Maestría en Ingeniería Electrónica

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    Control predictivo robusto de glucosa en pacientes con diabetes mellitus tipo I: Validación in silico
    (Universidad Industrial de Santander, 2021) Padilla Toloza, David Alberto ; Carreño Zagarra, José Jorge ; Villamizar Mejía, Rodolfo ; Sepúlveda Sepúlveda, Franklin Alexander ; Borrás Pinilla, Carlos
    En este proyecto de grado se propone un esquema de control para la dosificación de insulina en pacientes T1DM, que mantenga un perfil de glucosa saludable, evitando condiciones de hiperglucemia e hipoglucemia, cuyo modelo dinámico presenta fuertes retardos, no linealidades e incertidumbre paramétrica. Para enfrentar este problema de control se planteó la combinación de un controlador predictivo para seguir una referencia con un estimador basado en clasificadores. El controlador predictivo consta dos partes. La primera, cancela los efectos de la perturbación en el momento en que es detectada, aplicando una acción feed-foward; la segunda calcula la acción de control necesaria para seguir una referencia, que busca que la glucosa regrese a su estado basal imitando un perfil saludable para el paciente. Finalmente, se propusieron tres esquemas de controlador predictivo, el primero basado en el algoritmo QDMC, el segundo basado en realimentación de estados con modificaciones en el cálculo de las predicciones y el tercero es una versión del segundo con integrador. El esquema de control propuesto busca ser apto para la implementación real, por lo que se consideran efectos del hardware tales como, cuantización, muestreo, ruido y saturación. Se validaron in silico los tres controladores usando modelos dinámicos dados por el simulador T1DMS, cuyo modelo es aceptado por la FDA, para una cohorte de 10 pacientes adultos. Dicha validación se hizo para modelo nominal e incierto, con el fin de medir el desempeño dinámico y robustez de los controladores. Se encontró que el desempeño dinámico de los dos primeros controladores fue adecuado, mientras que el desempeño del tercero no asegura estabilidad. Finalmente, el estimador demostró ser robusto ante la presencia de ruido y el error de estimación de carbohidratos fue menor al 10%, sin embargo, los 15 minutos que toma en estimar afectan el desempeño del segundo controlador.
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    Estrategia de implementación de la Inversión de Onda Completa (FWI) 2D Elástica en el dominio del tiempo en GPU
    (Universidad Industrial de Santander, 2021) Páez Chanagá, Anderson ; Sánchez Galvis, Iván Javier ; Ramírez Silva, Ana Beatriz ; Salamanca Becerra, William Alexander ; Niño Niño, Carlos Andrés
    La inversión de onda completa (FWI) elástica 2D es un procedimiento utilizado en la industria de Oil and Gas para obtener imágenes del subsuelo de alta resolución con el fin de facilitar la localización de dichos minerales; sin embargo, su implementación presenta un reto computacional debido a la enorme cantidad de información por procesar y los amplios tiempos de ejecución. En este trabajo fue desarrollada una estrategia computacional para implementar FWI usando técnicas HPC que incluyen paralelismo en GPU y programación secuencial en CPU. La estrategia explora 3 tácticas que involucran el diseño de hilos 2D, la memoria reducida en CPML y almacenamiento de campo en VRAM; de esta forma se busca reducir la cantidad de memoria utilizada y usar más eficientemente los recursos de la GPU. La estrategia fue evaluada usando 2 modelos (CPS y Overthrust 2D) con distintos niveles de complejidad, posteriormente se evalúan los modelos finales de parámetros elásticos por inspección visual y usando las métricas MSE y función de costo. El desempeño computacional fue medido a través del tiempo de ejecución, porcentaje de utilización de GPU y consumo de VRAM. Los resultados muestran que el algoritmo con la estrategia propuesta es funcional generando imágenes de reconstrucción de los parámetros adecuados incluso al considerar modelos complejos, estos resultados sugieren que la implementación de FWI 2D elástica programada puede ser utilizada con modelos reales.