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

Authors

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

Keywords:

Graphical interface, Python, Raspberry Pi, Hydraulic system, Instrumentation system

Abstract

The data acquisition is crucial when you want to know the mathematical model of a system or keep track of variables in a plant. Today there are applications that carry out this task and allow programming interfaces such as Matlab and LabView, but it demands a high cost of use. This article presents a design of an instrumentation system based on Raspberry Pi 3B + and Python, with the objetive of acquiring data from a hydraulic system. The methodology developed consisted of making a description of the plant, emphasizing the electronic elements followed by a proposed structure for the instrumentation system. After this, the results are presented detailing the stages of the instrumentation system developed and testing the system against a plant operation scenario. It is appreciated the support that the use of technological tools can give in the face of needs that arise in the industrial field. The developed system allowed to see the proximity of the analytical model of the plant and its experimental response with an approximate 12.3% relative error. The different algorithms developed in combination with its structure, grant the system compatibility with others, allowing future studies at the level of control and embedded optimization.

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