Sistema tolerante a falla aplicado en la transmisión de potencia de un robot móvil

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dc.contributor.advisorBorrás Pinilla, Carlos
dc.contributor.authorGonzález Robles, William Ricardo
dc.contributor.evaluatorHazbón Álvarez, Omar
dc.contributor.evaluatorPinto Hernández, William
dc.date.accessioned2023-08-01T14:49:47Z
dc.date.available2023-08-01T14:49:47Z
dc.date.created2023-07-20
dc.date.issued2023-07-20
dc.description.abstractEste artículo presenta el modelo matemático aproximado de la dinámica de un robot móvil de dirección deslizante (WMR) de seis ruedas accionado independientemente con motores DC de imanes permanentes (PMDC), utilizado para entrenar la red neuronal de un sistema tolerante a fallas, y asimismo, se proporciona resultados de simulación para detectar, analizar, aislar y compensar la falla eléctrica del PMDC para controlar el movimiento lineal del WMR. Asimismo, se analiza el comportamiento del sistema tolerante a fallas aplicado al modelo dinámico del movimiento lineal de un robot móvil de dirección deslizante de seis ruedas asumiendo un terreno plano, sin superficie inclinada y sin deslizamiento en la rueda, basado en un modelo matemático aproximado de la dinámica de la dinámica de WMR y la implementación de sistemas tolerantes a fallas basados en redes neuronales que se utilizan para detectar, analizar, aislar y compensar PMDC defectuosos con pérdida de control de energía eléctrica (apagado total) y sin bloqueo mecánico en el eje del PMDC. El objetivo de los sistemas tolerantes a fallas implementados es detectar la falla de pérdida de control de energía eléctrica en cualquiera de los seis PMDC del robot y diagnosticarla lo antes posible, seguido del aislamiento y compensación de fallas, aumentando o disminuyendo la potencia impulsada por el resto PMDC funcionales para mantener el movimiento lineal de WMR. Para probar el rendimiento del sistema propuesto, se simularon diferentes escenarios de pérdida de energía eléctrica para evaluar la eficacia del control en comparación con un robot de movimiento lineal dinámico con un PMDC sin fallas utilizado como referencia. El sistema tolerante a fallas basado en redes neuronales propuesto se puede usar en un robot que trabaja en un sitio remoto o en una misión en un entorno peligroso, donde la falla no puede ser reparada o compensada de inmediato por el personal técnico, por lo que la industria necesita que el robot autónomo pueda tolerar y compensar su falla por sí mismo y pueda seguir haciendo la tarea con un desempeño degradado hasta que el técnico pueda reparar la falla del equipo.
dc.description.abstractenglishThis paper presents the mathematical approach dynamic´s model derived of six-wheeled independently driven with permanent magnet DC motor (PMDC) skid steer mobile robot (WMR), used to train the neural network, based fault-tolerant system, and through this work provides the simulation results when applied to detect, analyze, isolate, and compensate the electrical fault of PMDC to control the linear motion of the WMR. To analyze the behavior of the fault-tolerant system applied to the dynamic characteristic model of the linear motion of six-wheeled independently driven skid steer mobile robot assume flat terrain, no inclined surface, and no-slip at the wheel, based on a mathematical approach analysis of dynamics of WMR and the implementation of neural network-based fault-tolerant systems using for detecting, analyzing, isolating and compensating faulty PMDC with electrical power control loss (total shutdown) and without mechanical lock at the shaft of PMDC. The goal of fault-tolerant systems implemented is to detect the electrical power control loss fault in any of six PMDC of the robot and diagnose it as soon as possible, followed by fault isolation and compensation, increasing, or decreasing the power-driven by the rest PMDC to maintain linear movement of WMR. To test the performance of the proposed system, different electrical power loss scenarios were simulated, to evaluate the efficacy of the control compared with a dynamic linear motion of robot with non-faulty PMDC used as a reference. The neural network-based fault-tolerant system proposed can be used on a robot that works in a remote site or hazardous environment mission, where the fault can’t be repaired or compensated immediately by technical staff, so the industry needs that the autonomous robot could tolerate and compensate his fault by itself, to do the task with a degrade performance until the technician could repair the fault.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Mecánica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14639
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Mecánica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Mecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectRed neuronal
dc.subjectRobot móvil
dc.subjectSistema tolerante a fallas
dc.subjectModelo cinético
dc.subjectModelo dinámico
dc.subject.keywordNeural Network
dc.subject.keywordMobile Robot
dc.subject.keywordFault Tolerant System
dc.subject.keywordKinematic Model
dc.subject.keywordDynamic Model
dc.titleSistema tolerante a falla aplicado en la transmisión de potencia de un robot móvil
dc.title.englishNeural Network Based Fault Tolerant System Applied To The Powertrain’s Mobile Robot
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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