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PURUNCAJAS MAZA BRYAN JOAO

Cargo: 
Coordinador de Acreditación Internacional
Oficina: 
Laboratorio de Control y Mecatrónica.
E-mail: 
bpurunca@espol.edu.ec
Carrera: 
Ingeniería Mecatrónica

Información de Hoja de Vida

Habilidades:
  • Diseño Mecánico.
  • Diseño Mecatrónico.
  • Diseño Electrónico.
  • Robótica Industrial.
  • CAD/CAM/CAE
  • Diseño de máquinas.
  • Automatización Industrial.
  • Control Industrial.
  • Redes Industriales.
  • Sistemas SCADA.
  • Programación.
  • Machine Learning.
  • Deep Learning.
  • Detección de fallos.
Estudios realizados:
  • 2023 (estimado): Ph.D. en Automática, Robótica y Visión, Universidad Politécnica de Cataluña – España.
  • 2018: Máster en Mecánica y Automatizacion, National Taipei University of Technology TAIPEI-TECH, 2018.
  • 2015: Ingeniero en Mecatrónica, Universidad de las fuerzas armadas ESPE, 2015.
Experiencia Académica:
  • 2021-Presente: Coordinador de acreditación internacional de la carrera Ingeniería en Mecatrónica, Escuela Superior Politécnica del Litoral.
  • 2021-presente: Profesor no titular, Escuela Superior Politécnica del Litoral
  • 2019-Presente: Técnico docente a Tiempo Completo, Escuela Superior Politécnica del Litoral.
  • 2016-2018: Asistente de investigación, Center for clean technology research (CCTR) – Taiwan.
Experiencia Profesional:
  • 2017: Ingeniero en Mecatrónica, Welltal Technology Corporation, Taipei-Taiwan.
  • 2016-2018: Asistente de investigación, Center for clean technology research (CCTR) – Taiwan.
  • 2015-2016: Ingeniero en Mecatrónica, MidasTouch S.A.
  • 2015: Desarrollador de proyectos, WorldSkills Ecuador.
  • 2015: Asistente técnico, PEC CIA.LTDA.
  • 2013: Asistente técnico – Hospital Gonzalo Gonzales.
Premios:
  • Experto en AQUATRONICA, Participación en WorldSkills 2014, Sao Paulo - Brasil, AQUATRONICA patrocinada por FESTO de Alemania, representando a Ecuador se alcanzó el segundo lugar.
  • Ganador de Beca para estudiar en Taiwan, beca completa para realizar estudios de 4to nivel en Taiwán en el año 2016.
Publicaciones:

  • Puruncajas, B.; Alava, W.; Encalada-Dávila, Á.; Tutivén, C.; Vidal, Y. Convolutional neural network for wind turbine failure classification based on SCADA data. Renewable energy and power quality journal. Vol. 19 p. 447-451. DOI: 10.24084/repqj19.316. Journal article.

  • Encalada-Dávila, Á.; Tutivén, C.; Moyón, L.; Puruncajas, B.; Vidal, Y. Main bearing fault prognosis in wind turbines based on gated recurrent unit neural networks. Renewable energy and power quality journal. Vol. 20 p. 419-424. DOI: 10.24084/repqj20.329. Journal article.

  • Puruncajas, B.; Vidal, Y.; Tutivén, C. Vibration-Response-Only Structural Health Monitoring for Offshore Wind Turbine Jacket Foundations via Convolutional Neural Networks. Sensors (Switzerland). Vol. 20 num. 12 p. 3429-1-3429-19. DOI: 10.3390/s20123429. Journal article.

  • Baquerizo, J.; Tutivén, C.; Puruncajas, B.; Vidal, Y.; Sampietro, J.L. Siamese neural networks for damage detection and diagnosis of jacket-type offshore wind turbine platforms. Mathematics. Vol. 10 num. 7, article 1131. DOI: 10.3390/math10071131. Journal article.

  • Encalada-Dávila, Á.; Moyón, L.; Tutivén, C.; Puruncajas, B.; Vidal, Y. Early fault detection in the main bearing of wind turbines based on Gated Recurrent Unit (GRU) neural networks and SCADA data. IEEE-ASME transactions on mechatronics. p. 1-11. DOI: 10.1109/TMECH.2022.3185675. Journal article.

  • Encalada-Dávila, Á.; Tutivén, C.; Puruncajas, B.; Vidal, Y. Wind turbine multi-fault detection based on SCADA data via an AutoEncoder. Renewable energy and power quality journal. Vol. 19 p. 487-492. DOI: 10.24084/repqj19.325. Journal article.

  • Encalada-Dávila, Á.; Puruncajas, B.; Tutivén, C.; Vidal, Y. Wind turbine main bearing fault prognosis based solely on SCADA data. Sensors (Switzerland). Vol. 21 num. 6 p. 2228/1-2228/22. DOI: 10.3390/s21062228. Journal article.

  • Tutivén, C.; Baquerizo, J.; Vidal, Y.; Puruncajas, B.; Sampietro, J. Offshore wind turbine jacket damage detection via a Siamese Neural Network. European Workshop on Structural Health Monitoring. p. 113-122. DOI: 10.1007/978-3-031-07254-3_12. Conference-paper.

  • Encalada-Dávila, Á.; Tutivén, C.; Puruncajas, B.; Vidal, Y. Wind turbine multi-fault detection based on SCADA data via an autoencoder. International Conference on Renewable Energies and Power Quality. p. 325-21-1-325-21-6. Conference-paper.

  • Puruncajas, B.; Alava, W.; Encalada-Dávila, Á.; Tutivén, C.; Vidal, Y. Convolutional neural network for wind turbine failure classification based on SCADA data. International Conference on Renewable Energies and Power Quality. p. 316-21-1-316-21-5. Conference-paper.

  • Bryan J. Puruncajas, Ti Lin, Pin-Yen Liao, Graham Legget and Shih-Cheng Hu. “Design, setup and testing of an innovative noninvasive airborne molecular contamination (amc) monitoring system for a front-opening unified-pod (foup) for sub 10 nm semiconductor manufacturing processes.” ICSS`18 International Symposium on Contamination Control, Netherlands 2018.