APRÈN. Portal de la producció docent del professorat de la UPC

L'objectiu d'aquest treball es la creació d'un eina per predir les fuites d'una xarxa d'aigua potable mitjançant tècniques d'intel·ligència artificial (IA) amb l'objectiu de reduir les pèrdues d'aigua gracies al manteniment predictiu. Aquesta eina permetrà detectar fuites potencials pretenent ajudar a millorar la gestió de les infraestructures i contribuint a la sostenibilitat dels recursos hídrics. Per a la realització del treball es farà us de les dades proporcionades per Aigües de Manresa. Les dades inclouen informació històrica de les fuites entre altres variables rellevants. Aquestes dades esdevenen la base per l'entrenament i els test realitzats. Les dades es tractaran al núvol fent us d'una infraestructura a Azure creada per aquest treball, amb Kubernetes per gestionar contenidors i Databricks per al processament de les dades. Per tant es farà us de fitxers .yaml per la configuració de la infraestructures, i la distribució de python PySpark que permet fer servir Spark, SQL i Python, aprofitant les capacitats de processament paral·lel de dades. Aquesta infraestructura permetria l'escalabilitat del sistema i una gestió eficient dels recursos a mesura que augmenti el volum de dades. També s'ha fet us de la llibreria Tensorflow per la realització de la xarxa neuronal així com Jupyter Notebook per motius econòmics

The pursuit of cleaner energy has led to increased usage of photovoltaic systems, with the proliferation of self-consumption installations. However, although several software tools to estimate the photovoltaic potential of a single building are available, it is still challenging to achieve a larger scale (district-wise or city-wise) prediction. Previous work uses Geographical Information System (GIS) data to help estimate the solar photovoltaic potential of all rooftops within a neighborhood. The main steps are identifying the planes from each rooftop, estimating their irradiance and shading due to neighboring elements, finding an optimal panel placement and simulating their production. Most studies only focus on one of these tasks, and results depend on the available data for that region. One tendency most studies have in common is the use of Machine Learning techniques for identifying the rooftop planes. In this project, a software solution is developed to cover all the steps to obtain a detailed solar photovoltaic estimation map using Python. GIS and LiDAR data are used for each building to get detailed information about the rooftops of each building (shape, area, tilt and azimuth) using clustering techniques, compute the shading due to neighboring buildings or vegetation and, finally, place PV panels and estimate their production. The software is run in some buildings in Barcelona's El Besòs i el Maresme district. This project's contribution is the creation of a highly detailed map for the PV production of each building, with information for the final user about shading, PV placement and energy generation. This project also provides a confidence score to assess the quality of the rooftop identification based on the silhouette score, a standard metric for clustering algorithms that has not been used in any of the researched literature for PV estimation

El present projecte representa el desenvolupament d'una estació meteorològica a nivell domèstic basada en el microprocessador Arduino UNO juntament amb la integració de LabVIEW per a la visualització i anàlisis de dades ambientals en temps real. El principal objectiu es basa en el disseny d'un sistema accessible i econòmic que permeti monitorar paràmetres com la temperatura, la pressió atmosfèrica, la qualitat del aire o la humitat. La utilització de sensors i del microprocessador ajuden a la transmissió de dades mitjançant comunicació serial amb la interfície desenvolupada. Aquesta interfície gràfica destaca per les seves qualitats intuïtives mostrant dades en temps real via indicadors numèrics i gràfics, fet que afavoreix la comprensió de les tecnologies de mesura i control. Els resultats obtinguts mostren de manera clara que el sistema és capaç de monitorar amb una certa precisió i continuïtat els paràmetres de mesura estipulats, amb la possibilitat de generar arxius CSV per un posterior anàlisis de dades pels més curiosos. Finalment, aquest projecte afavoreix a la introducció en l'entorn Arduino, en el desenvolupament de sistemes electrònics mitjançant el software Fritzing i en el desenvolupament de SCADA, a banda d'oferir una solució econòmica i eficaç per a la monitorització ambiental desenvolupant una potencial aplicació per àmbits domèstics i educatius

El propósito del trabajo es explicar, desarrollar y simular un modelo de control orientado al campo (FOC) para un motor sincrónico de imanes permanentes superficiales (SMPMSM) con el propósito de controlar su velocidad. Se utiliza un algoritmo de control difuso o de lógica difusa (Fuzzy Logic Controller) para establecer los valores de ganancia proporcional e integral del control PI en el lazo de velocidad del modelo. Además, aplicaremos un método de conmutación de vector espacial (SVM) para modular la señal de los inversores de potencia hacia el motor, y utilizaremos un método de optimización de corriente (MTPA). Para la simulación y validación teórica del modelo, utilizamos la herramienta de diseño MATLAB, en la cual hacemos una serie de pruebas simuladas para analizar el comportamiento del sistema en vacío, con cargas, y en diferentes direcciones de giro, y también compararlo con un controlador PI clásico para el lazo de velocidad

This thesis explores the use of deep learning techniques for controlling self-driving cars (SDCs) within the framework of the European Union's Regulation (EU) 2022/1426 and other legislations, which governs automated driving systems (ADS). Both theoretical research and experimental work are conducted to examine deep learning applications in key tasks such as traffic sign recognition (TSR), road object detection, and lane detection, all of which are crucial for autonomous driving functionality. The experimental part focuses on the practical use of a deep learning model in a self-driving car prototype, for lane keeping application. The experiment demonstrates the effectiveness of these models in processing visual data from camera systems. However, challenges were identified, particularly regarding lighting conditions. The regulatory aspect of the thesis examines how these deep learning applications must align with the safety and compliance requirements of EU and UNECE regulation. Throughout the thesis, the focus remains on how AI-based systems in self-driving cars are being shaped by regulatory frameworks to ensure safety and operational reliability

En el camp dels «SDCs» (Self Driving Cars), resulta crucial la implementació d'algorismes actius que permetin als vehicles reconèixer i respondre adequadament a tota mena de marques viàries i senyals. A pesar que ja existeixen enfocaments que donen bons resultats per a la navegació autònoma, els seus preus són elevats i manquen d'algunes característiques desitjables. A causa d'això, resulta interessant disposar d'una alternativa de baix cost que continuï mantenint els requisits d'eficàcia i eficiència. En aquest sentit, el «Machine Learning» aplicat a les tècniques de visió per ordinador s'ha popularitzat en l'última dècada. Aquest treball pretén controlar un vehicle autònom mitjançant el reconeixement visual de senyals utilitzant una intel·ligència artificial (IA) per a la detecció d'objectes. Per a aconseguir-ho, s'utilitza una combinació de tècniques de visió per computadora i aprenentatge profund, que permeten al vehicle la detecció, la classificació i la comprensió de marques viàries i senyals en temps real. Aquest enfocament ofereix una solució escalable i adaptable, que pot ser implementada en una varietat d'entorns de conducció. Per assolir aquest treball, primer s'haurà de fer un estudi dels diferents elements disponibles per fer el projecte, que serà el nostre punt de partida, com per exemple, tota la informació y exemples que hi ha actualment sobre intel·ligència artificial, i el kit de robot AI basat en el Jetson Nano Developer Kit, que serà el kit que s'utilitzarà com a vehicle per dur a terme aquest projecte, i els diferents exemples existents

La elaboración del presente trabajo de titulación nace con la necesidad de conocer el comportamiento de las baterías de Ion litio durante la vida útil de las mismas con la finalidad de que puedan ser usadas de manera constante y continúa contribuyendo con el medio ambiente. El objetivo de la investigación es establecer una herramienta practica y aplicable que permita conocer el proceso de envejecimiento de baterías a través del uso de un software, mismo que tendrá la capacidad indicar todas las propiedades de estas durante la aplicación de pruebas de carga y descarga Este proceso se llevará a cabo con la ejecución de un banco de pruebas de baterías que permita monitorear de continuamente su comportamiento en el laboratorio INTEXTER con el propósito de obtener una base de datos histórica que este directamente relacionada a las pruebas a que se realicen de manera progresiva, las cuales tendrán la capacidad de variar dependiendo de las condiciones de ambiente, temperatura, voltaje y potencia que se suministre en cada prueba. Por lo expuesto se ejecutará el diseño del banco de pruebas desde su montaje, puesta en marcha y generación de una configuración de software acorde a la necesidad de los equipos de tal forma que se puedan registrar los datos correctamente para que en un análisis en futuras investigaciones los mismos puedan ser aplicados en todo tipo de baterías de ion litio. Finalmente descritos los puntos relevantes de la investigación, se establecerá conclusiones llegadas con el trabajo de fin de estudios

Aquest estudi se centra en la implementació d'una millora de qualitat en una línia de producció d'estampació de peces metàl·liques per a automòbils. La millora proposada s'enfoca a optimitzar les verificacions manuals que els operaris realitzen periòdicament per a assegurar la correcta producció de les peces. Actualment, aquestes verificacions manuals són crucials per a detectar defectes i garantir la qualitat, però poden ser ineficients i propenses a errors humans. L'objectiu principal d'aquesta millora és introduir una millor gestió dels elements necessaris per a la verificació, la qual cosa no sols incrementarà la qualitat del producte final sinó que també optimitzarà la logística del departament de qualitat. En reduir el nombre de peces defectuoses, s'espera una disminució significativa en els costos associats a la producció defectuosa, incloent-hi els costos de reprocessament i desaprofitament de materials. Aquest estudi abasta l'estudi de viabilitat de la implementació en la línia de producció, la identificació dels principals riscos de la millora i la implementació d'aquesta mateixa entre altres aspectes importants del projecte. A més, s'avaluen els beneficis econòmics i operatius derivats d'aquestes millores, demostrant com una inversió en qualitat pot resultar en estalvis significatius i una major eficiència en la producció. En resum, la proposta de millora en les verificacions manuals promet un impacte positiu tant en la qualitat del producte com en l'eficiència operativa i financera de l'empresa, consolidant-se com una estratègia integral per a l'optimització de la línia de producció d'estampació de peces metàl·liques

En aquest treball de final de màster es descriu el procés que s'ha seguit per desenvolupar la plataforma experimental per a crear un estabilitzador de tensió automàtic per al desenrotllament d'un fil. L'algoritme de control proposat consisteix en un controlador PI amb Anti-WindUP per controlar la posició del fil que es vol desenrotllar d'una bobina, evitant pèrdues de tensió i panxes que puguin malmetre el fil durant el procés de desenrotllament. Posteriorment, es vol afegir un segon llaç de control de tensió que, mesurant la tensió del fil, acabi de regular la tensió amb un fre solenoide per aconseguir el valor desitjat. Amb aquest projecte es vol iniciar el desenvolupament per oferir una solució en forma de prototip funcional a un problema real que han detectat a l'empresa Relats. La realització d'aquest projecte s'ha dut a terme a Polsa, empresa que ha rebut l'encàrrec de part de Relats. Relats és una empresa que crea recobriments i fundes de protecció per a vehicles elèctrics. A la seva planta han detectat un problema en el procés de creació de carrets, a partir de bobines, causat per canvis en la tensió del fil durant aquest procés. La solució proposada es basa en mesurar l'angle d'una vareta per on passa el fil que s'està desenrotllant per crear els carrets, de tal manera que aquest angle és directament proporcional a la tensió del fil. La mesura és filtrada amb un filtre passa-baixos analògic i es processa amb un controlador (Arduino UNO). El controlador, amb l'algoritme de control PI amb Anti-WindUP discret amb una freqüència de mostreig de 50ms, actua sobre un motor pas a pas que fa girar l'anomenat “helicòpter” sobre la bobina per regular la quantitat de fil desenrotllat per tal d'assegurar tenir una tensió constant. La plataforma experimental s'ha dissenyat i construït en el taller de Polsa, simulant el procés real de fabricació de carrets. Els resultats obtinguts mostren que la solució proposada és efectiva per mantenir la tensió del fil durant el seu desenrotllament dins dels rangs desitjats, fins i tot durant les arrencades i frenades del fil durant el procés, que és una de les principals dificultats a superar. Es recomana la incorporació d'un segon llaç de control de tensió amb un solenoide que actuï com a fre utilitzant el sensor ETM Solo i el controlador ACT de l'empresa Eltex per ajustar encara més la tensió del fil i acabar de tenir un control encara més suau i robust. En el aquest treball que es presenta, aquest segon llaç de control no s'ha pogut acabar d'implementar i validar el seu funcionament. En conclusió, el treball demostra la viabilitat de la solució de control proposada, en forma de prototip funcional, i estableix una base sòlida per a futures millores i implementacions en el control de la tensió d'un fil durant el seu desenrotllament i, per tant, es presenta una solució competent pel problema que tenen a Relats amb la tensió dels carrets

Aquest projecte té com a objectiu integrar eines de navegació autònoma basades en el marc de treball ROS2 en un robot quadrúpede educatiu (WAVEGO de Waveshare) amb un exemple de demostració. Per aconseguir-ho, s'incorporaren a l'estructura mecànica una Raspberry Pi 4, un LIDAR i s'utilitza la plataforma ROS2. Aquestes modificacions inclouen el disseny d'un model 3D del robot, la creació d'una peça impresa en 3D per subjectar el LIDAR, i la configuració de l'entorn ROS2 en una màquina virtual en computador remot per treballar amb el mateix sistema operatiu tant en remot com en el robot. Una comunicació adequada entre màquina remota virtual i controlador en el robot és crucial en la navegació del robot, així com el disseny i la implementació dels nodes de control. Aquest projecte no només implica la convergència de la robòtica i la informàtica, sinó també la interacció amb l'entorn mitjançant la percepció proporcionada pel LIDAR. Amb 'aquesta integració, es busca millorar significativament les capacitats de navegació i control del robot quadrúpede, obrint noves possibilitats d'aplicació en diversos contextos pràctics com la inspecció i vigilància d'entorns tancats

En este trabajo se presenta el desarrollo de un plan de negocio (Business Plan) para una start-up tecnológica en el sector del turismo, enfocada en ofrecer soluciones innovadoras para mejorar la experiencia de los viajeros. La start-up propone una aplicación que combina guías de audio y video para diversas ciudades, opciones de compra de vuelos y alojamientos, almacenamiento de recuerdos de viajes (fotografías) y funciones de red social para compartir experiencias de viaje. El Business Plan incluye un análisis detallado del mercado, identificando oportunidades y desafíos en el sector turístico. Se ha llevado a cabo un estudio exhaustivo del entorno competitivo y se han identificado los segmentos de mercado objetivo. Para validar estas hipótesis, se realizaron encuestas a potenciales usuarios, cuyos resultados proporcionaron información valiosa sobre las preferencias y necesidades del mercado, lo que permitió ajustar y optimizar la propuesta de valor de la aplicación. Se ha llevado a cabo el desarrollo del Producto Mínimo Viable (MVP), permitiendo validar las funcionalidades básicas de la aplicación y explorar las interfaces y experiencias de usuario a desarrollar. Esta memoria detalla la estructura organizativa, la gestión de recursos humanos, y el cronograma del proyecto, asegurando una gestión eficiente del tiempo y los recursos. En resumen, este trabajo no solo establece una base sólida para la creación y lanzamiento de la start-up tecnológica en el sector del turismo, sino que también proporciona un marco estratégico y operativo para su crecimiento y sostenibilidad a largo plazo. La combinación de un análisis de mercado exhaustivo, un plan de financiación robusto, y una gestión de proyecto efectiva, garantiza que la start-up esté bien posicionada para aprovechar las oportunidades en el mercado turístico y ofrecer una experiencia única y mejorada a los viajeros

Este trabajo aborda un estudio crucial sobre la demanda de agua para consumo doméstico e industrial en la ciudad de Manresa, con el objetivo de comprender y prever los patrones de consumo diario. En colaboración con la compañía suministradora de agua local, se recopilaron datos para analizar la periodicidad del consumo y desarrollar un algoritmo capaz de predecir datos faltantes debido a demoras o fallas en la lectura de los medidores. El estudio se enmarca en la necesidad de abordar desafíos como la gestión eficiente del suministro de agua, la reducción de pérdidas y la mejora en la calidad del servicio. En este sentido, se espera que el algoritmo propuesto, basado en el modelo ARIMA, contribuya significativamente al pronóstico preciso de la demanda de agua. La elección del modelo ARIMA se justifica por su capacidad demostrada para manejar series temporales con precisión, lo que lo convierte en una herramienta adecuada para abordar la variabilidad inherente en los datos de consumo de agua. Este estudio no solo proporcionará información valiosa para la toma de decisiones en la gestión del agua en Manresa, sino que también sentará las bases para futuras investigaciones y desarrollos en el campo de la predicción de la demanda de recursos hídricos

La gestió de les xarxes de distribució d'aigua dolça és, actualment, un aspecte crucial en termes econòmics i de sostenibilitat, donada l'escassetat d'aigua potable a causa del canvi climàtic i l'augment de la demanda degut al creixement de la població mundial. L'aigua distribuïda es perd a causa de xarxes de distribució ineficients i trencaments de la infraestructura. L'augment en la recopilació i l'ús de dades és de vital importància per prevenir avaries i millorar les estratègies de manteniment de les canonades. L'anàlisi d'informació històrica d'avaries és clau per identificar els factors que contribueixen als trencaments de les canonades. Es realitza un anàlisi exhaustiu de les dades subministrades per determinar les característiques de la xarxa de distribució. Per a la fabricació de canonades, s'utilitza, principalment, tres materials corresponents a polietilè, fibrociment i fosa dúctil. Les dades proporcionades per part de l'empresa Aigües de Manresa són carregades en la base de dades que es desenvolupa a l'estudi i, després de la seva neteja i tractament, són la font d'informació per a l'entrenament de models d'anàlisi predictiu que calculen les probabilitats de trencament de cada canonada. Es desenvolupen models d'anàlisi predictiu, en concret, la regressió logística i el backpropagation, per predir les probabilitats de fallada. Es construeix diferents models d'avaries segons els materials especificats anteriorment i segons diverses tècniques aplicades als conjunts de dades d'entrenament dels algorismes. També es desenvolupa una xarxa neuronal del tipus backpropagation. Es genera informació en referència als minisectors afectats i la longitud de xarxa compromesa segons cada algoritme desenvolupat. Les probabilitats generades per cadascun dels models són carregades a la base de dades desenvolupada per a la posterior predicció d'avaries per part de l'empresa Aigües de Manresa