1. Introducción a la Industria 4.0.
o Introducción a la Industria 4.0.
o Evolución histórica.
o Internet de las cosas (IoT, Internet of Things).
o Usos de IoT y Tecnologías aplicadas en la IoT.
o Retos de las IoT. Ventajas e inconvenientes.
o Concepto de la Industria 4.0.
o ¿Qué es industria 4.0 o la empresa inteligente?.
o Cambios en el entorno industrial.
o Tecnologías para explicar la Industria 4.0
o Retos y oportunidades de la Industria 4.0.
2. Tipos de sistemas Empotrados. Introducción.
o Introducción. Procesamiento Digital. Aplicaciones.
o ¿Que es un Microcontrolador?. Características.
o Introducción. Bloques Básicos de un sistema Digital
o ¿Que Procesador Digital Elegir?.
o Compañías relevantes del mercado de los Microcontroladores.
o Aplicaciones de los Procesadores Digitales
o Plataformas Abiertas Empotradas. Arduino.
o Shields Arduino existentes. IDE. Resumen.
o Arduino. Estructuras de programa.
o ESP32. Introducción.
o Plataformas TMS320-DSP (C2000-Texas).
o Características de las CPU’s de C2000 Texas Instruments.
o Kits de desarrollo de la familia C2000.
o Hardware de sistemas empotrados.
o Raspberry PI. Introducción.
o Aplicaciones y características de la Raspberry PI.
o Elementos de la Raspberry PI (Pequeño PC).
o Tarjetas Raspberry PI existentes. Resumen.
o Tarjeta de la Raspberry PI 2 B.
3. Introducción a la Inteligencia Artificial.
o Objetivos.
o Introducción a la Inteligencia Artificial (IA).
o Áreas de aplicación de la IA.
o Ramas de la IA.
o Sistemas inteligentes en los Sistemas Electrónicos.
o Tipos de Técnicas de la IA:
o Redes Neuronales.
o Fuzzy control (Lógica Borrosa)
o Sistemas Expertos.
o Algoritmos Genéticos.
o Optimización de Enjambres de partículas (PSO).
o Colonia de Hormigas.
o Preguntas que hacerse de la IA.
4. Sistemas Expertos. Introducción.
o Introducción. Ingeniería del conocimiento.
o ¿Que es un Sistema Experto?
o ¿En qué áreas resultan útiles los sistemas expertos?
o Cuando usar un Sistema Experto.
o Estructura de un sistema experto
o Características de un sistema experto
o ¿Cómo funciona un Sistema Experto?:
o Partes que integran un Sistema Experto:
o Base de Reglas, Motor de inferencia e Interfaz Usuario.
o Sistemas expertos basados en reglas (S.E.B.R.)
o Encadenamiento hacia adelante y hacia atrás.
o Ejemplo de un Sistema Experto basado en reglas.
o Algoritmos que integran un Sistema Experto.
o Ejemplo del control hacia adelante y hacia atrás.
5. Sistemas Expertos. Diseño e Implementación.
o Lenguaje de Programación en C Avanzado Árboles y Listas.
o Ejemplo: Implementar un Sistema Experto de Diagnosis. Código en "C".
o Ejemplo: Implementar un Sistema Experto dinámico. Código en "C".
o Creación de un Sistema Experto Genérico básico:
Aspectos esenciales.
Objetivos.
Estructura Base de Conocimiento.
Cargando Base de Conocimiento.
Implementando Motor Inferencia.
Flujograma.
Codificación en Lenguaje "C".
o Ejemplo: Implementar un Sistema Experto completo. Código en "C".
o Alternativas para el desarrollo del prototipo de un SE.
o Arquitectura de un Sistema Experto.
6. Implementación de Sistemas Expertos en “C”.
o Razonamiento con incertidumbre.
o Fundamentos de probabilidad. Introducción.
o Fundamentos de probabilidad. Ejemplos.
o Introducción a los Sistemas Expertos Probabilísticos.
o Ejemplo. Sistema Experto Probabilístico sencillo:
- Requerimientos.
- Diseño.
- Codificación en "C".
o Introducción a las Probabilidades. Ejemplos.
o Ejemplo. Sistema Experto Probabilístico:
- Requerimientos.
- Diseño.
- Codificación en "C".
o Sistemas Expertos en meteorología. Introducción
7. Lógica Fuzzy. Introducción.
o Sistemas Fuzzy. Introducción.
o Diferencia entre la lógica de Bool y Fuzzy.
o La lógica difusa en la Inteligencia Artificial.
o Concepto de Lógica difusa.
o Representación de la Lógica Booleana y Difusa.
o ¿Cuándo utilizar la lógica difusa o borrosa?
o Fortalezas y debilidades de la lógica difusa.
o Historia de la lógica difusa. Resumen.
o Aplicaciones de la lógica difusa. Actuales.
o Control Difuso MAMDANI.
o Funciones de pertenencia ó membresía: Triangular, trapezoidal.
o Proceso de Fusificación.
o Etapa para la Fusificación. Ejemplo.
o Etapa para la Defusificación. Ejemplo.
o Ejemplo_01-Arduino Fuzzy de Propina en restaurante.
8. Lógica Fuzzy. Matlab.
o Introducción. Simulación FUZZY con MATLAB.
o Entorno Simulación FUZZY con MATLAB: toolbox fuzzy.
o Representación del modelo. Funciones de pertenencia y Reglas.
o Implementación del controlador-Fuzzy. Simulink.
o Formato del Fichero *.FIS
o Ejemplo-02 Control Fuzzy de un motor eléctrico. Simulación.
o Ejemplo-03 Implementación en "C" Fuzzy aplicado al control de un Motor-DC.
o Ejemplo-04 básico Temperatura Fuzzy con Matlab.
o Ejemplo-05 Riesgo financiero Fuzzy con Matlab.
o Ejemplo-06 Diseño con Matlab de un sistema Fuzzy genérico (2E/1S).
o Diseño FUZZY con Matlab de 3E y 1S..
9. Lógica Fuzzy. Implementaciones.
o Ejemplo-07 Implementación en "C" de un sistema Fuzzy genérico (2E/1S).
o Ejemplo-08 práctico para el control de Temperatura. Fuzzy.
o Requerimientos y definición de los conjuntos difusos.
o Tratamiento de las funciones de membresía (pertenencia).
o Implementar un control de temperatura mediante control Fuzzy
o Objetivo, Diseño y flujograma.
o Ejemplo-09. Fuzzy aplicado al control de Potencia Disipada:
o Objetivos y diseño. Simulación Matlab.
o Codificación en lenguaje 'C' del Algoritmo digital Fuzzy.
o Ejemplo-10 Motor - Distancia con Lenguaje-C. Arduino.
10. Lógica Fuzzy. Reguladores PID.
o Introducción a los Controladores PID.
o Estructura PID.
o Problemática de los Controladores PID.
o Arquitectura de un controlador Fuzzy (FLC).
o Control Proporcional (P)- Fuzzy. Caso Práctico.
o Control Proporcional-Derivativo (PD) Fuzzy.
o Ejemplo-11: Fuzzy aplicado al control de Potencia Disipada.
o Objetivos, Diseño de las funciones de membresía y la base de Reglas.
o Simulación del Sistema Fuzzy.
o Codificación del Algoritmo Fuzzy para el control de Potencia Disipada.
o Control Proporcional-Integral (PI). Ejemplo.
o Simulación del Sistema PI-Fuzzy:
o Diseño de las funciones de membresía.
o Base de las reglas.
o Resultado de la simulación PI-Fuzzy.
o Codificación en ‘C’ del algoritmo Fuzzy para el controlador PI:
o Control Proporcional-Integral-Derivativo (PID):
o Diseño de las funciones de membresía.
o Simulación del Sistema PID-Fuzzy.
o Base de las reglas.
o Resultado de la simulación PID-Fuzzy
11. Lógica Fuzzy. Implementaciones-02.
o Introducción. Aplicación del control Fuzzy del Péndulo invertido.
o Algoritmo genérico para el control Fuzzy del Péndulo invertido:
o Diseño de las funciones de membresía.
o Estructura de datos necesarias.
o Fusificación.
o Base de las reglas.
o Defusificación.
o Resumen: Algoritmo “Generalista” Fuzzy de 2 Entradas y Salida.
o Codificación en ‘C’ del algoritmo Fuzzy para el Péndulo Invertido.
o Resultados del Software desarrollado.
o Laboratorio. Control Fuzzy Generalista: PÉNDULO INVERTIDO.
o Introducción a WRAPPER de Ficheros *.fis a C ANSI.
o Ejemplo-14 de aplicación Fuzzy: WRAPPER de Ficheros *.FIS
o Web de WRAPPER de Ficheros *.fis a C ANSI. Ejemplo en Arduino.
12. . Lógica Fuzzy y las Energías Renovables.
o Introducción al control MPPT en las EERR
o Objetivo del punto de máxima potencia. Convertidores DC-DC.
o Curvas tensión/corriente y tensión/potencia de los paneles solares fotovoltaicos. Determinación del PMP.
o Control del PMP mediante convertidores electrónicos de potencia.
o Métodos de control del PMP.
o Diseño de algoritmo del MPPT con Fuzzy-Logic.
o Ejemplo-01 de algoritmo del MPPT con Fuzzy-Logic mediante Simulink.
o Implementación Simulink de un Predictor de lluvia con Fuzzy-Logic.
o Gestión de energía en residencias con lógica difusa:
Introducción.
Simulación. Resultados.
o Sistemas Fuzzy. Calidad Eléctrica en Microrred:
Introducción.
Simulación. Resultados..
13. Algoritmos Genéticos. Introducción.
o Introducción a los Algoritmos Evolutivos.
o Historia y Antecedentes.
o Características esenciales (de cualquier algoritmo evolutivo).
o Introducción y objetivos de los Algoritmos Genéticos (AG).
o Programación Genética y diferencia con los AG.
o Genética Básica.
o Ciclo de la vida.
o Fases del algoritmo Genético. Población y Fases.
o Limitaciones y debilidades de los AG.
o Área de aplicación de los AG.
o Etapas de un Algoritmo Genético: Población, ciclo y parada.
o Función de evaluación (fitness).
o Operadores genéticos:
SELECCIÓN (Ranking, Torneo, Ruleta y otros).
CRUZE ó RECOMBINACIÓN.
MUTACIÓN.
o Ejemplo sencillo de un Algoritmo Genético Simple.
o Implementación en "C" del Algoritmo Genético Simple (AGS)..
14. Algoritmos Genéticos. Matlab.
o Introducción: Algoritmos Genéticos con MATLAB.
o Ejemplos de AG monobjetivos con restricciones.
o Ejemplos de AG monobjetivos sin restricciones.
o Algoritmos Genéticos con MATLAB. Scripts. Ejemplos.
o Algoritmos Genéticos con MATLAB. Herramienta gatool.
o Ejemplos con la Herramienta gatool.
o Algoritmos Genéticos con MATLAB. GAOPTIMSET
o Ejemplos con GAOPTIMSET.
o Ejemplo completo paso a paso de los Algoritmos Genéticos con MATLAB.
o Ejemplo de Resolución de un sistema de ecuaciones con AG y Matlab.
o Herramienta "Optimización ToolBox Solver".
15. Energías Renovables y Algoritmos Genéticos desde el entorno Matlab.
o Aplicación de los Algoritmos Genéticos con MATLAB en las Energías Renovables (Solar + Eólica + Baterías).
o Aplicación de Dimensionado de una Planta EERR con AG.
Objetivos de la Aplicación.
Diseño Multiobjetivo de un sistema híbrido eólico-solar.
Evaluación técnica.
o Modelo del campo solar, aerogeneradores y baterías.
o Requerimiento de Datos Meteorológicos.
o Requerimiento de Probabilidad de Pérdida de Suministro de la Energía (LPSP):
Evaluación económica.
o Costes, O&M de los componentes del Sistema de Energías Renovables.
o Metodologías para analizar la resolución optima.
o Implementación del Dimensionamiento Optimo. Flujograma General.
o Código en Matlab de la Aplicación de Dimensionado de una Planta EERR con AG.
16. Algoritmos Genéticos. Aplicaciones sobre SSEE.
o Maximizar una función no lineal y con restricciones con Algoritmos Genéticos.
o Implementación en "C" para Minimizar f(x)= sin(x).
o Problema del ciclista mediante Algoritmos Genéticos.
o Problema de la mochila. Implementación en "C" mediante Algoritmos Genéticos.
o Optimización de rutas de redes.
o Implementación en "C" del Problema TSP mediante AG
