Examinando por Autor "Santos, Matilde"

Mostrando 1 - 8 de 8
  • Miniatura
    Publicación
    Aplicaciónde técnica de inteligencia artificial y tratamiento de señales en fusión
    (CEA-IFAC, 2005, 2005-01-01) Santos, Matilde; Farias, Gonzalo
  • Miniatura
    Publicación
    Application of intelligent algorithms to aerospace problems
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Facultad Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Informática y Automática, 2011-11-29) Alonso Zotes, Fernando; Santos, Matilde; Duro Carralero, Natividad
    El propósito de este documento es presentar un resumen en español de la tesis doctoral titulada Application of Intelligent Algorithms to Aerospace Problems, cuya memoria está escrita en inglés. Este documento está estructurado de la manera siguiente, que corresponde a los capítulos de la memoria de la tesis: 1) Introducción. En la presente sección se describe la organización del documento, así como el propósito del trabajo de investigación realizado. 2) Control de satélites en puntos de Lagrange. En la tesis doctoral se ha realizado un estudio del modelado, simulación y control de satélites en torno a los puntos de Lagrange (también conocidos como puntos de libración) del sistema Tierra-Luna. Se han diseñado controladores P y PD, convencionales y borrosos para esta aplicación, y se resumen los principales resultados de simulación. 3) Optimización de trayectorias de lanzadores. Se han realizado una serie de estudios sobre la optimización de trayectorias de lanzamiento con estrategias evolutivas, en concreto para este problema con algoritmos genéticos. 4) Optimización de trayectorias interplanetarias utilizando asistencias gravitacionales. Se presenta un resumen de la optimización de tales trayectorias utilizando tres tipos de aproximaciones evolutivas: algoritmos genéticos, Particle Swarm Optimisation (PSO) y Multi Output PSO (MOPSO). 5) Conclusiones y trabajos futuros, donde se resumen las principales conclusiones derivadas de la tesis doctoral, y se presentan las líneas de investigación más relevantes que han surgido durante la elaboración de la misma.
  • Miniatura
    Publicación
    Control of a chain pendulum: A fuzzy logic approach
    (Taylor and Francis Group, 2016-02-12) Aranda Escolástico, Ernesto; Guinaldo Losada, María; Santos, Matilde; Dormido Canto, Sebastián
    In this paper, we present a real application of computational intelligence. Fuzzy control of a non-linear rotary chain pendulum is proposed and implemented on real prototypes. The final aim is to obtain a larger region of attraction for the stabilization of this complex system, that is, a more robust controller. As it is well-known, fuzzy logic exploits the tolerance for imprecision, uncertainty and partial truth to achieve tractability, robustness and low solution cost when dealing with complex systems. In this case, the control strategy is based on a Takagi-Sugeno fuzzy model of the strongly non-linear multivariable system. Simulation and experimental results on the real plant have been obtained and tested in a rotary inverted pendulum and in a double rotary inverted pendulum. They have been compared to other feedback control strategies such as Full State Feedback or Linear Quadratic Regulator with encouraging results. Fuzzy control allows to enlarge the stability region of control. Indeed, the region of attraction and therefore the stabilization has been enlarged up to over 17% for the real system.
  • Miniatura
    Publicación
    Data mining technique for fast retrieval of similar waveforms in Fusion massive databases
    (Elsevier, 2008-01-01) Vega, J.; Pereira González, Augusto; Portas, A.; Santos, Matilde; Sánchez, E.; Pajares Martínsanz, Gonzalo; Dormido Canto, Sebastián; Dormido Canto, Raquel; Sánchez Moreno, José; Duro Carralero, Natividad; Farias, Gonzalo
    Fusion measurement systems generate similarwaveforms for reproducible behavior.Amajor difficulty related to data analysis is the identification, in a rapid and automated way, of a set of discharges with comparable behaviour, i.e. discharges with “similar” waveforms. Here we introduce a new technique for rapid searching and retrieval of “similar” signals. The approach consists of building a classification system that avoids traversing the whole database looking for similarities. The classification system diminishes the problem dimensionality (by means of waveform feature extraction) and reduces the searching space to just the most probable “similar” waveforms (clustering techniques). In the searching procedure, the input waveform is classified in any of the existing clusters. Then, a similarity measure is computed between the input signal and all cluster elements in order to identify the most similar waveforms. The inner product of normalized vectors is used as the similarity measure as it allows the searching process to be independent of signal gain and polarity. This development has been applied recently to TJ-II stellarator databases and has been integrated into its remote participation system.
  • Miniatura
    Publicación
    Desarrollo de una aplicación para la integración de técnicas de reconocimiento de patrones
    (XXVI Jornadas de Automática, 2005, Alicante-Elche, ISBN: 84-689-0730-8, 2005-01-01) Santos, Matilde; Dormido Canto, Raquel; Farias, Gonzalo
  • Miniatura
    Publicación
    Determinación de parámetros de la transfomada Wavelet para la clasificación de señales del diagnóstico scattering Thomson
    (Jornadas de Automática 2004, 2004-01-01) Santos, Matilde; Fernández Marrón, José Luis; Dormido Canto, Sebastián; Farias, Gonzalo
  • Miniatura
    Publicación
    Fuzzy logic vs analytic controllers on a non-linear system
    (World Scientific, 2014) Aranda Escolástico, Ernesto; Guinaldo Losada, María; Dormido Canto, Sebastián; Santos, Matilde
    In this paper, an intelligent control of the rotary inverted pendulum by fuzzy logic is presented. Specifically, the design consists of a Takagi-Sugeno fuzzy model to approximate the non-linear system to a succession of points where a linear system is described. A feedback gain is obtained that allows the stabilization of the inverted pendulum in a higher attractor than in the case of analytic Full State Feedback controller or Linear Quadratic Regulator.
  • Miniatura
    Publicación
    Nuevos criterios para la definición de índices de evaluación internos de clustering
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Control, 2019) Rojas Thomas, Juan Carlos; Santos, Matilde; Mora Cofre, Marco
    Esta tesis presenta un conjunto de nuevas propuestas relacionadas con la validación interna del clustering de datos, tanto definiciones de índices como de metodologías. Estas propuestas se basan fundamentalmente en un conjunto de criterios definidos para capturar las geometrías de los clústeres de forma más precisa que los ya existentes en la literatura del área. En concreto, respecto a la definición de índices internos, se trabajó en tres niveles diferentes de acuerdo al grado de innovación aportado en la tesis. En un primer nivel se mejoraron índices ya existentes en la literatura. En particular, se construyeron dos nuevas versiones del conocido índice interno Davies-Bouldin usando nuevas estrategias para mejorar la estimación tanto de las dispersiones de los clústeres como de las distancias entre estos, combinando criterios geométricos y de densidades. En la primera versión del índice se definió una región geométrica denominada híper-cilindro, la cual fue utilizada para capturar las densidades de datos entre clústeres, para de esta forma mejorar la estimación de las distancias entre estos. En la segunda versión del índice se utilizó la extensión a “n” dimensiones de la forma geométrica rectangular, denominada híper-rectángulo, que fue utilizada para mejorar la estimación de las dispersiones de los clústeres. En un segundo nivel se construyeron dos nuevos índices internos. En ambos se definieron técnicas innovadoras para calcular tanto las dispersiones de los clústeres como las distancias entre estos. El primero de ellos, denominado RTI, se construyó combinando criterios de densidades y de grafos. Los grafos utilizados en este índice corresponden a árboles de extensión mínima construidos a partir de la subdivisión iterativa de los clústeres en subunidades más pequeñas. Se define el concepto de “cohesión” para representar el grado de conexión entre subunidades en términos de densidades de los datos. El segundo de ellos, denominado SG, se construyó basándose exclusivamente en criterios geométricos, donde el núcleo del enfoque utilizado en su definición consistió en el uso de figuras geométricas, tales como segmentos de recta e híper-esferas. En un tercer nivel se definió un nuevo paradigma de clustering de grafos en donde el concepto de densidad es el elemento diferenciador, y en este marco se definió un nuevo índice interno. El nuevo paradigma considera a los conjuntos de datos como una sola nube continua de puntos, dentro de la cual los clústeres se definen como las regiones dentro de esta nube que presentan un alto grado de uniformidad espacial. El nuevo índice propuesto se define con el objetivo de reconocer qué partición de los datos mejora más esta cualidad de uniformidad. Finalmente, este trabajo propone una nueva metodología de evaluación de los índices internos, la cual se centra en medir sus rendimientos respecto a una característica estructural específica de los datos. Un aspecto central de esta metodología es el poder contar con un índice que permita medir de manera objetiva la característica estructural de interés. Este trabajo presenta una implementación específica de esta metodología para los denominados “clústeres asimétricos”, para lo cual se define el índice respectivo. A diferencia de las metodologías tradicionales, esta metodología no genera un ranking lineal de índices, sino que los agrupa en categorías de acuerdo a su comportamiento en dos parámetros de rendimiento. Los resultados positivos obtenidos en las diferentes propuestas demuestran la viabilidad de los criterios utilizados y abren nuevas oportunidades para implementar posteriores mejoras y propuestas innovadoras, tanto en la problemática de la evaluación de los resultados del clustering de datos como en el proceso del clustering en sí, así como su extensión al área del clustering difuso.