Diseño de sistema de control de temperatura y humedad mediante lógica difusa para un invernadero implementado con el microcontrolador motorola MC68HC05

"DISEÑO DE SISTEMA DE CONTROL DE TEMPERATURA Y

HUMEDAD MEDIANTE LÓGICA DIFUSA PARA UN INVERNADERO

IMPLEMENTADO CON EL MICROCONTROLADOR MOTOROLA

MC68HC05"

TESIS

PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE:

lNGENJERO ELECTRÓNICO

.PRESENTADO POR;

SAMUEL GUSTAVO HUAMAN

BUSTAMANTE

PROMOCIÓN

1999-1

LIMA-PERÚ

SUMARIO

Los invernaderos son instalaciones para adaptar y permitir desarrollar cultivo de plantas generalmente comestibles y ornamentales. Los invernaderos en condiciones ambientales de bajas temperaturas protegen a las plantas mediante el material térmico del que están construidos (vidrio, polietileno, etc.). Pero las condiciones ambientales cambian con un patrón mas o menos aleatorio de tal forma que surgen varios problemas, pero el principal es "alta temperatura" que a su vez genera otros problemas como son: lograr temperatura biológica peligrosa para el cultivo, también corrientes de aire caliente que revientan el polietileno (o recubrimiento), calentamiento de las estructuras del invernadero malogrando el recubrimiento, orientación geográfica, etc.

Para corregir este problema se diseño e implemento un sistema de control automático, cuyo control lo realiza un microcontrolador programado con un algoritmo difuso. E! algoritmo difuso puede presentar ventajas tanto en la programación del microcontrolador como al hallar el algoritmo del sistema (invernadero) y al implementar el sistema de control.

CAPITULO 1

BREVE REVISIÓN DE LÓGICA DIFUSA. 1. 1. Conjuntos Difusos

1. 1. 1 Conjunto Clásico

1. 1.2. Lógica Binaria, teoría de probabilidades, lógica difusa y teoría de la posibilidad.

1. 1.3. Formación de un Conjunto Difuso. 1. 1.4. Operaciones con conjuntos difusos. 1.2. Aplicaciones de los Conjuntos Difusos. 1.2.1. Aplicación en los Sistemas de Control. 1.2.2. Controlador Difuso.

1.3. Fases para el control. 1.3.1. Fuzzificación.

1.3.2. Reglas Base - Inferencia y composición. 1.3.3. Desfuzzificación.

1.4. Porque Usar lógica Difusa.

3 3 4

CAPITULO 11 INVERNADEROS.

2. 1. Descripción y propósito de un Invernadero. 2.2. Invernadero Optimo.

2.3. Características para su construcción.

2.4. Variables para el control de un invernadero. 2.5. Aproximación de su función de transferencia. CAPITULO 111

MICROCONTROLADOR MC68HC05. 3.1. Características.

3.2. Lenguajes de programación. 3.2. 1. Ensamblador 68HC05. 3.2.2. C / BASIC.

3.3. Comunicación multiprocesador usando el Bus 12c. CAPITULO IV

COMPONENTES DEL SISTEMA DE CONTROL 4. 1. Sensores.

4.1.1. Sensor de Temperatura. 4. 1.2. Sensor de Humedad 4.2. Actuadores

4.2.1. Iluminador - Calefactor. 4.2.2. Humidificador - Enfriador. 4.2.3. Ventiladores.

4.2.4. Tarjetas con opto acopladores, transistores de

potencia y triacs.

CAPITULO V

PER!FERICOS Y ACCESORIOS 5. 1. Periféricos.

5.1.1. Pantalla de Cristal Liquido, LCD. 5.1.2. Teclado.

5.1.3. Bocina.

5.1.4. Tarjeta de interfaz entre el microcontrolador, sensores, tarjetas para los actuadores y periféricos.

5.2. Fuentes de Alimentación 5.2.1. Fuente + 7v ! -7 DC. 5.2.2. Fuente 5 v DC. 5.2.3. Fuentes +12 DC. 5.2.4. Fuente Auxiliar. CAPITULO VI

CONTROL CON LÓGICA DIFUSA PARA MODULO DE EXPERIMENTACIÓN

6.1. Selección y adaptación de los algoritmos difusos. 6. 1 . 1 . F uzzificación.

6. 1.2. Reglas Base. 6.1.3. Desfuzificación. 6.1.4. Simulación.

114

125 125 125

140

147

148

171 171

172

CAPITULO VII

CONTROL PID PARA MODULO DE EXPERIMENTACIÓN 190

7. 1. Selección y simulación del algoritmo PI D 190 7.2. Programación de un controlador PID en tiempo real. 205

7.3. Resultados experimentales. 208

CAPITULO VIII

SOFTWARE _DE SUPERVISIÓN

8. 1. Uso del puerto serial RS - 232.

8. 1. 1. Interfaz de Comunicación Serial (SCI). 8.2. Interfaz de usuario en Delphi 5.0. 8.2.1. Manejo de Archivos y Datos.

8.2.2. _{Visualización de Datos en Tiempo Real.} 8.2.3. _{Configuración.}

8.2.4. _{Bloque de ayuda.} CONCLUSIONES ANEXO A

210 210 212 214 215 216 224 224 226 228 Instrucciones del Microcontrolador y Características del UART.228

ANEXO B 239

Características técnicas. 239

ANEXO C 249

Ampliaciones 249

BIBLIOGRAFÍA 254

invernaderos tiene por finalidad resolver algunos puntos importantes.

El primer punto es mostrar la flexibilidad de realización de un controlador difuso para un Invernadero teniendo en cuenta la complejidad de este sistema termodinámico en comparación con un controlador PID.

El segundo punto es dar solución a uno de los problemas más perjudiciales y casi inevitable de los invernaderos que son las altas y peligrosas temperaturas, tanto para las plantas como para la estructura del mismo, que alcanzan a ciertas horas del día y en determinada estación climática (verano, otoño, etc.) en nuestro país y de manera especifica en la Sierra. Esto a llevado a los ingenieros agrónomos a idear formas de ventilación natural, (como ventanas en determinados lugares) que soluciona parcialmente el problema ya que genera otros, como fuertes corrientes de aire caliente que en muchos casos revienta el material térmico, o también permitir el paso a mosquitos perjudiciales a las plantas. Y por otro lado, aunque menos frecuente y no menos importante, son las bajas temperaturas que están mas allá de la capacidad del Invernadero.

2

automático que sea lo suficientemente efectivo, mínima complejidad, consumo de energía mínimo y componentes de bajo costos. Este punto es fundamental si tenemos en cuenta la situación del agro en nuestro país, es decir la inversión agrícola en tecnología prácticamente es mínima y no tan rentable. Un invernadero puede ayudar de múltiples formas al agro, pero las inmediatas para nuestro país son dos: En primer lugar puede usarse como laboratorio para el mejoramiento y adaptación de especies y segundo para la producción comercial de calidad y cantidad en poco espacio y diferentes períodos.

1.1. Conjuntos Difusos

Lógica difusa es un súper conjunto convencional lógico (Booleano) que se ha extendido para manejar el concepto "verdad - verdad parcial"

valores entre "completamente ciertos" y "completamente falsos". Fue

introducido por el Dr. Lotfi Zadeh de UC/Berkeley en 1960 como un medio para modelar la incertidumbre del lenguaje natural.

Zadeh dice que más bien, con respecto a teoría difusa (fuzzy), como una teoría única, nosotros deberíamos observar el proceso de "fuzzification" como una metodología para generalizar CUALQUIER teoría específica desde una forma fraccionada (discreta o discontinua) a una forma continua (fuzzy) (ver " principio de extensión"). Así recientemente investigadores han introducido también "cálculos difusos", "ecuaciones diferenciales difusas" (fuzzy), y otros tantos.

de indecisiones.

• Indecisión estocástica: Un evento ocurre con una probabilidad dada, por ejemplo con los juegos de dados.

• Indecisión léxica o lingüística: La descripción imprecisa de un objeto,

como por ejemplo gran apartamento, bajo precio, etc.

• Indecisión informacional: La indecisión causada por la pérdida de información o información incompleta.

1.1.1. Conjunto Clásico

4

En la teoría clásica de conjunto, un subconjunto U de un conjunto S puede definirse como una planimetría (mapeado) desde los elementos de S a los elementos del conjunto {O, 1}.

U: S --> {O, 1}

Consideremos un ejemplo: Si se toma un conjunto X de los números reales entre O y 1 O lo llamaremos Conjunto Universal. Ahora definamos un subconjunto A de X de todos los números reales que están en el rango 5 y 8

A= [5,8]

Ahora veremos la función característica del conjunto A. Esta función

asigna un número entre 1 y O para cada elemento de X, y depende si el elemento es subconjunto de A o no. Podemos ver esto en la figura Nº _{1. 1 .}

•

•

o

s

Figura Nº _{1. 1. Relación de pertenencia para los elementos en un conjunto.} Podemos ver que cada elemento tiene asignado un valor (O o 1 ). Los elementos del Conjunto A tiene asignados el valor de 1 porque pertenecen a este conjunto, y a cada elemento que no corresponde a este conjunto se le asigna el valor de O.

1.1.2. Lógica Binaria, teoría Probabilidades, lógica difusa y teoría de la Posibilidad.

6

difusa es una extensión de la teoría de lógica Booleana, la pertenencia u ocurrencia de un evento se expresa con dos variables lingüísticas como son verdadero o falso, y con valores discretos

o

A continuación se debe explicar como difiere la teoría difusa de la teoría de probabilidad matemáticamente, y como difiere en la interpretación y aplicación.

Al nivel matemático, los valores difusos se entienden usualmente mal de ser probabilidades, o la lógica difusa se interpreta como alguna nueva manera de manejar probabilidades. Pero este no es el caso. Un requisito mínimo de probabilidades es ADITIVIDAD, es decir ellos deben sumar juntos uno, o la integral de sus curvas de densidad deben ser uno.

Pero esto, en general, no se mantiene con los grados de miembro. Y mientras los grados de miembro pueden determinarse con las densidades de probabilidad en la mente, hay otros métodos también que no tienen nada que ver con frecuencias o probabilidades.

Por ello, los investigadores difusos han llegado a grandes desazones al distanciarse en sí mismos de la probabilidad. Pero en tanto hacer, muchos de ellos han perdido la pista de otro punto, que es el dialogo: Toda las distribuciones de probabilidad ¡son conjuntos difusos!, como los conjuntos difusos y los conjuntos de lógica Booleana generalizada, ellos también generalizan probabilidad.

incertidumbre (incluyendo conjuntos aleatorios, 0emster-Shafer teoría de evidencia, intervalos de probabilidad, teoría de posibilidad, medición general difusa, análisis de intervalo, etc.). Además, uno puede hablar también de sucesos de azar difuso y sucesos aleatorios difusos.

Semánticamente, la distinción entre la teoría de probabilidad y lógica difusa tiene que ver con la diferencia entre las nociones de probabilidad y un grado de miembro. Las declaraciones de probabilidad están sobre las probabilidades de resultados: un suceso ocurre o no, y usted puede apostar por ello. Pero con difusividad (fuzziness), uno no puede decir inequívocamente si un suceso ocurrió o no, y en vez de esto usted trata de modelar el ALCANCE (aproximación) de que un suceso ocurrió. Este punto se trata bien en el ejemplo "el agua de pantano" usado por James Bezdek de la Universidad del Oeste Florida. (1₎

La teoría de posibilidad es una nueva forma de teoría de información que es relativa pero independiente de ambas, teoría de probabilidad y conjuntos difusos. Técnicamente, una distribución de posibilidad es un conjunto difuso normal (por lo menos uno de los miembros grado igual a 1 ). Por ejemplo, todos tos números difusos son las distribuciones de posibilidad. Sin embargo, ta teoría de posibilidad puede también derivar sin la referencia a conjuntos difusos.

Las reglas de teoría de posibilidad son tan parecidas a la teoría de

8

probabilidad, pero usa bien cálculos MAX/MIN o MAX/TIMES, antes que los cálculos PLUS/TIMES de teoría de probabilidad. También, posibilística NO ESPECIFICAMENTE esta disponible como una medida de información parecida a la ENTROPIA estocástica.

La teoría de posibilidad tiene una ventaja metodológica sobre la teoría de probabilidad como una representación de no-determinista en sistemas, porque los cálculos PLUS/TIMES validamente no generalizan proceso no­ determinístico, mientras MAX/MIN y MAX/TIMES lo hacen. (2)

1.1.3. Formación de un Conjunto Difuso.

Un subconjunto difuso F de un conjunto S puede definirse como un conjunto de pares ordenados, cada primer elemento desde S, y el segundo elemento desde el intervalo [O, 1], con exactamente un par ordenado presente para cada elemento de S. Esto define un mapeo entre elementos del conjunto S y valores en el intervalo [O, 1]. El valor cero (O) se usa para representar no-miembros completos, el valor uno (1) se usa para representar miembros completos, y los valores intermedios se usan para representar GRADOS DE MIEMBRO intermedios. El conjunto S se refiere a como es el UNIVERSO DE DISCURSO para el subconjunto difuso F. Frecuentemente, el mapeo es descrito como una función, los MIEMBROS FUNCION (o Funciones de membresía) de F. El grado al que la declaración es cierta, se

Ver: Dubois, Didier, y Prade, Henri, "Posibilidad de Teoría", Plenum Prensa, Nueva York,

determina encontrando el par ordenado cuyo elemento primero sea x. El GRADO DE VERDAD de la declaración es el segundo elemento del par

ordenado.

Un ejemplo puede servir para muchas aplicaciones pero lo que se busca es encontrar soluciones para situaciones donde hay gran flexibilidad. Como en el siguiente ejemplo.

Ejemplo de Conjunto de Gente Joven Formalmente lo podemos denotar así: B = {Conjunto de personas Jóvenes}

Se tomará en general, como límite inferior, las edades que arrancan en O años. El rango superior es definido para un primer caso como 20 años, (como primera consideración). Entonces tenemos un intervalo quebrado así:

B = [0,20]

Ahora formulando la siguiente pregunta: ¿Una persona con 20 años es joven?

Tenemos que cuando tiene 20 años es una persona joven pero seguramente un día después ¿será una persona vieja? Sabemos que no se podría decir esto. Obviamente este es un problema estructural, para mover el límite superior a otro punto arbitrario tendríamos el mismo problema.

La interpretación de los números asignados entre

o

esta en 1 significa que el elemento pertenece al conjunto B, y si esta en O

significa que el elemento no pertenece al conjunto B. Para concretar, en la

10

202S30 50 _EDAD

Figura Nº _{1.2. Conjunto Difuso.}

Entonces vemos que si se tiene 25 años la persona es 50 % joven. Variable Lingüística, Término y Función de Pertenencia.

La función de pertenencia puede ser cualquier función de valor real, pero en general se toman funciones de pertenencia normalizadas, es decir en el intervalo [O, 1]. Entonces, en lugar de blanco o negro y pertenece o no pertenece a, lo que se hace es introducir niveles entre estos. Por consiguiente un elemento puede pertenecer un poco a un conjunto.

Definición[Variable Lingüística]: var={X,T(X),U,G,M} Donde:

X : Es el nombre de la variable

T(X) : Conjunto de valores lingüísticos de X (atributos que puede tener) U : U niverso de Discurso.

G : Regla sintáctica para generar los valores de X (ubicación del valor lingüístico en el universo de discurso)

M : Regla semántica para asociar a cada valor X con su significado

Ejemplo:

X : Temperatura

NOTA : Uno mismo puede definir los atributos que se deseen

u

:

e ,

e ]

G : Baja : temperatura por debajo de 200º _C M : Temperatura Baja esta alrededor de 150° C

Ejemplo: Considere V=_{{u,-5 < u < 5} un conjunto de posibles acciones de} control y la variable u es una variable lingüística con 5 diferentes términos, por ejemplo (ng) negativo grande, (n) negativo, (O) aproximadamente cero, (p) positivo, (pg) positivo grande.

Vemos las correspondientes funciones de pertenencia ilustradas en la figura Nº _{1.3. Se debe mencionar que un valor discreto de una variable de} control puede pertenecer a diferentes términos con un grado de pertenencia mayor que O.

ce.-08

12

Para el ejemplo ilustrado anteriormente veamos la tabla Nº _{1 . 1 . La} manera de representación en matrices, donde las columnas son el valor entero de u en el rango que nos interesa (-5, 5 ];

TABLA Nº _1.1.

Matriz de dispersión o de relación para 'u'.

u -5

_-2

o

₂

Ng 1 1

o o o o o

n

o

o

o

o o

o

o

o o o

o o o

p

o o o

o

o o

pg

o

o

o o o

No es necesario el uso del mismo rango para todas las variables lingüísticas y sus términos. Tanto para funciones de pertenencia especiales para cada variable (con la desventaja de grandes requerimientos de memoria) como la misma función de pertenencia para todas las variables, utilizan solo un factor de escala para el rango global y/o para el valor offset.

Actualmente el estudio sobre la formación de conjuntos difusos es bastante extenso y solo nombraremos algunos tipos de funciones de membresía con los que se pueden formar conjuntos difusos.

•

•

•

•

• _{Tipo L}

• Tipo Gamma

• Tipo S

• Tipo Z.

1.1.4. Operaciones con conjuntos difusos.

La lógica Difusa ofrece un acercamiento hacia la toma de decisiones humanas por el manejo impreciso del conocimiento.

Ejemplo: [Lógica Difusa]. La búsqueda por un apartamento nuevo podría

definir los siguientes criterios: El apartamento es barato y grande, luego yo

iré y lo arrendaré. Se debe tener una idea que es lo que expresa precio y tamaño como variables lingüísticas. Primero se tendrá un conocimiento

sobre lo que significa barato o caro. Segundo, se realizará la operación pero en términos de álgebra Booleana, lo cuál significa que un apartamento

grande definitivamente no se escogerá si el precio es solo un poco alto. En lugar de esto, el apartamento puede ser escogido si es económico en general.

Vemos que para realizar estas reflexiones llegamos a un punto más de interés concerniente al conocimiento impreciso. Los operadores lingüísticos como Y (ANO) y O (OR) son necesarios para realizar estos

acercamientos.

14

Tomemos el siguiente ejemplo: Sea A un intervalo difuso entre 5 y 8 y B un número difuso cerca o alrededor de 4, la figura Nº _{1.4, corresponde a} los conjuntos A y B.

o

5

?0 __

/\

1

Figura Nº _{1.4. Conjuntos difusos A y B.}

Intersección

Se le llama intersección de dos conjuntos A y B, si el nuevo conjunto contiene exactamente aquellos elementos que están contenidos tanto en A como en B.

En la figura Nº _{1.5 se muestra el conjunto difuso entre 5 y 8, 5 ANO 8} alrededor de 4 (línea remarcada).

Unión

1

O 4 S

Figura Nº _{1.5. Operación de Intersección.}

contiene todos los elementos que están contenidos en A y en B.

El conjunto difuso entre 5 y 8, 5 OR 8 alrededor 4 se muestra en la figura Nº _{1.6 (la línea remarcada).}

Figura Nº _{1.6. Operación de Unión.} Negación

Se le llama negación, a todos los elementos del universo de discurso pero, que no pertenece al conjunto A.

La figura Nº _{1.7, muestra el ejemplo de negación.}

µ¡

l...._ ___ _

o

s

8

Figura Nº _{1. 7. Operación de Negación.} o también dada por: u(x) = 1 - u(x).

1.2. Aplicaciones de los Conjuntos Difusos.

16

décadas no se ha podido cumplir con esta meta, y aún las computadoras no logran simular el razonamiento de los humanos porque están facultados para trabajar con matemáticas precisas, mientras el mundo real está lleno de imprecisión e incertidumbre. Este dilema puede afrontarse desde dos puntos de vista. Uno es asumir que el problema está en el método de control, y por tanto la solución es aplicar más matemática. El otro punto de vista consiste en aceptar que la matemática es el problema, y es allí donde aparece la lógica Difusa. En efecto, la lógica Difusa encuentra que en el mundo real son muy escasos los conjuntos no difusos (Fuzzy) o convencionales. Por ejemplo, el conjunto de los mamíferos encuentra un problema al tratar con el ornitorrinco. La lógica Difusa no tiene que tratar con este tipo de excepciones debido a que permite una pertenencia parcial a un conjunto.

La Lógica Difusa ha sido aplicada en áreas tan diversas como Ingeniería, Medicina, Biología, Ecología, Economía, Política y más. En la Ingeniería de Control, se aplicó por primera vez en 1974 (Mamdani y su grupo del Queen Mary College en el Reino Unido - Control de una máquina de Vapor).

1.2.1. Aplicación en los Sistemas de Control.

modeladas por reflexiones físico-matemáticas. Estas circunstancias deshabilitan el diseño sistemático de un controlador basado en modelos convencionales. Ejemplos de esta clase de procesos son:

• Procesos de producción bio-tecnológicos, • Procesos químicos,

• Procesamiento de imágenes,

• Plantas de tratamiento de aguas residuales, entre otros.

1.2.2. Controlador Difuso.

De acuerdo con von Altrock(1991) un control difuso de lazo cerrado (estándar) es como el que se muestra en la figura Nº _{1.8. En lugar de un} controlador lineal o no-lineal, se usa el controlador difuso. Este controlador consiste básicamente de tres elementos.

• _{Fusificación}

• Inferencia y composición

Referencia

-

-

-

...

-

_...

Figura Nº _{1.8. Control difuso de lazo cerrado} 1.3. Fases para el control.

1.3.1. F uzzificación.

18

Se llama fuzzificación, cuando se etiqueta el valor fraccionario (discreto) de la variable de entrada (variable numérica) con un término lingüístico y determinando el correspondiente grado de pertenencia.

Asumiendo que la variable de salida puede ser medida en un control estándar de lazo cerrado, en los siguientes pasos solo las correspondientes variables lingüísticas con términos como negativo grande, negativo pequeño, etc, serán procesados. Por tanto es necesario que se definan funciones de pertenencia para la salida.

1.3.2. Reglas Base - Inferencia y composición.

La mayoría de las herramientas para trabajar con sistemas difusos (fuzzy) expertos permiten más de una conclusión por regla. El conjunto de reglas en un sistema experto difuso es conocido como la regla base o conocimiento base.

regla, se computa y se aplica a la parte de conclusión de cada regla. Esto

resulta en un subconjunto difuso (fuzzy) a ser asignado a la variable de salida para cada regla. Comúnmente MIN sólo o PRODUCTO se usa como reglas de inferencia. lnferenciando en MIN, las funciones de membresía salida se cortan a una altura que corresponde al grado de verdad de la premisa regla computada (lógica difusa "Y"). lnferenciando con

PRODUCTO, las funciones de membresía de salida se escalan por el grado

de verdad de la premisa de regla computada.

Bajo COMPOSICION, todos los subconjuntos difusos asignados a la

variable de salida se combinan juntos para formar un simple subconjunto difuso para cada variable de salida. Además, comúnmente se usan MAX o

SUM. En composición MAX, la salida combinada (subconjunto difuso) es construida por tomar el punto guía máximo sobre todos los subconjuntos

difusos asignados a la variable por la regla de inferencia (lógica difusa "O"). En la composición SUM, la salida combinada (subconjunto difuso), es

construido por tomar el punto guía suma sobre todos los subconjuntos difusos asignado a la variable de salida por la regla de inferencia.

1.3.3. Desfuzzificación.

Finalmente (optativa) la DEFUZZIFICATION, se usa cuando es útil convertir el conjunto difuso (fuzzy) de salida a número "fraccionado". Hay bastantes métodos de defuzzificación (por lo menos 30). Dos de las técnicas

20

CENTROIDE, el valor fraccionado de la variable de salida se computa encontrando el valor de variable del centro de gravedad de las funciones de membresía para el valor difuso. En el método MAXIMO _{se elige como el} valor fraccionado para la variable de salida uno de los valores variables en que el subconjunto difuso tienen su valor máximo de verdad.

1.4. Porque Usar lógica Difusa.

2.1. Descripción y propósito de un Invernadero.

Un invernadero es una construcción liviana cuya finalidad es adaptar y permitir desarrollar cultivos de plantas de diferente propósito, pero generalmente comestibles y ornamentales. Los invernaderos en condiciones ambientales de bajas temperaturas protegen a las plantas mediante el material aislante del que están construidos (vidrio, polietileno, etc). Son ideales para permitir el cultivo de plantas, cuyo origen son zonas templadas o cálidas, en zonas frías o muy frías.

Los investigadores han adaptado muchas especies a estas zonas, logrando que los productores locales puedan cultivar a campo abierto, como si esas plantas fueran oriundas del lugar. También sea han logrado variantes de ciertas especies, aumentando su productividad y resistencia a plagas.

22

noche. Claro que todo esto si se mantienen las condiciones básicas de temperatura, humedad, intensidad luminosa y nutrientes.

Ya desde hace un tiempo los científicos continúan investigando las posibilidades de las plantas agrícolas. La productividad de los cultivos se ha elevado hasta alcanzar cifras insólitas: de un m2 _{de suelo hidropónico se} recogen 180 Kg. de tomates o sea 1800 toneladas por hectárea (ha). El rábano híbrido cruzado, además, con el nabo, conservó sus propiedades nutritivas y aumento su rendimiento hasta 200 Kg. o 2000 toneladas por hectárea!. 3

2.2. Invernadero Optimo.

Cuando se habla de la eficiencia de estas construcciones, es en referencia a dos aspectos fundamentales: COMPORTAMIENTO: involucrando este concepto la capacidad de captar energía, de minimizar las pérdidas de la misma, posibilidad de ventilación estática, circulación interna, etc e INVERSION EN CAPITAL: entendida como la resistencia de la construcción ante los empujes del viento, la capacidad de evacuación de aguas de lluvia, la durabilidad, etc.

2.3. Características para su construcción.

materiales existentes en el mercado, surge sin lugar a dudas, que el

envolvente más conveniente para este tipo de construcción es el film de polietileno (térmico) de 200 micrones de espesor (ver tabla Nº _{2.1), que se}

emplea en la mayoría de ellas, y que reúne las mejores condiciones respecto

al costo.

TABLA Nº _{2. 1. Porcentaje de transparencia en distintos materiales.}

MATERIAL TRANSPARENCIA

(%) (al infrarroio)

Cristal de 3 mm 0,00

Poliéster (placa) 0,50

PVC de 1 mm (placa) 0,50 Polietileno térmico de 0,2 mm 18,00

PVC de 0,2 mm 28,00

Copolímero de 0,2 mm 18,00

PVC de 0,1 mm 32,00

Polietileno de 0,5 mm 56,50 (e/aditivos)

Polietileno de 0,5 mm 77,00

1

Este film separa el interior del exterior, permitiendo el ingreso de los rayos solares, fundamentalmente la radiación de onda corta (U.V.), _' necesarios para satisfacer los requerimientos diurnos de los cultivos. Con respecto a la estructura portante del film, ésta generalmente

materializada con alambres y puntales, estos últimos generalmente de quebracho, con una disposición tal que mejora la función estructural de cada uno de los elementos. (Puntales y tensores). Esta tipología, que comienza a

24

desarrollarse hace más de 20 años en Europa, aparece en 1995

aproximadamente en nuestro País. Esta tipología, importada casi con

las mismas características de diseño y llamada en nuestro país de 'dos aguas' (por que el techo presenta 2 inclinaciones, ver lamina Nº _{1 ), presenta} algunos inconvenientes en la evacuación del agua de lluvia de su cubierta.

Al ser tan extendida (ancho mínimo = 8 -20m), y con poca pendiente, en época de lluvias abundantes embolsa agua sobre el film, con serio riesgo de

rotura. Evidentemente, la zona andina en general tiene clima lluvioso.

Analizando su diseño es fácil observar que estas carpas son estructuras flexibles, ya que el tipo de fundación de los postes internos permite que éstos se eleven algo del terreno cuando la &&carpa" es succionada por el viento.

Las dos características formales mencionadas: a) buena pendiente

en su cubierta y b) la flexibilidad ante las cargas de viento, permiten concluir que la solución se adecuará a nuestro clima. Los vientos fuertes

suelen preocupar a los productores, que no están compenetrados del

comportamiento de este tipo estructural: pensando que la forma general, es un conjunto rígido, orientan la carpa con el menor frente a los vientos dominantes. Esa orientación, definida sobre todo en función de un análisis equivocado de la resistencia del conjunto, de ninguna manera es la que

conviene al cultivo. Se propone orientar los surcos, es decir el eje longitudinal de la carpa, en dirección del viento. La cubierta puede ser asimétrica, para ofrecer una exposición diferente en cada faldón, a los rayos

cargas externas fundamentalmente con esfuerzos de tracción y compresión. El perímetro completo presenta todos los apoyos diseñados de igual forma. La asimetría cubierta puede ofrecer alguna dificultad en el replanteo, pero vale la pena resolverla con cuidado, ya que es apreciable la diferencia en la captación de energía, condición importante durante las épocas con riesgo de heladas.

El grupo de investigadores está proponiendo también reemplazar las mallas de alambre - que son portantes del film de polietileno ante la acción del viento- por mallas "tip tape", utilizadas en el agro como sostén de los cultivos. Las pruebas de resistencia a la tracción de las mismas resultaron satisfactorias. Paralelamente, se están resolviendo distintos tipos de uniones entre la malla y los cordones de borde.

A causa de los problemas anteriormente mencionados se diseñó un

modelo diferente, llamado 'tipo túnel', que como su mismo nombre lo indica su forma es de un cilindro partido por el diámetro de la base, a semejanza de un túnel. Tal vez con este modelo se inicia la etapa de difusión de los

invernaderos en la zona Sierra de nuestro país (1991), y son mas conocidos

como "fitotoldos". Este modelo ofrece menor resistencia al viento y no permite el emposamiento de agua de lluvias, más liviana y una mejor disposición para ventilación; el material empleado es el mismo que el caso anterior.

26

Debemos mencionar un tercer modelo, (ver Lamina Nº _{2), que} soluciona el problema del 'tipo túnel', mostrado enla figura Nº _{2. 1, con la} disposición lado a lado de varios invernaderos de este tipo, añadiendo canaletas en la unión de los techos curvos (como se hace con los de 'media

agua') y de esta manera se obtiene gran espacio para el cultivo.

Figura Nº _{2.1. Invernadero Tipo Tunel en Instituto de Educación Rural}

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA - F.1.E.E.

TESIS: "CONmOl DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INIIERNADERO•

lltulo

INVERNADERO TIPO TEJADO (DOS AGUAS) l5IZE

A4 SCAL.E 1:100

LAMINA N' 1

mw., 11-o&-2001 I9,al 1 d 1

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA - F.I.E.E.

'lllulo SIZE A4

TESIS: "CONlROI. DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INIJERNAOERO"

INVERNADERO TIPO CUPULA (TUNEL MOOIFlCADO) LAMINA N° 2 REV

HBSG

SQILE 1:100 ,aw. 1 11-*-2GD1 _{1 Shat 1 d 1}

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2.4. Variables para el control de un invernadero.

Como ya se dijo anteriormente la productividad en un invernadero es altísima si se mantienen las condiciones básicas de temperatura, humedad, intensidad luminosa y nutrientes. Pero la condición indispensable para un invernadero optimo es mantener la TEMPERA TURA bajo control. Las

demás variables no son tan determinantes como la temperatura.

En el caso de HUMEDAD también hemos de tratarla por que esta relacionada con la sensación térmica, (temperatura promedio sobre la piel o corteza de los seres vivos a causa de la evaporación) y la influencia que mantiene sobre el enfriamiento dentro del invernadero. La sensación térmica es importantísima en el caso de acondicionamiento de aire, pues un ser vivo puede sentir molestias (animales y hombres) y hasta la muerte (plantas) si es que la humedad relativa es menor a 40%, producto del aire seco y frío de un equipo que trata directamente el aire o por mantener altas velocidades de viento en un ventilador que a su vez aumenta la evaporación en el cuerpo de un ser vivo.

Sit�ación de invierno: En época invernal debe atenderse, sobre todo, a ganar calor durante el día y a no perderlo durante la noche, teniendo en cuenta el requerimiento de temperatura de los cultivos.

30

dentro del invernadero, para la mayoría de los cultivos, deberán oscilar alrededor de los 25 º _{C; cuando éstas se acercan a los 35-40}º _{C resultan}

perjudiciales y es necesario ventilar (ver tabla Nº _{2.2). Se desprende de lo}

antedicho que los invernaderos deben estar equipados por lo menos con un

higrómetro y un termómetro de máxima y mínima.

TABLA Nº _{2.2. Exigencias climáticas de los cultivos de invernadero.}

CULTIVO TEMPERATURA TEMP. OPTIMA TEMP.GERMINACION

Temp. Temp. Máxima

Min. Min.

letal biológica Noche día Biológica Mínima Máxima

Tomate 0-2 8 -18 13-16 22-26 26-30 9-10 20-30

Pepino

0-4

24-28

Melón

0-2

30-34

Chaucha

0-2

Pimiento

0-4

22-28

Berenjena

0-2

Lecl;luga

-2 -O 4-6

-

comparativamente con el vidrio. Al respecto, se propone un "toldo" de tela anti-helada, relativamente nueva en el mercado local y de bajo costo. Se estimó que la utilización de esta tela genera una diferencia de 4º_{C de}

temperatura.

La experiencia en invernaderos, muestra que en esta estación ( en la

Sierra) durante el medio día la temperatura en un invernadero puede

alcanzar niveles peligrosos de 35 a 48º_{C dependiendo del lugar. Por esto es}

necesario usar un sistema de ventilación.

Situación de verano: Se ofrece la posibilidad de prolongar el uso de la carpa a lo largo del año, ya que no es necesario sólo producir primicias.

Además en esta época se desarrollan los cultivos, por la abundancia de lluvias en la Sierra de nuestro país. Pero existe un problema que un

invernadero puede ayudar a solucionar las llamadas 'heladas', que son abruptas caídas de temperatura que diezman los cultivos. Y claro está que

durante el día siempre se producen las altas temperaturas.

2.5. Aproximación de su función de transferencia.

Si deseamos controlar gradual y automáticamente la temperatura de un ambiente aislado tal como un invernadero, es necesario comprender su

comportamiento y expresarlo en forma algorítmica, de tal forma que este algoritmo sea programado analógica o digitalmente en un sistema que supervise y actúe para lograr la temperatura deseada. Este sistema es conocido como controlador.

32

Para calcular el algoritmo de la función de transferencia debemos

asumir algunas restricciones:

• _{El sistema se puede considerar aislado térmicamente (por la cubierta}

usada en su construcción).

• Las perturbaciones actúan cíclicamente y con lapsos lo

suficientemente espaciados como para considerar que actúan una

sola vez en el intervalo de tiempo analizado.

• _{El ambiente es ocupado por aire y el volumen de este es considerado}

mayoritario en comparación de otros objetos.

• Se desprecia la capacidad de almacenamiento de calor del piso y

demás objetos.

Antes de continuar debemos repasar algunos conceptos teóricos

sobre calor, propagación y termodinámica.

Calor, es una forma de energía y como tal, intangible.

Cantidad de calor, es la medida del cambio de energía en un proceso

y una unidad de calor se define como el calor necesario para producir alguna

transformación tipo convenida. Por ejemplo, la caloría - kilogramo es la

cantidad de calor que ha de suministrarse a un kilogramo de agua para

elevar su temperatura en un grado centígrado.

Temperatura, mide el grado de vibración de las moléculas de un

cuerpo y sus valores asociados a la energía cinética media de las moléculas

del cuerpo.

Como el calor es una forma de energía puede transformase en

unidad de trabajo, (también forma de energía), conocido como joule, con

fines aplicativos. Esta equivalencia es 4.186 joules= 1 caloría (cal.).

La capacidad calorífica es la razón de la cantidad de calor suministrada a un cuerpo al correspondiente incremento de temperatura.

Calor especifico o capacidad calorífica especifica es definida como la

capacidad calorífica por unidad de masa de un cuerpo formado por la sustancia. Esta expresión surge para caracterizar a cada sustancia y se

simboliza por la letra C.

C = Capacidad calorífica = Q I � T

En rigor se define como:

Masa m

e

mdT

(E.2.1)

(E.2.2)

Existen tres formas conocidas de propagar el calor: conducción, convección y radiación.

Conducción, se produce cuando el calor se propaga en un cuerpo

de molécula a molécula. Esta forma de propagación se produce principalmente en los cuerpos sólidos. Analíticamente, si consideramos una lamina infinitesimal, podemos llegar a la siguiente expresión.

Donde:

H=QQ =-KA dT

dt dx (E.2.3)

de tiempo.

K es una constante que depende de la forma de la lamina. A es el área transversal al sentido de la propagación.

dT: es el diferencial de temperatura entre las caras de la lamina. dx : es el diferencial del espesor de la lamina.

dT / dx , también es conocido como el gradiente de temperatura. 34

El signo menos es debido a que si la temperatura aumenta de izquierda a derecha, la dirección de la corriente calorífica es de derecha a izquierda.

Convección, se produce en los líquidos y en los gases. La propagación de calor se realiza mediante corrientes de aire; son las moléculas del fluido las que transportan el calor de un punto a otro. La convección forzada es cuando se obliga a desplazarse a las moléculas tal es el caso de los sistemas de aire acondicionado. El estudio de esta forma de propagación puede ser extremadamente complicado. Para nuestro propósito, vamos ha usar una formula obtenida experimentalmente, (análisis dimensional), asumiendo un desplazamiento laminar (horizontal o vertical).

H = h A ..1T Donde:

H : es la corriente calorífica de convección ( calor ganado o perdido por convección por una superficie, por unidad de tiempo). A : área de la superficie que genera la corriente.

� T : es la diferencia de temperaturas entre la superficie y la masa principal del fluido.

(E.2.4)

h se determina experimentalmente y depende directamente de ó T

elevado una potencia fraccionaria.

Radiación, es la que se produce a distancia sin que se caliente el

medio interpuesto, propiamente por medio de ondas electromagnéticas. Es

el caso del de la radiación Solar. Cuando inciden sobre un cuerpo que no es

transparente a ellas, como la superficie de la mano o las paredes de la

habitación, son absorbidas, y su energía es transformada en calor. La

energía radiante emitida por unidad de superficie, por unidad de tiempo y por

unidad de área, depende de la naturaleza de la superficie y de su

temperatura. A bajas temperaturas, la radiación por unida de tiempo es

pequeña y la energía radiante es casi toda ella de longitud de onda

relativamente grande. Cuando la temperatura aumenta, la radiación por

segundo crece muy rápidamente. A una temperatura de 300° _{C, toda la}

energía radiante emitida por un cuerpo es transportada prácticamente por

ondas de longitud que la correspondiente a la luz roja. Tales ondas se

denominan infrarrojas, por corresponder a frecuencias inferiores al rojo. A la

temperatura de 800° _{C un cuerpo emite suficiente energía visible para ser}

luminoso, y parece rojo. Pero la mayor parte de la energía emitida

corresponde todavía a las ondas infrarrojas. A 3000° _{C, que es la}

temperatura aproximada del filamento de las lámparas incandescentes, la

energía radiante contiene bastantes ondas de longitud de onda mas corta,

de forma que el cuerpo parece casi blanco. Existe una formula que expresa

la radiación producida por un cuerpo y que solo mencionaremos por ser

36

R=ear4 _(E.2.5)

R, es cantidad de energía radiante emitida por segundo y por unidad de superficie.

También es necesario describir las características del medio que en este caso es el aire(ver Tabla Nº _{2.3) y como pueden variar sus condiciones} térmicas.

TABLANº _{2.3. Composición molecular del aire.}

Elemento % en Volumen % en Peso

Nitrógeno N2 78.03 75.58

Oxigeno 02 20.99 23.08

Dióxido de Carbono CO2 0.035 0.053

Argón Ar 0.94 1.28

Agua H2O 0.0024 0.0017

Hidrogeno H2 0.00005 0.000004

Peso Molecular del Aire = 29.0836

Peso Molecular 2x 44

2x 16

12+2x16

40

2 +2x 16 1x2

El Aire seco, y además aire puro, cuyos componentes acabamos de enunciar se encuentran muy lejos de su punto critico, en las condiciones que nos interesan, podemos considerarlos perfectos y en consecuencia conceptuar el aire seco como gas perfecto.

El Calor Especifico (o másico) del Aire Seco, a presión constante (Cp) queda señalado por la temperatura T, por la formula:

Cp es por consiguiente, función de la temperatura, por lo que siendo débiles

las variaciones de temperatura a que puede estar sometido el aire en un

ciclo de refrigeración o de acondicionamiento del aire (calentamiento en el

condensador o enfriamiento en el evaporador), se considera Cp como una

constante entre valores extremos a la entrada y a la salida del condensador

o del evaporador.

El Vapor de Agua en suspensión en el aire tiene una tensión parcial

muy baja, del orden de algunos milímetros de mercurio. Además se

encuentra a menudo en estado de vapor sobre calentado ya que su tensión

es inferior a la del vapor saturante del agua bajo la temperatura que se

considera. El aire atmosférico es por ello húmedo, y admitiremos que en

todas las transformaciones que experimente el aire húmedo, el vapor de

agua se comporta como un gas perfecto.

Considerando ahora el aire húmedo como una mezcla, de aire seco y

de vapor, podremos aplicar a esta mezcla la ley de Palton y expresar:

Pa = Pva

+

En cuya formula:

Pa : Presión total de la mezcla (presión atmosférica).

Pva : Presión parcial del aire seco

Pv : Presión parcial del vapor de agua.

(E.2.7)

Para determinar el Calor Especifico del Aire Húmedo, debemos

entender la relación entre calor total y entalpía. Por definición, calor total es

la cantidad de calor que debe facilitarse a un cuerpo para llevarlo a la

38

En estas condiciones, y teniendo en cuenta el hecho de que el aire húmedo es una mezcla, el calor total de la mezcla será la suma de los

calores totales de los componentes de dicha mezcla, o sea:

A= A.a + w AV

Aa : Calor total de 1 Kg de aire seco a Tº_C.

(E.2.8)

')..v : Calor total de 1 kg. de vapor de agua tomado a partir del aire líquido

a OºC y recalentado a Tº_C.

w: _{Cantidad de vapor de agua contenido en 1kg. de aire seco (en Kg.).}

En un ciclo de refrigeración o de acondicionamiento de aire, en que

las transformaciones tiene lugar prácticamente a presión constante, puede considerarse, bajo dichas condiciones, la entalpía másica del aire es igual a

su calor total es decir ')..=h.

Si hipotéticamente admitimos que las entalpías son nulas a la

temperatura de Oº_{C, para el aire a T}º_{C conteniendo w Kg. de vapor de agua,}

tendremos una entalpía de:

h =ha+ w hv

Designando a:

Cpa,: el calor específico del aire seco a presión constante. lv : el calor latente de evaporación del agua a Oº_C.

Cpv : el calor especifico de vapor de agua sobre calentado.

Podemos expresar.

Tendremos :

h = Cpa . T + w ( lv + Cpv . T) h =ha+ w ( hv)

(E.2.9)

(E.2.10)

(E.2.11)

a). Según Mollier : h =0.24 T + w ( 597+ 0.46 T)

b). Según Ranzine: h =0.24 T ₊ w ( 595+ 0.47 T)

(E.2.12)

(E.2.13)

Estas formulas, que facilitan la entalpía del aire húmedo, se utilizan

generalmente para establecer los diagramas psicométricos del aire húmedo, permiten determinar las cantidades de calor puestas en juego en los

cambios experimentados por el aire húmedo.

Ahora que ya tenemos una mejor idea del comportamiento del calor

en el aire, calcularemos la función de transferencia entre potencia suministrada o extraída (a un ambiente aislado) versus temperatura. Para

esto usaremos la primera ley de la Termodinámica.

La primera ley de la termodinámica es también llamada "Ley de la

conservación de la energía", que dice: "En todo ciclo termodinámico se

cumple que el calor neto es igual al trabajo ".

Qneto =Wneto.

Para el caso de sistemas cerrados se dice : "En todo proceso se

cumple que el calor transferido al o por el sistema es igual al trabajo realizado por o sobre el sistema mas el cambio de su energía total".

Q= W+�E

Donde:

Q : calor transferido. Puede ser + o W : trabajo realizado. Puede ser + o -� E : cambio de energía total.

� (E = Ec + Ep + � Ei + U)

Ec : Energía Cinética.

Ep : Energía Potencial.

.1 Ei: Suma de otras formas de energía, (eléctrica, magnética, etc) U : Energía interna.

E : Energía total.

40

En general, si trabajamos con sistemas en reposo y con pequeñas

alturas, pero con algún tipo de energía eléctrica, se puede considerar :

.1Ec

=

Luego la formula de la Primera Ley será

Q

W

Donde .1U: cambio de energía interna.

A continuación debemos definir cuando y porque se mantienen o

desaparecen W y .1 Ei.

W, aparece cuando nosotros realizamos trabajo sobre el sistema ya

sea con ventiladores o intercambiadores de calor (de forma mecánica) .

.1Ei, aparece cuando aplicamos energía eléctrica (Ee) radiante o por

calentamiento como puede ser un foco o resistencia calefactora. Además están comprendidas otras formas de enemiga como la del sol.

Si deseamos enfriar un recinto la ecuación será: -Q = -W + Qsol - !:iU = -

J

Si deseamos calentar un recinto la ecuación será:

Q =O

+

+

J

+

+

Donde:

Ahora si consideramos las perdidas en las paredes del recinto las expresiones serán:

-Q

+

+

Q

+

+

+

(E.2.15) (E.2.16)

Sea Qp las perdidas en las paredes (ver ecuación E.2.3), cuya

formula aproximada, podemos deducir como:

Donde:

gQQ = K (A ) (8T+8Tel

dt L (E.2.17)

8 Te : variación de temperatura entre el interior del recinto inicialmente y el

exterior. Esto se puede tomar como cero si se desea calentar pero sí

se desea enfriar puede influir, en tal caso podemos sobre estimar al valor de 8 Tf como variación total hasta el llegar a la temperatura

deseada.

8 T : variación de temperatura en el tiempo y será positiva si se calienta y

negativa sí se enfría.

De acuerdo a la teoría de los gases ideales U se expresa como nRT entonces la variación de U seria

8U = nR8T

Donde:

n representa en numero de moles en determinado volumen.

R constante universal de los gases.

(E.2. 18)

42

del calor latente, pues este es un valor constante. Entonces Q, tanto para cuando absorbe como para cuando produce, se expresa en valor absoluto

como:

Q = m � T (Cpa + w Cpv ) =p V � T ( Cpa + w Cpv)

Donde:

Cpa : Calor especifico a presión constante del aire seco.

Cpv : el calor especifico de vapor de agua sobre calentado. m masa del volumen de aire.

p densidad del aire. V : volumen del aire.

(E.2.19)

Para aproximar Qsol, calor producido por el sol, de acuerdo a la

ecuación E.2.5 la expresión presenta un termino de cuarta potencia que puede ser simplificado a la potencia unitaria, debido a la enorme distancia

entre el sol y la tierra; además, solo tomamos como cuerpo radiado un bloque equivalente al que inscribe al recinto en análisis, entonces

tendremos:

dQ sol = Kx �Tx

dt

Kx ·: es una constante experimental.

� Tx : diferencia de temperatura que logra una ráfaga solar.

(E.2.20)

Debemos aclarar que si no relacionamos linealmente, las ecuaciones de control se complicarían tremendamente, y solo para obtener un resultado

un poco mas preciso.

E.2.17 hasta E2.20 en E.2.15 tendremos.

-(Cpa + w Cpv)p t1.T +

f �

-f

f

Si consideramos a � T y w función del tiempo ( � T(t) y w(t)), podremos aplicar la transformada de L'aplace � sobre la expresión para

simplificarla y analizarla en frecuencia4_.

(KA

₎

-(Cpat1.T(s)+t1.T(s)*w,(s) Cp�/) p V+ L

---=-

/J'[

s

s

s

(E.2.22)

El termino t1. T(s) * w(s) _{denota convolución en frecuencia lo que nos}

lleva a concluir que en este sistema las variables de temperatura y humedad

interactúan. Pero por razones didácticas, para el análisis, podemos asumir comportamiento constante para una de las variables y observar los

parámetros más importantes.

Si asumimos constante el comportamiento de la humedad y

reagrupando convenientemente tendremos (nótese que desaparece la

constante 1t por que ya no hay convolución):

KA

-P, ----t1.Te + Kxt1.Tx

(S) L

-_t1.T =

---��---=

[s(pv(Cpa+wCpv)-( ':)n )+ :

]

A primera vista observamos que el sistema es estable en forma

Para calentar el recinto, de la ecuación E.2.16, será:

IJ.T = P¡S> + Kx!J.Tx

____ --=

[s(pv(Cjx,+wCpv)-(';)R )+ �]

44

(E.2.24)

Para obtener la función de transferencia de humedad debemos

reconsiderar el análisis en función a un diferencial de humedad especifica y luego de humedad relativa, porque siempre existe una condición inicial que

influirá en el comportamiento de la FT. Todo esto asumiendo constante la temperatura. Nuevamente usando la Primera Ley de la Termodinámica.

Q + Qp = ±f Pdt (E.2.25)

Donde Qsol y IJ.U se eliminan debido a que asumimos temperatura

constante (aunque en realidad IJ.U no es cero pues existe variación de

densidad del aire cuando varia la humedad).

De la ecuación E.2.1 O obtemos Q calor ( ±) para el sistema:

LJh =(Cpa. T + wf ( lv ₊ Cpv. T)) _- (Cpa. T + w(t) ( lv + Cpv. T))

LJh = ( lv + Cpv. T). (wf-w(t)) = ( lv + Cpv. T). LJw(t)

Q = m ( lv + Cpv . T). LJw(t)

De la ecuación E.2.17 obtenemos Qp:

Qp = /K. A. [T-To] dt L

(E.2.26)

(E.2.27)

Donde T y To son la temperatura en un determinado momento dentro

y fuera del resinto respectivamente.

Como deseamos expresar la humedad en función a la humedad

relativa haremos una aproximación. Sabemos que la Humedad Relativa(<!>) y

Específica se relacionan así:

<t,= .;...P ____ _

Donde:

P, presión atmosférica.

pg ((0.622/w)+ 1) (E.2.28)

pg, presión de vapor de agua en saturación (depende de la temperatuta).

Si observamos la Carta Psicométrica (Anexo B), los valores de

humedad específica (w) son pequeños haciendo que el (0.622/ w)>>1 para

todo el rango en que necesitamos. Luego podemos asumir :

L1</J(t) = _{P L1w(t)} pg. 0,622

(E.2.29)

Si reemplazamos E.2.26, E.2.27, E.2.28 en E.2.25 obtendremos la

Función de Transferencia para Humedad Relativa:

+ I'cs> _ !,A (T-To)

�<t, - L

-[

SpV(lv+ T.C1w{ P¡

)o.622]

CAPITULO 111

MICROCONTROLADOR MC68HC05.

3.1. Características.

La familia de microcontroladores MC68HC05 tiene gran variedad tanto en forma como en capacidad. El microcontrolador que ha sido usado

tiene el código MC68HC05B6, esta conectado al sistema C-Control/BASIC que es un sistema de desarrollo compuesto por Software y Hardware basado

en una tarjeta compacta de uso general para su empleo en tareas de adquisición de datos y control, la cual posee además, funciones de

transmisión serial y almacenamiento de datos. Ver lámina Nº _3.

Memoria Y Registros

El MCU MC68HC05B6 es capaz de direccionar 8192 bytes de memoria y registros con su contador. El mapa de memoria incluye 5950

bytes ROM de usuario (Incluyendo vectores de usuario), 432 bytes de ROM auto control, 240 bytes de RAM y 256 bytes de EEPROM.

Registros

Todos los registros 1/0, de control y status del MC68HC05B6 están contenidos dentro de los primeros 32-byte de los bloques del mapa de

RAM

El microcontrolador MC68HC05B6 posee 240 bytes de R.t1,M. La tarjeta de control ocupa la mayor parte de esta memoria para implementar

las funciones internas del sistema operativo (Stack, Timer, Reloj, Antena DCF77, Puerto serial etc). El usuario dispone de 24 bytes para emplearlos en sus aplicaciones en BASIC.

ROM

ROM de usuario consiste de 5950 bytes de ROM mapeados como sigue:

48 bytes de página cero ROM desde $0020 a $004F 5888 b}1es de usuario R0�.,'1 desde $0800 a $1 EFF

14 bytes de vectores de usuario desde $1FF2 a $1FFF

ROM Auto control

Allí hay dos áreas de ROM Auto control (ROM! y ROM!!) localizados desde

$0200 a $02BF (192 bytes) y $1F00 a $1FEF (240 bytes) respectivamente.

EEPROM

La EEPROM de usuario consta de 256 bytes de memoria no - volátil, la EEPROM es borrable. El voltaje de !a carga suministrada (para grabar) es por el pin 1 VPP1. Esta EEPROM es manejada internamente por el sistema

operativo. La EEPROM externa donde se guarda el programa de usuario es una memoria serial 12C cuyo código es 24C65 de 8 Kbytes.

$0000 1/0

(32 bytes)

Pagina O Usuario ROM

(48 bytes)

RAM (240 bytes) stack

OPTR (1 bytes)

No protegido (31 bytes) EEPROM

(256 bytes)

protegido (224 bytes) Self-check ROM 1 (192 bytes)

Reservado

ROM Usuario ( 5888 bytes)

Self- check ROM 11 (240 bytes)

Reservado SCI

Timer oveñlow

Timer output compare 1 and 2 Timer input capture 1 and 2 Extemal IRQ

SWI

Reset / Power -on reset

User vectors(14 bytes)

Port A data reaister Port B data reaister Port C data register Port O input data reaister

Port A data direction reaister

Port B data direction register

Port C data direction register EEPROM/ECLKcontrol reaister

A/O data register

A/O status/control reaister

Pulse lenath modulation A

Pulse lenath modulation B

Miscellaneous reaister SCI baud rate reaister

SCI control register 1 SCI control register 2 SCI status reaister SCI data reaister Timer control reaister Timer status reaister Capture hiah register 1 Caoture low reaister 1 Compare hiah reaister 1 Compare low reaister 1 Counter high reaister Counter low register Altemate counter high reaister

Altemate counter low reaister Caoture hiah reaister 2

Capture low reaister 2

Compare high reaister 2 Compare low register 2

1 Options register

TABLA Nº _{3. 1. Mapa de Memoria del MC68HC05B6.}

TABLANº _{3.2. Datos Técnicos}

Tensión de Alimentación _ub Consumo de corriente

Dimensiones

Microcontrolador

Memoria, programas y datos

Puertos A/D

Puertos digitales

Convertidor D/A

Entrada DCF77

Puerto serial

SV tensión continua estabilizada, +0.5V aprox. 6 mA

< 1 O mA cuando se desconecta la Interfaz RS232

aprox. 80 mm x 50 mm Motorola MC68HC05B6 4 MHz Frecuencia

6 Kilobvte de Sistema Operativo Integrado Microchip 24C65, EEPROM serial con puerto I2C, 8k x 8 Bit

8 x 8 Bit A/D, 0 ... 5 Volt con masa Tensión de referencia Uret ajustable

(normal Ub = Uret)

Corriente de entrada aprox. 1 0µA durante la conversión, error absoluto ±1 Digit (= 1/256 del valor del rango de medición) más el error de la tensión de referencia 16 líneas, programables libremente como salida o entrada, 1 0k Pull-Up Pegel (0.2 mA de carga como salida):

(Ub- 0.3V) < Uout,high < (Ub- 0.1V)

0.1V < Uoutlow < 0.3V '

(O. 7*Ub)< Uin,high < Ub 0V < Uin,low < (0.2*Ub)

Carga máxima permitida:

o 1 0mA

Atención: si se sobrepasa el límite de la corriente, se puede estropear

inmediatamente el microcontrolador !

2 salidas moduladas por ancho de pulso,

PWM-Rate = 1953 Hz

Puerto digital con 1 0k Pull-Up para

conectar una antena activa DCF77 con salida Open-Collector

Con señales TTL.

RX TX A A � B

vc_,-c

R1 � R1 ,�� 1* R1 10K

U2 Po,19 Port 10 Port 11 Port 1� Po111:1 Port H Port 15

Port 16 �-..-.--l----+---VM ROi

)'-­

«--�

TL77573

SCLK

r---1 RST

IRQ TCAP1

�----+---t TCAP2

vcc

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Microcontrolador MC68HC05b6

Document Number

LAMINANo3

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