Download SILABO I. DATOS GENERALES 1. Nombre de la Asignatura

SILABO
I.
DATOS GENERALES
1. Nombre de la Asignatura
2. Carácter
3. Carrera Profesional
4. Código
5. Semestre Académico
6. Ciclo Académico
7. Horas de Clase
8. Créditos
9. Pre – Requisito
: TALLER DE ELECTRÓNICA AVANZADA
: Teoría – Práctica
: Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones
: IE1005
: 2013-II
: X Ciclo
: 02 Teoría y 04 Práctica.
: 04
: Arquitectura de redes y protocolos
II. SUMILLA
Asignatura práctica que desarrolla habilidades y capacidades en el alumno para la
investigación aplicadas a la solución de problemas en el campo de la Ingeniería
Electrónica y de Telecomunicaciones.
Se tratarán los siguientes temas: Implementación de trabajos de pre-tesis o tesis de
competencia profesional.Aplicación de inteligencia artificial, aplicaciones de
procesamiento digital de señales. Sistema de control óptimo. Aplicaciones
específicas. Diseño de redes de comunicaciones en general.
III. COMPETENCIA
El estudiante será capaz de implementar sistemas de control automatizados
utilizando tecnología analógica y digital y de implementar sistemas de transmisión y
recepción analógico y digital.
IV. PROGRAMACIÓN TEMÁTICA
PRIMERA UNIDAD
1. FUNDAMENTOS DE LA ROBÓTICA
Introducción a la robótica. Historia de la robótica. Componentes de los robots.
Grados de libertad de un robot. Coordenadas de un robot. Frames de referencia para
un robot. Espacio de trabajo de un robot.
2. ROBOTICA INDUSTRIAL
Hardware en la robótica. Sensores y actuadores. Descripción de robots industriales
en producción. Dispositivos accionadores de robots. Control en lazo abierto y
cerrado de robots industriales. Programación de los robots industriales. Sistemas de
seguridad. Aplicaciones.
3. INTRODUCCIÓN AL PROCESAMIENTO DE SEÑALES Y SISTEMAS
DIGITALES.
Introducción al concepto de Procesamiento Digital de Señales, definición de señales
y sistemas digitales, ventajas del procesamiento digital sobre el analógico, áreas de
aplicaciones, herramientas que ofrecen los Sistemas DSP modernos. Algoritmos y
casos.
4. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
Introducción y elementos de los sistemas de procesamiento digital de imágenes,
Fundamentos de imagen digital. Transformadas, Mejora, Restauración, Comprensión,
Segmentación, Representación, Descripción, Reconocimiento e interpretación de
imágenes digitales.
COMPETENCIA ESPECÍFICA
En esta primera unidad, el alumno será capaz de:
1. Aprender los conceptos generales de la Robótica.
2. Maneja las herramientas proporcionada por el software de simulación Matlab para
solucionar problemas relacionados a la localización espacial, cinemática, dinámica y
control del robot.
3. Aprende y comprende los conceptos generales de señales y sistemas digitales.
4. Analiza, simula y resuelve problemas relacionados con el procesamiento de imágenes.
SEM
01,
a
03
04 a
07
CONTENIDO
TEMÁTICO
Introducción a la Robótica
Robótica Industrial
Introducción al
procesamiento de Señales
Digitales
Procesamiento avanzado de
Imágenes
08
PROCEDIMIENTOS Y
ESTRATEGIAS
Desarrollo teórico
practico de los
principios industriales
de la Robótica.
Desarrollo teórico
practico de los
principios del
Procesamiento de
Señales Digitales
ACTIVIDADES
Clase magistral por el
docente. Desarrollo de
problemas prácticos.
Clase magistral por el
docente. Desarrollo de
problemas prácticos.
EXAMEN PARCIAL
SEGUNDA UNIDAD
“CONTROLADORES LÓGICOS PROGRAMABLES”
COMPETENCIA ESPECÍFICA
En esta segunda unidad, el alumno será capaz de programar PLCs de la marca SIEMENS.
Otra competencia es realizar proyectos con PLCs.
SEM
09
a
13
CONTENIDO TEMÁTICO
PLC SIEMES. S7-200. S7-400.
Programación en SIMATIC.
Grabación del PLC SIEMENS.
Realización de proyectos con
entradas y digitales y
analógicas, interactuando con
sensores.
Práctica Calificada.
PROCEDIMIENTOS Y
ESTRATEGIAS
El alumno programa el
PLC Siemens en
SIMATIC, luego graba
el PLC y finalmente
prueba si funciona lo
programado.
ACTIVIDADES
Explicación teórica
sobre PLC Siemens.
Proyectos de circuitos
con sensores digitales
y analógicos y con
actuadores digitales y
analógicos.
TERCERA UNIDAD
1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Introducción a la Inteligencia Artificial. Definiciones. Terminología básica. Historia de la
Inteligencia Artificial. Alcances de la Inteligencia Artificial. Áreas de investigación de la
Inteligencia Artificial. Implementación de sistemas básicos con inteligencia artificial.
2. FUNDAMENTOS BASICOS DE REDES NEURONALES
Fundamentos básicos de las redes neuronales. Acontecimientos históricos de las redes
neuronales. Red neuronal biológica. Modelo de una red neuronal artificial. Tipos de
funciones de activación. Unidad lógica threshold y vectores. Espacio de patrones. Red
neuronal perceptron. Aplicaciones y limitaciones del perceptron.
3. FUNDAMENTOS BASICOS DE LOGICA DIFUSA
Introducción a la lógica difusa. Historia y aplicaciones de la lógica difusa. Porque usar la
lógica difusa en control. Metodologías usadas en el control difuso. Diferencias entre un
conjunto difuso y no difuso. Conjuntos Difusos. Funciones de pertenencia. Operadores
elementales para lógica difusa. Aplicaciones de la lógica difusa.
COMPETENCIA ESPECÍFICA
En esta terceraunidad, el alumno será capaz de:
• Aprende y comprende los conceptos generales de Inteligencia Artificial.
• Aprende y comprende los fundamentos básicos de Redes Neuronales.
• Aprende y comprende los fundamentos básicos de Lógica Difusa.
• Maneja las herramientas del software de simulación Matlab para resolver los
algoritmos computacionales basados en inteligencia artificial.
CONTENIDO
PROCEDIMIENTOS Y
SEM
ACTIVIDADES
TEMÁTICO
ESTRATEGIAS
14,
Introducción a la
Desarrollo teórico
Clase magistral por el
15
Inteligencia artificial,
practico de los principios docente. Desarrollo
Redes Neuronales y
de la Inteligencia artificial de problemas
Lógica Difusa
prácticos.
16
EXAMEN FINAL
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EXAMEN SUSTITUTORIO
V. METODOLOGÍA
- Demostrativo y Expositivo
- Experimental – Operacional – Proyectos.
- Método inductivo. Deductivo.
- Prácticas individual y grupal o equipo.
- Técnica de dinámica de grupos.
VI. RECURSOS
- Proyector Multimedia
- Grabador de Microcontroladores PIC.
- Cable para grabación de PLC Siemens.
VII. EVALUACIÓN
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN Y COMUNICACIÓN DE RESULTADOS
PRÁCTICA y
TEORÍA
TRABAJOS ACAD.
LABORAT.
Examen Parcial 25%
Práctica 20%
- Asistencia y participación
(EP)
Laboratorio20%
en clase
Examen Final 25%(EF)
- Seminarios
- Control de lectura
- Trabajos encargados:
Monografía y Trabajo
de Investigación 10%
PF = 25(EP) + 25(EF) + 20(PP) + 20(PL) + 10(TA)
100
VIII. BIBLIOGRAFÍA
• Martín del Brio – Sanz Molina. Redes neuronales y sistemas difusos. Ed.
Alfaomega, México, 2002.
• Rojas, Arturo. Control avanzado. UNI, Perú, 2001.
• Smith – Corripio. Control automático de procesos. Ed. Limusa, México, 1998.
• Folletos y artículos de Internet