Modelo predictivo de detección de fallo en el motor neumático del sistema de enteroscopia Endoworm

Abstract

[ES] El trabajo de Rafael se circunscribe al proyecto de investigación Endoworm con el que se pretende construir un sistema de ayuda a la traslación de un enteroscopio por el interior del intestino delgado. En concreto, tendrá que realizar el procesamiento de seis señales de presiones correspondientes a las cavidades del motor neumático de Endoworm. Primero se hará un análisis y procesado de las señales en Matlab y luego se pasará a lenguaje C. El procesado de las señales y se ha de valorar si se ha de implementar sobre el microcontrolador de la PCB de control (STM32F429ZTIx), o bien sobre el proprio microcontrolador de la pantalla (STM32F746). Ambos tienen funciones de DSP y se van a programar empleando como gestor del acceso a recursos el sistema operativo FreeRTOS. El procesado dará como resultado la detección de los descriptores que identifiquen cada señal. Con los descriptores de las señales de expansión radial y axial se deberán de obtener unos modelos de Machine Learning que sean capaces de predecir si están hinchando o deshinchando correctamente o no lo están haciendo. Se diseñarán los modelos con Matlab, para obtener el modelo óptimo y pasando a ser programados en lenguaje C para cargarse en el microcontrolador seleccionado.