Análisis sistémico de los sensores basados en fibras ópticas, para la medición de flexiones
Dr. Mario Alberto Ibarra ManzanoLaboratorio de Procesamiento Digital de Señales
Departamento de Ingeniería Electrónica
División de Ingenierías del Campus Irapuato-Salamanca
Quinto Seminario de Pensamiento Sistémico y Análisis de Sistemas
122 de Junio del 2015
Introducción
• ¿Por qué medir un variable?
• ¿Cómo medir una variable?
• ¿Qué se puede medir?
• ¿Cuándo se utiliza un transductor y cuándo un sensor?
• ¿Dónde se puede colocar un sensor?
• ¿Fibras ópticas?
Quinto Seminario de Pensamiento Sistémico y Análisis de Sistemas
222 de Junio del 2015
Contenido
• Introducción
• Principio de transducción
• Acondicionamiento
• Filtrado
• Modelado
• Análisis comparativo
• Conclusiones y perspectivas
Quinto Seminario de Pensamiento Sistémico y Análisis de Sistemas
322 de Junio del 2015
Características de los sensores
Estáticas
• Exactitud
• Precisión
• Repetividad
• Reproducibilidad
• Sensibilidad
• Linealidad
• Resolución
• Histéresis
Dinámicas
• Error dinámico
• Tiempo de respuesta
• Retardo
22 de Junio del 2015Quinto Seminario de Pensamiento
Sistémico y Análisis de Sistemas4
Sensores con fibra óptica
Ventajas
• Sensores distribuidos
• Inmunidad a la interferencia eléctrica
• Alta velocidad de respuesta
• Alta inmunidad a la temperatura
Desventajas
• Procesamiento particular
• Modelos no lineales
• Modelos con discontinuidades
• Sensado de múltiples variables
22 de Junio del 2015Quinto Seminario de Pensamiento
Sistémico y Análisis de Sistemas5
Detección de flexiones en articulaciones
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622 de Junio del 2015
Diagrama a bloques
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722 de Junio del 2015
Principio de sensado
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822 de Junio del 2015
Diagrama a bloques
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922 de Junio del 2015
Linealidad del sensor
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1022 de Junio del 2015
Diagrama a bloques
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1122 de Junio del 2015
Filtro RLS (Recursive Least-Square)
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1222 de Junio del 2015
Efecto del filtro RLS en la linealidad
Sin filtrar Filtrada
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1322 de Junio del 2015
Efecto del filtro RLS en el retardo
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1422 de Junio del 2015
Efecto del filtro RLS en el RMSE
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1522 de Junio del 2015
Diagrama a bloques
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1622 de Junio del 2015
Modelo de mezcla de gaussianas
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1722 de Junio del 2015
Efecto del filtro RLS en el modelo de mezclas de gaussianas
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1822 de Junio del 2015
Efecto del filtro RLS en el modelo de mezclas de gaussianas
Quinto Seminario de Pensamiento Sistémico y Análisis de Sistemas
1922 de Junio del 2015
Desempeño del sistema
Ángulo 0° 22.5° 45°
0° 97.0% 3.0% 0.0%
22.5° 0.8% 86.6% 12.6%
45° 0.0% 10.4% 89.6%
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2022 de Junio del 2015
Pruebas experimentales
22 de Junio del 2015Quinto Seminario de Pensamiento
Sistémico y Análisis de Sistemas21
Análisis comparativo
Característica Sensor sin filtroSensor con filtro
(t=3)Sensor con filtro
(t=7)
Exactitud (grados) 2.2925 1.9587 1.6692
Sensibilidad 0.8422 V 0.8470 V 0.8527 V
Desviación estándar 0.2584 0.1600 0.1476
Tiempo de respuesta
10 uS 100 uS 100 uS
Procesamiento en tiempo real
Sí Sí Sí
R-Square (R2) 0.9639 0.9710 0.9804
Adjusted R-Square(aR2)
0.9635 0.9706 0.9801
Root Mean SquaredError (RMSE)
2.588 2.2694 1.8651
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2222 de Junio del 2015
Análisis comparativo
Quinto Seminario de Pensamiento Sistémico y Análisis de Sistemas
2322 de Junio del 2015
CaracterísticaSensor con filtro (t=3)
SensorNishiyama
SensorDa Silva
SensorSilva
1 Loop
Sensor Silva
4 Loop
Exactitud (grados)
1.9587 0.6800 2.000 --- ---
Sensibilidad 0.8470 V 0.9400 dB --- 0.1970 dBm 0.6400 dBm
Desviación estándar
0.1600 0.7000 --- 0.8000 1.0000
Tiempo de respuesta
100 uS --- 31 mS – 500 uS 100 mS 100 mS
Procesamiento en tiempo real
Sí Sí Sí Sí Sí
R-Square (R2) 0.9710 --- --- 0.9630 0.9890
Adjusted R-Square (aR2)
0.9706 --- 0.9993 --- ---
Root Mean Squared Error (RMSE)
2.2694 --- --- --- ---
Conclusiones
• Sensor de flexión con fibra óptica
• Sensor discreto y continuo
• Factores de diseño a considerar:
– Desempeño vs. Procesamiento (Particular)
– Procesamiento vs. Tiempo real
– Linealidad vs. Sensibilidad
– Retardo vs. Exactitud
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2422 de Junio del 2015
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2522 de Junio del 2015