El simulador sísmico (o mesa vibratoria) es un aparato de ensayos experimentales para poner a prueba una estructura ante vibraciones generadas. Ese aparato de prueba es capaz de imponer vibraciones a elementos y/o modelos de estructuras, reproduciendo el movimiento del suelo en caso de terremotos. Por eso, los simuladores sísmicos son ampliamente utilizados dentro del campo de la ingeniería como herramienta fundamental para investigar la eficacia de nuevos materiales, dispositivos y técnicas constructivas antisísmicas. En el presente proyecto se desarrolló una mesa vibratoria o simulador sísmico de un eje, donde la frecuencia y periodo del movimiento se controlan mediante un dispositivo móvil de uso personal, los valores de frecuencias pueden ser definidos por el usuario. Adicionalmente, se mide la aceleración de la estructura con referencia a los tres ejes X, Y, y Z en la parte superior de la estructura armada con el “Kit MOLA”.

En la actualidad, la IoT o Internet de las cosas, un concepto tecnológico que ha tomado gran fuerza, permite mitigar problemas en distintos sectores económicos. Con la constante evolución de las tecnologías de comunicación inalámbrica y la creciente tendencia de conectar cualquier elemento a Internet, y también la necesidad presente de tener controlado cualquier entorno en tiempo real, el Internet de las cosas permite brindar soluciones innovadoras utilizando tecnologías y protocolos eficientes y de última generación. LoRa, es una de las nuevas tecnologías de transmisión inalámbrica en el ámbito IoT, brinda un consumo bastan te reducido de energía permitiendo obtener un gran alcance de transmisión que supera a tecnologías como WiFi y redes celulares. Estas características combinadas con la posibilidad actual que se tiene de almacenar y centralizar cantidad de datos en servidores que estén conectados a Internet, permite el desarrollo de sistemas de monitoreo eficientes y robustos. En la presente investigación se realizó el estudio de la tecnología LoRa implementada en una solución IoT de monitoreo remoto, las ventajas que presente su implementación combinada con el uso de un servidor privado virtual y el protocolo estándar para IoT, denominado MQTT.

El estudio y desarrollo del dron fue investigado desde su modelo matemático. Fue posible observar que es dinámicamente inestable. Se realizó la simulación de su comportamiento mediante sistemas de ecuaciones diferenciales y uso de Matlab Simulink donde se observó el movimiento y desplazamiento que realiza. El hardware tiene diferentes características que permite al operador manipular al dron con libertad. Éste tiene un rango de vuelo de aproximadamente un kilómetro de distancia, un peso total de 2,4 kg, y su tiempo de autonomía de vuelo alcanza hasta 10 min. Además puede ser controlado a distancia, así como también la transmisión de video en tiempo real. El desarrollo del software fue programado en C#, la interfaz es sencilla y amigable fácil de entender, en ésta se puede observar los controles para la toma de imagen y video. Presenta también un espacio donde se puede observar los valores de monóxido de carbono, temperatura y humedad en una gráfica, y son almacenados con fecha y hora para después estudiarlos exportando los valores desde la base de datos.

La lógica booleana propuesta por von Neumann presenta problemas a la hora de abordar ciertas tareas del mundo real. Los sistemas borrosos o difusos inciden sobre la lógica booleana asignando valores intermedios entre 1 y 0, emulando el razonamiento del ser humano. Los sistemas levitadores aerodinámicos se caracterizan por su comportamiento no lineal y hacen del sistema difuso un candidato adecuado para su control.Para el diseño del control difuso, primero se calcula el modelo matemático de los sistemas levitadores aerodinámicos de una esfera y una viga. Se explica los actuadores usados y sus propiedades aerodinámicas: ventilador y motor Brushless. Se realizó la simulación de las ecuaciones diferenciales calculadas en SIMULINK (herramienta usada para diseños basados en modelos) bajo entradas no estándar. Se ajustaron las constantes con los datos reales obtenidos usando MATLAB (laboratorio de matrices o Matrix Laboratory, por sus siglas en inglés). Se asignaron las variables lingüísticas de entrada y salida con sus respectivas particiones empleando MATLAB. Se simularon los diseños del control difuso en SIMULINK obteniendo resultados óptimos. Se implementó estos valores con ligeros cambios de sintonía en el entorno de desarrollo integrado de la tarjeta de desarrollo electrónico Arduino y se guardaron los datos de respuesta real. Se realizó la comparación de los resultados de simulación obteniendo una coherencia con los resultados simulados y reales. El sistema de control difuso ayudó a realizar un control adecuado y sencillo para sistemas levitadores aerodinámicos.

El diseño de un controlador digital para el control de nivel de líquido de un tanque se inició obteniendo la función de transferencia de la planta: sistema de nivel líquido. Se tomó en cuenta la estructura de un sistema de control digital seleccionando el sensor, el actuador y el circuito de potencia adecuados para la planta. Continuando con un breve repaso sobre  la teoría de control digital, se estudiaron los métodos de discretización de la función de transferencia y el diseño de controladores digitales usando el método de lugar de raíces. Se adquirieron de datos para caracterizar la planta usando MATLAB; luego se comparó con la función de transferencia, inicialmente encontrada para el ajuste final, se usó la función rltool de MATLAB para el diseño digital. Se procedió a la simulación en bloques en SIMULINK, configurando las limitaciones físicas reales del sistema. Se implementó el código del controlador digital diseñado en el entorno de desarrollo integrado de la tarjeta de desarrollo electrónico Arduino, hallando al transformada Z inversa previamente. Se almacenó los datos en MATLAB y se procedió a la comparación de los resultados de simulación mostrando coherencia. Se observó que es suficiente un diseño de control proporcional para este tipo de sistemas de primer orden que cuentan con su polo en el origen. Los sensores de ultrasonido son precisos en la medición de altura de nivel de agua a diferencia de los sensores infrarrojos.