BASADO EN

L ´

OGICA BORROSA . . . 226

Daniel Vicente Rodrigo Mu˜

noz and Matilde Santos

MONITORIZACI ´

ON DEL ESTADO DE RODAMIENTOS BASADA EN

T´

ECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOM ´

ATICO . . . 234

Alberto Villalonga, Fernando Casta˜

no, Gerardo Beruvides, Rodolfo Haber

and Fernando Matia

Educaci´

on en Autom´

atica

DESPLIEGUE AUTOM ´

ATICO DE LABORATORIOS REMOTOS

EXTENDIENDO LAS CAPACIDADES DE DE EJSS . . . 242

I˜

nigo Aizpuru-Rueda, Eva Besada-Portas, Jes´

us Chac´

on and Jos´

e

Antonio L´

opez-Orozco

RENEWABLE ENERGY SYSTEMS AND SMART GRIDS: PLATFORM

TO DEVELOP FINAL YEAR PROJECTS ON AUTOMATION AND

SUPERVISION . . . 250

Antonio Jos´

e Calder´

on, Isa´ıas Gonz´

alez and Manuel Calder´

on

EDUCACI ´

ON EN SOSTENIBILIDAD Y PROMOCI ´

ON DE

VOCACIONES CIENT´IFICO-T´

ECNICAS EN ESTUDIANTES

PREUNIVERSITARIOS A TRAV ´

ES DE LA CONSTRUCCI ´

ON DE UN

VEH´ICULO SOLAR . . . 257

Yolanda Ceada-Garrido, Antonio Javier Barrag´

an, Juan Manuel

Enrique, Ram´

on Tirado-Morueta and Jos´

e Manuel And´

ujar

MEJORA DE SISTEMA DE CONTROL COORDINADO DE ROBOTS

M ´

OVILES MEDIANTE LA UTILIZACI ´

ON DE UN SISTEMA DE

LOCALIZACI ´

ON POR VISI ´

ON . . . 263

David Gallarta, Pablo ´

Alvarez, Javier Rico-Azagra and Montserrat

Gil-Mart´ınez

LABORATORIO DE MANUTENCI ´

ON E INFORM ´

ATICA

INDUSTRIAL RICARDO MAR´IN DE LA UNIVERSIDAD DE VIGO: 25

A ˜

NOS DE AUTOMATIZACI ´

ON INDUSTRIAL . . . 270

Julio Garrido Campos, Juan S´

aez L´

opez, Jos´

e Ignacio Armesto Quiroga,

Angel Manuel Espada Seoane and David Santos Ester´

an

REMOTE RESEARCH LABORATORY DEVELOPMENT BY USING

MULTICONNECTED INDUSTRIAL TECHNOLOGIES . . . 277

Amaro Gonz´

alez Garc´ıa, Manuel Dom´ınguez Gonz´

alez and Ignacio Diaz

Blanco

DUINO-BASED LEARNING (DBL) : UN PROYECTO PARA

FACILITAR EL USO DE ARDUINO Y MATLAB . . . 288

Eneko Lerma, Robert Gri˜

n´

o, Ramon Costa Castell´

o and Carlos Sanchis

LAS VENTAJAS DEL IoT EN EL DISE ˜

NO DE LABORATORIOS

REMOTOS: myGATEWAY . . . 294

Marco A. Marquez Sanchez, Reyes Herrera, Andres Mejias Borrero and

Jos´

e Manuel And´

ujar

BEAGLEBONE . . . 302

Alejandro Millan Del Rio, Jose Alberto Benitez Andrades, Carmen

Benavides Cuellar, Bruno Fernandes, Fabio Silva, Jose Luis Casteleiro

Roca, Isaias Garcia Rodriguez and Hector Alaiz Moreton

RECONSTRUCCI ´

ON DEL SISTEMA DE CONTROL DE UN EQUIPO

DE LABORATORIO CLASIFICADOR DE PIEZAS POR PESO . . . 309

Eduardo Moya, Alfonso Poncela, Javier Garc´ıa and Mario Bl´

azquez

PLATAFORMA GIROSC ´

OPICA REALIZADA MEDIANTE

IMPRESI ´

ON 3D PARA EL CONTROL DE ACTITUD Y

ORIENTACI ´

ON DE UAVS MULTI-ROTOR . . . 317

Silvano N´

ajera, Javier Rico-Azagra, Carlos Elvira and Montserrat

Gil-Mart´ınez

EXPERIENCIA DE APRENDIZAJE BASADO EN PROYECTOS CON

EVALUACI ´

ON COMPETITIVA-COLABORATIVA PARA

REGULACI ´

ON AUTOM ´

ATICA . . . 324

Luis Orihuela

EQUIPO DE PR ´

ACTICAS PORT ´

ATIL PARA APRENDIZAJE SOBRE

MANEJO Y PROGRAMACI ´

ON DE AUT ´

OMATAS PROGRAMABLES . . . 331

Alfonso Poncela Mendez and Jesus Aguado Laguna

CONTROL ACTIVO DE VIBRACIONES EN ESTRUCTURAS CIVILES

ESBELTAS . . . 339

Alfonso V. Poncela M´

endez, Eduardo J. Moya de La Torre, F. Javier

Garc´ıa Ru´ız and Alberto de Domingo de La Rubia

USO DEL EST ´

ANDAR LTI PARA INTEGRAR SISTEMAS DE

GESTI ´

ON DE APRENDIZAJE Y LABORATORIOS ONLINE . . . 347

Ildefonso Ruano, Elisabet Est´

evez, Juan G´

omez and Javier G´

amez

DESAROLLO DE LABORATORIOS H´IBRIDOS DE SISTEMAS

INDUSTRIALES PARA EL APRENDIZAJE INTERACTIVO DE

AUTOMATIZACI ´

ON Y CONTROL . . . 354

Alberto Torres, Carlos A. Jara, Jorge Pomares, Gabriel J. Garc´ıa, Jos´

e

L. Ram´

on, Andr´

es ´

Ubeda and Carolina S. D´ıaz

EJEMPLO DE INTEGRACI ´

ON DE ALEXA CON UN ROBOT UR . . . 360

Jose Maria Vicente-Samper, Irene Campos, Benjamin Sanz Worrell,

Adrian Rodriguez, Juna Miguel Onate Tevar and Jose Maria

Sabater-Navarro

Ingenier´ıa de Control

SISTEMA DE CONTROL BASADO EN ARDUINO PARA UNA

CALDERA DE BIOMASA . . . 366

Mart´ın Balboa, Serafin Alonso, Juan Jose Fuertes, Antonio Moran and

Miguel Angel Prada

GESTI ´

ON ENERG´

ETICA DE UN CICLO DE REFRIGERACI ´

ON CON

ALMACENAMIENTO DE ENERG´IA . . . 374

Guillermo Bejarano, Jo˜

ao M. Lemos, Manuel G. Ortega and Francisco

R. Rubio

OBSERVADOR DE ALTA GANANCIA CON ZONA MUERTA PARA

PILAS DE COMBUSTIBLE PEM . . . 382

Andreu Cecilia and Ramon Costa Castell´

o

NUEVAS TECNOLOG´IAS EN MANIPULADORES INGR ´

AVIDOS:

MANIPULADOR INGR ´

AVIDO 4.0 (MINIon 4.0) . . . 389

Antonio Corral and Eduardo Moya

CONTROL ROBUSTO QFT DE UN SISTEMA DE REFRIGERACI ´

ON . . . 397

Roc´ıo Del Campo Pedrosa, Montserrat Gil-Mart´ınez and Javier

Rico-Azagra

DISE ˜

NO DE UNA MAQUETA DE BAJO COSTE PARA SHM . . . 405

Diego Garc´ıa P´

erez, Ignacio D´ıaz Blanco, Ana Gonz´

alez Mu˜

niz and Abel

Alberto Cuadrado Vega

CONTROL PREDICTIVO LINEAL DEL PH EN UN

FOTOBIORREACTOR RACEWAY . . . 414

´

Angeles Hoyo, Jos´

e Luis Guzm´

an, Jos´

e Carlos Moreno and Manuel

Berenguel

CONTROL DE UN RECUPERADOR DE SALES EN UNA PLANTA

TERMOSOLAR H´IBRIDA . . . 421

Pablo Ot´

alora, Jose Luis Guzman, Lidia Roca and Javier Bonilla

COMPARATIVA DE ENTORNOS OPEN-SOURCE PARA SISTEMAS

DE SUPERVISI ´

ON APLICABLES A SMART GRIDS/SMART

MICRO-GRIDS . . . 428

Jos´

e Mar´ıa Portalo Calero, Isa´ıas Gonz´

alez, Antonio Jos´

e Calder´

on and

Manuel Calder´

on

CONFIANZA . . . 435

´

Alvaro Rodr´ıguez Del Nozal, Luis Orihuela and Pablo Millan

UNA REGLA DE SINTON´IA NO EST ´

ANDAR PARA

CONTROLADORES PI POR EVENTOS . . . 442

Jos´

e S´

anchez Moreno, Mar´ıa Guinaldo Losada and Sebasti´

an Dormido

Bencomo

BANCO DE ENSAYO PARA MOTORES DE VEH´ICULOS EL´

ECTRICOS 450

Jose Luis Torres-Moreno, Galo Heredia, Antonio Gimenez-Fernandez

and Antonio Visioli

Modelado, Simulaci´

on y Optimizaci´

on

CREACI ´

ON DE CASOS DE ESTUDIO PARA LA GESTI ´

ON

ENERG´

ETICA DE SISTEMAS HVAC EN EDIFICIOS BASADOS EN

TRNSYS . . . 458

Adrian Cardona Ruiz, Daniel Limon Marruedo, Juan Francisco Coronel

Toro and Luis Perez-Lombard

MODELOS EMP´IRICOS DEL CAMPO SOLAR EN PLANTAS

TERMOSOLARES DE CONCENTRACI ´

ON. APLICACI ´

ON A LA

PLANIFICACI ´

ON . . . 466

Emilian Gelu Cojocaru, Jos´

e Manuel Bravo Caro, Manuel Vasallo and

Manuel Emilio Gegundez-Arias

MODELO DE SISTEMA DE REFRIGERACI ´

ON DE EDIFICIOS

ORIENTADO AL CONTROL Y GESTI ´

ON DE LA EFICIENCIA

ENERG´

ETICA . . . 475

Joaquin Garcia Ordonez, Juan Moreno Nadales, Daniel Limon

Marruedo, Luis Perez-Lombard Martin de Oliva, Juan Francisco Coronel

Toro and Adrian Cardona Ruiz

AJUSTE DE UN MODELO DE REDES DE CONTAGIO DE VARICELA

MEDIANTE ALGORITMOS DE OPTIMIZACI ´

ON HEUR´ISTICOS EN

UN ENTORNO DE C ´

ALCULO DISTRIBUIDO . . . 483

Jos´

e Gabriel Garc´ıa Caro and Matilde Santos

MODELLING A SOLAR TRACKER WITH HIGH CONCENTRATION

PANELS . . . 491

Manuel Garrido Satue, Fernando Casta˜

no Casta˜

no, Manuel Gil Ortega

Linares and Francisco Rodriguez Rubio

DISE ˜

NO DE UN GEMELO DIGITAL PARA EL GESTOR DE

OPERACIONES DE UNA LAVANDER´IA INDUSTRIAL . . . 499

Germ´

an Gonz´

alez Rodr´ıguez, Jos´

e Manuel Gonz´

alez Cava, Esteban Jove,

Jos´

e Luis Calvo Rolle and Juan Albino M´

endez P´

erez

INTERFAZ PARA UN OPTIMIZADOR QUE GESTIONA LA

PRODUCCI ´

ON DE ELECTRICIDAD EN UNA F ´

ABRICA AZUCARERA . 506

Sergio Hern´

andez, Cristian Pablos and Felipe Acebes

REAL-TIME OPTIMISATION FOR A HEAT-RECOVERY SECTION

WITH EQUIPMENT DEGRADATION . . . 513

Maria P. Marcos, Jos´

e Luis Pitarch and Cesar De Prada

FRAMEWORK FOR MOTION PREDICTION OF VEHICLES IN A

SIMULATION ENVIRONMENT . . . 520

Juan Felipe Medina Lee, Vinicius Trentin and Jorge Villagra

ESTUDIO DEL MODELO DE COMBATE DE LANCHESTER COMO

SOPORTE PARA LA CONSTRUCCI ´

ON DE UN DECISOR

ESTRAT´

EGICO OPERACIONAL MILITAR MEDIANTE BLOQUES

RETROALIMENTADOS . . . 528

Gerardo Minguela Castro, Carlos Cerrada and Jose Antonio Cerrada

DETECCI ´

ON Y SUPRESI ´

ON DE ARM ´

ONICOS DE BAJO ORDEN EN

LA CORRIENTE EL´

ECTRICA . . . 535

Pablo Montero and Francisco Gordillo

DISE ˜

NO EN SOLIDWORKS DE PLATAFORMA DEL SISTEMA

CARDIOVASCULAR PARA ENSAYO DE ROBOTS DE NAVEGACI ´

ON

AUT ´

ONOMA . . . 544

Cristina Nuevo-Gallardo, Jos´

e Emilio Traver, Ines Tejado, Javier

Prieto-Arranz, Miguel A. L´

opez and Blas M Vinagre

MEJORAS DEL SIMULADOR DE DISPERSI ´

ON DE GASES GADEN

PARA DESARROLLOS DE ROB ´

OTICA OLFATIVA . . . 552

Pepe Ojeda, Javier Monroy and Javier Gonz´

alez-Jim´

enez

SCHEDULING ´

OPTIMO DE PROCESOS BATCH DE DURACI ´

ON

INTERDEPENDIENTE . . . 560

Carlos G´

omez Palac´ın, Pablo Riquelme and Cesar De Prada

PERTENECIENTES A REDES DE SUMINISTRO DE AGUA

MEDIANTE FILTROS EST ´

ATICOS LINEALES BASADOS EN PCA . . . 568

Mario Pereira Martin, Joaquim Blesa, Vicen¸

c Puig and David Mu˜

noz De

la Pe˜

na Sequedo

MODELADO Y OPTIMIZACI ´

ON DE MISIONES DE B ´

USQUEDA

MEDIANTE UAVs . . . 574

Sara P´

erez-Carabaza, Eva Besada-Portas, Jos´

e Antonio L´

opez-Orozco

and Gemma Blasco

MODELO DE TEMPERATURA PARA REACTORES ABIERTOS DE

MICROALGAS . . . 582

Enrique Rodr´ıguez Miranda, Francisco Gabriel Aci´

en Fern´

andez, Jos´

e

Luis Guzm´

an S´

anchez, Manuel Berenguel Soria and Antonio Visioli

COMPARACI ´

ON DE ESTRATEGIAS DE CONTROL PARA SISTEMAS

MPPT: OPTIMIZACI ´

ON DE LA POTENCIA ENTREGADA A LA

CARGA VS OPTIMIZACI ´

ON DE LA POTENCIA EXTRA´IDA DEL

GENERADOR FOTOVOLTAICO . . . 589

Juan R´ıos Guti´

errez, Juan Manuel Enrique G´

omez, Antonio Javier

Barragan Pi˜

na and Jos´

e Manuel And´

ujar

LOW LEVEL CONTROL ACTUATED SYSTEM MODELLING

APPROACH FOR HIGHLY AUTOMATED VEHICLES . . . 596

Joseba Sarabia, Jose Angel Matute-Peaspan and Asier Zubizarreta

DESIGN AND DEVELOPMENT OF A LOW COST AUTOMATIC

STRINGED INSTRUMENT TUNER . . . 604

Javier Sevilla Salcedo, Diego Manuel Mart´ınez Gila, Ildefonso Ruano

Ruano, Alejandro S´

anchez Garc´ıa, El´ısabet Est´

evez Est´

evez, Juan G´

omez

Ortega and Javier G´

amez Garc´ıa

INFLUENCIA DE LA LATENCIA EN EL CONTROL DE AGVS A

TRAV´

ES DE REDES 5G . . . 611

Jesus Enrique Sierra Garcia and Matilde Santos Pe˜

nas

MODELADO Y VERIFICACI ´

ON MEDIANTE L ´

OGICA LINEAL

TEMPORAL DE UN GRUPO DE DOS ASCENSORES CON SISTEMA

DE CONTROL DE DESTINO . . . 617

Manuel Toscano-Moreno, Alberto Arregui, Anthony Mandow and Alfonso

Garc´ıa-Cerezo

AN OPERATIONAL MODEL FOR THE OPTIMAL OPERATION OF

THE FREEZE-DRYING PROCESS . . . 623

Carlos Vilas, Antonio Alonso, Eva Balsa-Canto, Estefan´ıa

L´

opez-Quiroga and Cristian Trelea

AN ´

ALISIS DE OBSERVABILIDAD E IDENTIFICABILIDAD

ESTRUCTURAL DE MODELOS NO LINEALES: APLICACI ´

ON A LA

V´IA DE SE ˜

NALIZACI ´

ON JAK/STAT . . . 631

Alejandro F. Villaverde and Julio Banga

RED NEURONAL ESTRUCTURADA EN EL ESPACIO DE ESTADOS

COMO MODELO DE CAJA GRIS . . . 639

Jes´

us M. Zamarre˜

no and Alejandro Merino

Rob´

otica

DISE ˜

NO Y DESARROLLO DE UN ROBOT A´

EREO PARA LA

INSPECCI ´

ON DE COLECTORES DE SANEAMIENTO . . . 647

Jose Luis Andrade Pineda, Honorio Romero Rodriguez, Angel Rodriguez

Casta˜

no, Francisco Javier P´

erez Grau, Graciano Carpes Hortal and

Anibal Ollero Baturone

CONTROL DE FORMACIONES SOBRE REGIONES OBJETIVO DE

SISTEMAS MULTI-AGENTE LAGRANGIANOS CON RETARDO . . . 655

Ernesto Aranda-Escol´

astico, Maria Guinaldo, Leonardo J. Colombo and

Sebasti´

an Dormido

COLECCI ´

ON DE JUPYTER NOTEBOOKS PARA CURSOS DE

ROB ´

OTICA M ´

OVIL . . . 663

Samuel-Felipe Baltanas-Molero, Jose-Raul Ruiz-Sarmiento and Javier

Gonzalez-Jimenez

DESIGN OF A NOVEL VARIABLE-STIFFNESS GRIPPER USING

JAMMING FINGERS . . . 671

Daniel Cardin-Catalan, Angel P. Del Pobil and Antonio Morales

EXPERIENCIAS EDUCATIVAS BASADAS EN EL SISTEMA

MARPABIOBOT . . . 679

Gustavo Casa˜

n, Jose Vicente Mart´ı, Raul Mar´ın, David Forn´

as and

Pedro Sanz

MAPPING EN ROB ´

OTICA M ´

OVIL . . . 686

Sergio Cebollada, Vicente Rom´

an, Luis Pay´

a, Mar´ıa Flores, Luis Miguel

Jim´

enez and Oscar Reinoso

TELEOPERATING A MOBILE MANIPULATOR USING A UAV

CAMERA WITHOUT ROBOT SELF-OCCLUSIONS . . . 694

Josep-Arnau Claret and Luis Basa˜

nez

ALGORITMO DE GENERACI ´

ON DE TRAYECTORIAS EN EL

INTERIOR DE CHAPAS PARA LA SUBSANACI ´

ON DE DEFECTOS . . . . 702

´

Alvaro Fern´

andez Garc´ıa, Sara Roos Hoefgeest Toribio, Ignacio ´

Alvarez

Garc´ıa and Rafael Corsino Gonz´

alez de Los Reyes

EVALUACION MULTI-ZMP PARA TAREAS DE TRANSPORTE DE

OBJETOS EN ROBOTS HUMANOIDES . . . 710

Juan Miguel Garcia-Haro, Santiago Martinez, Juan Hernandez Vicen

and Carlos Balaguer

DESARROLLO DE UNA VERSI ´

ON DE BAJO COSTE DEL ROBOT

SOCIAL MINI. . . .718

Carlos Manuel Gomez Jimenez, Carlos Juan De Dios Ursua, Jose Carlos

Castillo Montoya, Alvaro Castro Gonzalez, Fernando Alonso Martin,

Maria Malfaz Vazquez, Marcos Maroto Gomez and Miguel Angel Salichs

Sanchez-Caballero

OBTENCION DEL MODELO CINEMATICO INVERSO DE SISTEMAS

ROBOTIZADOS DE CADENA CINEMATICA ABIERTA EMPLEANDO

BASES DE GROEBNER. APLICACION A UN ROBOT HEXAPODO . . . 726

Jose Guzman-Gimenez, ´

Angel Valera, Vicente Mata and Miguel ´

Angel

D´ıaz-Rodr´ıguez

UNA RED DE SENSORES INAL ´

AMBRICA BASADA EN HARDWARE

Y SOFTWARE ABIERTO PARA COLABORACI ´

ON CON

APLICACIONES DE ROB ´

OTICA A MISIONES DE B ´

USQUEDA Y

RESCATE . . . 735

Francisco Jos´

e Lara Hurtado, Jesus Fernandez-Lozano and Ricardo

V´

azquez Mart´ın

M´

ETODO DE PLANIFICACI ´

ON DE TRAYECTORIAS M ´

ULTIPLES

PARA ENJAMBRE DE UAVS.. . . .741

´

Angel Madridano, Abdulla Al-Kaff, David Martin, Arturo de la Escalera

and Jose Mar´ıa Armingol

HERRAMIENTA PARA VISUALIZACI ´

ON GR ´

AFICA DE FUERZAS DE

CONTACTO Y DE MOVIMIENTOS DE UNA MANO ROB ´

OTICA CON

SENSORES T ´

ACTILES . . . 749

Andr´

es Monta˜

no and Ra´

ul Su´

arez

HACIA UNA ESTRATEGIA ASISTIDA POR ROBOT PARA LA

RECUPERACION DE FUNCION MOTORA DE EXTREMIDAD

SUPERIOR CON ASPECTOS COGNITIVOS . . . 756

Edwin Daniel O˜

na, Bartek Lukawski, Alberto Jard´

on and Carlos Balaguer

PLANIFICACI ´

ON DE TRAYECTORIAS DE UN ROBOT M ´

OVIL

MODULAR CON UN ´

UNICO ACTUADOR. . . .764

Adri´

an Peidr´

o Vidal, Julio Gallego, Luis Paya, Jos´

e Mar´ıa Mar´ın and

Oscar Reinoso

DETECCI ´

ON DE PALLETS MEDIANTE T´

ECNICAS DE VISI ´

ON POR

COMPUTADOR . . . 772

David Ramos and Jesus Enrique Sierra Garcia

CONTROL DIN ´

AMICO DE MANIPULADORES M ´

OVILES CON

REALIMENTACI ´

ON VISUAL . . . 779

Jose L. Ram´

on, ´

Alvaro Belmonte, Jorge Pomares, Gabriel J. Garc´ıa,

Carlos A. Jara, Andr´

es ´

Ubeda, Ester Abad and Mar´ıa ´

Angeles Rueda

INTEGRACI ´

ON DE UN PLANIFICADOR DE TRAYECTORIAS

PARAMETRIZADO EN LA ARQUITECTURA ROB ´

OTICA ROS . . . 787

Mario A. Rueda-Castro, Javier Monroy, Francisco-Angel Moreno and

Javier Gonzalez-Jimenez

DISE ˜

NO DE UNA PINZA SUBACTUADA H´IBRIDA SOFT-RIGID CON

SENSORES H ´

APTICOS PARA INTERACCI ´

ON F´ISICA

ROBOT-HUMANO . . . 795

Trinidad S´

anchez-Montoya, Juan M. Gandarias, Francisco Pastor,

Antonio J. Mu˜

noz-Ram´ırez, Alfonso J. Garc´ıa-Cerezo and Jes´

us M.

G´

omez-de-Gabriel

GENERACI ´

ON EFICIENTE DE MOSAICOS PARA INSPECCI ´

ON DE

INFRAESTRUCTURAS LINEALES MEDIANTE ROBOTS A ´

EREOS . . . 802

Ra´

ul Tapia, Jos´

e Ramiro Mart´ınez de Dios and An´ıbal Ollero

TIEMPO DE VUELO . . . 810

Myriam Vaca Recalde, Luis Paarup Pel´

aez, Enrique Mart´ı Mu˜

noz, Ray

Lattarulo and Xabier Udaeta

Visi´

on por Computador

IDENTIFICACI ´

ON Y CONTEO DE ACEITUNAS EN IM ´

AGENES

DIGITALES TOMADAS EN EL OLIVAR MEDIANTE MORFOLOG´IA

MATEM ´

ATICA Y REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES . . . 818

Arturo Aquino, Juan Manuel Ponce, Borja Mill´

an, Diego

Tejada-Guzm´

an and Jos´

e Manuel And´

ujar

ENHANCING TEXT RECOGNITION ON TOR DARKNET IMAGES . . . 828

Pablo Blanco-Medina, Enrique Alegre, Mhd Wesam Al-Nabki, Deisy

Chaves and Eduardo Fidalgo Fernandez

PARALLEL COMPUTING TECHNOLOGIES IN VIDEO

STABILIZATION FOR TEACHING PURPOSES . . . 836

C´

esar Gabriel M´

arquez Rodr´ıguez, Mat´ıas Garc´ıa Rivera, Miguel

Diaz-Cacho Medina and Jos´

e Lu´ıs Cama˜

no Portela

EVALUACI ´

ON DE NUEVOS MODOS DE EMPLEO DE LOS

DESCRIPTORES DE APARIENCIA GLOBAL EN TAREAS DE

LOCALIZACI ´

ON . . . 842

Vicente Rom´

an Erades, Sergio Cebollada Lopez, Luis Paya, Mar´ıa Flores

Tenza, Arturo Gil Aparicio and Oscar Reinoso

LOCALIZACI ´

ON DE ROBOTS M ´

OVILES EN ENTORNOS

INDUSTRIALES USANDO UN ANILLO DE C ´

AMARAS . . . 849

Sara Roos Hoefgeest Toribio, ´

Alvaro Fern´

andez Garc´ıa, Ignacio ´

Alvarez

Garc´ıa and Rafael Corsino Gonz´

alez de Los Reyes

¿ES POSIBLE ENTRENAR MODELOS DE APRENDIZAJE

PROFUNDO CON DATOS SINT´

ETICOS? . . . 859

Noelia Vallez, Alberto Velasco-Mata, Juan Jos´

e Corroto and Oscar Deniz

OPTIMIZACIÓN HEURÍSTICA CON CRITERIOS DE ERROR DE

CONTROL TMD EN TURBINAS MARINAS FLOTANTES

Juan Almenara Ahijón

Universidad Complutense de Madrid, España [email protected]

Matilde Santos Peñas

Universidad Complutense de Madrid, España [email protected]

María Tomás-Rodríguez City, University of London, UK [email protected]

Resumen

De entre el despliegue actual de energías renovables, las turbinas eólicas flotantes son un recurso prometedor. Permiten sacar el máximo rendimiento al viento que se produce en alta mar, donde alcanza una mayor y más constante velocidad. Sin embargo, al estar situadas en aguas profundas están sometidas a fuertes cargas, causadas principalmente por las olas y el mismo viento. Para reducir las vibraciones que se producen en la estructura se pueden usar dispositivos de control estructural, que provienen de la ingeniería civil. Pero su diseño y sintonía no son tareas sencillas debido a los diversos objetivos que coexisten en la aplicación de estos sistemas de control pasivo. En este trabajo se explora el uso de distintos métodos de análisis de señales para la optimización de dispositivos TMD (Tuned Mass Damper) mediante algoritmos genéticos. Se han aplicado diversos criterios de error para la optimización con el fin de obtener una mayor reducción de vibraciones en los diversos elementos de la turbina flotante.

Palabras clave: Modelado y Simulación, Optimización, Turbinas eólicas marinas flotantes, Algoritmos genéticos, Energía renovable.

1

INTRODUCCIÓN

La energía eólica marina generada por turbinas flotantes es una fuente de energía limpia y renovable, ubicada mar adentro, donde se reduce el impacto visual y acústico en comparación con los aerogeneradores en tierra o incluso con las turbinas offshore que están ancladas al suelo marino, cercanas a la costa. Además cuentan con superficies extensas donde desplegar los parques eólicos y con facilidad de transporte al no tener limitaciones respecto a la carga

o las dimensiones. Su principal desventaja es el coste económico de este tipo de proyectos y que, al ser un tema todavía abierto a la investigación, hay pocos datos experimentales para validar los trabajos que se realizan sobre ellas [9].

Las turbinas eólicas marinas flotantes (FOWT, de sus siglas en inglés, Floating Offshore Wind Turbine) se pueden categorizar en función de su estructura en tres grandes grupos, según su método de estabilización (Fig.1): torres flotantes sobre plataformas, turbinas flotantes estabilizadas mediante cables anclados en tensión al lecho marino, y las estabilizadas mediante un balastro.

En este trabajo se plantea, a partir de un modelo de turbina flotante con plataforma, donde se ha implementado un sistema de control estructural TMD (Tuned Mass Dumper), llevar a cabo la optimización de los parámetros del dispositivo de control aplicando diversos criterios de error para las señales del sistema. Para resolver este problema de optimización se han utilizado Algoritmos Genéticos (AG) ya que permiten calcular los parámetros del TMD sin conocer la frecuencia estructural del sistema.

La estructura del artículo es la siguiente. Tras esta introducción, en la sección 2 se presenta el modelo matemático de la turbina flotante y del dispositivo de control pasivo TMD utilizados. En la sección 3 se describe la configuración del AG aplicado y los criterios de error usados para la optimización. En la sección 4 se analizan y comentan los resultados obtenidos de la simulación del sistema con el control. El trabajo termina con las conclusiones y trabajos futuros.

2

MODELO MATEMÁTICO DE LA

TURBINA Y EL TMD

Para la simulación y la optimización se ha usado el modelo no lineal de una turbina flotante con plataforma, donde se consideran despreciables las fuerzas hidrodinámicas y aerodinámicas, ya que el objetivo es estudiar la reducción de fatiga causada en la torre. Este modelo de la turbina flotante [3] está ampliamente aceptado como referencia para la investigación del comportamiento y movimiento de las FOWTs. Recientemente ha sido utilizado por los autores para desarrollar trabajos de investigación dentro del ámbito presentado en esta contribución [10, 11].

La plataforma y la torre, elementos que forman la turbina, tienen cada una un grado de libertad angular, mientras que el TMD tiene un grado de libertad de traslación. El modelado incorpora las perturbaciones en la dinámica de la plataforma, la torre y el dispositivo TMD, pero no incluye las palas de la turbina ni las líneas de amarre ya que en estudios previos se han obtenido resultados que indican que no resulta un factor influyente en la vibración de la estructura [8].

2.1 MODELO MATEMÁTICO TURBINA Para estudiar la dinámica estructural del sistema se utiliza un modelo formado por tres masas que representan la torre, la plataforma y el dispositivo TMD.

La plataforma está conectada a la torre mediante un resorte giratorio y un amortiguador, que representan la fuerza de restauración hidrostática y la amortiguación del agua, respectivamente. La torre también se modela como un resorte giratorio y un amortiguador que representan la torsión y flexibilidad estructural, mientras que el TMD presenta un movimiento lineal sobre un único eje [7].

En las ecuaciones diferenciales que modelan este sistema, (1-3), los subíndices t hacen referencia a la torre, b a la plataforma (barge) y TMD al dispositivo de control estructural. Los términos correspondientes a fuerzas hidrostáticas de restauración y amortiguación del agua se puede modelar como un resorte giratorio (𝑘$) y un amortiguador (𝑑$), unidos a la plataforma [12]. Se han linealizado las funciones trigonométricas ya que los ángulos máximos de desplazamiento que se han alcanzado en estas estructuras en condiciones normales no superan los 10º. Se obtienen las siguientes ecuaciones:

𝐼$𝜃$̈ = −𝑑$𝜃$̇ − 𝑘$𝜃$− 𝑚$𝑔𝑅$𝜃$+ 𝑘1(𝜃1− 𝜃$) +

𝑑12𝜃1̇ − 𝜃$̇ 3 (1)

𝐼1𝜃1̈ = 𝑚1𝑔𝑅1𝜃1− 𝑘1(𝜃1− 𝜃$) − 𝑑1(𝜃1̇ − 𝜃$)̇ − 𝑘456𝑅456(𝑅456𝜃1− 𝑥456) −

𝑑456𝑅456(𝑅456𝜃1̇ − 𝑥456 ̇ ) − 𝑚456𝑔(𝑅456𝜃1−

𝑥456) (2)

𝑚456𝑥456̈ = 𝑘456(𝑅456𝜃1− 𝑥456) + 𝑑4562𝑅456𝜃1̇ − 𝑥456̇ 3 + 𝑑456 (3) En la Tabla 1 se describen las principales variables y sus unidades.

Tabla 1: Parámetros del sistema para el modelo de la FOWT con TMD.

Símbolo Variable

𝐼1,$ Inercia[𝑘𝑔𝑚:_] 𝑘1,$ Rigidez [𝑘𝑔𝑚:_/𝑠] 𝑑1,$ Amortiguamiento [𝑘𝑔𝑚:_/𝑠:_] 𝑅1,$,456 Distancia eje de masa- eje de

rotación[𝑚]

𝜃1 Angulo desplazamiento torre [º] 𝜃$ Angulo desplazamiento plataforma [º] 𝑥456 Desplazamiento TMD [𝑚] 𝑑456 Amortiguamiento TMD [𝑘𝑔𝑚:_/𝑠:_] 𝑘456 Rigidez 𝑇𝑀𝐷[𝑘𝑔𝑚:_/𝑠]

𝑚456,1,$ Masa [𝑘𝑔]

2.2 CONTROL ESTRUCTURAL

es muy eficiente a la hora de reducir vibraciones. Está formado por un muelle, un amortiguador y una masa (Fig. 2). El dispositivo se desplaza longitudinalmente sobre la estructura, a una frecuencia de sintonía que coincide con la frecuencia de resonancia de la turbina flotante. En las FOWT se suele instalar en la góndola.

Figura 2: Estructura del TMD

De esta forma, se logra disipar la energía producida por la oscilación de la estructura (Fig. 3).

Figura 3: Efecto del TMD

3

OPTIMIZACIÓN

DEL

TMD

MEDIANTE AG

Uno de los métodos heurísticos más utilizados para la optimización son los Algoritmos Genéticos (AG) [1]. En este problema se va a aplicar esta técnica para encontrar los valores óptimos del sistema TMD, de forma que se reduzca lo más posible la oscilación de la estructura.

Se podría también utilizar la frecuencia de resonancia para amortiguarla, pero eso requiere saber de antemano la frecuencia de la estructura, limitando la posible generalización del método ya que es necesario conocerla para cada FOWT concreta. Otros algoritmos de búsqueda convencionales no se han aplicado porque son computacionalmente muy exigentes, y utilizarlos para optimizar este problema sería una tarea larga y pesada. Por eso se ha decido utilizar una técnica evolutiva, como son los algoritmos genéticos, que permiten definir de forma bastante flexible la función objetivo a optimizar con los parámetros buscados [6].

El algoritmo genético es un método para resolver problemas de optimización basándose en la selección natural. El algoritmo modifica repetidamente una

población de soluciones (individuos). En cada generación, el algoritmo selecciona a algunos individuos de la población actual para ser padres y los utiliza para producir la siguiente generación (mediante el cruce), junto con otros operadores genéticos como mutación y/o reemplazamiento. Durante iteraciones sucesivas la generación evoluciona hacia la solución óptima [5].

3.1 FUNCIÓN DE COSTE

Los tres parámetros a optimizar en este caso son la masa, la constante de amortiguamiento y la rigidez del dispositivo TMD.

Para reducir la oscilación sobre la plataforma se utiliza como función a optimizar el ángulo de desplazamiento de la torre con respecto a la plataforma, concretamente se define éste como señal de error. Es decir, se usa 𝜃1 como señal a minimizar, que se puede definir como el desplazamiento longitudinal del extremo de la torre, tomando como origen el eje perpendicular de la plataforma.

Se va a aplicar como función de coste la definición de cuatro criterios de error que se utilizan con frecuencia para analizar el funcionamiento de los sistemas de control [4]. Se estudia el error en el estado estacionario, puesto que se pretende reducir la amplitud y frecuencia de las oscilaciones.

Los criterios de error que se han usado como función de optimización del algoritmo genético son:

Integral de error cuadrático ISE = ∫ eE :_{(t) dt}

F (4)

Integral de error absoluto

IAE = ∫ |e(t)| dt_FE (5) Error cuadrático integral por el tiempo

ITSE = ∫ t · eE :_{(t) dt}

F (6)

Producto del error absoluto por el tiempo

ITAE = ∫ t|e(t)| dt_FE (7) La configuración del AG es la siguiente (Tabla 2):

Tabla 2: Configuración del AG. No. Individuos población 50

No. Generaciones 15

Elitisimo (%) 5 %

En este caso, no se ha implementado el operador mutación ya que utilizar una función híbrida excluiría las restricciones declaradas en la función de coste.

4

SIMULACIÓN Y RESULTADOS

Para realizar la simulación se ha usado el software Matlab, y para la optimización la ToolBox de Algoritmos Genéticos, con los valores de la Tabla 2. Se ha implementado el modelo matemático descrito en las ecuaciones (1-3) con los valores de simulación recogidos en la Tabla 3 para el modelo de turbina desarrollado por NREL de 5-MW, equipada con tres palas sobre una plataforma flotante [3].

Tabla 3: Parámetros de la FOWT.

Para el TMD partimos de los parámetros recogidos en el trabajo de [8], representados en la Tabla 3, con los que se comparará la respuesta obtenida.

Para acotar el proceso de optimización se han aplicado restricciones al espacio de solución de cada una de las variables del TMD considerando unos intervalos realistas para la implementación física de estos elementos.

𝑘1IJ ∈ [15000 − 25000] 𝑘𝑔𝑚:/𝑠: 𝑑1IJ∈ [5000 − 15000] 𝑘𝑔𝑚:/𝑠

𝑚1IJ ∈ [15000 − 40000] 𝑘𝑔

4.1 RESULTADOS DE SIMULACIÓN CON LOS CRITERIOS DE ERROR

En la Fig. 4 se muestra el resultado del proceso de optimización del TMD mediante GA utilizando como función objetivo, a modo de ejemplo, el error ISE. En la gráfica de arriba se representa el mejor valor obtenido para la función de coste, y la media en cada iteración. Se puede observar que convergen rápidamente; prácticamente a partir de la 8ª

generación la solución es siempre la misma. No se encuentra una solución que pueda disminuir la función de coste basada en el error de la señal.

La segunda grafica muestra la diferencia media entre los resultados obtenidos en cada población. Se aprecia que según se va acercando la media al valor óptimo, la distancia entre los valores de los individuos de la población se reduce, es decir, cada vez las soluciones son más homogéneas. El último gráfico representa el histograma según el cual se distribuyen los valores obtenidos en la última población generada. En general se puede ver que es un método rápido y que requiere poco tiempo de computación.

Figura 4: Comportamiento del AG para la función criterio de error ISE.

Para los otros criterios de error, IAE, ITSE e ITAE, los resultados son similares. Con el criterio del error ITAE el número de generaciones que tarda en converger es ligeramente menor, en torno a 7; con el IAE es también 7-8, y con ITSE está alrededor de 5. Respecto al histograma, en general presentan poca dispersión y la solución está concentrada en uno o dos valores (ITAE, ITSE) excepto con IAE, aunque en todos los casos el rango de valores de la solución es muy pequeño.

Aplicando la optimización al error cuadrático ISE se obtienen los resultados presentados en la Tabla 5 para los parámetros del TMD.

Tabla 5: Valores óptimos obtenidos por el AG para el criterio de error ISE.

Valor del error ISE 169.52 𝑘1IJ 16586.30 𝑘𝑔𝑚:_/𝑠: 𝑑1IJ 13692.26 𝑘𝑔𝑚:_/𝑠

𝑚1IJ 38542.14 𝑘𝑔

iniciales, y en naranja con el TMD con los parámetros optimizados. Se puede ver a simple vista cómo se ha reducido el balanceo de la torre al incluir un sistema de control pasivo, que logra estabilizarse sobre los 600s (la simulación es de 1400 s), y cómo con el control optimizado se mejora notablemente, consiguiendo eliminar las oscilaciones a los 200 s. Además, la amplitud de las oscilaciones también se reduce desde el inicio.

Figura 5: Angulo de desplazamiento de la torre sin TMD (azul), con TMD (roja) y con TMD optimizado con el criterio ISE (naranja).

Para realizar las comparaciones entre los distintos criterios de error que se proponen para la optimización se ha utilizado la desviación estándar de la torre, con y sin dispositivo TMD, definida en la ecuación (8). Esta ecuación representa el porcentaje de mejora en función de la oscilación que se produce en la torre con el dispositivo TMD respecto a la oscilación que se produce en la torre sin el mismo.

𝜀 =WXWYZ[

W · 100 % (8)

En la Fig. 6 se muestra la respuesta de la señal en frecuencia obtenida mediante la transformada rápida de Fourier, para analizar cómo se distribuye la potencia que genera la estructura a la frecuencia donde se producen la mayor parte de vibraciones (sin TMD en azul, con TMD línea roja y con TMD optimizado con el criterio ISE en naranja). Se puede observar que con el dispositivo TMD incorporado en la estructura no sólo disminuye la potencia disipada por las vibraciones, sino que además se elimina prácticamente el primer armónico generado en la estructura. Con el TMD optimizado con genéticos la reducción de la potencia es todavía mayor, como se comentará atendiendo a los resultados de la Tabla 7.

Figura 6: Respuesta en frecuencia de la estructura (azul), con TMD (rojo) y con TMD optimizado con criterio ISE (naranja).

Figura 7: Desplazamiento de la torre (arriba), de la plataforma (en medio) y de la masa del TMD (abajo), con el control pasivo sin optimizar (azul) y optimizado (rojo), según el criterio de error ISE.

Se puede observar en todas ellas la reducción de la amplitud de las oscilaciones y la disminución del tiempo en el que el sistema se estabiliza y deja de oscilar.

4.2 COMPARACIÓN DE RESULTADOS PARA LOS CUATRO CRITERIOS DE ERROR

En la Tabla 6 se resumen los valores de los parámetros del TMD obtenidos con cada uno de los 4 criterios de error usados para la optimización. En la última fila se muestran los valores del TMD sin optimizar, con los parámetros de [8].

Tabla 6: Resultados de los parámetros obtenidos mediante la optimización del TMD con los cuatro

criterios de error 𝒌𝒕𝒎𝒅

[𝒌𝒈𝒎𝟐_{/𝒔] [𝒌𝒈𝒎}𝒅𝒕𝒎𝒅𝟐_/𝒔𝟐_] 𝒎_[𝒌𝒈] 𝒕𝒎𝒅 IAE 15584.83 12689.25 39606.54 ISE 15224.58 11677.91 39396.10 ITAE 16303.59 14849.14 39867.02 ITSE 15110.30 14978.49 39435.44 TMD 28885.00 10183.00 40000.00 Con esos valores de los elementos del TMD, en la Tabla 7 se muestran los resultados de simulación del sistema cuando se optimiza el TMD según los diversos criterios de error. En la primera fila se muestra el factor de mejora de la desviación de la torre dado por la ecuación (8). En las siguientes filas se ha calculado la potencia en la frecuencia de resonancia y en el primer armónico, junto a su valor en porcentaje respecto a la potencia generada en la estructura de la FOWT sin el TMD. La columna con etiqueta TMD muestra esos valores de la estructura cuando se ha usado el TMD sin optimizar, y la última columna, FOWT, la vibración de la turbina sin control pasivo.

Tabla 7: Análisis de las señales

Analizando el caso para el criterio de error ISE, hay una mejora en las oscilaciones de la torre respecto a la estructura sin TMD de un 59.23 %, factor que se puede apreciar en la Fig. 7, donde se estabiliza aproximadamente a los 200s. También esta mejora es mayor que si se aplica el TMD con los valores iniciales, sin optimizar. Analizando la respuesta en frecuencia del sistema en la Fig. 6 observamos en la frecuencia de resonancia una reducción de la potencia de un 32.24 %, mientras que en el primer armónico el factor de reducción llega a ser de un 81.08 %. Con respecto a los demás criterios de error, como se comentó, los resultados son muy similares.

5 CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO En este trabajo se muestra la mejora de la respuesta de una FOWT respecto a reducción de las vibraciones al optimizar un dispositivo de control pasivo TMD mediante algoritmos genéticos. Se han probado cuatro criterios de error que tradicionalmente se usan en la evaluación de los sistemas de control.

Se ha comprobado que incluir en la estructura un dispositivo de control pasivo reduce la carga que sufre el sistema eólico marino, reduciendo los efectos de fatiga, lo que se pueden traducir en un aumento de la vida útil y una disminución del mantenimiento, factores que frenan el desarrollo de estos generadores de energía.

Como trabajo futuro se plantea integrar los métodos de optimización en el software FAST [2], una plataforma que simula las turbinas flotantes incluyendo factores hidrostáticos y aerodinámicos, obteniendo un sistema más cercano a la realidad donde estudiar los efectos de cada criterio de error en función de las condiciones externas. Además, se quiere seguir investigando en la posibilidad de aplicar optimización multicriterio.

Agradecimientos