EXPOSITORES


Diagnóstico de fallas basado en técnicas de estimación: una introducción con aplicaciones

Flor Lizeth Torres Ortiz
Institución: Instituto de Ingeniería-UNAM, México Duración del curso: 6 horas

Sesión Matutina: 10:00 a 12:00 (Teoría) 12:00 a 14:00 (Práctica)

Sesión Vespertina: 16:00 a 17:00 (Teoría) 17:00 a 18:00 (Práctica)
Resumen:
La confiabilidad, disponibilidad, seguridad y mantenibilidad de los sistemas de control modernos son demandas que exigen la implementación de sistemas inteligentes de vigilancia y supervisión. Es por ello que, hoy en día, el diagnóstico y el control tolerante a fallas son campos maduros dentro de la ingeniería de control que empiezan a formar parte de los planes de estudio de postgrado. En este tutorial se estudiarán varios ejemplos de aplicaciones reales y simuladas para probar métodos de diagnóstico de fallas basados en técnicas de estimación. Estos ejemplos incluirán el diseño e implementación de algoritmos de detección, aislamiento y estimación en procesos eléctricos, mecánicos, hidráulicos y térmicos. El objetivo de este tutorial es proporcionar a los estudiantes una perspectiva práctica de algunas técnicas de diagnóstico para aplicarlas en un contexto de resolución de problemas reales. En particular, se propondrá un conjunto de ejercicios y actividades en MATLAB para aplicar los métodos estudiados.
Biografía:
La Dra. Torres es Investigadora Titular “A” del Instituto de Ingeniería de la UNAM. Su línea de investigación se centra en el desarrollo e implementación de sistemas de supervisión y diagnóstico para detectar y localizar fallas en procesos industriales de gran escala; particularmente, en redes de distribución y transporte de fluidos. Para el diseño de estos sistemas, la Dra. Torres utiliza herramientas de control automático e inteligencia artificial. Simultáneamente, trabaja en el desarrollo e implementación de sistemas IoT. La Dra. Torres es miembro del SNI con nivel 1. Ha publicado 1 libro como editora en el tema de modelado y monitoreo de ductos y 1 libro sobre cálculo fraccional, 27 artículos en revistas internacionales indizadas en el JCR, de los cuales en 11 aparece como primer autor, 29 artículos in extenso en memorias de congresos internacionales y 17 artículos en memorias de congresos nacionales. En el 2015 fue co-editora del Congreso Nacional de Control Automático (CNCA). Del 2015 al 2018 fue vocal de la mesa directiva de la Asociación de México de Control Automático (AMCA) y del 2013 al 2018 ha sido editora asociada del CNCA. Fue la presidenta del programa del CNCA 2019. Actualmente, es Secretaría de la Mesa Directiva de la AMCA. La Dra. Torres ha participado en 10 proyectos de investigación financiados por CONACyT, SENER-Hidrocarburos, DGAPA-UNAM, II-UNAM, CNRS y TecNM, de los cuales en 3 ha sido responsable técnico. Actualmente, dirige un proyecto financiado por CONACyT para atender problemas nacionales: “Estaciones de diagnóstico y monitoreo para redes de distribución de agua con interconexión a internet”, y un proyecto financiado por la UNAM-DGAPA: “Control y automatización de una boya para el monitoreo de variables oceanográficas”.

Mathematical modeling and estimation of biological compartmental systems: applications to bioprocesses and epidemics

Alejandro Vargas y Alain Vande Wouwer
Institución: Instituto de Ingeniería-UNAM, México y Universidad de Mons, Bélgica Duración del curso: 4 horas

Sesión Única: 9h - 13h
Resumen:
Biological systems are complex in nature and are often organized in the form of a set of interconnected compartments between which various exchanges can take place. The purpose of this workshop is to introduce compartmental modeling and, through a set of examples, to explore questions related to system analysis, parameter identification, estimation, and control. The featured applications will stem from biotechnology, where micro-organisms or cells grow and convert substrates into products and possibly compete for resources, and population dynamics, which are affected by the outbreak of epidemics, such as the current COVID-19 pandemics.