TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO
Instituto Tecnológico de Colima
TESIS
QUE PARA OBTENER EL GRADO DE
MAESTRO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
PRESENTA:
EDUARDO FLORES GALLEGOS
DIRECTOR DE TESIS
D. EN C. NICANDRO FARÍAS MENDOZA
CO-DIRECTOR DE TESIS
D. EN C. JESÚS ALBERTO VERDUZCO RAMÍREZ
DIVISIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO E INVESTIGACIÓN
ESTUDIAR PARA PREVER Y PREVER PARA ACTUAR
S G C S N E S T
IMNC-RSGC-617 IMNC-RSGC-617
IMNC-RSGC-617
CERTIFICADO BAJO LA NORMA ISO 9001:2008
CERTIFICADO BAJO LA NORMA ISO 9001:2008 ISO 9001:2008 PROCESO EDUCATIVO
“SISTEMA DE CONTROL DIFUSO PARA EL MONITOREO DE LA
TEMPERATURA, LA HUMEDAD, EL PH Y LA CONDUCTIVIDAD
ELÉCTRICA EN INVERNADEROS DE PLANTAS ORNAMENTALES
Ep´ıgrafe
“Incluso las balas temen a los valientes.”
Dedicatoria
A Dios por darme siempre la fuerza y perseverancia en los momentos m´as dificiles.
A mis padres que son los que m´as sufren la ausencia de los hijos, mi Padre Jos´e de Jes´us Flores
Esparza por ser siempre un ejemplo y adem´as del cual estoy orgulloso por el gran ingenio que
tiene y a mi madre Ana Maria Gallegos Leos que siempre est´a al pendiente de nosotros.
A mis hermanos Diego, Cristina y Jes´us de los que siempre aprendo y estoy orgulloso.
A mis abuelitos Rogelio y Maria del Refugio que siempre son un pilar y una alegr´ıa y a Juana
Maria y Jose que extra˜no y alg´un d´ıa volvere a ver.
A mis t´ıos y primos, en especial a Carlos Gallegos, Leonardo Gallegos, Guillermina Gallegos,
Agradecimientos
Al Instituto Tecnol´ogico de Colima por darme la oportunidad de seguir creciendo como
profe-sional.
Al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog´ıa por el apoyo econ´omico para poder realizar mis
estudios de Maestr´ıa.
Al Tecnol´ogico Nacional de M´exico y al programa de 1000 j´ovenes en la ciencia.
En especial a la Maestra Evelia y al Doctor Nicandro que creyeron en m´ı y me dieron la
oportunidad de ingresar al programa de Maestr´ıa.
A los profesores del programa de Maestr´ıas en Sistemas Computacionales de Colima.
A mis amigos y compa˜neros: Carlos, Uriel, Paul, David, Armando, Gogo, Alexis, Juan, Jorge,
Antonio y Omar que ser sus compa˜neros fue lo mejor de estos a˜nos.
A los Maestros Mauricio Ramos y Jorge Mondragon y al Doctor Ernesto Olvera por su apoyo
incondicional.
Por ´ultimo a mis amigos de toda la vida: Ram´on, Eleazar, Lencho, Abraham, Jorge, To˜no,
Resumen
El control de par´ametros f´ısicos en invernaderos ha sido considerado por varias decadas,
no obstante los avances tecnol´ogicos de procesamiento y comunicaci´on permiten desarrollar
sistemas de monitoreo que hace algunos a˜nos solo eran posibles por grandes industrias. Uno
de los m´etodos m´as efectivos para el control de par´ametros f´ısicos es la l´ogica difusa la cual
permite trabajar con par´ametros muy complejos y no lineales gracias a su alta flexibilidad, su
tolerancia con la impresici´on y su base en el lenguaje natural. El prop´osito de esta tesis es el
desarrollo de un sistema de control difuso para el monitoreo de par´ametros f´ısicos en
inverna-deros de plantas ornamentales, con el fin de aumentar la productividad de los cultivos. Los
par´ametros a monitorear son: la temperatura, el pH, la humedad y la conductividad el´ectrica.
Actualmente el monitoreo manual de estos par´ametros no es eficiente en t´erminos de tiempo y
costo ya que se realiza de forma manual. Aunado a lo anterior, el desconocimiento en tiempo
real de los par´ametros resulta en p´erdidas de plantas por la alta elevaci´on de temperatura y
humedad adem´as de una incorrecta aplicaci´on de fertilizantes por el desconocimiento de la
conductividad el´ectrica y el pH. Para el desarrollo del sistema difuso que se presenta en este
trabajo se utiliz´o un sistema tipo Mamdani el cual se dise˜no e implemento con la herramienta
jFuzzyLogic. Los par´ametros fueron: humedad, temperatura, conductividad el´ectrica y pH.
Estos par´ametros fueron sensados y enviados mediante ZigBee a un servidor en el cual se
implemento un panel de monitoreo web. Este trabajo aporta un sistema difuso que se puede
adaptar a la amplia variedad de plantas ornamentales tropicales de la regi´on adem´as de una
soluci´on con costos muy por debajo de las soluciones comerciales disponibles y un sistema de
monitoreo que puede ser visible desde cualquier navegador web.
Abstract
The control of physical parameters in greenhouses has been considered for several decades,
however technological advances in processing and communication allow the development
of monitoring systems that some years ago were only possible by large industries. One of
the most effective methods for the control of physical parameters is the fuzzy logic which
allows to work with very complex and nonlinear parameters thanks to its high flexibility, its
tolerance with the impression and its base in the natural language. The purpose of this thesis
is the development of a diffuse control system for the monitoring of physical parameters
in greenhouses of ornamental plants, in order to increase the productivity of the crops. The
parameters to monitor are: temperature, pH, humidity and electrical conductivity. Currently the
manual monitoring of these parameters is not efficient in terms of time and cost as it is done
manually. In addition to the above, the real-time lack of knowledge of the parameters results in
plant losses due to the high temperature and humidity rise, as well as an incorrect application
of fertilizers due to the lack of electrical conductivity and pH. For the development of the
fuzzy system presented in this work we used a Mamdani type system which was designed
and implemented with the jFuzzyLogic tool. The parameters were: humidity, temperature,
electrical conductivity and pH. These parameters were sensed and sent through ZigBee to a
server in which a web monitoring panel was implemented. This work provides a diffuse system
that can be adapted to the wide variety of tropical ornamental plants of the region in addition to
a solution with costs well below the commercial solutions available and a monitoring system
that can be visible from any web browser.
´Indice general
´Indice de Tablas XII
´Indice de Figuras XIV
1. Introducci´on 1
1.1. La naturaleza del problema . . . 2
1.2. El contexto del problema . . . 3
1.3. Revisi´on de la literatura . . . 4
1.4. Propuesta de soluci´on . . . 6
1.5. Justificaci´on . . . 7
1.6. Motivaci´on . . . 8
1.7. Objetivos . . . 8
1.7.1. Objetivo General . . . 8
1.7.2. Objetivos Espec´ıficos . . . 8
1.8. Hip´otesis . . . 8
1.9. Descripci´on de la organizaci´on del trabajo . . . 9
2. Estado del Campo del Conocimiento 11 2.1. Marco Hist´orico . . . 12
2.1.1. Antecedentes de la horticultura ornamental en M´exico. . . 12
2.1.2. Rese˜na de los sistemas difusos. . . 12
2.2. Marco Contextual . . . 14
2.2.2. Horticultura ornamental. . . 15
2.3. Marco Te´orico . . . 17
2.3.1. L´ogica Difusa (LD) . . . 17
2.3.2. jFuzzy . . . 23
2.3.3. Redes Inal´ambricas . . . 24
2.3.4. Redes Inal´ambricas de Sensores (Wireless Sensor Network) . . . 24
2.3.5. IEEE 802.15.4: Est´andar para redes inal´ambricas de ´area personal con tasas bajas de transmisi´on de datos (Low-Rate Wireless Personal AreaNetworks (LR-WPANs)) . . . 27
2.3.6. ZigBee . . . 27
2.3.7. Especificaci´on ZigBee RF4CE . . . 28
2.3.8. Agricultura protegida . . . 29
2.3.9. Invernaderos . . . 30
2.3.10. Condiciones clim´aticas y su influencia en la producci´on de las plantas de ornato . . . 32
2.3.11. Fertilizaci´on . . . 33
2.3.12. Condiciones para la fertilizaci´on de las plantas de ornato . . . 33
2.3.13. El pH y su importancia de monitoreo y regulaci´on . . . 35
2.3.14. La conductividad y su importancia de monitoreo y regulaci´on . . . . 36
2.3.15. Raspberry Pi 2 . . . 37
2.3.16. Raspbian . . . 38
2.3.17. Software Libre . . . 38
2.3.18. Tecnolog´ıas para el desarrollo de la plataforma web . . . 38
3. M´etodos Empleados 40 3.1. Tipo de Investigaci´on . . . 41
3.2. Selecci´on del caso de estudio. . . 41
3.3. Conceptualizar el problema . . . 41
3.4. An´alisis de Requerimientos . . . 41
3.6. Dise˜no de la red de sensores . . . 44
3.7. Desarrollo de los modelos difusos . . . 44
3.8. Pruebas al prototipo. . . 45
3.9. Implementaci´on en la pataforma de monitoreo web. . . 45
4. Desarrollo 46 4.1. Modelo Conceptual . . . 47
4.2. Caso de estudio . . . 47
4.2.1. Ubicaci´on y dimensiones del caso de estudio . . . 48
4.2.2. Caracter´ısticas del caso de estudio . . . 48
4.3. Desarrollo de la red inal´ambrica de sensores (RIS) . . . 49
4.3.1. Identificaci´on de los par´ametros a sensar . . . 49
4.3.2. Dise˜no del hardware de la red inal´ambrica de sensores (RIS) . . . 50
4.3.3. Dise˜no del Datalogger . . . 53
4.3.4. Pruebas con un prototipo . . . 53
4.4. Desarrollo del modelo difuso . . . 54
4.4.1. Selecci´on del tipo de sistema difuso . . . 54
4.4.2. Temperatura y humedad en macro t´uneles de enraizamiento . . . 54
4.4.3. Temperatura y Humedad en Invernadero . . . 57
4.4.4. Conductividad El´ectrica (CE) y pH en agua de riego y en sustratos . . 60
4.4.5. Compilado del sistema difuso a C++ . . . 63
5. Resultados 64 5.1. Modelos Difusos . . . 65
5.1.1. Simulaci´on y Evaluaci´on del Modelo Difuso . . . 69
5.2. Evaluaci´on del prototipo de la Red Inal´ambrica de Sensores (RSI) . . . 72
5.3. Panel de Monitoreo . . . 73
6. Conclusiones y Recomendaciones 75
Ap´endice A: Costo del Prototipo 81
Anexo I: Instalaci´on del servidor Apache en Raspbian 82
´Indice de tablas
2.1. Diferencia entre conjuntos cl´asicos y difusos [D’Negri and Vito, 2016]. . . . 18
2.2. Ventajas y desventajas de los invernaderos. [SAGARPA, 2007] . . . 31
2.3. Ventajas y desventajas de los invernaderos. [SAGARPA, 2007] . . . 32
2.4. Rango de pH para algunas especies ornamentales. [Paredes and Millo, 2016] . 35
3.1. Cronograma de Actividades . . . 42
3.2. Requerimientos del sistema . . . 43
4.1. Comparaci´on entre las tecnolog´ıas inal´ambricas ZigBee, Wi-Fi y Bluetooth.
[Yang, 2014] . . . 51
4.2. Par´ametros de las funciones de membres´ıa de las variables de entrada para el
m´odulo de Temperatura y Humedad en Macro t´uneles . . . 55
4.3. Los par´ametros de las funciones de membres´ıa de las variables de salida del
m´odulo Temperatura y Humedad en Macro t´uneles . . . 56
4.4. Matriz de reglas de la variable de entrada Error de Humedad. . . 56
4.5. Matriz de reglas de la variable de entrada Error de Temperatura. . . 57
4.6. Par´ametros de las funciones de membres´ıa de las variables de entrada para el
m´odulo de Temperatura y Humedad en Invernaderos . . . 58
4.7. Los par´ametros de las funciones de membres´ıa de las variables de salida del
m´odulo Temperatura y Humedad en Invernaderos . . . 59
4.8. Matriz de reglas de la variable de entrada Error de Humedad . . . 59
4.10. Variables de entrada para el control de CE y pH en el agua de riego y en los
sustratos . . . 61
4.11. Variables de salida para el control de CE y pH en el agua de riego y en los sustratos . . . 62
4.12. Matriz de reglas de la variable de entrada Error de pH . . . 63
4.13. Matriz de reglas de la variable de entrada Error de CE . . . 63
5.1. Valores ´optimos para la producci´on de Bugambilia . . . 69
5.2. Evaluaci´on del sistema difuso para en los macrot´uneles de enraizamiento . . 70
5.3. Evaluaci´on del sistema difuso para el control de la humedad y la temperatura en los invernaderos . . . 71
´Indice de figuras
1.1. Estructura del sistema . . . 6
2.1. Historia de la L´ogica Difusa . . . 13
2.2. Esquema de un sistema basado en LD. . . 19
2.3. Regla Si-Entonces tipo Mamdani [Siler and Buckley, 2005] . . . 22
2.4. Regla Si-Entonces tipo Sugeno [Siler and Buckley, 2005] . . . 22
2.5. Estructura t´ıpica de una Red de Sensores Inal´ambricos . . . 25
2.6. Arquitectura de un nodo sensor . . . 27
2.7. Pila de protocolos ZigBee. . . 28
2.8. Topolog´ıa de Red ZigBee RF4CE . . . 29
2.9. Raspberry Pi 2. . . 37
4.1. Estructura del sistema . . . 47
4.2. Medidas del invernadero utilizado para el caso de estudio. . . 48
4.3. T´uneles de enraizamiento. . . 49
4.4. Distribuci´on de los nodos . . . 50
4.5. Arduino Mega. . . 51
4.6. Sensor de temperatura y humedad DHT22. . . 52
4.7. Conductivity Probe K 10 Atlas-Scientific. . . 52
4.8. Pilas AAA. . . 53
4.9. Prototipo de la RIS: a) Nodo coordinador. b) y c): Nodos de sensado . . . 54
4.10. Compilador de jFuzzyLogic . . . 63
5.2. Variables de entrada para el de control del pH y la CE . . . 66
5.3. Variables de salida para el control de la temperatura y la humedad en los viveros 66 5.4. Variables de salida para el control de la temperatura y la humedad en macro t´uneles . . . 67
5.5. Variables de salida para el control del pH y la CE . . . 67
5.6. Matriz de reglas para el control de la temperatura y la humedad en vivero . . 68
5.7. Matriz de reglas para el control del pH y la CE . . . 68
5.8. Matriz de reglas para el control de la temperatura y la humedad en macro t´uneles 69 5.9. Cat´alogo de plantas con sus par´ametros ´optimos . . . 73
5.10. Vista del Control del Invernadero del Sistema de Monitoreo . . . 73
5.11. Vista del Control de CE y pH del Sistema de Monitoreo . . . 74
C
AP
´
ITULO
1
Introducci´on
En este cap´ıtulo se hace una descripci´on de la problem´atica, el contexto y la justificaci´on del
tema tratado en este tema de tesis. Adem´as se define la propuesta de soluci´on, los objetivos, la
hip´otesis y la motivaci´on que hizo que se llevara a cabo. Por ´ultimo, se realiza una descripci´on
1.1.
La naturaleza del problema
Las condiciones clim´aticas del estado de Colima son ideales para el cultivo al aire libre
y bajo cultivo protegido durante todo el a˜no, adem´as la cercan´ıa con Guadalajara, as´ı como
del mercado canadiense y americano, la experiencia de una mano de obra relativamente
especializada y una gran diversidad de productos pudieran parecer las condiciones ideales
para convertir al estado y al pa´ıs en un socio m´as importante. No obstante uno de los factores
que m´as impiden que se desarrolle lo mencionado anteriormente es la falta de tecnificaci´on de
los viveros e invernaderos de plantas ornamentales. La mayor´ıa de los procesos se realizan
totalmente de forma manual como el riego, detecci´on de plagas, monitoreo y control de
par´ametros cr´ıticos como temperatura, humedad, conductividad y pH.
El monitoreo manual de variables tales como la humedad, la temperatura, la conductividad
y el pH en invernaderos de plantas ornamentales no es eficiente ya que la cantidad de tiempo
que se efect´ua para ello es demasiado adem´as de que la asignaci´on de recursos para ello
resulta muy elevado y aunque se cuenta con equipo para medir dichas variables, estos no est´an
integrados con tecnolog´ıas de informaci´on por lo cual la consulta y el procesamiento de los
datos arrojados por dichos equipos resulta ser muy complicada y tediosa.
Por lo tanto, el desconocimiento del estado real de las variables mencionadas resulta en
la perdida de producto ya que al estar las plantas en condiciones no aptas estas no tienen el
rendimiento esperado por lo cual los tiempos y costos se elevan e incluso quedando inservibles
totalmente en algunas ocaciones.
Por lo mencionado anteriormente la implementaci´on de un sistema de control difuso para
el monitoreo de temperatura, la humedad, el pH y la conductividad en invernaderos de plantas
ornamentales puede aumentar la producci´on en el cultivo de estas plantas adem´as de evitar
1.2.
El contexto del problema
En los pa´ıses l´ıderes en el ramo de producci´on y venta de plantas ornamentales como
Colombia, Ecuador y Holanda por mencionar algunos, han desarrollado la automatizaci´on
de dichos procesos desde hace varios a˜nos, incluso en M´exico ya se utilizan tecnolog´ıas
innovadoras por lo que los productores del estado de Colima se est´an quedando rezagados en
este ´ambito.
Existen organismos internacionales como GLOBALG.A.P. ayuda a los productores
agr´ıco-las a cumplir con los criterios aceptados para agr´ıco-las buenas pr´acticas agr´ıcoagr´ıco-las con normas,
procedimientos y certificaciones logrando as´ı que los requerimientos del consumidor se vean
reflejados en la producci´on.
De acuerdo con la AIPH (Association Internatonale des Producteurs de l’Horticulture)
nuestro pa´ıs cuenta con una superficie de producci´on ornamental de 21,129 hect´areas para el
a˜no 2005. Y aunque desde 1970 se introducen los t´uneles e invernaderos, la tecnificaci´on de
los mismos ha sido menor en comparaci´on con los principales pa´ıses productores de plantas
de ornato.
Adem´as de la falta de tecnificaci´on, no existe una organizaci´on gubernamental actualmente
en M´exico que se encargue de certificar a este tipo de sistemas por lo cual los productores no
tienen un conocimiento preciso de con quien ir a pedir asesor´ıa ni tampoco de las diferentes
opciones que hay para la resoluci´on de dichos problemas.
Localmente el Consejo Estatal de Productores de Plantas de Ornato de Colima
(COEP-PLANTS) en el a˜no de 2009 crearon ORNACOL (Ornamentales d Colima SPR de RL) con el
objetivo de comercializar especies ornamentales para lo cual se desarroll´o una estrategia que
genere productos y servicios del alto valor agregado, ayude a incrementar la productividad y
1.3.
Revisi´on de la literatura
Azaza presenta en [Azaza et al., 2016] el dise˜no, la implementaci´on y los resultados de un
sistema de control difuso implementado en un invernadero. Las variables de entrada fueron la
temperatura, humedad, CO2 (di´oxido de carbono) e iluminaci´on. El sistema fue desarrollado
en MATLAB y la conectividad se realiz´o por medio de ZigBee. Se logr´o un ahorro del 22 %
de energ´ıa y un 33 % de agua. Como mejora se puede agregar una plataforma web y hacer el
sistema din´amico dependiendo del cultivo se procese el modelo difuso correspondiente.
Ceballos en [Ceballos et al., 2015] muestra el desarrollo de un sistema de control difuso
para el riego de chile habanero en Yucat´an. Las variables consideradas son la temperatura, la
humedad relativa y la humedad del suelo. El algoritmo fue programado en un microcontrolador
arduino y los datos se enviaban a una CPU mediante la tecnolog´ıa ZigBee. Como resultados
el articulo presenta un 79.8 % de ahorro de agua. Una plataforma web para la consulta desde
cualquier lugar con internet puede ser de valor agregado para el sistema web y agregar la
opci´on de seleccionar diferentes tipos de cultivo para aplicarles su correspondiente modelo
difuso.
K. Al-Aubidy muestra en [Al-Aubidy et al., 2014] el desarrollo de un sistema de monitoreo
en tiempo real de un grupo de invernaderos mediante un microcontrolador en el cual se
implementaron reglas difusas para el control del microclima de cada invernadero. El monitoreo
de los par´ametros es por medio de tel´efonos y se utiliza un monitor para mandar las se˜nales.
Se puede agregar una plataforma web y agregar la opci´on de seleccionar diferentes tipos de
cultivo.
A. Sriraman en [Sriraman and Mayorga, 2007] desarrolla un sistema de control difuso
para un invernadero teniendo como par´ametros de a medir la temperatura interior, temperatura
exterior, humedad interior y exterior, luz solar, nubosidad, velocidad del viento, direcci´on del
viento. El sistema fue desarrollado con MATLAB y se enfoca en el desarrollo del modelo del
control difuso. Como mejoras, se puede agregar una base de datos para guardar el historial
de los par´ametros, una plataforma web para acceder desde cualquier parte sin necesidad de
Por su parte, [Azaza et al., 2015] presenta un m´etodo para desarrollar un controlador difuso
con el cual se controlo la temperatura y humedad relativa considerando la correlaci´on entre
estos dos par´ametros. El controlador esa basado en la validaci´on de un modelo f´ısico de un
invernadero y en la correlaci´on de la humedad relativa y la temperatura. Como resultados
la efectividad de los controladores difusos para manejar el clima de los invernaderos y un
importante ahorro de energ´ıa. Como mejoras se puede agregar como par´ametro de entrada la
especie de planta ornamental as´ı como una plataforma web.
En el trabajo presentado en [Ali et al., 2016], se desarrolla y simula un controlador de
l´ogica difusa con el fin de controlar la temperatura y la humedad relativa. El modelo fue
desarrollado en MATLAB y simulado en Simulink con lo que se mostro la efectividad del
controlador para lograr las condiciones adecuadas dentro del invernadero.Aunque el trabajo
presentado presenta un modelo din´amico, este se puede hacer a´un m´as para que se adapta
a la variedad de plantas ornamentales que se cultivan en el estado de Colima al agregar
como variable de entrada la especie de planta. Tambi´en se puede agragar un sistema web de
monitoreo.
En [Fitz-Rodr´ıguez et al., 2010] se desarrolla una simulaci´on din´amica de un entorno
de invernadero basado en una plataforma web con el fin de funcionar como herramienta de
ense˜nanza en algunas universidades de Estados Unidos de Am´erica. El modelo del invernadero
fue basado en los principios de balance de masa y energ´ıa. El sistema permite seleccionar
el dise˜no del invernadero, las condiciones clim´aticas y las estrategias de operaci´on. Como
resultados se muestran simulaciones de los invernaderos por 28 horas, mostrando las diferentes
condiciones que pueden presentar. Como mejora se puede agregar un sistema difuso que
controle lo complejo y no lineal de las variables de entorno de los invernaderos aunado a un
catalogo de plantas para hacerlo aun m´as din´amico.
Por ´ultimo, [Li et al., 2013] elabora un modelo para el control de la humedad y
tempera-tura considerando la fuerte correlaci´on entre estos parametros. La validaci´on del modelo se
desarrollo en MATLAB/SIMULINK teniendo como resultado un satisfactorio control de los
par´ametros. Como mejora se puede agregar una variable de entrada para atender las diferentes
1.4.
Propuesta de soluci´on
Con lo expuesto en los art´ıculos anteriores se propone el desarrollo de un sistema difuso
para el control y monitoreo de la temperatura, la humedad, la conductividad y el pH en
invernaderos de plantas ornamentales mediante una red de sensores con conectividad ZigBee,
un sistema de control difuso en una plataforma Raspberry y una plataforma web para la
visua-lizaci´on de los par´ametros f´ısicos. Adem´as, la creaci´on de un catalogo de plantas ornamentales
dentro de la plataforma web para la selecci´on del tipo de cultivo con el cual se pretende atender
los requerimientos espec´ıficos de cada especie a procesar.
1.5.
Justificaci´on
En la actualidad la integraci´on de tecnolog´ıas en los procesos de cultivos aumenta la
calidad y la producci´on de las plantas, as´ı como la eficiencia de los recursos disponibles para
su producci´on. Siendo esto de gran importancia debido a la actual competencia que existe
en el mercado nacional e internacional as´ı como por la exigencia de calidad por parte de los
clientes.
El estado de Colima sufre actualmente un rezago en la tecnificaci´on de invernaderos debido
a que en palabras de los propios productores se debe a dos factores importantes: la falta de
apoyo por parte del gobierno y principalmente el margen de utilidad no permite hacer una
inversi´on en tecnolog´ıa por lo cual el desarrollo de una soluci´on al alcance de los productores
es necesaria.
El control de las variables (la humedad, la temperatura, la conductividad y el pH) resulta
ser fundamental en el proceso de producci´on de las plantas ornamentales, como por ejemplo
al momento de plantar los brotes estos deben de estar en un ambiente de humedad ´optimo
ya que si no se respeta esto, no brotaran ra´ıces a los esquejes, tambi´en aqu´ı el control de la
temperatura es cr´ıtico ya que si sube, los brotes se queman y quedan inservibles.
El pH es clave para la aplicaci´on de fertilizantes en las plantas por lo cual el control de esta
variable resulta ser muy importante para el aprovechamiento del mismo. Otro punto importante
es el tiempo para realizar la recolecci´on y procesamiento de las variables, actualmente la
recolecci´on de los datos es manual teniendo como consecuencia demasiado tiempo para la
realizaci´on de dicho proceso en el que incluso en algunos de los casos no se realiza con lo
cual no se aprovecha la fertilizaci´on.
Los sistemas difusos son ideales para controlar este tipo de par´ametros debido a lo
complejo y no lineal que resultan, la dependencia que puede existir una de la otra (humedad
y temperatura), la alta flexibilidad, la tolerancia con la impresici´on y su base en el lenguaje
1.6.
Motivaci´on
El desarrollo de este trabajo responde a la necesidad de los productores de plantas
orna-mentales del estado de Colima de optimizar sus procesos de producci´on para poder aumentar
su competitividad y calidad de sus productos. El auge del hardware libre aunado al acceso a
la informaci´on permite crear este tipo de soluciones que antes solo estaban disponibles para
grandes empresas.
1.7.
Objetivos
1.7.1.
Objetivo General
Desarrollar un sistema de difuso para el control y monitoreo de par´ametros f´ısicos como la
temperatura, la humedad, el pH y la conductividad en invernaderos de plantas de ornato.
1.7.2.
Objetivos Espec´ıficos
1. Implementaci´on de un prototipo red de sensores en invernaderos de plantas ornamentales.
2. Desarrollar un sistema difuso para el control y monitoreo de variables en invernaderos de
plantas ornamentales.
3. Implementar el sistema difuso en una plataforma web.
4. Validar que el sistema difuso cumple con lo que realizar´ıa el operador.
1.8.
Hip´otesis
El desarrollo de un sistema de control difuso para el monitoreo de par´ametros f´ısicos
como la temperatura, la humedad, la conductividad y el pH en invernaderos incrementa la
1.9.
Descripci´on de la organizaci´on del trabajo
La estructura de esta tesis esta dividia en varios cap´ıtulos, comenzando con una breve
introducci´on en la cual se aborda la problem´atica, la revisi´on de la literatura, los objetivos y
motivaci´on para realizar este proyecto, posteriormente se contin´ua con el estado del campo del
conocimiento, m´etodos empleados, desarrollo, resultados, conclusiones y al final los ap´endices
y anexos.
Cap´ıtulo 1: Introducci´on.En este cap´ıtulo se hace una descripci´on de la problem´atica,
el contexto y la justificaci´on del tema tratado en este tema de tesis. Adem´as se define la
propuesta de soluci´on, los objetivos, la hip´otesis y la motivaci´on que hizo que se llevara
a cabo. Por ´ultimo, se realiza una descripci´on de los c´apitulos de esta tesis.
Cap´ıtulo 2: Estado del campo del conocimiento.En este cap´ıtulo se hace una revisi´on
del estado del campo del conocimiento, haciendo primero un repaso por los antecedentes
de la horticultura ornamental en M´exico y despu´es de la agricultura protegida y los
sistemas difusos. Posteriormente se realiza un estudio del contexto de la investigaci´on.
Para finalizar se realiza una revisi´on del marco te´orico que fundamenta la investigaci´on.
Cap´ıtulo 3: M´etodos empleados.En este cap´ıtulo se describen el tipo de investigaci´on
y la metodolog´ıa utilizada en este trabajo de tesis. Primero se definio el caso de estudio
y el an´alisis de los requerimientos del sistema. Mas adelante se describe cuales fueron
los pasos para el desarrollo de la red de sensores, el sistema difuso y la plataforma web
para finalizar con la validaci´on del sistema difuso y pruebas al prototipo de la red de
sensores.
Cap´ıtulo 4: Desarrollo.En este cap´ıtulo se describe el proceso llevado para desarrollar
el trabajo presentado en esta tesis. Primero se describe el caso de estudio, posteriormente
se desarrolla la red de sensores inal´ambrica con ZigBee, despues de esto el sistema
difuso se desarrolla e implementa en la red de sensores inal´ambrica. Al final se exponen
los pasos para la elaboraci´on el m´odulo web del sistema unificado para el monitoreo de
Cap´ıtulo 5: Resultados.En este cap´ıtulo se muestran los resultados de este trabajo de
tesis, as´ı mismo se se hace una discusi´on de los resultados.
Cap´ıtulo 6: Conclusiones y Recomendaciones.En este cap´ıtulo se presentan las
con-clusiones derivadas de los resultados, la comparaci´on con los trabajos anteriores, la
C
AP
´
ITULO
2
Estado del Campo del Conocimiento
En este cap´ıtulo se hace una revisi´on del estado del campo del conocimiento, haciendo
primero un repaso por los antecedentes de la horticultura ornamental en M´exico y despu´es
de la agricultura protegida y los sistemas difusos. Posteriormente se realiza un estudio del
contexto de la investigaci´on. Para finalizar se realiza una revisi´on del marco te´orico que
2.1.
Marco Hist´orico
2.1.1.
Antecedentes de la horticultura ornamental en M´exico.
A pesar de sus antecedentes prehisp´anicos, en M´exico la horticultura ornamental como
actividad econ´omica comenz´o en la d´ecada de los ochenta y a pesar que entre los a˜nos de
1982 y 1989 la superficie sembrada con cultivos ornamentales se increment´o en un 77 %, la
superficie destinada para esta actividad era muy peque˜na y representaba ´unicamente el 0.07 %
respecto al total del cultivo a nivel nacional del cual solo alrededor del 7 % estaba destinados a
invernaderos y viveros. Adem´as menos del 20 % de los invernaderos o viveros recib´ıan alguna
capacitaci´on t´ecnica. [INEGI, 1998]
Ya para el 2002 M´exico seguia ocupando el lugar 14 como exportador siendo Estados
Unidos y Canada el principal destino con un 99.7 % del total de las exportaciones. Un factor
a considerar es la escasa variedad de flores de corte y planta con que cuenta M´exico para la
exportaci´on, as´ı como la carencia de estrategias expl´ıcitas para ubicar mercados y necesidades
espec´ıficas en los destinos potenciales de los productos. [COEPPLANTS, 2012]
Actualmente M´exico ocupa el lugar numero 25 en exportaci´on de plantas ornamentales
teniendo un retroceso en comparaci´on a las decadas pasadas. Se estima que se cultivan
alrededor 22 mil hect´areas de plantas ornamentales entre las que hay: plantas de contenedor,
flor de corte, follaje de corte, arboles, arbustos, enredaderas, setos, cubre suelos, exoticas,
etc. [Carreto, 2014]
2.1.2.
Rese ˜na de los sistemas difusos.
El origen de la l´ogica borrosa (o difusa como se trata en este trabajo) remonta sus or´ıgenes
a los tiempos de los fil´osofos Arist´oteles y Plat´on. Ellos fueron los primeros en considerar
que las cosas no tienen por qu´e ser de un cierto tipo o dejar de serlo, sino que hay una escala
intermedia entre los dos extremos. Son los pioneros en considerar que existen diferentes grados
de verdad y falsedad. A principios del siglo XX, el fil´osofo y matem´atico brit´anico Bertrand
vaguedades del lenguaje, concluyendo con precisi´on que la vaguedad es un grado. Tambi´en
en este tiempo Ludwing Wittgenstein, estudi´o las diferentes acepciones que tiene una misma
palabra. ´Este lleg´o a la conclusi´on de que en el lenguaje una misma palabra expresa modos
y maneras diferentes. En 1920 Jan Lukasiewicz, desarroll´o la primera l´ogica de vaguedades.
Para ´el los conjuntos tienen un posible grado de pertenencia con valores que oscilan entre 0 y
1, y en este intervalo existen un n´umero infinito de valores. El padre del t´ermino ”borroso”fue
Lofti A. Zadeh cuando en 1965 public´o ”Fuzzy Sets”(Conjuntos Difusos). La intenci´on de
Zadeh era la creaci´on de un formalismo para manejar de forma m´as eficiente la imprecisi´on
del razonamiento humano. Es en 1971, cuando realiza la publicaci´on deQuantitative Fuzzy
Semanticsen donde aparecen los elementos formales que dan lugar a la metodolog´ıa de la
L´ogica Borrosa y de sus aplicaciones tal y como se conocen en la actualidad. En 1974 Assilian
y Mamdani en el Reino Unido desarrollaron el primer controlador difuso dise˜nado para la
m´aquina de vapor y apartir de entonces las aplicaciones de la l´ogica difusa se han realizado
en distintas m´aquinas, instrumentos y ´ambitos de nuestra vida [Olmo-Castillo, 2008]. En la
Figura 2.1 se muestra una l´ınea de tiempo co los aspectos m´as importantes de la l´ogica difusa.
2.2.
Marco Contextual
2.2.1.
La agricultura protegida.
En M´exico, las hectareas protegidas han evolucionado desde 1998 hasta 2008 a una
Tasa Media de Crecimiento Anual (TCMA) de 34.5 %, existiendo diferentes versiones de
su inventario. De la informaci´on obtenida en el II Simposio Internacional de Invernaderos
2008, de 8,834 ha con Agricultura Protegida (AP), 49 % eran invernaderos tecnificados y
de mediana tecnificaci´on y el 51 % de malla de sombra. Es decir, la din´amica de la TCMA
corresponde a un porcentaje importante (70 %) al crecimiento de invernaderosde mediana y
baja tecnolog´ıa. [Res´endez et al., 2011]
Los factores que influyen en la competitividad y que detienen un crecimiento m´as din´amico
del sector de invernaderos en M´exico mencionados en [Res´endez et al., 2011]
El bajo nivel de la curva de aprendizaje de algunos productores.
La incertidumbre que generan los supuestos problemas fitosanitarios. Los productores de
Florida y California han presionado al gobierno de EUA para imponer trabas sanitarias
e.g., la acusaci´on injusta de M´exico de la Food and Drug Administration (FDA) debido
a los brotes de salmonelaen EUA.
La alta inversi´on que implican los invernaderos de media y alta tecnolog´ıa, dejan a los
productores de escasos recursos fuera del mercado de EUA y Canad´a. Al considerar la
rentabilidad, incluyendo la depreciaci´on de activos, s´olo dos empresas de alta tecnolog´ıa
(de 11 estudiadas por FIRA) presentaron utilidad de operaci´on.
Los altos costos de operaci´on de los invernaderos de media y baja tecnolog´ıa, para
controlar T y humedad relativa, al instalarse en climas extremosos, o por mala ubicaci´on,
afectan la producci´on, la calidad y el precio. FIRA se˜nala que los invernaderos se han
ubicado donde decidi´o el inversionista, y no necesariamente donde se tienen las mejores
condiciones clim´aticas para producir a menor costo.
La escala de producci´on de los invernaderos de baja tecnolog´ıa. FIRA considera: para
menos 60 % exportable. Para mercado nacional con baja tecnolog´ıa se requieren 15
kg-2.
2.2.2.
Horticultura ornamental.
En el mundo, la producci´on y comercializaci´on de plantas ornamentales es una importante
actividad agr´ıcola, con un valor de 44,000 millones de d´olares por a˜no, en donde Holanda,
Colombia, Alemania, Francia, Italia y Reino Unido son los principales pa´ıses productores.
[Casique, 2016]
Pa´ıses como Holanda se centran en la producci´on eficiente y en estricto control de costos,
el elemento central de esta politica es la dedicaci´on que se dedica a la automatizaci´on, como
por ejemplo el desarrollo y aplicaci´on del Robomatic, un robot que realiza de forma automatica
y con una velocidad pasmosa los procesos de selecci´on, cortado y plantaci´on en macetas de
los esquejes (brotes), el robot procesa 750 macetas por hora. En 2004 habia 10 de estos robots
en Europa. [HorticomNews, 2005]
Existen organizaciones internacionales que se encargan establecer estandares en la
produc-ci´on de plantas ornamentales como la GLOBAL.A.P que tiene como objetivo fundamental la
producci´on segura y sostenible a nivel mundial de alimentos, y flores y plantas ornamentales.
Establece normas voluntarias para la certificaci´onde productos agricolas en todo el mundo.
Busca como resultado la tendencia hacia una marca universal: una norma ´unica que identifica
los m´etodos de producci´on segura, el uso responsable de los recursos y el bienestar tanto de
los empleados como de los animales. [GLOBALG.A.P., 2012]
En M´exico los productos ornamentales han ganado terreno en cuanto a exportaciones y al
valor de la producci´on. En 2011 el valor de la floricultura fue de cinco mil 646 millones de
pesos, lo cual equivale a 82 % del valor total de la producci´on del frijol para ese mismo (seis mil
890 millones de pesos). Por otro lado en el per´ıodo 2003-2011, el valor de las exportaciones de
ornamentales creci´o a un ritmo de 1.8 % anualmente; para el ´ultimo a˜no, el comercio exterior
de flores signific´o 26 millones 96 mil d´olares, siendo Estados Unidos y Canad´a los principales
compradores de productos como la rosa, gladiola, gerbera, ave del para´ıso, clavel, statice
fue de 18 mil 629 hect´areas; entre los estados con mayor participaci´on por el valor de la
producci´on de este cultivo destacaron Estado de M´exico, Puebla, Morelos, Distrito Federal,
Baja California y Jalisco, pero s´olo el primero aporta tres de cada cinco pesos del valor total.
Cabe mencionar que 80 % de la producci´on total se destina a abastecer el mercado interno
y 20 % a las exportaciones, M´exico cuenta con una ventana de oportunidad en el mercado
europeo, ya que la demanda de flores se ha acrecentado en los ´ultimos a˜nos [SAGARPA, 2013].
No obstante, factores avanzados como la infraestructura, recursos humanos especializados y
el soporte de la ciencia y la tecnolog´ıa tienen bajo nivel de adopci´on por su elevado costo, lo
que se traduce en una producci´on de menor calidad.
La producci´on de plantas del estado de Colima se consumen principalmente en el mercado
de Guadalajara. Debido a los peque˜nos m´argenes de utilidad que obtienen la gran mayor´ıa de
los productores estatales, son pocos quienes tienen la oportunidad de mecanizar y eficientar
sus procesos. Los principales componentes de este rubro son:
Aspersoras manuales y de motor.
Herramienta menor (tijeras para podar, carretillas, palas, manguera, regaderas, etc.).
Motobombas.
Pl´astico y pvc para reparaci´on o construcci´on de t´uneles de enraizado.
Malla sombra, perfiles met´alicos y cable.
Sistemas de riego.
Mezcladoras de sustrato.
Al igual que en los casos anteriores, no existe en la entidad un proveedor especializado
en la atenci´on a los productores de plantas de ornato; de igual manera, ´estos realizan sus
adquisiciones de oportunidad, recurriendo la mayor de las veces a proveedores de la cd de
2.3.
Marco Te´orico
2.3.1.
L´ogica Difusa (LD)
La l´ogica difusa es un conjunto de principios matem´aticos basados en grados de membres´ıa
o pertenencia, cuya funci´on es modelar informaci´on. Este modelado se hace con base en reglas
ling¨u´ısticas que aproximan una funci´on mediante la relaci´on de entradas y salidas del sistema
(composici´on). Esta l´ogica presenta rangos de membres´ıa dentro de un intervalo entre 0 y 1, a
diferencia de la l´ogica convencional, en la que el rango se limita a dos valores: el cero o el
uno. [Cruz, 2010]
La l´ogica difusa ha cobrado una gran importancia por la variedad de sus aplicaciones, las
cuales van desde el control de complejos procesos industriales, hasta el dise˜no de dispositivos
artificiales de deducci´on autom´atica, pasando por la construcci´on de artefactos electr´onicos
de uso dom´estico y de entretenimiento, as´ı como tambi´en de sistemas de diagn´ostico. De
hecho, desde hace ya, al menos d´ecada y media, la expedici´on de patentes industriales de
mecanismos basados en la l´ogica difusa tiene un crecimiento sumamente r´apido en todas las
naciones industrializadas del orbe. Se ha considerado de manera general que el concepto de
l´ogica difusa apareci´o en 1965, en la Universidad de California en Berkeley, introducido por
Tabla 2.1: Diferencia entre conjuntos cl´asicos y difusos [D’Negri and Vito, 2016].
Conjuntos Cl´asicos Conjuntos Difusos
Solo hay dos opciones. El elemento
pertenece o no a un conjunto.
Los elementos no tienen criterios
de membres´ıa precisamente
definidos.
Re˜nidos con la realidad cotidiana y
el lenguaje corporal.
Admite grados de pertenencia.
Permite formalizar conceptos tales
como alto, bajo, frio, r´apido.
Los conjuntos difusos permiten
representar mejor ciertos tipos de
incertidumbre.
Conjuntos Difusos
El concepto de un conjunto en matem´aticas es fundamentalmente descrito como una
colecci´on de objetos relacionados a traves de algunas propiedades. Un conjunto cl´asico tiene
establecido sus l´ımites, i.e. x ∈ A or x∈A lo que significa que el objeto es o no es parte del
conjunto. SiendoX un conjunto yAun subconjunto deX (A ⊆ x)entonces la pertenencia es
1, si no perteneceX ⊆A, entonces la pertenencia es cero (EC. (2.1)) [Barnabas, 2013].
X A(x) =
1i f x ∈ A
0i f x∈A
(2.1)
Un conjunto difuso es una clase de objetos con un continuo de grados de pertenencia.
Dicho conjunto se caracteriza por una calidad de membres´ıa, funci´on que asigna a cada objeto
un grado de pertenencia que oscila entre cero y uno. Los elementos de inclusi´on, uni´on,
intersecci´on, complemento relaci´on convexidad, etc.., son aplicados a este tipo de conjuntos y
varias de las propiedades de estas elementos son establecidos en el contexto de los conjuntos
difusos. Un conjunto difuso se define en la Ecuaci´on (2.2)
dondeA(x) es el grade de membres´ıa dexpara el conjunto difusoA. Nosotros denotamos
como f(x)a la colecci´on de todos los subconjuntos difusos deX [Zadeh, 1965].
Controladores Difusos
Los controladores basados en la teor´ıa de los conjuntos difusos son usados para representar
la experiencia y el conocimiento de un operador humano en t´erminos de variables ling¨u´ısticas
que son llamadas reglas difusas. Por lo tanto, un controlador de l´ogica difusa, es una robusta y
adaptativa herramienta
Un sistema difuso est´a compuesto principalmente por 4 partes 2.2: fusificaci´on , reglas,
inferencia y desfusificaci´on. Las cuales son las siguientes [Delgado et al., 2014]:
Fusificaci´on.
Reglas o Base de Conocimientos.
Motor de Inferencia.
Desfusificaci´on.
Figura 2.2: Esquema de un sistema basado en LD.
Fusificaci´on
Es un proceso de conversi´on de datos medidos del mundo real a un valor ling¨u´ıstico en
el mundo de la LD utilizando las funciones de membrec´ıa de las variables ling¨u´ısticas para
Funciones de Membresia Para definir el grado de pertenencia de un elemento x a un
conjunto difusoAse utiliza una funci´on que recibe el nombre de membres´ıa, representada por
µA(x), la cual tiene dominio en el “Universo de Discurso”, que representa los n´umeros reales en los cuales toma valores la variable analizada, y rango en los n´umeros reales comprendidos
en el intervalo cerradoX = [0,1][Neira and Cuellar, ].
Las funciones de pertenencia pueden calcularse de diversas formas. El m´etodo a elegir
depende de la aplicaci´on en particular, del modo en que se manifieste la incertidumbre y en el
que ´esta sea medida durante los experimentos [Cruz, 2010].
1. M´etodo Horizontal:
Se basa en las respuestas de un grupo deN “expertos”.
La pregunta tiene el formato siguiente: ”¿Puede x ser considerado compatible con
el concepto A?”.
S´olo se acepta un “S´I” o un “NO”, de manera que:
A(x) = (RespuestasA f irmativas)/N (2.3)
2. M´etodo de comparaci´on de parejas.
Sup´ongase que tenemos ya el conjunto difuso A sobre el universo X de n valores
(x1,x2,· · ·,xn).
Calcular la matriz rec´ıprocaM= [ahi], matriz cuadradanxn:
a) La diagonal principal es siempre 1.
b) Propiedad de reciprocidad:ahiaih=1
c) Propiedad transitiva:ahiaik=ahk
3. Basado en la especificaci´on del problema:
Requiere una funci´on num´erica que quiera ser aproximada.
El error se define como un conjunto difuso: mide la calidad de la aproximaci´on.
La forma de un conjunto difusoAdepende de unos par´ametros denotados por el
vectorp: representado porA(x;p).
Se obtiene algunos resultados experimentales en la forma de parejas (elemento,
grado de pertenencia):(Ek,Gk)conk=1,2,· · ·,N.
El problema consiste en optimizar el vector p, por ejemplo reduciendo el error
cuadr´atico: m´ınp∑k=1N[Gk−A(Ek;p)]2.
5. M´etodo basado en la agrupaci´on difusa (Fuzzy Clustering):
Se trata de agrupar los objetos de un universo en grupos (solapados) cuyos niveles
de pertenencia a cada grupo son vistos como grados difusos.
Existen varios algoritmos de Fuzzy Clustering, pero el m´as aceptado es el algoritmo
de “fuzzy isodata”.
Base de Conocimiento
La base de conocimiento es la manera que tiene el sistema difuso de guardar el
conoci-miento experto que le permite resolver el problema para el cual ha sido dise˜nado. Estas reglas
son del tipo si-entonces y tienen dos partes, el antecedente y el consecuente 2.4.
Si x1es A y x2es B entonces y es C. (2.4)
Inferencia
Un sistema de inferencia difuso consiste de variables linguisticas expresadas en t´erminos
de cantidades matem´aticas. Las Reglas Difusas son un conjunto de reglas asocian las variables
de entrada con las variables de salida algunas veces de manera intuitiva, o en otras ocasiones
manejada por los datos. Un mecanismo de inferencia difusa es capaz de moldear los procesos de
aproximaci´on del razonamiento, a traves de la interpolaci´on entre las reglas difusas [Barnabas,
2013].
El m´etodo Mamdani utiliza reglas tipo si-entonces (if-else). Una regla de la base de reglas
Figura 2.3. En un sistema difuso tipo Mamdani tanto el antecedente como el consecuente de
las reglas est´an dados por expresiones ling¨u´ısticas [Siler and Buckley, 2005].
Figura 2.3: Regla Si-Entonces tipo Mamdani [Siler and Buckley, 2005]
Las reglas de la base de conocimiento de un sistema Sugeno son diferentes a las de los
sistemas Mamdani pues el consecuente de estas reglas ya no es una etiqueta ling¨u´ıstica sino
que es una funci´on de la entrada que tenga el sistema en un momento dado Figura 2.4 [Siler
and Buckley, 2005].
Figura 2.4: Regla Si-Entonces tipo Sugeno [Siler and Buckley, 2005]
Desfusificaci´on
La defusificaci´on es el proceso que provee salidas discretas y determin´ısticas a partir de
los conjuntos difusos obtenidos como resultado de la inferencia. Existen diferentes m´etodos
de defusificaci´on, alguno de los cuales se describen a continuaci´on [Delgado et al., 2014].
El m´etodo de centro de ´area (COA). es uno de los m´as usados, sin embargo trae una
carga computacional importante y su salida responde a la Ecuaci´on 2.5
COA=
R
zµA(z)·z dz
R
zµA(z)dz
Bisector de ´area (BOA por sus siglas in ingl´es). La salida es el valor que separa el ´area
bajo la curva en dos sub-´areas iguales y est´a definida por la Ecuaci´on 2.6
BOA=
Z BOA
∞
µA(z)dz=
Z β
BOA
µA (z)dz (2.6)
El m´etodo de la media de m´aximo (MOM, middle of maximum). La salida es el valor
medio de los valores cuyas funciones de membres´ıa alcanzan el valor m´aximo.
El m´etodo del m´aximo m´as chico (SOM, smallest of maximum). La salida es el m´ınimo
valor de todos aquellos que generan el valor m´as alto de la funci´on de membres´ıa.
El m´etodo del m´aximo m´as grande (LOM, largest of maximum). La salida es el m´aximo
valor de todos aquellos que generan el valor m´as alto de la funci´on de membres´ıa.
Bisector de ´area. La salida es el valor que separa el ´area bajo la curva en dos sub-´areas
iguales.
Aplicaciones de la l´ogica difusa
El empleo del control difuso es recomendable:
Para procesos muy complejos, cuando no hay un modelo matem´atico simple.
Para procesos altamente no lineales.
Si el procesamiento del (ling¨u´ısticamente formulado) conocimiento experto puede ser
desempe˜nado.
El empleo del control difuso no es una buena idea si:
El control convencional te´oricamente rinde un resultado satisfactorio.
Existe un modelo matem´atico f´acilmente soluble y adecuado.
2.3.2.
jFuzzy
jFuzzyLogic es una libreria de l´ogica difusa desarrollada en Java. jFuzzyLogic
imple-menta la especificaci´on del lenguaje de control FCL con la especificaci´on IEC61131. El
principal objetivo de jFuzzyLogic es brindar los beneficios del software de c´odigo abierto y la
2.3.3.
Redes Inal´ambricas
Las redes inal´ambricas conectan cualquier dispositivo o computadora usando ondas de
radio, infrarrojo o cualquier medio inal´ambrico. Pueden cubrir desde una ´area grande (como
UNA WAN inal´ambrica) hasta una ´area puque˜na o un edificio (WLAN). Alternativamente
pue-de proporcionar una interconexi´on pue-de dispositivos pue-dentro pue-de pocos metros y para uso personal
como las WPAN (Wireless Personal Area Network por sus siglas en ingles). Una red de ´area
personal inal´ambrica de bajo rango (LR-WPAN) es una red dise˜nada para comunicaciones
inal´ambricas de corto alcance y de bajo costo. Existen varios est´andares de comunicaci´on
inal´ambrica, incluyendo: ZigBee, Wi-Fi, WiMax, GSM, Bluetooth, etc. Estos est´andares se
clasifican segun el rango de comunicaci´on y las ´areas de aplicaci´on. El est´andar ZigBee fue
desarrollado para las redes de sensores inal´ambricas (WSN, Wireless Sensor Network). [Yang,
2014]
2.3.4.
Redes Inal´ambricas de Sensores (Wireless Sensor Network)
Las redes de sensores inal´ambricos (WSN como las llamaremos desde ahora) son un grupo
de sensores y actuadores aut´onomos especializados con una infraestructura de comunicaci´on
inal´ambrica, dise˜nados para monitorear y controlar las condiciones f´ısicas o ambientales para
pasar cooperativamente sus datos a una ubicaci´on principal y/o a un actuador deseado a trav´es
de la red. [Yang and Cao, 2008]
Otra definici´on de una WSN es la presentada por [Gutierrez, 2004]: las redes de
sen-sores inal´ambricas son un subconjunto de redes inal´ambricas que se centran en permitir la
Figura 2.5: Estructura t´ıpica de una Red de Sensores Inal´ambricos
La figura 2.5 muestra el concepto las WSNs, donde los datos son recolectados desde los
nodos sensores y transmitidos a un nodo que los sincroniza (sinc) y env´ıa a internet.
Caracter´ısticas de una WSN
Una WSN esta puede estar compuesta desde unos pocos hasta un n´umero elevado de nodos
distribuidos en el entorno donde se produce el fen´omeno que se desea monitorizar. Los nodos
pueden ser est´aticos, con baja, media o alta movilidad, seg´un la aplicaci´on en concreto. Por lo
tanto se requieren t´ecnicas t´ıpicas de redes ad-hoc para el descubriemiento y conformaci´on de
la red aunque esto no significa que tengan que ser de este tipo de redes. [L´opez et al., 2014]
Estos son algunos de los tipos de par´ametros que son sensados por medio de una WSN
[Yang, 2014]:
Temperatura.
Humedad.
Ondas ac´usticas.
Movimiento Vehicular.
Luminosidad.
Niveles de Ruido.
Presencia o ausencia de objetos.
Por otra parte, las principales aplicaciones de las redes inal´ambricas de sensores son las
siguientes:
Monitoreo continuo del sensado de entornos.
Eventos de detecci´on.
Location sensing for mobile target tracking and localization.
Control local de automatizaci´on de casas, automatizaci´on industrial etc.
Arquitectura de un nodo en una red de sensores inal´ambricos
Normalmente los nodos de sensores estan compuestos de 4 subsistemas:
Un subsistema de sensado que consiste en uno o m´as sensores y actuadores para
monitorear el entorno f´ısico.
Un subsistema de procesamiento que se compone de un microcontrolador o un
micropro-cesador con memoria para guardar y procesar los datos recolectados por el subsistema
de sensado.
Un subsistema de comunicaci´on que consiste en un sistema de radio de corto alcance
para la comunicaci´on inal´ambrica.
Un subsistema de suministro de energ´ıa, que normalmente usa bater´ıas. Un generador
de energ´ıa puede ser incluido en el subsistema de suministro de energ´ıa si se emplea la
Figura 2.6: Arquitectura de un nodo sensor
2.3.5.
IEEE 802.15.4: Est´andar para redes inal´ambricas de ´area
perso-nal con tasas bajas de transmisi´on de datos (Low-Rate Wireless
Personal AreaNetworks (LR-WPANs))
Las redes de ´areas personales inal´ambricas (WPAN) se utilizan para transmitir informaci´on
a trav´es de distancias relativamente cortas. A diferencia de las redes de ´area local inal´ambricas
(WLAN), las conexiones realizadas de WPAN implican poca infraestructura. Esta caracter´ıstica
permite, bajo consumo de energ´ıa, soluciones de bajo costo para ser implementados por una
amplia gama de dispositivos. Esta norma defina la capa f´ısica y de control de acceso al medio
(MAC) para la conectividad inal´ambrica de baja cantidad de datos con dispositivos fijos,
m´oviles y port´atiles con muy poca necesidad de bater´ıa, operan generalmente en espacio de
operaci´on personal (10 m) [IEEE, 2011].
2.3.6.
ZigBee
ZigBee es un est´andar que define un conjunto de protocolos de comunicaci´on para una
baja transmisi´on de datos y redes de corto alcance. Los dispositivos inal´ambricos basados en
datos es de 250 K bits por segundo. ZigBee est´a destinado principalmente para que las bater´ıas
tengan una larga vida, esto se debe a que los principales componentes dentro de la red ZigBee
est´an la mayor parte del tiempo en modo ahorro de bater´ıa o “apagados” hasta que realmente
se necesita su funci´on. Como resultado de esto, los dispositivos son capaces de operar durante
varios meses o a˜nos antes de que las bater´ıas tengan que ser remplazadas. El est´andar ZigBee
es desarrollado por la ZigBee Alliance la cual tiene cientos de empresas asociadas, desde la
industria de semiconductores, desarrollo de software fabricantes e instaladores. Esta alianza se
form´o en 2002 como una organizaci´on sin ´animo de lucro [Alliance, 2017a].
El ZigBee adopto el est´andar de la IEEE 802.15.4 como se muestra en la siguiente figura:
Figura 2.7: Pila de protocolos ZigBee.
2.3.7.
Especificaci´on ZigBee RF4CE
La especificaci´on ZigBee ofrece un bajo costo y una f´acil implementaci´on. Esta especificaci´on
est´a dise˜nada para proporcionar un bajo consumo de energ´ıa por medio de una baja latencia
de datos. Define una red de control remoto simple, robusto y de muy bajo costo que permite la
conectividad de inal´ambrica de aparatos. Mejora el est´andar de la IEE 802.15.4 proporcionando
una capa simple y una capa de aplicaci´on est´andar que se puede utilizar para conectar diversos
equipos de manera sencilla [Alliance, 2017b].
Las caracter´ısticas que ZigBee RF4CE incluye son:
Incorpora mecanismos de ahorro de energ´ıa para todos los dispositivos.
Mecanismos de descubrimiento directamente con la aplicaci´on.
Mecanismos de emparejamiento directamente con la aplicaci´on.
Varias opciones de transmisi´on incluida la broadcast.
Utiliza el esquema de seguridad est´andar AES-128.
Especifica un perfil de mando a distancia para los productos el´ectricos.
Figura 2.8: Topolog´ıa de Red ZigBee RF4CE
La especificaci´on ZigBee est´a compuesta por dos tipos de dispositivos: un nodo objetivo y
un nodo controlador.
2.3.8.
Agricultura protegida
La agricultura protegida es aquella que emplea diversas t´ecnicas y estructuras agr´ıcolas
con el prop´osito de evitar o reducir al m´ınimo las restricciones que el clima impone a los
cultivos, proporcionando un ambiente m´as propicio para el desarrollo de las plantas. Las
t´ecnicas y estructuras empleadas para proteger los cultivos se dirigen contra los efectos del
viento, las bajas o altas temperaturas, las heladas, el granizo, el exceso de radiaci´on luminosa
y la evaporaci´on, al mismo tiempo que se puede procurar la protecci´on del suelo y el uso
Actualmente existe una gran variedad de tecnolog´ıas y estructuras para proteger los cultivos,
entre las que destacan algunas como los acolchados de pl´astico, las mallas anti-granizo, las
mallas corta viento, las mallas sombra, los micro-t´uneles, los macro-t´uneles y los invernaderos.
2.3.9.
Invernaderos
Un invernadero es una construcci´on agr´ıcola con una estructura de madera o metal, usada
para la protecci´on de cultivos, mediante su aislamiento del exterior con una cubierta pl´astica
translucida o vidrio y mallas en las partes laterales. Los invernaderos funcionan bajo dos
principios fundamentales:
La transformaci´on de la energ´ıa luminosa en energ´ıa calor´ıfica.
La circulaci´on del aire con movimiento ascendente del aire caliente y descendente del
aire fr´ıo.
Adem´as del efecto invernadero que consiste en captar la energ´ıa radiante, se producen
otros efectos como el sombreo, el efecto de paraguas, cortavientos y efecto oasis, al poderse
mantener un ambiente m´as h´umedo que en el exterior de zonas ´aridas. [SAGARPA, 2007]
Las principales ventajas y desventajas de los invernaderos se mencionan en el cuadro
Tabla 2.2: Ventajas y desventajas de los invernaderos. [SAGARPA, 2007]
Ventajas Desventajas
Intensificaci´on de
la producci´on.
Inversi´on inicial alta.
Posibilidad de cultivar
todo el a˜no.
Desconocimiento de las estructuras
m´as apropiadas para cada regi´on.
Obtenci´on de cosechas
fuera de temporada.
Alto nivel de especializaci´on y
necesidades de capacitaci´on
del personal.
Obtenci´on de productos en
regiones con condiciones
restrictivas.
Altos costos de producci´on.
Obtenci´on de productos
de buena calidad.
Condiciones ´optimas para el r´apido
ataque de plagas y enfermedades.
Menor riesgo de
p´erdidas de cosecha.
Alta dependencia de
las condiciones del mercado.
Clasificaci´on de los invernaderos seg ´un su nivel tecnol´ogico
Seg´un la Asociaci´on Mexicana de Horticultura Protegida en [de Horticultura Protegida,
2013] clasifica las tecnolog´ıas de producci´on bajo esquemas protegidos en tres categor´ıas:
Tecnolog´ıa activa: tiene un control climatico (automatizado), de calderas, capacidad de
sembrar en hidropon´ıa, pl´astico y cristal entre otros.
Tecnolog´ıa semi-activa: pl´astico, con sistemas semi-automatizados (calefacci´on,
ventila-ci´on, riego, enfriamiento, etc.).
Tecnolog´ıa pasiva: no tiene automatizaci´on, es cubierta de pl´astico o malla, expensa a
cambios climaticos.
Otra tipificaci´on com´unmente aceptada es la mencionada por Martinez en [Mart´ınez,
simples similares a utilizadas en cultivo a la intemperie; nivel medio es semiclimatizado,
riesgos programados, suelo o hidropon´ıa; y el nivel alto climatizaci´on automatizada (mayor
independencia del clima externo), riegos computarizados, inyecciones de CO2 y usos de
sustratos. En funci´on de ello se han establecido cuatro niveles: 1) nivel tecnol´ogico b´asico o
manual, 2) nivel tecnol´ogico medio o mec´anico, 3) nivel tecnol´ogico alto o automatizado y 4)
nivel tecnol´ogico muy alto o computarizado como se muesta en la siguiente tabla:
Tabla 2.3: Ventajas y desventajas de los invernaderos. [SAGARPA, 2007] Nivel tecnol´ogico Tipo de manejo Tipo de estructuras y equipo
B´asico Manual Rusticas, con equipamiento b´asico
Medio Mec´anico
Modulares, acero galvanizado,
con dispositivos mec´anicos y
el´ectricos.
Alto Automatizado
Sensores y controladores
para riego, calefacci´on y
ventilaci´on.
Muy Alto Computarizado
Computadoras,
programas inteligentes y
control a distancia.
2.3.10.
Condiciones clim´aticas y su influencia en la producci´on de las
plantas de ornato
Dadas las caracter´ısticas clim´aticas favorables del estado de Colima, se cultivan una gran
variedad de plantas de ornato [COEPPLANTS, 2012], por lo que el principal inter´es en el
control del clima esta en los cultivos de los brotes.
El ´exito en el prendimiento de los brotes est´a estrechamente ligado a las condiciones
ambientales en las que se desarrolla el proceso de rizog´enesis. Debe haber elevada humedad
relativa en la atm´osfera, adecuada temperatura en el ambiente y en el sustrato, renovaci´on del
Dado que los brotes de tallo no poseen ra´ıces, las condiciones de humedad relativa y
disponibilidad de agua en el ambiente deben ser m´aximas. Este aspecto es de particular
importancia en los brotes. Para asegurar este suministro se usan distintos m´etodos como el
cultivo bajo t´uneles de pl´astico u otras formas de cobertura entre las principales. La temperatura
´optima para los esquejes oscila entre los 18◦C y 20◦C, en tanto que la temperatura ´optima del
sustrato debe situarse entre los 20◦C y 25◦C. [Barbat, 2016]
2.3.11.
Fertilizaci´on
El objetivo de la fertilizaci´on es incrementar la fertilidad natural del suelo y, por tanto,
obtener un aumento del rendimiento de las cosechas. Para ello, la aportaci´on de fertilizantes
debe suplir los nutrientes que faltan en el suelo y restituir los elementos minerales extra´ıdos
por el cultivo.
Hay que considerar, que cuando un nutriente se encuentra en la planta en estado deficitario,
al aumentar su aportaci´on, se consiguen aumentos en la producci´on que compensan el coste
del abono suplementario. Sin embargo a partir de determinados niveles de este elemento,
el incremento de cosecha como consecuencia del mayor aporte del mismo es decreciente,
alcanz´andose un nivel cr´ıtico, en el que el mayor gasto de fertilizante deja de compensar
la mejora en el rendimiento de la cosecha. Por tanto, si bien una deficiente nutrici´on de las
plantas produce una reducci´on de la cosecha, y en muchos casos del tama˜no del fruto, el
exceso de abonado ocasiona una serie de consecuencias adversas entre las que destacan p´erdida
de calidad de los frutos, consumo de lujo de fertilizantes con la consiguiente disminuci´on
de la rentabilidad de la plantaci´on, desequilibrios nutricionales por antagonismo con otros
elementos, alteraciones dif´ıcilmente reversibles de las caracter´ısticas f´ısicas y qu´ımicas del
suelo y contaminaci´on del medio ambiente. [Paredes and Millo, 2006]
2.3.12.
Condiciones para la fertilizaci´on de las plantas de ornato
Los principales factores a considerar en la determinaci´on de las dosis de abonado
An´alisis del suelo y agua: Aportan valiosas indicaciones sobre los nutrientes que se
encuentran en el suelo de forma asimilable, as´ı como sobre los aportados por el agua de
riego. Dan informaci´on sobre las caracter´ısticas f´ısico-qu´ımicas del suelo que inciden
sobre el comportamiento de los fertilizantes.
Caracter´ısticas de la plantaci´on: el marco de plantaci´on, la profundidad del terreno,
drenaje, modalidad de cultivo, sistema de riego, etc., permite valorar aproximadamente
algunos factores que afectan la eficacia de la utilizaci´on de los fertilizantes, as´ı como
programar la forma de aplicaci´on de los mismos, para conseguir una m´axima eficacia
en su absorci´on por la planta.
Adem´as de las anteriores, otras caracteristicas importantes son las mencionadas por la
SAGARPA y las cuales seran tratadas en esta investigaci´on:
Indice de acidez: Se expresa como el equivalente en kg de CaCO3 suficiente para
contrarrestar la acidez. Dicho equivalente puede expresarse en funci´on del nutrimento o
del fertilizante. Fertilizantes con efecto residual muy ´acido, como el amoniaco anh´ıdro,
el sulfato de amonio y el superfosfato triple no se deber´ıan aplicar a suelos ´acidos,
porque puede da˜nar a la pl´antula, ra´ıces y reducir la producci´on. Tambi´en pueden
aumentar las condiciones para una mayor disponibilidad de elementos t´oxicos (Mn, Fe
y Al) o para que exista una mayor fijaci´on de P. Es preferible el uso de estos fertilizantes
en suelos con pH alcalino. El nitrato de sodio y de potasio tiene un ´ındice b´asico, por lo
que su uso se recomienda preferentemente en suelos ´acidos.
Indice salino: Se refiere al aumento de la presi´on osm´otica en la soluci´on del suelo por
la aplicaci´on de un fertilizante, respecto al efecto del nitrato de amonio. Las sales del
fertilizante soluble se concentran alrededor de la zona de aplicaci´on del fertilizante, y
si ellas alcanzan las ra´ıces o semillas, entonces se producen da˜nos por deshidrataci´on,
menor disponibilidad de agua y toxicidad. Estos s´ıntomas se conocen como quemado
por fertilizante. La planta se deshidrata y presenta s´ıntomas parecidos a los de sequ´ıa.
2.3.13.
El pH y su importancia de monitoreo y regulaci´on
El pH es una medida de la acidez (pH bajo = ´acido) o alcalinidad (pH alto = b´asico
o alcalino) del medio. El pH del medio de cultivo controla las reacciones qu´ımicas que
determinan si los nutrientes van a estar o no disponibles (solubles o insolubles) para su
absorci´on. Por tal motivo, los problemas nutritivos m´as comunes ocurren en los cultivos
cuando el pH se encuentra fuera del rango ´optimo.
El rango ´optimo para la mayor´ıa de los cultivos ornamentales es de 5,5 a 6,8 (Tabla 3).
Pero existen plantas que requieren valores de pH menores a 5,5 (Tabla 3).
Tabla 2.4: Rango de pH para algunas especies ornamentales. [Paredes and Millo, 2016]
Rango de pH para diferentes plantas ornamentales
<5.5 5.2-5.8 5.5-6.4 6-6.8
Azalea Viola Violeta africana Echinacea Lisianthus Celosia
Dionaea Petunia Rosa China Primula Calendula Geranium
Salvia Aster Crisantemo Campanula Copete
Conejito Begonia Impatiens Crocus Marimonia
Vinca Caladium Poinsettia Dianthus Calceelaria
Cyclamen Clerodendron Gerbera
Orqu´ıdea Gloxinia
Hortencia
Si el pH del sustrato se encuentra en el rango ´optimo la mayor´ıa de los nutrientes mantiene
su m´aximo nivel de solubilidad. Por debajo de este rango, pueden presentarse deficiencias de
nitr´ogeno, potasio, calcio y magnesio; mientras que por encima, puede disminuir la solubilidad
del hierro, fosforo, manganeso, zinc y cobre. Los ´oxidos met´alicos de hierro, manganeso,
cobre y zinc se hacen m´as solubles al bajar el pH (menor de 5), pudiendo resultar fitot´oxicos.
El aumento o disminuci´on del pH del medio depende de varios factores, entre ellos, el pH
del sustrato, la alcalinidad del agua, la actividad de cal, la acidificaci´on por las ra´ıces de la
