Declaro que el proyecto final "Monitoreo remoto de equipos de refrigeración vía IoT" y el trabajo realizado son de mi autoría. Cuando el trabajo es parte de un trabajo mayor en el que participaron otras personas, se establece claramente el alcance del trabajo realizado.
Introducción
- Descripción del Proyecto
- Fundamentación
- Diagrama de bloques (general)
- Estudio de Mercado
- Target
- Pruebas de concepto. ¿Es un producto útil?
- Pruebas de producto. Competencia. ¿Qué hay en el mercado? ¿En qué se diferencia de lo
- Competencia en el mercado
- Análisis de recursos
- Análisis de costos
- Ciclo de vida del producto
Toda la información se transmite a través de la red Wi-Fi y se puede ver a través de una aplicación de teléfono inteligente o navegador. Toda la información se transmite a través de la red Wi-Fi y se puede ver a través de una aplicación de teléfono inteligente o navegador.
Desarrollo
Marco Teórico
- Conceptos Básicos de la Termodinámica
- Masa, fuerza, peso, densidad y volumen específico
- Presión, absoluta manométrica y de vacío
- Trabajo, potencia y energía
- Calor y temperatura
- Primera Ley Termodinámica, ecuación de la energía
- Líquidos, vapores y cambio de estado de los mismos
- Refrigeración por evaporación
- Ley de los gases perfectos
- Usos de la refrigeración
- Método de refrigeración
- Equipo de refrigeración
- Refrigeración por vaporización de un líquido
- Proceso de Expansión
- Proceso de Evaporación
- Recuperación del refrigerante
- El sistema de refrigeración por compresión de vapor
- Internet de las Cosas (IoT)
- Áreas de desarrollo más fuertes de IoT
- Características de los dispositivos IoT
- Placas de desarrollo de microcontroladores
- Estándares y tecnologías de red
- Protocolos de red de IoT
- Plataformas IoT para agilizar el desarrollo de aplicaciones IoT
- Protocolo MQTT
- Patrón de publicación/suscripción de MQTT
- Escalabilidad
- Filtrado de Mensajes
- Principales Características
- Cliente y Bróker MQTT
- Conexión MQTT
- Publicar
- Suscribir
- Cancelar suscripción
- NodeRed y Dashboard
- Conceptos
- Dashboard
La temperatura de saturación (condensación) de los líquidos aumenta al aumentar la presión. La base de los RTD es el cambio en la resistencia de un conductor con la temperatura. Esto significa un coeficiente de temperatura positivo, un aumento de la resistencia con la temperatura.
La base de los termistores es la dependencia de la resistencia de los semiconductores con la temperatura. Por lo tanto, el voltaje en las terminales secundarias depende de la tasa de cambio de la corriente en el primario. De esta forma se forma el divisor de resistencia para la entrada de la señal alterna del SCT-013.
Para encontrar la dirección del sensor de temperatura, estudiemos la siguiente tabla. La implementación de la aplicación NodeRed se puede realizar a través de cualquiera de los cuatro servicios que se encuentran en el panel de la Figura 65. Esto significa que la corriente detectada en el contactor fue la suma de la corriente del compresor y del capacitor.
Conecté los sensores de temperatura, uno dentro de la unidad de frío y otro fuera del equipo. Abrí la aplicación, ingresé la contraseña de la red WiFi a la que estaba conectado y presioné el botón de confirmación. También hice una tercera vista más grande de los datos históricos para obtener más detalles sobre la información.
Desarrollo
- Diagrama de bloques general del proyecto
- Estudio Equipo de Frío
- Investigación de componentes
- Sensor de temperatura
- Sensor de corriente
- SCT-013
- ESP32
Propuestas de circuitos o esquemas
- Pruebas, experiencias
- Pruebas Sensor de Temperatura
- Pruebas Sensor Corriente
Uno que recibe valores de temperatura del evaporador del equipo de refrigeración y el otro que recibe valores de temperatura ambiente. Antes de calcular el divisor resistivo, calculé los valores de voltaje pico proporcionados por el sensor de corriente. El circuito de la Figura 37 muestra cómo se deben conectar los componentes pasivos para realizar la detección de presencia del sensor.
La librería y protocolo 1-Wire, durante el proceso de obtención de la temperatura, requería un tiempo muerto muy elevado y esto producía errores en las medidas durante la ejecución del resto del programa, debido a diversas interrupciones ocurridas durante su ejecución. Es necesario considerar el teorema de muestreo de Nyquist Shannon para digitalizar la señal analógica continua (Figura 41 a). El teorema de muestreo establece que la frecuencia mínima a muestrear es el doble de la frecuencia más alta de la señal que quiero muestrear.
Uno para generar muestras a 5 KHz y el otro para el periodo de 20ms en el que se produce el ciclo de la señal de línea. Por otro lado, está la cuantificación de la señal, es decir, la asignación del nivel de amplitud.
Desarrollo del software o firmware
- Visual Studio Code
- Diagrama en bloques programa principal
- Inicializar LEDs
- Conectar a la red WiFi, ESP Touch
- Conexión a Bróker MQTT (HiveMQ)
- Inicializar sensores temperatura
- Inicializar sensores de corriente
- Lectura sensores temperatura
- Lectura sensores corriente
- RSSI
- Funciones buscar sensores e invertir direcciones
Durante la primera ejecución del programa, no se almacenaron datos en la memoria, por lo que el programa llama a la función. Cuando estaba en el programa ESP principal, estos estaban almacenados en la memoria flash, el ESP estaba configurado como una estación y estaba tratando de conectarme a una red WiFi con los datos ingresados en la aplicación. El SSID de la red a la que me conecté también se almacenó en una variable global, que luego usé para publicar en un subproceso MQTT que se puede ver en la interfaz de usuario del panel de control, que explicaré más adelante.
Los pines definidos para la configuración de los sensores de corriente se pueden encontrar en la Tabla 11. También configuré tres banderas locales para identificar la presencia de la conexión del sensor a través del circuito explicado en la Figura 37 - Detección de presencia del sensor. Este parámetro es importante en la interfaz de usuario o el panel, por lo que utilicé este valor para proporcionar información sobre la potencia de la red Wi-Fi a la que está conectado el dispositivo.
Para ello, el ESP explicó el valor rssi de la red a la que está conectado y lo anunció al broker a través del tema definido en la tabla 15. En esta tabla explicamos que en caso 1 y 2 condiciones nueva opción 1, la nueva El sensor se dirigió al lugar donde estaba el viejo.
Interfaz HMI (Dashboard)
- IBM Cloud, servicios y NodeRed
En caso de que estuvieran en posiciones diferentes, se invirtió la ubicación de la dirección en el vector. He cargado los indicadores de señal actual del sensor, el gráfico histórico, su estado de conexión y el estado de la red WiFi. Los sensores actuales tienen un tema dedicado a su información de estado de conexión del ESP32.
Para esto usé dos mqtt en nodos, un medidor para la fuerza de la señal y un texto para el nombre de la red WiFi. He intentado colocar la PCB lo mejor posible, de modo que las entradas de los sensores miren hacia el usuario, los LED arriba y la fuente de alimentación atrás. Debido a las propiedades estructurales de la instalación de cámaras, solo fue posible medir las corrientes de los motores, pero no de forma independiente.
Temperatura interior del equipo: es un parámetro de diseño y se define como Tin>0ºC. En la parte central se encuentran dos indicadores temporales (Temperatura en Tiempo Real) de temperatura del evaporador y ambiente y dos gráficos históricos (Temperatura Histórica). En el primero, solo se consideraron las entradas de los sensores de temperatura y corriente; y LEDs indicadores de presencia de tensión, conexión WiFi y servidor MQTT.
Además, a través de nuevos temas he incluido la información correspondiente al SSID y RSSI de la red WiFi a la que está conectado el dispositivo.
Diseño completo
Instalación y modo de uso
- Paso 1. Estudio Cámara Frigorífica
- Paso 2. Instalación
- Paso 3. Puesta en funcionamiento
- Paso 4. Dashboard e identificación de sensores de temperatura
He instalado los sensores de corriente (cuidado si el dispositivo está encendido, para mayor seguridad realizar la instalación con el dispositivo apagado). LED verde con la leyenda WIFI, intermitentemente encendido hasta que conecté el dispositivo a la red WiFi Figura 85. Tuve que conectar el dispositivo móvil a la red WiFi local, con la antena de 2,4 GHz (no compatible con antena de 5,8 GHz).
Durante este proceso, la luz verde MQTT parpadeó hasta que se completó la conexión con el Broker. Al hacer clic en las tres barras horizontales ubicadas en la esquina superior izquierda, aparece un menú donde podemos elegir entre vista de panel, temperatura e histórico de sensores. En caso de que los sensores reporten la temperatura en forma invertida, es necesario ingresar a la vista de los sensores de temperatura (Figura 88).
En este punto, fui a la vista del Tablero y miré la información que el dispositivo proporcionaba a través de los sensores. A la izquierda hay tres indicadores temporales (Realtime Current) de las corrientes del compresor, evaporador y condensador respectivamente.
Clase del instrumento
Sin embargo, si las unidades exceden la capacidad mínima, se debe considerar el costo de las unidades. Teniendo en cuenta el costo de los materiales, defino el margen de utilidad que quiero lograr por cada unidad en 41.25%. La incorporación de servicios en la nube me dio la oportunidad de trabajar con un sistema muy eficiente, estable, seguro y escalable.
También agregué las funciones de búsqueda de sensor, en caso de reemplazo e inversión de dirección del sensor de temperatura, ya que las direcciones de los sensores no siempre coincidían con su visualización en el Dashboard durante el primer escaneo. En cuanto a otros productos disponibles comercialmente, el desarrollado en este proyecto tiene la capacidad de medir simultáneamente las corrientes y temperaturas del motor. Estos productos funcionan con una aplicación desarrollada por ellos, lo que le da ventaja al producto desarrollado en este proyecto que funciona sobre una página web que se ejecuta en un servidor en la nube.
Una ventaja de los productos comerciales frente al diseñado es que tienen un almacenamiento histórico de hasta tres meses. Asimismo, incorporar el almacenamiento de datos en una base de datos para tener un control histórico más completo en el tiempo y poder consultar estos datos cuando sea necesario.
Resultados
Análisis de Costos
Costos Materiales
Mano de Obra
Servicios IBM Cloud y HiveMQ
Esto da un costo estimado de USD 260,64/mes (doscientos sesenta dólares estadounidenses con sesenta y cuatro centavos por mes). Convirtiendo este valor a pesos argentinos da un total de ochenta y tres mil cuatrocientos cuatro pesos argentinos con ochenta centavos). Es difícil hacer un cálculo exacto del costo de estos servicios, pero son valores que se deben tomar en cuenta al momento de ofrecer este producto al mercado, ya que estos servicios son necesarios para el funcionamiento del producto.
Calculé a continuación el número de unidades que se deben vender para cubrir los costos de mano de obra del diseño. Calculando los ingresos, costos y ganancias de cada unidad creada y restando su valor de la mano de obra calculada, tengo un total de 66 equipos para cubrir los costos de mano de obra del proyecto. Nuevos desarrollos y un nuevo punto de inflexión en la industria manufacturera es la Industria 4.0.
Además de las herramientas que me proporcionaron, pude hacer una interfaz de una manera muy sencilla. Obteniendo no solo datos de temperatura, sino también información sobre su entorno, lo que provoca variaciones de temperatura.
