Resumen En este artículo se muestra el diseño, la implementación y validación de un sistema de deposición de una feromona ferromagnética. El trabajo surge de la necesidad de implementar un método de comunicación bio inspirado, como lo son las feromonas, en un enjambre de robots móviles. Esto para lograr un comportamiento colectivo coordinado por medio de la interacción entre diversos robots. El sistema diseñado logra la deposición de gotas de feromona de 6mm de diámetro con un error del 1.5% y con un tiempo de magnetización de hasta 30 minutos, a través de un robot denominado Robotino.

Abstract This paper presents the design, implementation, and validation of a deposition system for a ferromagnetic pheromone. The project originates from the necessity of a bio-inspired communication method, like pheromones, on a swarm of mobile robots. This was desired to achieve a collective behavior due to the interaction of several robots. The designed system was able to deposit pheromone drops of 6mm in diameter, with a 1.5% error and a magnetization time of 30 minutes, by using a Robotino robot.

Resumen Se presenta un método alternativo para determinar condiciones de operación anómalas en un motor trifásico de inducción, basado en un conjunto de índices adimensionales, calculados a partir de sus pérdidas de potencia. Estos índices son sensibles a variaciones en las condiciones en que opera el motor y por lo tanto se valorará si, en conjunto, son capaces de discriminar entre un desbalance de voltaje, un subvoltaje o una variación térmica, entre otros. En este trabajo se desarrollan las ecuaciones necesarias para calcular las perdidas eléctricas que permiten el cálculo de los índices propuestos. Es importante destacar que estos índices unifican la interpretación de variables eléctricas, mecánicas y térmicas con la intensión de su utilización en el diseño de un sistema automático de detección de faltas que opere en tiempo real, por medio de un prototipo basado en redes neuronales. Adicionalmente, se describen los experimentos realizados a un motor trifásico de inducción de dos caballos de fuerza, 230 Voltios - 60 Hertz, el banco de pruebas construido y en la parte final del trabajo se representa de forma gráfica la variabilidad de los índices ante distintas condiciones anormales, lo que permite valorar su sensibilidad y relación con las faltas asociadas.

Abstract We present an alternative method to determine anomalous operating conditions in a threephase induction motor, based on a set of dimensionless indices, they calculated from their power losses. These indices are sensitive to variations in the conditions under which the motor operates and will therefore be assessed if, on the whole, they are capable of discriminating between an unbalance of voltage, under-voltage or a thermal variation, among others. In this work the equations necessary to calculate the electrical losses that allow the calculation of the proposed indexes are developed. It is important to note that these indices unify the interpretation of electrical, mechanical and thermal variables with the intention of using them in the design of an automatic fault detection system that operates in real time, through a prototype based on neural networks. In addition, experiments are carried out on a three - phase two - horsepower induction motor, 230 Volt - 60 Hertz, the testbed constructed and the final part of the work graphically depicts the variability of the indices under different conditions Abnormal, which makes it possible to assess their sensitivity and relation to the associated faults.

Resumen La optimización multiobjetivo es un proceso complejo, más aún cuando las funciones objetivo que definen los problemas no están bien condicionadas o no cumplen con los requisitos mínimos para garantizar la convergencia de algoritmos clásicos, como convexidad, continuidad y diferenciabilidad. La literatura, entonces, se enfoca en el estudio de técnicas de optimización para problemas definidos por funciones con características particulares, por ejemplo, que el costo de su evaluación sea elevado, no convexas o no diferenciables. Este artículo hace una revisión general de las técnicas predominantes en problemas este tipo de funciones.

Abstrac The multi-objective optimization is a complex process, even more when the functions that define the problems are not well conditioned or do not meet the minimum set requirements to ensure the convergence of classical algorithms, such as convexity, continuity and differentiability. Hence, the technical literature focuses on optimization techniques for problems defined by functions with specific characteristics, like high evaluation cost, non-convexity or non-differentiability. This article provides an overview of some of the prevailing techniques for problems with these kind of functions.