Se buscan estudiantes realmente motivados por el área de Control Automático e Instrumentación para trabajar en interesantes temas de investigación de carácter teóricos y prácticos.

Se ofrece temas de investigación que plantean interesantes desafíos intelectuales conducentes a publicaciones en revistas y congresos internacionales, como una manera de lograr el reconocimiento de los resultados obtenidos por parte de la comunidad científica y tecnológica internacional.

Estos temas de investigación podrán ser desarrollados en el contexto de los cursos del tipo Trabajos de Investigación Dirigido (EL681, EL682, EL683 y EL785), Seminarios (EL652 y EM712), Talleres ó Memoria de Título (EL 69E, EL 69F y EL69H, para el caso de pregrado), Trabajos de Tesis (EL786, EL797 y EL798, para el caso de postgrado), Prácticas de Vacaciones ó Profesional (EL49A, EL59A y EL69A) ó sobre bases libres a convenir.

Algunos de los temas ofrecidos son los siguientes:
 

1. Análisis y comparación de sistemas para la detección de aromas comercialmente disponibles (Narices Electrónicas).
Se analizarán  las principales características de los sistemas de detección de aromas que actualmente están disponibles en el mercado, en particular en lo referente al sistema de sensores en que se basa, el sistema utilizado para reconocer patrones, flexibilidad para programar nuevos patrones, costo, facilidad de programación, etc. El tema finalizará con la sugerencia del mejor sistema para la detección de aromas en vinos chilenos.
Profs. Guías:  Nicolás Beltrán, Manuel Duarte.

2. Análisis y comparación de esquemas de reconocimiento de patrones para vinos chilenos.
Se realizará un estudio exhaustivo de los métodos actualmente existentes utilizados para el reconocimiento de patrones, tanto desde el punto de vista estadístico como de redes neuronales. Se analizarán ventajas y desventajas de cada uno de ellos, a través del diseño de un experimento estándar. Se dará especial énfasis a aquellos basados en redes neuronales con buena capacidad de aprendizaje. El tema finalizará con la sugerencia del mejor método para clasificar el origen de los vinos chilenos.
Profs. Guías: Manuel Duarte, Nicolás Beltrán.

3. Medición de parámetros físicos en medios líquidos.
Se realizará una investigación exhaustiva de las variables físicas que han sido utilizadas con anterioridad para caracterizar medios acuosos y se aplicarán al caso particular de los vinos. Entre ellas se consideran color, conductividad, índices de difracción,  etc. Se hará una selección de aquellas que resulten más importantes para efectos de clasificación del origen de vinos. Se dimensionará las dificultades, costos y equipamiento necesario para la realización de las mediciones.
Profs. Guías:  Nicolás Beltrán, Manuel Duarte.

4. Utilización de fibra óptica en detección de aromas.
Se realizará una completa investigación de los diferentes métodos que se hacen uso de fibra óptica en la determinación de aromas de diferentes tipos de sustancias. En particular se analizará el caso de vinos.
Profs. Guías:  Nicolás Beltrán, Manuel Duarte.

5. Estudio de variables organolépticas  que intervienen en la identificación de  vinos.
Se realizará una profunda investigación en relación a los componentes aromáticos que están presentes en un vino y que son responsables de características  del vino tales como aromas florales y frutales, aromas secundarios (provenientes de la fermentación de  levaduras) y el bouquet. Se hará una selección de aquellas que resulten más importantes para efectos de clasificación de vinos desde el punto de vista varietal.
 Profs. Guías: Manuel Duarte, Nicolás Beltrán.

6. Especificación de una nariz electrónica.
En base a la información de compuestos aromáticos que se desean medir, se hará una completa especificación de una nariz electrónica para fines de detección de aromas en vinos chilenos. Se considerarán entre otros, aspectos tales como sistema de sensores, método de obtención de los aromas, modalidad de operación, dificultad para operar, procedimiento de calibración, portabilidad, costo, interfaces, dificultad de programación del software incorporado, etc.
Profs. Guías:  Nicolás Beltrán, Manuel Duarte.

7. Desarrollo de una interfaz para señales cromatográficas.
Se diseñará una interfaz que permita tomar las señales provenientes de un equipo cromatográfico, tanto de gases como de líquidos, y llevarlas a un computador para su posterior procesamiento.
Profs. Guías:  Nicolás Beltrán, Manuel Duarte.

8. Procesamiento de señales cromatográficas.
Se realizará un estudio de las señales que provienen de un cromatógrafo, que permita asociar una determinada forma de onda con un determinados compuesto químico presente en una  muestra específica. Se emplearán métodos de procesamiento de señales del tipo transformada rápida de Fourier, ondeletas, y otros que se consideren apropiados, incluyendo redes neuronales.
Profs. Guías: Manuel Duarte, Nicolás Beltrán.

9. Análisis de arquitecturas de redes neuronales para fines de clasificación de vinos chilenos.
Se hará una investigación acabada de los diferentes métodos de clasificación en base a redes neuronales. Se estudiarán las diferentes arquitecturas de RNA en que se basan estos sistemas de reconocimiento de patrones, seleccionando aquellas más aptas para los fines de clasificación de vinos chilenos.
Profs. Guías: Manuel Duarte, Nicolás Beltrán.

10. Análisis de  procesos de entrenamiento de redes neuronales para clasificación de vinos chilenos.
Se hará un completo estudio de los diferentes métodos que existen para el entrenamiento de redes neuronales. Se seleccionará la forma más apropiada de entrenamiento de RNA para fines de clasificación. Se estudiarán también las funciones criterios del error que se emplean en los diferentes métodos.
Profs. Guías: Manuel Duarte, Nicolás Beltrán.

11. Selección de variables para clasificación de vinos chilenos mediante RNA.
En base a la información obtenida de análisis de tipo químico, físico y organoléptico, se realizará una selección de las variables más relevantes para la correcta identificación/clasificación de vinos Cabernet Sauvignon y Chardonnay. Esta constituirá la información de entrada a la RNA encargada de clasificar vinos.
Profs. Guías: Manuel Duarte, Nicolás Beltrán.

12. Identificación varietal de vinos usando RNA
Se realizará el entrenamiento de RNA que permita clasificar correctamente la variedad de muestras de vinos. Se tomará un conjunto de muestras patrones con sus correspondientes variables, y serán usadas para entrenar la RNA de acuerdo un determinado método. Se harán estudios de sensibilidad para lograr un correcto entrenamiento.
Profs. Guías: Manuel Duarte, Nicolás Beltrán.

13. Estudio de variables químicas que definen las principales características de los vinos.
Se realizará una investigación exhaustiva de las variables químicas que han sido utilizadas con anterioridad para caracterizar vinos. De los alrededor de 600 compuestos presentes en un vino, se han medido entre 150 y 200 de ellos. A partir de esta medidas, se hará una selección inicial de aquellas que resulten más importantes para efectos de clasificación de vinos y se incluirán otras que se consideren importantes. Se estudiarán también las metodologías y equipos existentes para su medición, dimensionando el costo de realizar este tipo de análisis en laboratorios chilenos.
Profs. Guías:  Nicolás Beltrán, Manuel Duarte.

14. Mejoramiento del Comportamiento Transitorio en Sistemas Adaptables.
Estudio de técnicas existentes y desarrollo de nuevas técnicas que permitan mejorar el comportamiento transitorio en sistemas lineales controlados adaptablemente. Aplicaciones a nivel de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

15. Utilización de Estrategias Multicontroladores  en Sistemas Lineales.
Estudio y desarrollo de algoritmos de control de sistemas lineales basados en múltiples controladores. Aplicaciones a nivel de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

16. Empleo de Estrategias de Control Multimodelos en Sistemas Lineales.
Estudio y desarrollo de métodos de control que emplean múltiples modelos de la planta. Aplicaciones a nivel  de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

17. Simplificación del Esquema CARM.
Estudio de mecanismos que permitan simplificar el rígido esquema  de Control Adaptable por Modelo de Referencia (CARM). Aplicaciones a nivel  de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

18. Eliminación del Error Aumentado en el esquema CARM.
Estudio de mecanismos alternativos que permitan resolver el problema de control adaptable por modelo de referencia de plantas de grado relativo arbitrario, sin la utilización del concepto de error aumentado. Aplicaciones a nivel  de simulaciones.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

19. Estudios de Pasividad Adaptable en sistemas Lineales y No Lineales.
Desarrollo de métodos que permitan pasivisar sistemas lineales y no lineales de parámetros desconocidos. Aplicaciones a nivel  de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

20. Desarrollo de Métodos de Control Adaptable Directos en Sistemas no Lineales.
Análisis y diseño de estrategias de control para sistemas no lineales de parámetros de desconocidos. Aplicaciones a nivel  de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

21. Estudio de Observadores Adaptables en Sistemas no Lineales.
Diseño de observadores de estado de sistemas no lineales de parámetros desconocidos. Aplicaciones a nivel  de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

22. Estudio de Observadores de Estado Robustos.
Desarrollo de mecanismos que permitan dotar de robustez a observadores de estado de sistemas lineales. Aplicaciones a nivel  de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

23. Estudios Comparativos de Controladores Adaptables v/s Controladores Difusos.
Análisis comparativo del control de plantas tipo controladas adaptablemente versus controladores basados en lógica difusa. Aplicaciones a nivel  de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

24. Estudios Comparativos de Controladores Adaptable v/s Controladores Neuronales.
Análisis comparativo del control de plantas tipo controladas adaptablemente versus controladores basados en redes neuronales. Aplicaciones a nivel  de simulaciones y plantas de laboratorio.
Prof. Guía:  Manuel Duarte.

25. Control adaptivo de sistemas nolineales usando técnicas de "backstepping".
Se  estudiará e investigará la técnica de control denominada de "backstepping" para sistemas no lineales, tanto para tiempo continuo como tiempo discreto. Se aplicará, a nivel de simulaciones, a modelos de manipuladores robóticos y motores de inducción.

26. Control adaptivo de sistemas nolineales usando técnicas de planitud.
Se  estudiará e investigará la técnica de control denominada de "planitud" para sistemas no lineales, tanto para tiempo continuo como tiempo discreto. Se aplicará, a nivel de simulaciones, a modelos de manipuladores robóticos y motores de inducción.

26. Control de nivel usando un sistema de comunicación digital.
Se rediseñará un sistema de comunicaciones digitales actualmente disponible en el laboratorio de control automático para una planta de control de nivel. Se implementarán en forma practica diversas estrategias de control tanto clásicas como adaptables, lineales y nolineales, y se compararán los resultados experimentalmente obtenidos.
 
 

Se otorgará flexibilidad y facilidades para el desarrollo los temas, las que incluyen apoyo computacional y de laboratorio, jornadas de trabajo a convenir, compensación vía Unidades Docentes, abonos para Talleres de Título, etc.
 

Interesados por favor contactarse con:

Dr. Nicolás Beltrán, Of. 507, Fono 678-4193, e-mail: nbeltra@cec.uchile.cl
Dr. Manuel Duarte, Of. 310, Fono 678-4213, e-mail: mduartem@cec.uchile.cl