INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERIA MECANICA Y ELECTRICAUNIDAD PROFESIONAL “ADOLFO LÓPEZ MATEOS”
“Incubadora de huevo con lógica difusa. “
TESIS PROFECIONAL Para obtener el título de
INGENIERO EN COMUNICACIONES Y ELECTRÓNICA
ESPECIALIDAD Control
PRESENTA:
ING. RICARDO OMAR BADILLO CABALLERO
ING. NORMA ANGELICA REYES ARTEAGA
ASESORES:
ING. LAURA L. MONTES PERALTA
ING. FERNANDO L. SÁNCHEZ MARTÍNEZ
IV
AGRADECIMIENTOS.
Esta tesis representa un parte aguas entre una etapa muy enriquecedora y el camino que el tiempo obliga. En toda la experiencia universitaria y la conclusión del trabajo de tesis, ha habido personas que merecen las gracias, porque sin su valiosa aportación no hubiera sido posible este trabajo y también hay quienes las merecen por haber plasmado su huella en nuestro camino.
Son muchas las personas especiales a las que nos gustaría agradecer su amistad, apoyo, ánimo y compañía en las diferentes etapas de nuestra vida. Algunas están aquí con nosotros y otras en nuestros recuerdos y en nuestros corazones. Sin importar en donde estén o si alguna vez llegaran a leer estas dedicatorias queremos darles las gracias por formar parte de nosotros, por todo lo que nos han brindado y por todas sus bendiciones.
En especial a nuestros padres por darnos la vida, una maravillosa formación, por su ternura y todo su amor, y por contagiarnos de sus mayores fortalezas. Gracias por los grandes ejemplos; perseverancia, dedicación, luchar contra las adversidades, por enseñarnos a levantarnos después de cada tropiezo, a ser pacientes y ponernos en pasos fijos para alcanzar nuestras metas, a ver los problemas con la cabeza fría y como situaciones solucionables, sobre todo a
guiarnos con la premisa de que “ toda disciplina tiene su recompensa”.
A nuestros Hermanos por su apoyo y darnos la oportunidad de tener unos cómplices en situaciones de alegría y tristezas, nos aligeran la carga.
A nuestros amigos por todo su apoyo, por ayudarnos a crecer y a encontrar nuestro lugar en el mundo, por darnos muchos días Felices y llenos de risas, por darnos sus hombros para llorar y por dejarnos entrar a sus vidas y compartir con nosotros un poquito de cada uno de ustedes.
INDICE
INTRODUCCION ………. 1
CAPITULO I: ESTADO DEL ARTE ………. 3
1.1 Planteamiento del problema ……….. 3
1.2 Parámetros a controlar ………... 5
CAPITULO II: LOGICA DIFUSA ………. 8
2.1 ¿Qué es la lógica difusa? ……….. 8
2.2 Historia ………. 9
CAPITULO III: CONCEPTOS BÁSICOS ……….. 11
3.1 Conjuntos Difusos ……….. 11
3.2 Conceptos Imprecisos ………... 11
3.3 Operaciones ……… 12
3.4 Las etiquetas lingüísticas y operadores ………... 13
3.5 Aplicaciones ……… 14
CAPITULO IV: MOTORES ………. 16
4.1 Motor de corriente continua ………... 16
4.1.1 Principio de funcionamiento ……….. 17
4.2 Motores paso a paso ……… 4.1.2 Sentido de giro ……….. 18 . 17 4.2.1 Cuestiones básicas ……….. 18
4.2.2 Comportamiento ………... 18
4.2.3 Características ……….... 19
4.2.4 Tipos de motores paso a paso ………... 20
4.2.5 Secuencias para manejar motores paso a paso Bipolares ……... 21
4.2.6 Secuencias para manejar motores paso a paso Unipolares ..…. 22
4.2.7 Referencia importante ……….... 25
4.2.8 Modulación por ancho de pulsos (PWM) ……… 27
CAPITULO V: SENSORES ……….. 28
5.1 Concepto ………... 28
5.2 Sensores de temperatura ………... 29
5.2.1 Tipos de instrumentos para medición de temperatura ………….. 29
5.3 Sensor de humedad ……… 5.2.2 Sensores de temperatura AD560 ………... 31 ... 32
VI
5.3.2 Parámetros típicos para determinar la humedad ……… 33
5.3.3 Consideración de los distintos tipos de sensor 5.4 Sensores de p y sus aplicaciones unto de rocío de óxido de aluminio ………... 33 37
CAPITULO VI: MICROCONTROLADORES ………. 41
6.1 ¿Que es un Microcontrolador? ………. 41
6.2 Diferencia entre microprocesador y microcontrolador ……….. 42
6.3 Aplicaciones de los microcontroladores ………. 43
6.4 Recursos de los microcontroladores ………... 43
6.5 Software ………... 48
CAPITULO VII: ENGRANES ………... 50
7.1 Concepto de engrane ……… 50
7.2 Engranajes ……….. 51
7.3 Ruedas dentadas ……… 53
7.4 Engranajes cilíndricos ……… 54
CAPITULO VIII: MATERIALES ……….. 55
CAPITULO IX: PROTOTIPO ………... 56
9.1 Desarrollo del prototipo ……… 56
9.2 Construcción de la caja ………. 56
9.3 Control de temperatura ……….. 57
9.4 Control de humedad ……….. 60
9.5 Control de ventilación ………... 61
9.6 Control de movimiento ………... 64
CAPITULO X: CONSTRUCCION DEL PROTOTIPO ……… 64
CAPITULO XI : CALCULOS Y GRAFICAS ……… 71
11.1 Reglas de evaluación ……… 71
11.2 Cálculos del factor vapor ………. 72
11.3 Graficas del factor vapor ………. 73
11.4 Cálculos del factor ventilador ………. 74
11.5 Graficas del factor ventilador ……….. 75
11.6 Cálculos del factor foco ………... 76
11.7 Graficas del factor ventilador ……….. 77
CONCLUSIONES ……… 78
INTRODUCCION.
La lógica difusa se basa en lo relativo de lo observado como posición diferencial. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí.
Funcionamiento.
La lógica difusa se adapta mejor al mundo real en el que vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras expresiones, del tipo "hace mucho calor", "no es muy alto", "el ritmo del corazón está un poco acelerado", etc. La clave de esta adaptación al lenguaje, se basa en comprender los cuantificadores de nuestro lenguaje (en los ejemplos de arriba "mucho", "muy" y "un poco").
En la teoría de conjuntos difusos se definen también las operaciones de unión, intersección, diferencia, negación o complemento, y otras operaciones sobre conjuntos (ver también subconjunto difuso), en los que se basa esta lógica. Para cada conjunto difuso, existe asociada una función de pertenencia para sus elementos, que indican en qué medida el elemento forma parte de ese conjunto difuso. Las formas de las funciones de pertenencia más típicas son trapezoidal, lineal y curva.
Se basa en reglas heurísticas de la forma SI (antecedente) ENTONCES (consecuente), donde el antecedente y el consecuente son también conjuntos difusos, ya sea puros o resultado de operar con ellos. Sirvan como ejemplos de regla heurística para esta lógica (nótese la importancia de las palabras "muchísimo", "drásticamente", "un poco" y "levemente" para la lógica difusa):
SI hace muchísimo calor ENTONCES disminuyo drásticamente la temperatura.
SI voy a llegar un poco tarde ENTONCES aumento levemente la velocidad.
Los datos de entrada suelen ser recogidos por sensores, que miden las variables de entrada de un sistema. El motor de inferencias se basa en chips difusos, que están aumentando exponencialmente su capacidad de procesamiento de reglas año a año. Un esquema de funcionamiento típico para un sistema difuso podría ser de la siguiente manera
En la figura, el sistema de control hace los cálculos con base en sus reglas heurísticas, comentadas anteriormente. La salida final actuaría sobre el entorno físico, y los valores sobre el entorno físico de las nuevas entradas (modificado por la salida del sistema de control) serían tomadas por sensores del sistema.
Por ejemplo, imaginando que nuestro sistema difuso fuese el climatizador de un coche que se autorregula según las necesidades: Los chips difusos del climatizador recogen los datos de entrada, que en este caso bien podrían ser la temperatura y humedad simplemente. Estos datos se someten a las reglas del motor de inferencia (como se ha comentado antes, de la forma SI... ENTONCES... ), resultando un área de resultados. De esa área se escogerá el centro de gravedad, proporcionándola como salida. Dependiendo del resultado, el climatizador podría aumentar la temperatura o disminuirla dependiendo del grado de la salida.
Ventajas.
Como principal ventaja, cabe destacar los excelentes resultados que brinda un sistema de control basado en lógica difusa: ofrece salidas de una forma veloz y precisa, disminuyendo así las transiciones de estados fundamentales en el entorno físico que controle. Por ejemplo, si el aire acondicionado se encendiese al llegar a la temperatura de 30º, y la temperatura actual oscilase entre los 29º-30º, nuestro sistema de aire acondicionado estaría encendiéndose y apagándose continuamente, con el gasto energético que ello conllevaría. Si estuviese regulado por lógica difusa, esos 30º no serían ningún umbral, y el sistema de control aprendería a mantener una temperatura estable sin continuos apagados y encendidos.
CAPITULO I
ESTADO DEL ARTE
1.1 Planteamiento del problema.
La incubación de huevos de gallina es un proceso en el que intervienen diversos factores tales como las características de la misma, capacidad de almacenamiento en los lugares de cría, condiciones ambientales y el factor de tiempo, para lograr una mayor probabilidad de nacimiento de pollos sanos. Para construir una incubadora es necesario llevar a cabo un estudio detallado de la crianza de pollos. La incubación artificial de huevos consiste en sustituir a la gallina de manera que no necesite estar junto al huevo incubando para que éste se logre. Para que el proceso de incubación sea exitoso, el huevo debe ser reciente. Con la incubadora es posible hacer que crezca la población de pollos según sea necesario.
Para llevar acabo este proceso de incubación, es necesario una serie de pasos previos, como: hacer una limpieza del huevo, revisar físicamente el huevo, escoger los que se encuentren en buenas condiciones, se debe tener en cuenta que es necesario tener el control de: temperatura, humedad y el movimiento del huevo, durante un cierto periodo de tiempo, de tal forma que si se cumplen con todas estas condiciones tendremos una gran posibilidad que nazcan la mayor cantidad de pollos.
Los huevos de gallina tienen características propias para su incubación, como la temperatura, humedad y movimiento del huevo, de tal manera que la incubadora debe generar las condiciones adecuadas para que se logre el nacimiento.
En el cuadro siguiente se muestran las características mencionadas.
Tipo de Huevo
Tiempo de Incubación
(días)
Temperatura de Incubación
Humedad relativa en la
Incubación
Movimientos del Huevo (mínimo
de veces por día)
Gallina 21 a 22 37.5°C 60% tendiendo a subir.
Este proyecto trata de mejorar lo que ya esta hecho dentro del campo de las incubadoras con ayuda de la lógica difusa. La lógica difusa de hoy, en la mayoría de las aplicaciones actuales, permite tener en cuenta todos los conocimientos cualitativos de diseñadores y de operadores en la automatización de los sistemas. En el campo de los procesos de producción, continuo (que nos interesa esencialmente aquí) las aplicaciones se multiplican. La lógica difusa se ha desarrollado porque se trata de un acercamiento esencialmente pragmático, eficaz y genérico. Se dice a veces que permite sistematizar el terreno del empirismo y entonces se hace difícil de dominar. La teoría de los conjuntos difusos facilita un método pertinente y fácilmente realizable en las aplicaciones en tiempo real; permite transcribir y dar dinamismo a los conocimientos de los diseñadores o de los operadores.
Este aspecto adaptable y universal de la lógica difusa permite comenzar la automatización de procesos tales como la puesta en marcha (incubadora), el funcionamiento perfecto de parámetros, para los cuales poco existía anteriormente.
Al llevar a cabo el proceso de incubación con la ayuda de la lógica difusa se trata de tener la visión y el objetivo de imitar el razonamiento humano en lo que se refiere a la programación de PC, a lo que eleva las funciones y capacidades de las máquinas a niveles comparables al del ser humano, y así facilitar este proceso. Al introducir este elemento como es la lógica difusa a un proceso ya antes realizado refleja ventajas como son, la producción de sistemas robustos y tolerantes a fallas refiriéndose a la mejor conservación y cuidados de las aves que queramos adoptar en nuestro proceso, con esto se obtendrán beneficios para las empresas que estén dentro de este sistema, refiriéndonos con respecto a la disminución de costos y elevación de una mejora en la producción.
Aunque el uso de la lógica difusa también nos genera una problemática la cual es el trastorno por la introducción de máquinas modernas capaces de fabricar y modelar las aplicaciones sin olvidar que parte de ello es el aprendizaje de términos difusos por parte de los elementos que tendrán que tratar con esta tecnología.
1.2 Parámetros a controlar.
Los parámetros que hay que controlar son:
A. La temperatura B. La humedad C. La ventilación
D. La posición del huevo
A) Temperatura.
La temperatura, se regula automáticamente gracias a un sistema de control de temperatura. El valor ideal es de 37.7°C (100°F), que se puede bajar a los 37.5°C en los tres últimos días de incubación para compensar el calor metabólico del propio huevo.
La temperatura se ve fuertemente condicionada por las condiciones de ventilación.
B) Ventilación.
Los huevos tienen en su cáscara micro poros por los que respiran y transpiran eliminando agua.
La renovación del aire, permite que se introduzca aire fresco con más oxígeno, y la salida del aire viciado.
Gracias a los ventiladores se consigue la renovación del aire, y su circulación, lo que ayuda a mantener una temperatura más homogénea.
Existen dos tipos de ventilación
Por convección
Forzada gracias a ventiladores
Si no se utilizan ventiladores, el calentamiento suele ser desde arriba. En este caso son normales las diferencias de temperatura de hasta 4ºC desde la parte superior a la inferior del interior de la incubadora.
Estas diferencias hacen difícil la medida de la temperatura del huevo.
Cuando el calentamiento se realiza por convección para mantener una homogeneidad aceptable de la temperatura, es conveniente que todos los huevos estén en un mismo plano.
C) Humedad.
Es el parámetro más difícil de medir con precisión.
La humedad ideal es de entre el 50% y el 60% los 17 primeros días, y de un 65% los 3 últimos días del período de incubación.
Este incremento de temperatura, facilita la rotura de la cáscara para los pollitos al nacer. De hecho, cuando empieza la eclosión se puede incrementar la humedad relativa hasta el 85%.
Por el hecho de ser porosa la cáscara del huevo, este va perdiendo agua que se sustituye por aire.
Con la humedad del ambiente se puede regular el ritmo al que el huevo pierde agua, en concreto, mientras mayor sea la humedad del ambiente, menor será el ritmo de pérdida de agua en el huevo.
Se va formando una cámara de aire, que es el primero que respira el pollito y permite que este se pueda girar para ponerse en posición para poder romper la cáscara en el momento de la eclosión.
A lo largo del periodo de incubación de agua, es normal una pérdida de peso en el huevo por esta pérdida de agua del 14%.
Cuando los pollitos se han liberado completamente de la cáscara, se puede disminuir la humedad rápidamente, hasta el 40% con el fin de que se seque su plumaje.
La humedad, se regula gracias a unos recipientes llenos de agua, situadas en el interior de la incubadora.
D) Posición del Huevo.
Las gallinas periódicamente giran los huevos. De hecho, si esto no se hace, el embrión se queda pegado a la cáscara. El volteo, se tiene que hacer durante los 18 primeros días con una regularidadde cada dos 2 horas.
solares. Nosotros con este proyecto queremos tener un control diferente a los que hay para la incubadora a través de la lógica difusa.
Este proyecto trata de mejorar lo que ya está hecho dentro del campo de las incubadoras con ayuda de la lógica difusa. La lógica difusa de hoy, en la mayoría de las aplicaciones actuales, permite tener en cuenta todos los conocimientos cualitativos de diseñadores y de operadores en la automatización de los sistemas. En el campo de los procesos de producción, por lote (que nos interesa esencialmente aquí) las aplicaciones se multiplican.
La lógica difusa trata de tener un acercamiento esencialmente practico en cuanto a que es fácil de aplicar, eficaz en el método deseado y adaptable, porque se puede acoplar a las diversas funciones a realizar. Se dice que a veces permite organizar los procedimientos fundados en observaciones y en experiencias, por esta razón se hace difícil de dominar. La teoría de los conjuntos difusos facilita los métodos que se realizan en un tipo real.
Este aspecto adaptable y universal de la lógica difusa permite acometer la automatización de procesos tales como la puesta en marcha (incubadora), el perfecto funcionamiento de parámetros, para los cuales poco existía anteriormente.
Al llevar a cabo el proceso de incubación con la ayuda de la lógica difusa se trata de tener la visión y el objetivo de imitar el razonamiento humano en lo que se refiere a la programación de PC, a lo que eleva las funciones y capacidades de las máquinas a niveles comparables al del ser humano, y así facilitar este proceso.
Al introducir este elemento como es la lógica difusa a un proceso ya antes realizado refleja ventajas como lo son, la producción de diferentes sistemas y tolerantes a fallos refiriéndose a la mejor conservación y cuidados de las aves que queramos tener en nuestro proceso, con esto se obtendrán beneficios para las empresas que estén dentro de este sistema, refiriéndonos con respecto a la disminución de costos y elevación de una mejora en la producción.
Aunque el uso de la lógica difusa también nos genera una problemática la cual es el Trastorno por la Introducción de máquinas modernas capaces de fabricar y modelar las aplicaciones sin olvidar que parte de ello es el aprendizaje de términos difusos por parte de los elementos que tendrán que tratar con esta tecnología.
CAPITULO II
LOGICA DIFUSA
2.1 ¿Qué es la lógica difusa?
La lógica difusa es una teoría que nos resulta útil si queremos que algún dispositivo (maquina, programa, etc.) realice razonamientos iguales a los que haría un ser humano. La lógica difusa se basa en la relación que hay entre un elemento matemático y un conjunto difuso con el fin de que el dispositivo sea capaz de realizar un razonamiento similar al de nosotros.
A esta teoría matemática también es conocida como borrosa, la cual utiliza expresiones que no son ni totalmente ciertas ni totalmente falsas, es decir, es la lógica aplicada a conceptos que pueden tomar cualquier valor de veracidad dentro de un conjunto de valores que oscilan entre los extremos, la verdad absoluta y la falsedad total.
Es necesario tener en cuenta que lo que es difuso, borroso e impreciso no es lógica, si no el objetivo a estudiar. La lógica difusa nos permite tratar información que no es del todo precisa (ejemplo: manejo de temperatura), en términos de conjuntos difusos nos permite manipular combinando las reglas para definir acciones. Así los sistemas de control difuso combinan variables de entrada, definidas en términos de conjuntos difusos los cuales producen uno o más valores de salida tomando en cuenta los grupos de reglas.
2.2 Historia.
“La lógica difusa a crecido mucho en los últimos años. Desde sus inicios formales a mediados del siglo 20, se ha visto que este método de construir maquinas de todo tipo daba ventajas que ningún otro método daba. En la década de 1920, Jan Lukasiewicz inició trabajando en lógica de varios valores, y en 1937 se publicó el articulo Philosophy of Science de Max Black, que utilizaba la teoría de conjuntos difusos. El hecho mas importante en el desarrollo de la lógica difusa que ocurrió en 1965, cuando| el ingeniero Lotfi A. Zadeh de la Universidad de California en Berkeley se da cuenta de: “Conforme la complejidad de un sistema aumenta, nuestra capacidad para ser precisos y construir instrucción sobre su comportamiento disminuye asta el umbral mas allá del cual, la precisión y el significado son características excluyentes”. Introdujo entonces el concepto de conjunto difuso (Fuzzy Set) bajo el que reside la idea de que los elementos sobre los que se construye el pensamiento humano no son números si no etiquetas lingüísticas. L a lógica difusa permite representar el conocimiento común, que es mayoritariamente del tipo lingüístico cualitativo y no necesariamente cualitativo, en el lenguaje matemático a través de la teoría de conjuntos difusos y funciones características asociadas a ellos. Permite trabajar a la vez con datos numéricos términos lingüísticos: los términos lingüísticos son inherentemente menos precisos que los datos numéricos pero en muchas ocasiones aportan una información más útil para el razonamiento humano.
Aunque la lógica difusa es conocida con ese nombre desde que Zadeh la bautizó así en 1965, la idea que se esconde tras de ella y sus orígenes se remontan hasta 2500 años atrás. Los filósofos griegos, Aristóteles entre ellos, consideraban que existe cierto grado de veracidad y falsedad y Platón ya trabajo con grados de pertenencia.
El termino barroco aplicado a la lógica y a la teoría de conjuntos y sistemas procede de la expresión fuzzy sets (conjuntos borrosos) acuñada por Lofti A. Zadeh, brillante ingeniero eléctrico iraní nacionalizado en Estados Unidos, profesor en las mas prestigiosas universidades norteamericanas y doctor honoris causa de varias instituciones académicas.
creador de la lógica multivaluada, influyeron para que Zadeh publicase su famoso ensayo “Fuzzy Sets” en “Informations and Control” en 1965.
Además de las contribuciones del propio Zadeh, otros autores como Bellman, Lakoff, Goguen, Kohout, Smith, Sugeno, Chang, Duna, Bezdek, Negorita, Mizumoto, Tanaka, Kandel, Zimmermann, etc… hicieron aportaciones al desarrollo de las bases de esta teoría. Durante esta primera década, gran parte de estructuras lógicas y matemáticas son generalizadas en términos de lógica difusa: relaciones lógicas, funciones, grupos, operaciones, operadores, algoritmos, etc.
En 1975 Ebrahim Mamdani del Queen Mary College of the University of London publicó el articulo An Experiment in Linguistic Síntesis with a Fuzzy Logic Controller en que se demuestra que la lógica difusa se puede utilizar en aplicaciones de control automático. En 1978 la empresa F.L.Smidt construyó un controlador de un horno de cemento, que se considera la primera aplicación industrial de la lógica difusa. En países como Japón la lógica difusa ha tenido un gran avance, no solo en el aspecto teórico sino que también con aplicaciones practicas.
En 1983 Fuji aplica la lógica difusa para el control de inyección química en plantas depuradoras de agua por primera vez en Japón y en 1987 Hitachi pone en marcha un controlador fuzzy para el control del tren-metro de Sendai, y la empresa Morón desarrolla los primeros controladores difusos comerciales.
Paralelamente al desarrollo de las aplicaciones de la lógica difusa, investigadores teóricos siguen, en la década de los 80, el camino iniciado por Mamdani. Asi, Takagi y Sugeno desarrollan la primera aproximación para construir reglas fuzzy a partir de datos de entrenamiento, y aunque un principio no tienen mucha repercusión, mas tarde será el punto de partida para investigar la identificación de modelos fuzzy.
En la década de los noventa, además de las redes neuronales y los sistemas fuzzy, hacen su aparición los algoritmos genéticos. Estas tres técnicas computacionales, que pueden combinarse de múltiples maneras y se pueden considerar compleméntales, son herramientas de trabajo muy potentes en el campo de los sistemas de control en la ultima década. La lógica difusa esta teniendo, por lo tanto, bastante éxito en su utilización sobre los sistemas de control, aplicación que ya podría considerarse como rutinaria. Sin embargo, los investigadores buscan nuevos campos de aplicación de esta técnica.” [2]
2
CAPITULO III
CONCEPTOS BÁSICOS
3.1 Conjuntos Difusos
“La mayoría de los fenómenos que encontramos cada día son imprecisos, es decir, tienen implícito un cierto grado de difusidad en la descripción de su naturaleza. Esta imprecisión puede estar asociada con su forma, posición, momento, color, textura, o incluso en la semántica que describe lo que son. En muchos casos el mismo concepto puede tener diferentes grados de imprecisión en diferentes contextos o tiempo. Un día cálido en invierno no es exactamente lo mismo que un día cálido en primavera. La definición exacta de cuando la temperatura va de templada a caliente es imprecisa no podemos identificar un punto simple de templado, así que pasamos a un simple grado, la temperatura es ahora considerada caliente. Este tipo de imprecisión o difusidad asociado continuamente a los fenómenos es común en todos los campos de estudio: sociología, física, biología, finanzas, ingeniería, oceanografía, psicología, etc.
3.2 Conceptos Imprecisos.
Aceptamos la imprecisión como una consecuencia natural de ''la forma de las cosas en el mundo''. La dicotomía entre el rigor y la precisión del modelado matemático en todos los campos y la intrínseca incertidumbre de ''el mundo real'' no es generalmente aceptada por los científicos, filósofos y analistas de negocios. Nosotros simplemente aproximamos estos eventos a funciones numéricas y escogemos un resultado en lugar de hacer un análisis del conocimiento empírico. Sin embargo procesamos y entendemos de manera implícita la imprecisión de la información fácilmente. Estamos capacitados para formular planes, tomar decisiones y reconocer conceptos compatibles con altos niveles de vaguedad y ambigüedad. Considerando las siguientes sentencias:
La temperatura está caliente.
La inflación actual aumenta rápidamente.
Los grandes proyectos generalmente tardan mucho.
Nuestros precios están por debajo de los precios de la competencia. IBM es una compañía grande y agresiva.
Alejandro es alto pero Ana es bajita.
3.3 Operaciones.
En la lógica Booleana tradicional, los conjuntos son considerados como sistemas bivalentes con sus estados alternando entre inclusión y exclusión. La característica de la función discriminante refleja este espacio vivaluado
Existen 4 operaciones básicas de conjuntos en esta lógica: unión, intersección, complemento y unión exclusiva. Al igual que en los conjuntos convencionales, existen definiciones específicas para combinar y especificar nuevos conjuntos difusos.
- Operador Intersección: El operador intersección, también llamado operador AND, se define como:
Es decir, el resultado de la intersección entre dos conjuntos es el valor mínimo de la función de pertenencia para algún valor “x” y “y” dado.
- Operador Unión: El operador unión, también llamado operador OR, se define como:
Es decir, el resultado de la intersección entre dos conjuntos es el valor máximo de la función de pertenencia para algún valor “x” y “y” dado.
- Operador Complemento: El operador complemento, también llamado operador NOT, se define como:
Este operador determina el grado de pertenencia de algún valor miembro en el negado de su conjunto. Este conjunto de funciones teóricas provee las herramientas
fundamentales de la lógica. En el caso usual, con las operaciones comunes de intersección, unión y complemento, el conjunto de conjuntos de U forman un álgebra booleana, es decir se cumplen las condiciones de asociatividad, conmutatividad, elementos neutros, ídem potencia, absorción, distributividad, complemento y las leyes de Morgan.
Las tres operaciones mencionadas se pueden extender de varias formas a conjuntos difusos, de modo que al restringirlas a los conjuntos usuales, coincidan con las comunes. Estas extensiones resultantes satisfacen en forma general sólo a algunas de las condiciones listadas anteriormente, y para mantener la vigencia de alguna, será obligatorio sacrificar a otras.
como una consecuencia de los conjuntos difusos. Decidir si un valor es o no es miembro de cualquier conjunto difuso en particular, requiere algunas nociones de cómo esta construido el conjunto, del universo y de los límites de éste.
3.4 Las etiquetas lingüísticas y operadores.
El centro de las técnicas de modelado difuso es la idea de variable lingüística. Desde su raíz, una variable lingüística es el nombre de un conjunto difuso. Si tenemos un conjunto difuso llamado ''largo'' éste es una simple variable lingüística y puede ser empleada como una regla base en un sistema basado en la longitud de un proyecto en particular Si duración proyecto es largo entonces la terminación de tareas es DECRECIENTE; Una variable lingüística encapsula las propiedades de aproximación o conceptos de imprecisión en un sistema y da una forma de computar adecuada. Esto reduce la aparente complejidad de describir un sistema que debe concordar con su semántica. Una variable lingüística siempre representa un espacio difuso.
Lo importante del concepto de variable lingüística es su estimación de variable de alto orden más que una variable difusa. En el sentido de que una variable lingüística toma variables difusas como sus valores. En el campo de la semántica difusa cuantitativa al significado de un término "x" se le representa como un conjunto difuso M(x) del universo de discusión. Desde este punto de vista, uno de los problemas básicos en semántica es que se desea calcular el significado de un término compuesto.
La idea básica sugerida por Zadeh es que una etiqueta lingüística tal como ''muy'', ''más o menos'', ''ligeramente'', etc... pueden considerarse como un operador que actúa sobre un conjunto difuso asociado al significado de su operando. Por ejemplo en el caso de un término compuesto ''muy alto'', el operador ''muy'' actúa en el conjunto difuso asociado al significado del operando ''alto''. Una representación aproximada para una etiqueta lingüística se puede lograr en términos de combinaciones o composiciones de las operaciones básicas. Es importante aclarar que se hará mayor énfasis en que estas representaciones se proponen principalmente para ilustrar el enfoque, más que para proporcionar una definición exacta de las etiquetas lingüísticas. Zadeh también considera que las etiquetas lingüísticas pueden clasificarse en dos categorías que informalmente se definen como sigue:
Tipo I: las que pueden representarse como operadores que actúan en un conjunto difuso: ''muy'', ''más o menos'', ''mucho'', ''ligeramente'', ''altamente'', ''bastante''.
En otras palabras, las etiquetas lingüísticas pueden ser caracterizadas cómo operadores más que construcciones complicadas sobre las operaciones primitivas de conjuntos difusos. “[3]
3.5 Aplicaciones.
Una de las principales ventajas de la Lógica difusa o también llamado Control Difuso es la velocidad en obtener una salida con una gran fiabilidad. Nos permiten solucionar gran parte de los problemas de control automático de una manera sencilla sin necesidad de conocer un modelo matemático que lo pueda controlar.
Un ejemplo básico puede ser el de la ducha. Nosotros somos los sensores de temperatura y el control de la temperatura lo hacemos sobre los grifos. Inicialmente abrimos el agua caliente, a medida que empieza a salir agua caliente vamos cerrando el grifo del agua caliente y vamos abriendo el del agua fría en este proceso se producen subidas y bajadas de temperatura bruscas. El caso de la ducha no es un proceso crítico, pero si estamos en un laboratorio de química y los grifos son de los reactivos no podemos tolerar esas fluctuaciones en la salida. En este caso tendremos que usar un modelo matemático fiable: Regulador PID, Control multivariable.
La Lógica difusa no es una tecnología de futura aplicación, si no que existen ya en el mercado muchos productos basados en esta tecnología, vendiéndose ya cientos de millones de estos productos. Muchas de estas aplicaciones de la Lógica difusa están siendo desarrolladas y aplicadas en países como Japón y Alemania. Entre los productos más comunes que llegan a las personas basados en la Lógica difusa se pueden mencionar los siguientes:
Lavadoras inteligentes que regulan el uso del agua y el detergente en función del nivel de suciedad de la ropa.
El metro Senday en Japón
Medidores de presión sanguínea.
Aspiradoras, Ascensores, neveras, microondas y múltiples electrodomésticos.
Cámaras de video y fotográficas con auto foco.
Aire acondicionado inteligente, al cual se le indica si uno tiene calor o mucho calor y ya ajusta la temperatura en función de la actual.
3
La aplicación de la Lógica difusa a un nivel comercial, ha demostrando los resultados de su uso, aun así hoy en día gran parte de los científicos miran con cierto recelo las teorías en ella expuestas.
En la actualidad gran cantidad de patentes de productos se basa en la Lógica difusa, siendo esta en origen una idea de libre aplicación que ha resultado de gran utilidad para el desarrollo de tecnologías comerciales.
En la actualidad estas aplicaciones no se están llevando a cabo de forma efectiva en Estados Unidos, muchas veces motivados por el impacto del propio nombre la tecnología “fuzzy”, el cual podría generar rechazo en el público en general.
Otras aplicaciones:
Control luminosidad. Control de humedad. Control de temperatura. Sistemas de reconocimiento
Sistemas basados en Inteligencia Artificial.
CAPITULO IV
MOTORES
4.1 Motor de corriente continua.
El motor de corriente continua es una máquina que convierte la energía eléctrica en mecánica, principalmente mediante el movimiento rotorio. En la actualidad existen nuevas aplicaciones con motores eléctricos que no producen movimiento rotatorio, sino que con algunas modificaciones, ejercen tracción sobre un riel. Estos motores se conocen como motores lineales.
Esta máquina de corriente continua es una de las más versátiles en la industria. Su fácil control de posición, par y velocidad la han convertido en una de las mejores opciones en aplicaciones de control y automatización de procesos. Pero con la llegada de la electrónica su uso ya es poco pues con los motores de corriente alterna del tipo asíncrono, pueden ser controlados de igual forma a precios más accesibles para el consumidor medio de la industria. A pesar de esto el uso de motores de corriente continua continúa y se usan en muchas aplicaciones de potencia (trenes y tranvías) o de precisión (máquinas, micromotores, etc.)
La principal característica del motor de corriente continua es la posibilidad de regular la velocidad desde vacío a plena carga.
Una máquina de corriente continua (generador o motor) se compone principalmente de dos partes, un estator que da soporte mecánico al aparato y tiene un hueco en el centro generalmente de forma cilíndrica. En el estator además se encuentran los polos, que pueden ser de imanes permanentes o devanados con hilo de cobre sobre núcleo de hierro. El rotor es generalmente de forma cilíndrica, también devanado y con núcleo, al que llega la corriente mediante dos escobillas.
4.1.1 Principio de funcionamiento
Según la segunda Ley de Lorentz, un conductor por el que pasa una corriente eléctrica que causa un campo magnético a su alrededor tiende a ser expulsado si se le quiere introducir en otro campo magnético.
F: Fuerza en Newtons.
I: Intensidad que recorre el conductor en Amperios l: Longitud del conductor en metros
B: Inducción en Teslas
La fuerza en la que se moverá el conductor como también el sentido de circulación de la corriente, se pueden definir con la Regla de la Mano Derecha de Fleming.
Fuerza contraelectromotriz inducida en un motor: Es la tensión que se crea en los conductores de un motor como consecuencia del corte de las líneas de fuerza, es el efecto generador. La polaridad de la tensión en los generadores es inversa a la aplicada en bornes del motor.
Las fuertes puntas de corriente de un motor en el arranque son debidas a que con máquina parada no hay fuerza contraelectromotriz y el bobinado se comporta como una resistencia pura.
Número de escobillas: Las escobillas deben poner en cortocircuito todas las bobinas situadas en la zona neutra. Si la máquina tiene dos polos, tenemos también dos zonas neutras En consecuencia, el número total de escobillas ha de ser igual al número de polos de la máquina. En cuanto a su posición, será coincidente con las líneas neutras de los polos.
4.1.2 Sentido de giro
El sentido de giro de un motor de corriente continua depende del sentido relativo de las corrientes circulantes por los devanados inductor e inducido.
La inversión del sentido de giro del motor de corriente continua se consigue invirtiendo el sentido del campo magnético o de la corriente del inducido. Si se permuta la polaridad en ambos bobinados, el eje del motor gira en el mismo sentido.
4.2 Motores paso a paso.
4.2.1 Cuestiones básicas.
Los motores paso a paso se pueden ver como motores eléctricos sin escobillas. Es típico que todos los bobinados del motor sean parte del estator, y el rotor puede ser un imán permanente o, en el caso de los motores de reluctancia variable (que luego describiremos mejor), un cilindro sólido con un mecanizado en forma de dientes (similar a un engranaje), construido con un material magnéticamente "blando" (como el hierro dulce).
La conmutación se debe manejar de manera externa con un controlador electrónico y, típicamente, los motores y sus controladores se diseñan de manera que el motor se pueda mantener en una posición fija y también para que se lo pueda hacer girar en un sentido y en el otro.
La mayoría de los motores paso a paso conocidos se pueden hacer avanzar a frecuencias de audio, lo que les permite girar muy velozmente. Con un controlador apropiado, se los puede hacer arrancar y detenerse en un instante en posiciones controladas.
4.2.2 Comportamiento.
Los motores paso a paso tienen un comportamiento del todo diferente al de los motores de corriente continua. En primer lugar, no giran libremente por sí mismos. Los motores paso a paso, como lo indica su nombre, avanzan girando por pequeños pasos. También difieren de los motores de CC en la relación entre velocidad y torque (un parámetro que también es llamado "par motor" y "par de giro"). Los motores de CC no son buenos para ofrecer un buen torque a baja velocidad sin la ayuda de un mecanismo de reducción. Los motores paso a paso, en cambio, trabajan de manera opuesta: su mayor capacidad de torque se produce a baja velocidad.
Los motores paso a paso tienen una característica adicional: el torque de detención (que se puede ver mencionado también como "par de detención", e incluso par/torque "de mantenimiento"), que no existe en los motores de CC. El torque de detención hace que un motor paso a paso se mantenga firmemente en su posición cuando no está girando. Esta característica es muy útil cuando el motor deja de moverse y, mientras está detenido, la fuerza de carga permanece aplicada a su eje. Se elimina así la necesidad de un mecanismo de freno.
adecuada secuencia. Si se invierte el orden de esta secuencia, se logra que el motor gire en sentido opuesto. Si los pulsos de alimentación no se proveen en el orden correcto, el motor no se moverá apropiadamente. Puede ser que zumbe y no se mueva, o puede ser que gire, pero de una manera tosca e irregular.
Esto significa que hacer girar un motor paso a paso no es tan simple como hacerlo con un motor de corriente continua, al que se le entrega una corriente y listo. Se requiere un circuito de control, que será el responsable de convertir las señales de avance de un paso y sentido de giro en la necesaria secuencia de energización de los bobinados.
4.2.3 Características.
Un motor paso a paso se define por estos parámetros básicos:
Voltaje.- Los motores paso a paso tienen una tensión eléctrica de trabajo. Este valor viene impreso en su carcasa o por lo menos se especifica en su hoja de datos. Algunas veces puede ser necesario aplicar un voltaje superior para lograr que un determinado motor cumpla con el torque deseado, pero esto producirá un calentamiento excesivo y/o acortará la vida útil del motor.
Resistencia eléctrica.- Otra característica de un motor paso a paso es la resistencia de los bobinados. Esta resistencia determinará la corriente que consumirá el motor, y su valor afecta la curva de torque del motor y su velocidad máxima de operación.
4.2.4 Tipos de motores paso a paso.
Los motores paso a paso se dividen en dos categorías principales: de imán permanente y de reluctancia variable. También existe una combinación de ambos, a los que se les llama híbridos.
Los de imán permanente son los que más conocemos, utilizados, por ejemplo, en el avance de papel y del cabezal de impresión de las impresoras, en el movimiento del cabezal de las disketteras, etc. Como su nombre indica, poseen un imán que aporta el campo magnético para la operación.
Los motores paso a paso de imán permanente se dividen a su vez en distintos tipos, diferenciados por el tipo de bobinado. Existen entonces motores paso a paso de imán permanente unipolares (también llamados "unifilares"), bipolares (también llamados "bifilares") y multifase.
Existen dos tipos de motores paso a paso de imán permanente:
Unipolar: Estos motores suelen tener 6 o 5 cables de salida, dependiendo de su conexionado interno (figura 2). Este tipo se caracteriza por ser más simple de controlar. En la figura 4 podemos apreciar un ejemplo de conexionado para controlar un motor paso a paso unipolar mediante el uso de un ULN2803, el cual es una array de 8 transistores tipo Darlington capaces de manejar cargas de hasta 500mA. Las entradas de activación (Activa A, B, C y D) pueden ser directamente activadas por un microcontrolador.
4.2.5 Secuencias para manejar motores paso a paso Bipolares
Como se dijo anteriormente, estos motores necesitan la inversión de la corriente que circula en sus bobinas en una secuencia determinada. Cada inversión de la polaridad provoca el movimiento del eje en un paso, cuyo sentido de giro está determinado por la secuencia seguida.
A continuación se puede ver la tabla con la secuencia necesaria para controlar motores paso a paso del tipo Bipolares:
PASO TERMINALES
A B C D
1 +V -V +V -V
2 +V -V -V +V
3 -V +V -V +V
4.2.6 Secuencias para manejar motores paso a paso Unipolares
Existen tres secuencias posibles para este tipo de motores, las cuales se detallan a continuación. Todas las secuencias comienzan nuevamente por el paso 1 una vez alcanzado el paso final (4 u 8). Para revertir el sentido de giro, simplemente se deben ejecutar las secuencias en modo inverso.
Secuencia Normal.
Esta es la secuencia más usada y la que generalmente recomienda el fabricante. Con esta secuencia el motor avanza un paso por vez y debido a que siempre hay al menos dos bobinas activadas, se obtiene un alto torque de paso y de retención.
PASO Bobina A Bobina B Bobina C Bobina D
1 ON ON OFF OFF
2 OFF ON ON OFF
3 OFF OFF ON ON
Secuencia del tipo wave drive.
En esta secuencia se activa solo una bobina a la vez. En algunos motores esto brinda un funcionamiento más suave. La contrapartida es que al estar solo una bobina activada, el torque de paso y retención es menor.
PASO Bobina A Bobina B Bobina C Bobina D
1 ON OFF OFF OFF
2 OFF ON OFF OFF
3 OFF OFF ON OFF
Secuencia del tipo medio paso.
En esta secuencia se activan las bobinas de tal forma de brindar un movimiento igual a la mitad del paso real. Para ello se activan primero 2 bobinas y luego solo 1 y así sucesivamente. Como vemos en la tabla la secuencia completa consta de 8 movimientos en lugar de 4.
PASO Bobina A Bobina B Bobina C Bobina D
1 ON OFF OFF OFF
2 ON ON OFF OFF
3 OFF ON OFF OFF
4 OFF ON ON OFF
5 OFF OFF ON OFF
6 OFF OFF ON ON
7 OFF OFF OFF ON
Cabe destacar que debido a que los motores paso a paso son dispositivos mecánicos y como tal deben vencer ciertas inercias, el tiempo de duración y la frecuencia de los pulsos aplicados es un punto muy importante a tener en cuenta. En tal sentido el motor debe alcanzar el paso antes que la próxima secuencia de pulsos comience. Si la frecuencia de pulsos es muy elevada, el motor puede reaccionar en alguna de las siguientes formas:
Puede que no realice ningún movimiento en absoluto. Puede comenzar a vibrar pero sin llegar a girar. Puede girar erráticamente.
puede llegar a girar en sentido opuesto.
Para obtener un arranque suave y preciso, es recomendable comenzar con una frecuencia de pulso baja y gradualmente ir aumentándola hasta la velocidad deseada sin superar la máxima tolerada. El giro en reversa debería también ser realizado previamente bajando la velocidad de giro y luego cambiar el sentido de rotación.
4.2.7 Referencia importante.
Cuando se trabaja con motores P-P usados o bien nuevos, pero de los cuales no tenemos hojas de datos. Es posible averiguar la distribución de los cables a los bobinados y el cable común en un motor de paso unipolar de 5 o 6 cables siguiendo las instrucciones que se detallan a continuación:
a) Aislando el cable(s) común que va a la fuente de alimentación: Como se aprecia en las figuras anteriores, en el caso de motores con 6 cables, estos poseen dos cables comunes, que generalmente poseen el mismo color, por lo que lo mejor es unirlos antes de comenzar las pruebas.
Usando un tester para chequear la resistencia entre pares de cables, el cable común será el único que tenga la mitad del valor de la resistencia entre ella y el resto de los cables.
b) Identificando los cables de las bobinas (A, B, C y D): aplicar un voltaje al cable común (generalmente 12 volts, pero puede ser más o menos) y manteniendo uno de los otros cables a masa (GND) mientras vamos poniendo a masa cada uno de los demás cables de forma alternada y observando los resultados.
El proceso se puede apreciar en el siguiente cuadro:
Seleccionar un cable y conectarlo a masa. Ese será llamado cable A.
Manteniendo el cable A conectado a masa, probar cuál de los tres cables restantes provoca un paso en sentido antihorario al ser conectado también a masa. Ese será el cable B.
Manteniendo el cable A conectado a masa, probar cuál de los dos cables restantes provoca un paso en sentido horario al ser conectado a masa. Ese será el cable D.
El último cable debería ser el cable C. Para comprobarlo, basta con conectarlo a masa, lo que no debería generar movimiento alguno debido a que es la bobina opuesta a la A.
Nota: La nomenclatura de los cables (A, B, C, D) es totalmente arbitraria.
Para recordar :
Un motor de paso con 5 cables es casi seguro de 4 fases y unipolar.
Un motor de paso con 6 cables también puede ser de 4 fases y unipolar, pero con 2 cables comunes para alimentación. pueden ser del mismo color. Un motor de pasos con solo 4 cables es comúnmente bipolar.
4.2.8 Modulación por ancho de pulsos (PWM)
La modulación por ancho de pulsos (o PWM, de pulse-width modulation en inglés) es una técnica en la que se modifica el ciclo de trabajo de una señal periódica (por ejemplo sinusoidal u cuadrada). El ciclo de trabajo de una señal periódica es el ancho relativo de su parte positiva en relación al período. Matemáticamente:
D es el ciclo de trabajo
τ es el tiempo en que la función es positiva (ancho del pulso) T es el período de la función
La construcción típica de un circuito PWM se lleva a cabo mediante un comparador con dos entradas y una salida. Una de las entradas se conecta a un oscilador de onda triangular, mientras que la otra queda disponible para la señal moduladora. En la salida la frecuencia es generalmente igual a la de la señal triangular y el ciclo de trabajo esta en función de la portadora.
La principal desventaja que presentan los circuitos PWM es la posibilidad de que haya interferencias generadas por radiofrecuencia. Estas pueden minimizarse ubicando el controlador cerca de la carga y realizando un filtrado de la fuente de alimentación.
CAPITULO V
SENSORES
5.1 Concepto
Un sensor es un dispositivo que detecta manifestaciones de cualidades o fenómenos físicos o químicos, llamadas variables de instrumentación, como la temperatura, la intensidad luminosa, la distancia, la aceleración, la inclinación, el desplazamiento, la presión, la fuerza, la torsión, la humedad, el pH, etc. y convierte estos fenómenos físicos o químicos en un cambio de alguna de las siguientes variables, por ejemplo: resistencia eléctrica (como una RTD), capacidad eléctrica (como un sensor de humedad), tensión eléctrica (como un termopar), corriente eléctrica (como un fototransistor), etc. La diferencia de un sensor respecto a un transductor, es que el sensor esta siempre en contacto con la variable a medir o a controlar. Recordando que la señal que nos entrega el sensor no solo sirve para medir la variable, si no también para convertirla mediante circuitos electrónicos en una señal estándar (4 a 20mA, o 1 a 5VDC) para tener una relación lineal con los cambios de la variable sensada dentro de un rango (span), para fines de control de dicha variable en un proceso.
Puede decirse también que es un dispositivo que aprovecha una de sus propiedades con el fin de adaptar la señal que mide para que la pueda interpretar otro dispositivo. Como por ejemplo el termómetro de mercurio que aprovecha la propiedad que posee el mercurio de dilatarse o contraerse por la acción de la temperatura.
Un sensor también puede decirse que es un dispositivo que convierte una forma de energía en otra. Aéreas de aplicación de los sensores: Industria automotriz, Industria aeroespacial, Medicina, Industria de manufactura, Robótica, etc.
Sensibilidad de un sensor: Es una cualidad del sensor que nos indica que tanto cambia su salida cuando la variable sensada cambia. Muchos de los sensores son eléctricos o electrónicos, aunque existen otros tipos. Un sensor es un tipo de transductor que transforma la magnitud que se quiere medir o controlar, en otra, que facilita su medida. Pueden ser de indicación directa (e.g. un termómetro de mercurio) o pueden estar conectados a un indicador (posiblemente a través de un convertidor analógico a digital, un computador y un display) de modo que los valores detectados puedan ser leídos por un humano.
5.2 Sensores de temperatura.
La temperatura es un estado relativo del ambiente, de un fluido o de un material referido a un valor patrón definido por el hombre, un valor comparativo de uno de los estados de la materia Por otra parte, si, positivamente, podremos definir los efectos que los cambios de temperatura producen sobre la materia, tales como los aumentos o disminución de la velocidad de las moléculas de ella, con consecuencia palpable, tales como el aumento o disminución del volumen de esa porción de materia o posibles cambios de estado.
Existen dos escalas de temperatura o dos formas de expresar el estado relativo de la materia, estas son:
Temperaturas absolutas Temperaturas relativas
Las escalas absolutas expresan la temperatura de tal forma que su valor cero, es equivalente al estado ideal de las moléculas de esa porción de materia en estado estático o con energía cinética nula.
Las escalas relativas, son aquellas que se refieren a valores preestablecidos o patrones en base los cuales fue establecida una escala de uso común.
5.2.1 Tipos de instrumentos para medición de temperatura
Los diferentes tipos de instrumentos que son usados para la medición de la temperatura son básicamente los siguientes:
Termómetro de Vidrio. Termómetro Bimetálico. Termopares.
Termoresistencia (RTD). Pirometro de Radiación.
Termómetro de vidrio: Este tipo de instrumento, es el más conocido por nosotros; consta de un tubo de vidrio hueco, con un deposito lleno de un fluido muy sensible volumétricamente a los cambios de temperatura.
Termómetros bimetálicos: Consta, como su nombre lo dice, de dos barras metálicas de diferentes metales unidas rígidamente, al ser estos materiales diferentes, tendrán necesariamente, que tener diferentes coeficientes de dilatación lineal.
Esta diferencia produce una curvatura de la barra conjunta, debido a que un material sé elongará más que el otro. Mediante este método, funcionan la gran mayoría de los termostatos (interruptores de temperatura) y algunos termómetros indicadores locales.
Termopares: El termopar se basa en el principio, del efecto que fuera descubierto en 1821 por Seebeck, que establece que cuando la unión de dos materiales diferentes se encuentra a una temperatura diferente que la del medio ambiente, a través de esos materiales circulará una corriente.
DISPOSITIVOS DE MEDICION DE TEMPERATURA
Eléctricos
Termorresistenci as
Termistores Resistores de carbono
Diodos
Detectores de ruido Johnson
Transistores Cristales de cuarzo
Sales paramagnéticas
Mecánicos
Sistemas de dilatación Termómetr os de vidrio con líquidos
Termómetr os bimetálicos Radiació n térmica Pirómetro s de radiación - Total ( banda ancha ) - Óptico - Pasaband a - Relación Varios
Indicadores de color
- Lápices - Pinturas Sondas neumáticas Sensores ultrasónicos
Indicadores pirométricos Termómetr os acústicos Cristales líquidos
Sensores fluídicos.
Indicadores de luminiscencia (Termografía )
Trasductores de temperatura: Los más comunes son: Termorresistencia y elementos de estado sólido.
de respuesta, costo y requerimientos de mantenimiento. Estos factores serán analizados a continuación en relación a aquellos dispositivos de uso más común en las industrias de proceso: termoresistencias, termistores, sistemas de dilatación y pirómetros de radiación u ópticos.
5.2.2 Sensores de temperatura AD560
Este sensor es que ocuparemos para controlar la temperatura de nuestra incubadora.
El sensor de temperatura AD560 el cual tiene la característica de ser un transductor de temperatura en un circuito integrado de 2 terminales que produce una salida de corriente proporcional a la temperatura absoluta.
Su voltaje de alimentación puede ser entre +4 V y +30 V. El dispositivo actúa como una alta impedancia, con una corriente regular de 1µA/K. El dispositivo se calibra para 298.2 µA de salida en 298.2K (+25°C).
El AD590 puede ser usado en cualquier temperatura por debajo de +150°C.
Aplicaciones.- Es particularmente útil en aplicaciones de sensado remoto ya que el dispositivo es insensible a caídas de voltaje sobre líneas largas, por su alta impedancia, por lo que un circuito bien aislado es suficiente para operarlo sobre cientos de pies desde la recepción, Además de las aplicaciones de temperatura, se puede utilizar en componentes discretos para compensaciones de temperatura, mediciones de flujo, detección de nivel de fluidos y anemometría.
Ventajas.- Es de bajo costo y no necesita circuitería de soporte. No requiere circuito de linealización, ni amplificadores de voltaje.
I =1A/ °C
V
CI sensor de temperatura
V
+
-
10 mV +4 -30V
Modos de operación del AD590.
Conexión de un AD590.
5.3 Sensor de humedad
Podría decirse que la humedad juega un rol en todos los procesos industriales. El solo hecho de que la atmósfera contiene humedad hace que, por lo menos, se estudie su efecto en el almacenamiento y operación de los distintos productos y dispositivos. El alcance que la influencia de la humedad podría tener en cualquier proceso industrial puede variar pero es esencial que al menos sea monitoreada, y en muchos casos controlada. Se puede decir que la humedad es una propiedad más difícil de definir y medir que sus parámetros asociados como pueden ser la presión y temperatura. La medición de la humedad es un proceso verdaderamente analítico en el cual el sensor debe estar en contacto con el ambiente de proceso a diferencia de los sensores de presión y temperatura que invariablemente se encuentran aislados del proceso por protecciones conductoras del calor o diafragmas respectivamente.
5.3.1 Precisión en la medición de la humedad.
Podemos definir la precisión de un sensor como la desviación con respecto a un patrón de laboratorio. Esta característica es afectada por los siguientes factores:
Temperatura y humedad a la que fue calibrado el sensor
Dependencia de la calibración con la humedad y la temperatura, muchos sensores son no-lineales y casi todos varían con la temperatura
Como afecta al sensor el envejecimiento y la velocidad de envejecimiento Que tan sensitivo es el sensor a los contaminantes
A causa de estas variaciones es de notar que una declaración de una precisión ±1% es poco representativa del desempeño efectivo en el ámbito de operación del sensor.
5.3.2 Parámetros típicos para determinar la humedad.
Medición de la humedad relativa (RH): Es la relación entre la presión parcial del vapor de agua en el gas de que se trate y la presión de saturación del vapor, a una temperatura dada. Por lo tanto la humedad relativa es función de la temperatura. La medición es expresada como un porcentaje. La humedad relativa es un parámetro utilizado principalmente en aplicaciones ambientales (ej. acondicionamiento de aire) o mediciones meteorológicas ya que impacta directamente en el confort humano.
Medición del punto de rocío/escarcha (D/F PT): El punto de rocío es la temperatura, por sobre los 0° grados, al cual el vapor de agua presente en el gas condensa. El punto de escarcha es la temperatura, por debajo de 0° grados, a la cual el vapor se cristaliza en hielo. El punto D/F PT es función de la presión del gas pero independiente de su temperatura, y por lo tanto se lo considera una magnitud fundamental.
Los puntos de rocío y escarcha son utilizados cuando la sequedad de un gas es relevante, esto es en procesos en los que debe evitarse la condensación del vapor de agua a bajas temperaturas.
Partes por millón (PPM):Expresión del contenido de vapor de agua por fracción de volumen (PPMv) o, si es multiplicado por la relación entre el peso molecular del agua y el aire como PPMw. Este parámetro es más dificultoso de conceptualizar porque está fuera del alcance del cuerpo humano detectar los cambios de esta magnitud en la atmósfera.
5.3.3 Consideración de los distintos tipos de sensor y sus aplicaciones.
No existe una tecnología de medición que sea apropiada para todas las aplicaciones. Algunas de las tecnologías típicamente usadas son:
Psicometría por bulbo húmedo/bulbo seco: La psicometría desde hace tiempo es uno de los métodos más populares para el monitoreo de la humedad debido a su simplicidad e inherente bajo costo. Cuando el dispositivo funciona la evaporación del agua enfría el termómetro humedecido, resultando una diferencia medible con la temperatura ambiente o la temperatura del bulbo seco. Cuando el bulbo húmedo alcanza su máxima caída de temperatura la humedad puede determinarse comparando la temperatura de los dos termómetros en una tabla psicométrica.
El psicómetro provee una alta precisión en las proximidades del punto de saturación (100% RH) y es fácil de operar y reparar, por otra parte a baja humedad relativa (menos del 20%) el desempeño es pobre y el mantenimiento debe intensificarse. No puede utilizarse a temperaturas menores de 0° y, siendo el propio psicómetro una fuente de humedad, no pude utilizarse tampoco en ambientes pequeños o cerrados. Los psicómetros son utilizados típicamente para control ambiental en recintos.
Psicómetro
Sensores por desplazamiento: Es quizás el tipo de sensor más antiguo y de uso común, utiliza un mecanismo para medir la expansión o contracción de un cierto material que es proporcional a los cambios en el nivel de humedad relativa. El material más común es el nylon y la celulosa. Las ventajas de este tipo de sensores son el bajo costo de fabricación y es altamente inmune a la contaminación. Las desventajas son la tendencia a la descalibración en el tiempo y los efectos de histéresis significativos.
Sensor de bloque de polímero resistivo: Están compuestos de un sustrato cerámico aislante sobre el cual se deposita una grilla de electrodos. Estos electrodos se cubren con una sal sensible a la humedad embebida en una resina (polímero). La resina se recubre entonces con una capa protectiva permeable al vapor de agua. A medida que la humedad permea la capa de protección, el polímero resulta ionizado y estos iones se movilizan dentro de la resina. Cuando los electrodos son excitados por una corriente alterna, la impedancia de, el sensor se mide y es usada para calcular el porcentaje de humedad relativa.
Sensores capacitivos: El material dieléctrico absorbe o elimina vapor de agua del ambiente con los cambios del nivel de humedad. Los cambios resultantes en la constante dieléctrica causa una variación en el valor de la capacidad del dispositivo por lo que resulta una impedancia que varía con la humedad.
Un cambio en la constante dieléctrica de aproximadamente el 30% corresponde a una variación de 0-100% en la humedad relativa. El material sensor es muy delgado para alcanzar grandes cambios en la señal con la humedad. Esto permite a el vapor de agua entrar y salir fácilmente y el secado rápido para la sencilla calibración del sensor.
Efectos de la temperatura y la humedad: La salida de todos los sensores de humedad por absorción (capacitivos, resistivos, de film resistivo etc.), se ven afectados sensiblemente por la temperatura y la humedad relativa. A causa de esto se utilizan mecanismos de compensación de temperatura en aplicaciones que demanden alto nivel de precisión o un amplio rango de temperaturas.
Cuando se compensa la temperatura de un sensor lo mejor es hacer la medición de temperatura tan cerca como sea posible de área activa del sensor, esto es en el mismo micro-ambiente. Esto es especialmente verdad cuando se combina la medición de RH y temperatura par derivar el punto de rocío.
Los instrumentos de tipo industrial para medir humedad y punto de rocío incorporan una resistencia de platino (RTD) en la parte posterior del sustrato del sensor para la integridad de la compensación de la diferencia de temperaturas. Para estos sensores de alta temperatura no se proveen los circuitos electrónicos de acondicionamiento de señal.
Las aplicaciones típicas para los polímeros resistivos y capacitivos son:
HVAC administración de energía
Control de salas de computadora/ambientes limpios Instrumentos portátiles
Monitoreo ambiental y meteorológico
Humedad relativa calculada con el punto de rocío y la temperatura.-Un transmisor óptico de punto de rocío con el agregado de medición de temperatura podría utilizarse para obtener un valor de humedad relativa de alta precisión. Este sería un costoso método para derivar un valor de una medición primaria.
Dispositivos usados para medición del punto de rocío/escarcha.- Los sensores de sal saturada de cloruro de litio, óxido de aluminio y de espejo óptico enfriado son utilizados para la medición directa del D/F PT. Estos sensores proveen un amplio rango de medición en términos del punto de rocío o escarcha.
