Diseño de un sistema de instrumentación de bajo costo para la adquisición de datos de un sistema hidráulico

Mauricio Rozo Ortega; Pedro José Acevedo Prada; Jhon Jairo Ramírez Mateus; Francisco Ernesto Moreno García; Karla Cecilia Puerto López; Karla Yohana Sanchez-Mojica

doi:10.24054/rcta.v3iEspecial.884

Autores/as

Mauricio Rozo Ortega Universidad Francisco de Paula Santander https://orcid.org/0000-0001-8954-4589
Pedro José Acevedo Prada Universidad Francisco de Paula Santander
Jhon Jairo Ramírez Mateus Universidad Francisco de Paula Santander https://orcid.org/0000-0002-4387-6147
Francisco Ernesto Moreno García Universidad Francisco de Paula Santander https://orcid.org/0000-0002-5227-1238
Karla Cecilia Puerto López Universidad Francisco de Paula Santander https://orcid.org/0000-0003-3749-676X
Karla Yohana Sanchez-Mojica Fundación de Estudios Superiores Comfanorte FESC https://orcid.org/0000-0003-3164-4725

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v3iEspecial.884

Palabras clave:

Interfaz gráfica, Python, Raspberry Pi, Sistema hidráulico, Sistema de instrumentación

Resumen

La adquisición de datos es crucial cuando se quiere saber el modelo matemático de un sistema o llevar un seguimiento a variables de una planta. Hoy en día existen aplicaciones que llevan a cabo ésta tarea y permiten programar interfaces como lo son Matlab y LabView, pero demanda un alto costo de uso. Este artículo presenta un diseño de un sistema de instrumentación basado en Raspberry Pi 3B+ y Python, con el objetivo de realizar la adquisición de datos de un sistema hidráulico. La metodología desarrollada consistió en realizar la descripción de la planta, haciendo énfasis en los elementos electrónicos seguido de una estructura propuesta para el sistema de instrumentación. Posterior a esto se presentan los resultados detallando las etapas del sistema de instrumentación desarrollado y prueba del sistema frente a un escenario de funcionamiento de la planta. Es de apreciar el apoyo que puede dar el uso de herramientas tecnológicas frente a necesidades que se presenta en el ámbito industrial. El sistema desarrollado permitió ver la proximidad que presentan el modelo analítico de la planta y su respuesta experimental con un 12.3% aproximado de error relativo. Los diferentes algoritmos desarrollados en combinación con su estructura, conceden al sistema compatibilidad con otros, permitiendo futuros estudios a nivel de control y optimización embebida.

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