Ir al contenido principal

INICIOS DE LA INGENIERÍA MECATRÓNICA - HISTORIA

MECATRÓNICA


Mecatrónica es la integración sinérgica de la mecánica, la electrónica, el control y los sistemas computacionales, gracias a lo cual es posible la solución de problemas de la industria y la sociedad.



ANTECEDENTES HISTÓRICOS

El término Mecatrónica, fue introducido por primera vez en 1969 por el ingeniero TETSURO MORI, trabajador de la empresa japonesa Yaskawa.

En un principio se definió como la integración de la mecánica y la electrónica en una máquina o producto, pero luego se consolidó como una especialidad de la ingeniería e incorporó otros elementos como los sistemas de computación, los desarrollos de la microelectrónica, la inteligencia artificial, la teoría de control y otros relacionados con la informática, estabilidad y alcanzabilidad. Teniendo como objetivo la optimización de los elementos industriales a través de la optimización de cada uno de sus subprocesos con nuevas herramientas sinérgicas.


En los años setenta :

La Mecatrónica se ocupó principalmente de la tecnología de los servomecanismos usada en productos como puertas automáticas, máquinas automáticas de autoservicio y cámaras auto-focus. En este enfoque pronto se aplicaron métodos avanzados de control.


En los años ochenta :

Cuando la tecnología de la información fue introducida, los ingenieros empezaron a incluir microprocesadores en los sistemas mecánicos para mejorar su diseño. Las máquinas de control numérico y los robots se volvieron más compactos, mientras que las aplicaciones automotrices como los mandos electrónicos del motor y los sistemas anticerrado y frenado se hicieron extensas.



Por los años noventa y 2000:

Se agregó la tecnología de comunicaciones, creando productos que podían conectarse en amplias redes. Este avance hizo posible funciones como la operación remota de manipuladores robóticos. Al mismo tiempo se están usando novedosos microsensores y microactuadores en nuevos productos; por ejemplo, los sistemas microelectromecánicos como los diminutos acelerómetros de silicio que activan las bolsas de aire de los automóviles.


                         


Requerimientos para máquinas modernas







Entradas populares de este blog

AUTOAJUSTE PID: CASO PRÁCTICO DE SINTONIZACIÓN EN IMPRESORA 3D

CONTROLADOR PID Un controlador  PID es permite controlar un sistema en lazo cerrado para que alcance el estado de salida deseado. El controlador PID está compuesto de tres elementos para una acción Proporcional, Integral y Derivativa. Estas tres acciones son las que dan nombre al controlador PID. Recordemos un poco que es un controlador PID y que parámetros debemos ajustar Existe gran interés en realizar la sintonización de controladores PID en diferentes software, a continuación se presenta un ejemplo en el que se simula un control PID usando software libre SCILAB, a través de Xcos AUTOTUNIG AUTOAJUSTE DE CONTROLADORES PID El controlador PID es la solución más común a los problemas prácticos de control. Aunque controladores con acción proporcional e integral han sido utilizados desde la época en que los molinos de viento y las máquinas de vapor eran las tecnologías dominantes, la forma actual del controlador PID emergió con los controladores neumáticos en los años 30 del siglo pasad

CONTROL DIFUSO

LÓGICA DIFUSA El concepto de lógica difusa es muy común, está asociado con la manera en que las personas perciben el medio, por ejemplo ideas relacionadas con la altura de una persona, velocidad con la que se mueve un objeto, la temperatura dominante en una habitación, cotidianamente se formulan de manera ambigua y depende de quien percibe el efecto físico o químico, será su enunciado acerca de tal fenómeno.  Una persona puede ser alta o baja, algo puede moverse rápido o lento, una temperatura puede ser baja o moderada o alta, se dice que estas afirmaciones acerca de una variable son ambiguas por que rápido, bajo, alto son afirmaciones del observador, y estas pueden variar de un observador a otro.  Entonces podemos afirmar que la información puede ser valiosa, aún cuando no sea cuantificada. Podemos entender información como: Hace mucho frío en la habitación Corte el pan en rebanadas Agregue azúcar al gusto El carro se desplaza muy rápido Prepare el horno a una temperatura alta La comp

RNA

Transparencias de la clase Ejercicio de entrenamiento de perceptron: Pedro Ponce Cruz. Inteligencia Artificial con aplicaciones a la Ingeniería Comandos Básicos para RNA en Matlab PERCEPTRÓN %perceptrón para compuerta or entrada = [0 0 1 1; 0 1 0 1]; objetivo = [0 1 1 1]; net= perceptron; net = train(net,entrada,objetivo); view(net) salida = net(entrada) pesos=net.IW{1,1} bias=net.b{1,1} salida = 0 1 1 1 pesos = 1 1 bias = -1 %perceptrón para compuerta and entrada = [0 0 1 1; 0 1 0 1]; objetivo = [0 0 0 1]; net= perceptron; net = train(net,entrada,objetivo); view(net) salida = net(entrada) pesos=net.IW{1,1} bias=net.b{1,1} salida = 0 0 0 1 pesos = 2 1 bias = -3 A continuación se presenta el código en Matlab para entrenamiento de RNA para identificación de las vocales: clc; clear all format long %cada letra ha sido formada de 5x5 p1=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1;