Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un controlador fuzzy adaptativo por modelo de referencia de un vehículo submarino autónomo de 6DOF(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-09) Fenco Bravo, Lugui Paolo; Pérez Zuñiga, Carlos GustavoDurante los últimos años nos hemos visto afectados por las consecuencias producidas por el cambio climático, el efecto invernadero y la contaminación ambiental, esto afectando no solo a la vida que se encuentra en la superficie de la tierra, sino que también afecta directamente a la salud de los océanos, generando variación en la temperatura, incremento en la acidificación, variación en la salinidad, lo que causa la perdida de los ecosistemas que en ellos habitan. Uno de los ejemplos más resaltantes y preocupantes debido a la variación de los parámetros normales del océano es la disminución de los arrecifes de coral vivo, los cuales albergan a innumerables ecosistemas costeros y que son uno de los más productivos del planeta, que ha tenido una reducción alrededor del 50% en los últimos 150 años, producido por el aumento de temperatura y la acidificación del océano. Estos cambios han hecho que se registren parámetros preocupantes, respecto a la vida marina que ellos albergan. El deseo de querer contribuir con un pequeño grano de arena por tratar de revertir el daño causado por los estragos del cambio climático y la contaminación durante tantos años es una de las motivaciones que ha llevado a generar este proyecto de investigación. Es por ello por lo que se propone desarrollar un controlador avanzado para que ejecute tareas de exploración, búsqueda, monitoreo, y operaciones de inteligencia al recorrer trayectorias específicas. Sin embargo, debido a la complejidad del vehículo submarino autónomo (AUV), considerando su dinámica no lineal y sus altas perturbaciones, es difícil diseñar un controlador no lineal con buen rendimiento. El controlador fuzzy adaptativo por modelo de referencia (MRAFC) es el controlador propuesto que deberá ser robusto para navegar en una trayectoria definida y robusto para posibles perturbaciones del medio en el cual estará expuesto como el oleaje y corrientes marinas. Una primera aproximación de este trabajo se presenta en el artículo IEEE “Model Reference Adaptive Fuzzy Controller of a 6DOF Autonomous Underwater Vehicle”, donde se presentan resultados parciales de este trabajo de investigación. Además, se viene trabajando un nuevo artículo presentando los nuevos resultados obtenidos. Los resultados exitosos de este trabajo de investigación han sido presentados a evaluación mediante un articulo científico en una revista científica IEEE bajo el nombre: “Non Lineal trajectory tracking of a 6DOF AUV using an MRACF controller”.Ítem Texto completo enlazado Un enfoque bayesiano para estimar las temperaturas mínimas extremas a través de un modelo geoestadístico GEV(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-01-16) Guevara Alvarado, Anilda Maribel; Quiroz Cornejo, Zaida JesúsEl desarrollo sostenible de un país puede verse limitado debido a cambios graduales del clima y eventos hidrometeorológicos extremos, que afectan de manera recurrente la infraestructura, medios de vida así como las inversiones. El Perú es uno de los países más afectados por la variabilidad y cambio climático, por tanto la gestión del riesgo climático, entre ellas el estudio de temperaturas extremas, contribuye a reducir impactos socio-económicos y ambientales en las inversiones público-privadas. En este contexto, en esta tesis se propone aplicar un modelo bayesiano geoestadístico usando una distribución generalizada para valores extremos (GEV) para estimar y predecir las temperaturas mínimas extremas en el Perú en el 2012. Asimismo, dado el alto costo computacional que ameritan los modelos bayesianos espaciales, se propone usar el enfoque de ecuaciones diferenciales parciales estocásticas (SPDE) y para la estimación de los parámetros se usa el método integrado de aproximación anidada de Laplace (INLA). El modelo propuesto permite estimar las temperaturas mínimas extremas en el Perú, con el propósito de mejorar la gestión de riesgo climático