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Nº 4 – MARZO DE 2008

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ISSN 1988-6047 DEP. LEGAL: GR 2922/2007

“ANÁLISIS DE UNA APLICACIÓN PRÁCTICA DE UN SIMULADOR DE ADQUISICIÓN DE DATOS EN

SIMULADORES DE CIRCUITOS SENCILLOS DEL CURRÍCULO DE TECNOLOGÍA INDUSTRIAL II”

AUTORIA JUAN MANUEL DÍAZ CABRERA

TEMÁTICA SISTEMAS AUTOMÁTICOS DE CONTROL EN EL CURRÍCULO DE TECNOLOGÍA INDUSTRIAL II

ETAPA BACHILLERATO

Resumen

En el currículo de Tecnología Industrial II (Real Decreto 1467/2007, de 2 de noviembre, por el que se establece la estructura del Bachillerato y se fijan sus enseñanzas mínimas en la Ley Orgánica, 2/2006 de 3 de mayo, de Educación), figura el bloque de contenidos de Sistemas Automáticos, donde se establece los elementos, estructura y experimentación de sistemas de control, y el control y la programación de dichos sistemas automáticos y su aplicación a circuitos de control programado en la actualidad. En este artículo se analizan, desde la materia de Tecnología Industrial II, una aplicación práctica de un Sistema de Adquisición de Datos. 1. RELACIÓN DE LOS SISTEMAS DE ADQUISICIÓN DE DATOS CON EL CURRÍCULO DE

TECNOLOGÍA INDUSTRIAL II.

A lo largo del último siglo, la tecnología, entendida como el conjunto de actividades y conocimientos científicos y técnicos empleados por el ser humano para la construcción o elaboración de objetos, sistemas o entornos, con el objetivo de resolver problemas y satisfacer necesidades, individuales o colectivas, ha ido adquiriendo una importancia progresiva en la vida de las personas y en el funcionamiento de la sociedad.

La formación de los ciudadanos requiere actualmente una atención específica a la adquisición de los

conocimientos necesarios para tomar decisiones sobre el uso de objetos y procesos tecnológicos, resolver problemas relacionados con ellos y, en definitiva, utilizar los distintos materiales, procesos y objetos tecnológicos para aumentar la capacidad de actuar sobre el entorno y mejorar la calidad de vida.

Una de las características esenciales de la actividad tecnológica es su carácter integrador de

diferentes disciplinas. Esta actividad requiere la conjugación de distintos elementos que provienen del conocimiento científico y de su aplicación técnica, pero también de carácter económico, estético, etc.



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Todo ello de manera integrada y con un referente disciplinar propio basado en un modo ordenado y metódico de intervenir en el entorno.

Enmarcada dentro de las materias de modalidad de bachillerato, Tecnología Industrial II pretende

fomentar aprendizajes y desarrollar capacidades que permitan tanto la comprensión de los objetos técnicos, como sus principios de funcionamiento, su utilización y manipulación. Para ello integra conocimientos que muestran el proceso tecnológico desde el estudio y viabilidad de un producto técnico, pasando por la elección y empleo de los distintos materiales con que se puede realizar para obtener un producto de calidad y económico. Se pretende la adquisición de conocimientos relativos a los medios y maquinarias necesarios, a los principios físicos de funcionamiento de la maquinaria empleada y al tipo de energía más idónea para un consumo mínimo, respetando el medio ambiente y obteniendo un máximo ahorro energético.

Todo este proceso tecnológico queda integrado mediante el conocimiento de distintos dispositivos

de control automático que, con ayuda del ordenador, facilitan el proceso productivo. La importancia de los contenidos de Sistemas Automáticos radica en la integración, a través de los

mismos, del resto de contenidos vistos a lo largo del bachillerato. Actualmente los sistemas de producción se controlan mediante el uso de herramientas informáticas que envían ordenes a las máquinas, ya sean eléctricas o térmicas para que, mediante la potencia desarrollada por sistemas hidráulicos, se pueda producir un objeto con los materiales adecuados, ajustándose a unas medidas de calidad que podemos comprobar mediante ensayos, de manera económica y respetando el medio ambiente y los recursos energéticos.

La enseñanza de la Tecnología Industrial en el bachillerato tendrá como finalidad el desarrollo de las

siguientes capacidades:

1. Adquirir los conocimientos necesarios y emplear éstos y los adquiridos en otras áreas para la comprensión y análisis de máquinas y sistemas técnicos.

2. Comprender el papel de la energía en los procesos tecnológicos, sus distintas transformaciones y

aplicaciones, adoptando actitudes de ahorro y valoración de la eficiencia energética. 3. Comprender y explicar cómo se organizan y desarrollan procesos tecnológicos concretos, identificar

y describir las técnicas y los factores económicos y sociales que concurren en cada caso. Valorar la importancia de la investigación y desarrollo en la creación de nuevos productos y sistemas.

4. Analizar de forma sistemática aparatos y productos de la actividad técnica para explicar su

funcionamiento, utilización y forma de control y evaluar su calidad. 5. Valorar críticamente, aplicando los conocimientos adquiridos, las repercusiones de la actividad

tecnológica en la vida cotidiana y la calidad de vida, manifestando y argumentando sus ideas y opiniones.



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6. Transmitir con precisión sus conocimientos e ideas sobre procesos o productos tecnológicos

concretos y utilizar vocabulario, símbolos y formas de expresión apropiadas. 7. Actuar con autonomía, confianza y seguridad al inspeccionar, manipular e intervenir en máquinas,

sistemas y procesos técnicos para comprender su funcionamiento. 2. LA INSTRUMENTACIÓN VIRTUAL.

Cuando se habla de instrumentos de medida, es normal pensar en una carcasa rígida, en la que destaca su panel frontal lleno de botones, leds y demás tipos de controles y visualizadores. En la cara oculta del panel están los contactos de esos controles que los unen físicamente con la circuitería interna. Esta circuitería interna se compone de circuitos integrados y otros elementos que procesan las señales de entrada en función del estado de los controles, devolviendo el resultado a los correspondientes visualizadores del panel frontal. ¿Qué entendemos por Instrumento Virtual?

Un Instrumento Virtual es un módulo software que simula el panel frontal del instrumento que antes hemos comentado y, apoyándose en elementos hardware accesibles por el ordenador (tarjetas de adquisición, tarjetas DSP, instrumentos accesibles vía GPIB, VXI, RS-232), realiza una serie de medidas como si se tratase de un instrumento real.

De este modo, cuando se ejecuta un programa que funciona como Instrumento Virtual o VI (Virtual Instrument), el usuario o usuaria ve en la pantalla de su ordenador un panel cuya función es idéntica a la de un instrumento físico, facilitando la visualización y el control del aparato. A partir de los datos reflejados en el panel frontal, el VI debe actuar recogiendo o generando señales, como lo haría su homólogo físico.

El control de instrumentación por ordenador no resulta nuevo; incluso el uso del PC en sistemas de medida se usaba en los años setenta mediante la interfase de bus IEEE 488 o GPIB (General Purpose Interface Bus). Pero ha sido en la década de los noventa cuando los procesadores de 16 y 32 bits se han incorporado a equipos asequibles, consiguiendo altas velocidades y grandes capacidades de memoria. Esta popularización de ordenadores de altas prestaciones ha traído consigo un fuerte desarrollo de potentes paquetes software que simplifican la creación de aplicaciones. 3. OBJETIVOS DEL SIMULADOR DE ADQUISICIÓN DE DATOS.

Con la presente aplicación práctica se tienen como objetivos:

Diagnosticar plasmas con la temperatura de los iones positivos comparable a la de los

electrones, 0i eT T ≠ .



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Diseñar un Instrumento Virtual (VI) en el entorno del lenguaje de programación de instrumentación virtual LabVIEW®, basado en un método para obtener la característica I V− de forma automática de una sonda introducida en un plasma. Este programa tiene como principal característica que es muy fácilmente exportable a otros sistemas de adquisición de datos con dispositivos convertidores Analógico/Digital simplemente poseyendo los drivers para LabVIEW®, sin depender de la plataforma en la que se desarrolle, Windows, Unix, Macintosh.

Realizar el VI utilizando las tarjetas más baratas. Para ello, no se utilizan VIs complicados que

sólo son referidos a tarjetas caras, sino que se utilizan los VIs básicos de la librería de LabVIEW®. Por ejemplo, los dos canales que se utilizan no se miden simultáneamente sino que han sido programados independientemente debido a que el Sample&Hold no es una función que posean por defecto las tarjetas baratas.

Adquirir los datos en unos pocos milisegundos, para evitar la contaminación térmica de la sonda.

Realizar los VI de modo que puedan ser unidos a cualquier otro VI para poder operar con los

datos adecuados a los requerimientos de los usuarios. De hecho, cada una de las tareas que deben realizarse durante la adquisición y tratamiento de los datos (función de instrumento, derivación, obtención de la E.E.D.F., resultados, etc.) se ha programado como un VI independiente.

Incluir en una única pantalla los datos medidos y tratados y los resultados finales obtenidos lo

que nos permite ver la evolución de los datos y cambiar las variables de entrada necesarias (radio y longitud de la sonda, desviación estándar y número de iteraciones en la función de instrumento, etc.)

Realizar medidas rápidas y puntuales que permitan el control del proceso en tiempo real.

Grabar los datos para su posterior estudio.

Los procedimientos y procesos industriales relacionados con las mejoras que incorpora el proyecto

son: tratamiento y preparación de superficies como son el Etching o el PACVD (Plasma Assisted Chemical Vapour Deposition) que consiguen características específicas de las superficies como el diamantado, fabricación de prótesis, dopado de semiconductores, y eliminación y control de gases tóxicos en procesos industriales. La particularidad de todos estos procesos industriales es que son procesos asistidos por plasma y, por lo tanto, es imprescindible la diagnosis del plasma para controlar las condiciones del proceso de que se trate. 4. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PROGRAMA.

Cada Instrumento Virtual (VI) tiene dos ventanas separadas, pero relacionadas entre sí. La ventana Panel (Figura 1) contiene el panel frontal de nuestro VI. La ventana Diagram (Figura 2) es aquella en la



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cual se construye el diagrama de bloques, pues bien partiendo de esta premisa vamos a analizar el funcionamiento de nuestro VI.

Figura 1. Ventana Panel.

Lo primero que cabe destacar es que todo el programa principal se encuentra introducido en una estructura WHILE LOOP en la que hemos forzado al terminal condicional de ésta a que permanezca indefinidamente en TRUE de esta forma se estará ejecutando continuamente, ya que la única posibilidad de salir de esta estructura es que su terminal condicional estuviera en FALSE, cosa que como ya hemos dicho no sucede.

Fijándonos en el panel frontal observamos la presencia de dos controles booleanos, el primero de

ellos es el botón de comienzo de las operaciones y como se puede observar se encuentra enclavado en la posición OFF, con solo oprimirlo una sola vez se inicia el proceso de medida, se refleja esta acción en el programa de la manera siguiente: el terminal de dicho control se encuentra unido a una función lógica NOT y ésta a su vez al terminal condicional de la estructura WHILE LOOP secundaria de esta forma cada vez que se pulse el botón la condición será FALSE y se saldrá de la estructura comenzando de este modo los cálculos cosa que no ocurría en la principal y por ello se repetía indefinidamente. El segundo control booleano nos permite distinguir entre que si lo que queremos es MEDIR o por el contrario lo que deseamos es OPERAR con datos contenidos en un fichero, dependiendo de la opción



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elegida tendremos controles para la medida o indicadores para operar. Todo esto se puede observar en el panel frontal sin más que elegir una u otra opción.

Figura 2. Ventana Diagram.

Dependiendo del camino elegido estaremos en una estructura CASE con identificador booleano en la que TRUE (Ver Figura 3) se corresponde con MEDIR y FALSE (Ver Figura 2) lo hace con OPERAR. Centrémonos en un primer momento en el TRUE donde se puede observar que se mide de todos los aparatos de nuestro dispositivo experimental, medimos mediante el algoritmo Caractrigsep.vi los datos tanto del canal 1 como los del canal 2 de la Tarjeta Convertidora Analógico/Digital (A/D), donde el canal 1 se correspondería con la intensidad recogida por la sonda y el 2 con el potencial aplicado a la misma. Esto se realiza mediante la configuración de las dos entradas analógicas del Convertidor A/D, con la particularidad de que ambas se encuentran dentro de un a estructura CASE que lo que hace es realizar una medida, en este caso en primer lugar la del canal 1 y posteriormente la del canal 2 de manera que no lo hace simultáneamente, ya que esta tarjeta no tiene la función Sample&Hold. En ambas



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estructuras CASE se encuentra en su interior otra del mismo tipo donde se encuentra el trigger (que utiliza una de las salidas digitales de la Tarjeta Convertidora A/D) cuya finalidad principal es la de sincronizar ambas medidas (para más detalles sobre el funcionamiento de este algoritmo dirigirse a las explicaciones particulares de cada uno que se encuentran más adelante).

Figura 3. Variable booleana TRUE que mide los datos del canal 1 y los del canal 2.

Aparte se toman los datos procedentes del multímetro, que son los datos de la fuente que genera la descarga, obteniéndose tanto la tensión como la intensidad interelectródica. Estos datos son recogidos configurando el bus GPIB que es uno de los más utilizados para interconectar instrumentos de laboratorio entre sí, o con sus correspondientes instrumentos virtuales, soportados sobre alguna plataforma hardware como puede ser un PC. Los valores de salida obtenidos se comportan, en este caso, como controles pudiendo ser variados en el panel frontal. Cabe reseñar que el valor de la tensión recogido debe ser multiplicado por la ganancia del divisor de tensión, ya que es inviable poder trabajar directamente con los valores de alta tensión obtenidos por la fuente que genera la descarga.

Si la opción elegida es la de OPERAR con datos procedentes de un fichero estaremos en la

estructura CASE con identificador FALSE y en la que básicamente lo único que se hace es tomar los datos de un fichero previamente grabado con la diferencia respecto a la de identificador TRUE en que los datos que se obtienen son indicadores. Una de las cosas que hay que tener presente y que es de suma importancia es que en ambas estructuras las variables de salida deben ser las mismas. DAT-4 extrae cuatro elementos de cada array, dichos elementos son constantes, son la longitud de la sonda



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) )( )( pL m , el radio de la sonda , peso molecular del gas en umas, la temperatura de los iones

positivos ( , la presión del gas en mTor y la intensidad y tensión interelectródica.

( )( pr m

)iT

Una vez que los datos son adquiridos o leídos, el resto de las operaciones desarrolladas por el VI son similares en ambos modos. Estas operaciones son las siguientes:

La primera de ellas es la suavización de los datos. Como se verá, para obtener la E.E.D.F. debemos calcular la segunda derivada de la característica I-V experimental. Esta derivada incrementa el ruido inherente al proceso de medida, y por tanto los datos medidos deben ser previamente suavizados:

En primer lugar debemos generar la función instrumento ya que como se verá es primordial para el método de suavización utilizado, este proceso es realizado mediante el algoritmo FuncInstrum.vi que posteriormente será analizado con más detenimiento. La suavización del canal 1, correspondiente a la intensidad, se realizará mediante el método desarrollado por Fernández et al para la suavización de datos espectrales, consiste en que si medimos una función ( )y x , lo que realmente medimos no es tal función sino su producto de convolución con la función instrumento:

( ) ( ) ( )∫+∞

∞−

−=∗= dtxtgtygyxh

donde es la función medida y es la función instrumento que está normalizada a la unidad. El ruido no esta relacionado con la función instrumento y por tanto, ponemos esta función para eliminar el ruido. Escribimos la función medida como sigue:

( )h x ( )g x

( ) ( ) ( )xNxhxh n +=

donde es la n-ésima aproximación de la función suavizada y ( )nh x ( )N x el ruido. El producto de

convolución del ruido con la función instrumento es nulo, así la primera aproximación ( )1h x debe ser expresada como:

ghh ∗=1

La función es ya una función suavizada pero con pérdida de información en este primer proceso de suavización. Si sumamos la diferencia

1h

1h h− a recuperamos toda la información (incluido el ruido), así si queremos recuperar parte de la información pérdida sin añadir ruido, antes de añadir esta diferencia a h debemos hacer su convolución con la función instrumento. Por tanto, la segunda aproximación a la función suavizada debe ser:

1h

1



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ghhhh ∗−+= )( 112

Continuando con el mismo razonamiento la n-ésima aproximación debe ser:

ghhhxh nnn ∗−+= −− )()( 11

Esta última ecuación implica un proceso iterativo que nos muestra que la n-ésima aproximación puede ser obtenida por la realización de un único producto de convolución:

nn ghh ∗= donde ( )( )1 1 n

ng = − − g , y el producto ( )ng es la convolución de consigo misma veces. La función

se conoce como la función filtro para la aproximación n-ésima. g 1n −

ng

El único problema de este método de suavización es que no conocemos la función instrumento de nuestro sistema experimental. En la mayoría de los casos, la función instrumento puede ser aproximada por una función de distribución Gaussiana, y elegimos esta función para suavizar nuestros datos. Para el caso especial de que sea una función de distribución Gaussiana, con desviación estándar igual a g1 α 2 , la función filtro es:

2 21 /

1

( ) ( 1)ñ

k xn

k

ng x e

k kαα

π+ −

=

⎛ ⎞= −⎜ ⎟

⎝ ⎠∑ k

Tenemos dos parámetros para controlar el grado de suavización, son el número de iteraciones , y

la desviación estándar n

σ , de la función de distribución Gaussiana. Se puede mostrar que se puede obtener el mismo valor, tanto para muy pocas iteraciones como para muchas. Por tanto, nos hemos quedado con dos iteraciones (es suficiente) y dejamos la desviación estándar como el único parámetro para controlar el grado de suavización. Aunque nuestro programa nos permite variar ambos parámetros

Cabe matizar en este algoritmo que, como ya fue comentado, en el dispositivo experimental los datos que provienen del canal 2 (mide diferencia de potencial) son suavizados mediante una regresión lineal porque no dependen del plasma. Como LabVIEW® no nos proporciona el coeficiente de correlación sino que nos ofrece el error cuadrático medio tenemos que averiguarlo nosotros. Se ha colocado un indicador luminoso en el panel frontal que nos dará un error en el momento que dicho coeficiente de regresión sea menor de 0.99999.

Tanto los valores medidos directamente por los dos canales, como dichos valores suavizados deben

ser pasados por un divisor de tensión, debido a que la tarjeta con la que se trabaja no puede operar con valores de tensión tan elevados, por lo tanto eso es lo que hacemos con el algoritmo Adapiv.vi, de esta



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forma ya estamos en disposición de poder obtener la representación gráfica que nos aparece en el panel frontal de los datos suavizados y sin suavizar.

Una vez que los datos son suavizados y pasados por el divisor de tensión, estamos en disposición de poder obtener la característica I V− y también su primera y segunda derivada (es la que nos sirve para obtener la E.E.D.F.), el potencial del plasma, (para la condición plasmaV 2 2 0d I dV = ) el potencial flotante, floatV (para la condición ) y la Función de Distribución de Energía (E.E.D.F.). La E.E.D.F. se obtiene de la fórmula de Druyvenstein:

0=I

( )[ ] 2

2

2 24

p

pe

ppEE dV

IdeVm

eAeVEf

−−=−= , 0≤pV

donde es la E.E.D.F., es el voltaje de la sonda (referido al potencial del plasma), es el área de la sonda, I la corriente recogida por la sonda, y e y son la carga y la masa del electrón respectivamente.

( )EfE pV pA

em

En el panel frontal se muestran las gráficas de las medidas y del suavizado de la característica I V−

(su comparación nos indica si ha ocurrido algún problema en el proceso de suavización), la primera y segunda derivadas, la E.E.D.F. y el ( 2ln d I dV )2 frente a V . Esta última gráfica debe ser observada porque nos permite ver si la E.E.D.F. se aproxima a una función de distribución Maxwelliana, en ese caso debería de tener un comportamiento lineal. Esto es importante porque gran cantidad de métodos de diagnosis usados en este trabajo están basados en plasmas cuyas E.E.D.F. se aproximan a una Maxwelliana. Obviamente, otro método de diagnóstico se programará para plasmas con distintas E.E.D.F.s. Todo esto se obtiene mediante el algoritmo EEDF.vi que mediante una de serie de cálculos nos permite llegar al resultado deseado.

Con el valor de E.E.D.F. podemos encarar la recta final de nuestro trabajo que se basa en la obtención del valor de la densidad electrónica mediante los cuatro métodos analizados, que son 2I V− , E.E.D.F., ( )pI V y Sonin Plot (serán comentados más adelante), así como otros datos de interés como

son la temperatura electrónica, el potencial del plasma ( )2 2 0d I dV = , el potencial flotante (valor de la característica I V− donde la intensidad se hace cero) y la energía media de los electrones.

La energía electrónica media, , se calcula por integración directa de la E.E.D.F.: meanE

( )0mean EE E f E∞

dE= ⋅ ⋅∫ ,

esta expresión no depende específicamente de la E.E.D.F..



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La temperatura electrónica se obtiene de la pendiente, m , de la gráfica del ln I frente a V en la zona de retardo electrónico . Asumiendo la E.E.D.F. como una Maxwelliana, ( plasmaV V< ) eT e BmK= . Esta

temperatura debe ser similar a 2 mea 3n BE K si la E.E.D.F. se aproxima a una Maxwelliana.

La densidad electrónica, , se calcula usando distintos métodos: en

Por integración directa de la E.E.D.F.: ( ) E0e En f e d∞

= ⋅∫

Esta expresión no depende específicamente de la E.E.D.F..

Para los siguientes métodos la E.E.D.F. debe aproximarse a una Maxwelliana.

Por la pendiente de la gráfica de 2I V− en la zona de saturación electrónica ( )2plasma B eV V K T e> + .

Por la corriente recogida por la sonda cuando se le aplica un voltaje de polarización al

potencial del plasma.

Por el Sonin Plot en el caso 0β = .

Estos cuatro valores se obtienen para el caso de iones positivos fríos y debe ser similar en cada caso. Debe recalcarse que estos métodos utilizan distintas zonas de la característica I V− .

La influencia de la temperatura de los iones positivos en el diagnóstico de se considera usando el Sonin Plot para el correspondiente valor de

enβ .

Todos estos valores aparecen en la Pantalla del Instrumento Virtual ilustrada en la figura. El VI

incluye avisos luminosos e indicadores de error que controlan el buen acuerdo de los datos medidos y de los parámetros de suavización. De esta forma, se controlan los siguientes parámetros:

El comportamiento lineal del diente de sierra (el coeficiente de correlación lineal debe satisfacer la condición 0.99999 ) que nos permite suavizar los datos procedentes del canal 2 (tensión).

r >

El comportamiento lineal de la gráfica 2I V− ( )0.99 . r >

La contaminación de la sonda se controla usando el Criterio de Godyak (la diferencia entre

el potencial del plasma y el máximo de la segunda derivada, m pV − , debe ser mucho menor que 0.3 meanE ). Esta contaminación se debe a un tiempo de adquisición lento.



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La adecuación de los parámetros de suavización se controla con la condición 2 3meanEσ < .

Sin embargo, la distorsión que se produce por el proceso de suavización se controla usando un coeficiente de correlación circular.

Las condiciones 1 10p Dr λ< < y 0.3β < se controlan alcanzando las condiciones

apropiadas.

Cabe destacar que tanto para poder desarrollar el algoritmo de IonChar.vi, EEDF.vi y el de Result.vi hemos tenido que crear algoritmos secundarios (I-V(0), sub Y>0, neSonin, SoninPlot, Parábola, SubMatrix…) para poder obtener los puntos necesarios dentro de la gráfica de la segunda derivada, para realizar nuestros cálculos por un lado y para la eliminación de las partes fluctuantes que influyen negativamente en la E.E.D.F. (en el caso de los algoritmos I-V(0) y sub Y>0). Mediante SubMatrix nos quedamos con una parte de una matriz, eliminando la que no nos haga falta y con neSonin, SoninPlot y Parábola se obtiene la densidad de electrónica.

Para finalizar, comentar que disponemos de la posibilidad de grabar los datos si consideramos que

han sido óptimos los resultados obtenidos. Esto se realiza mediante una estructura CASE con identificador booleano TRUE que esta directamente unida a la estructura del principio que nos daba la opción de introducir los datos midiendo de los aparatos de nuestro dispositivo experimental: Si la opción elegida es la de grabar y a su vez la energía media electrónica es mayor que cero y se cumple la condición del coeficiente de correlación que nos permite suavizar los datos del canal 2, se activará otra estructura CASE interior con identificador TRUE que tomará dichos datos y los grabará con la particularidad de que LabVIEW® lee por columnas y escribe por filas debido a esto debemos hacer la traspuesta para que los grabe por columnas, esto se consigue conectando una constante booleana al icono de grabación en un fichero.

DAT+4 recompone un vector con cuatro elementos más que son los datos introducidos para

nuestras operaciones. Su función es la inversa del DAT-4, ya comentado.

Todos estos procesos, lectura/adquisición y tratamiento de los datos se realizarán en menos de 0.5 s. Por tanto, la evolución temporal y la velocidad en las condiciones del plasma se pueden medir asegurando el control de los procesos técnicos.

El VI se ha desarrollado para el programa de Instrumentación Virtual LabVIEW® 5.1 ó posteriores.



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5. VISUALIZACIÓN DE LOS RESULTADOS EXPERIMENTALES.

Figura 4. Panel frontal del Instrumento Virtual.

En el panel frontal, que mostramos en la Figura 4, aparece la característica experimental I V− de una sonda obtenida con las siguientes variables de entrada (INPUT):

Botón de comienzo de tratamiento y/o adquisición de datos.

Si se pretenden medir datos o tratar datos ya medidos y grabados con anterioridad.



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Características de la suavización, iteraciones y desviación estándar.

Características del sistema de adquisición de datos, número de datos y velocidad de

muestreo.

Gas (Peso molecular) y su presión.

Características de la descarga, diferencia de potencial e intensidad interelectródica.

Temperatura de los iones positivos, iT se considera generalmente similar a la temperatura de la habitación, 300 K (si bien es mayor en dispositivos de PACVD, alcanzándose incluso 1000 K).

Características de la sonda, radio y la longitud.

Los indicadores que nos muestran, en la gráfica del Sonin Plot, las condiciones 1 10p Dr λ< <

y 0.3β < que se establecen para alcanzar las condiciones apropiadas e 10p p By eV K T= − < , cuyo valor cuanto más negativo sea más seguridad tendremos de que la corriente recogida por la sonda es solamente debida a los iones positivos.

En los resultados (OUTPUT) aparece:

La condición 2 3meanEσ < que controla el adecuado valor de los parámetros de suavización, si dicho valor se supera se enciende un indicador luminoso. Este criterio establece que si la desviación estándar fuera mayor que la indicada estaríamos suavizando demasiado, y por tanto, tendríamos más problemas de distorsión que afectarían al valor de la energía media. Es decir, la suavización, que pretende eliminar el ruido, influiría en la curvatura de la característica y afectaría a dicha energía media.

El coeficiente de correlación circular, el cual controla la distorsión introducida por el proceso

de suavización.

El criterio de Godyak, propone un método que nos ofrece un criterio para saber si la medida de la segunda derivada está correctamente realizada (no se ha realizado una suavización excesiva) y si no ha habido contaminación térmica de la sonda debido a una medida demasiado lenta. Este criterio establece que la distancia entre el cero y el valor máximo de la representación de la segunda derivada no puede superar 0.2-0.3 veces la energía media electrónica. Este criterio se cumple para la medida realizada.

En la gráfica de la E.E.D.F. se incluye un indicador que nos ofrece el número de puntos, nos

indica la precisión en el potencial (energía de la E.E.D.F.).



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Se obtienen los valores de la energía media y la temperatura electrónica obtenidos a partir de

la integración de la E.E.D.F.. También se obtiene la temperatura electrónica mediante la pendiente, m, de la gráfica del ln I frente a V en la zona de retardo electrónico ( )plasma .

Asumiendo la E.E.D.F. como una Maxwelliana,

V V<

e BmKT e= . Esta temperatura debe ser similar a 2 3mean BE K si la E.E.D.F. se aproxima a una Maxwelliana.

También se incluyen y se pueden comparar los valores de la densidad electrónica obtenidos

por este método (E.E.D.F.) con los obtenidos por otros métodos de diagnóstico clásico y también mediante el Sonin Plot, que solo sirven para E.E.D.F. Maxwellianas.

Finalmente, aparecen una serie de indicadores de las regresiones realizadas con los valores

críticos para ver que no ha habido problemas en el tratamiento de los datos.

También se presenta su correspondiente característica suavizada. Puede observarse que la característica I V− de la sonda no se ha deformado debido al proceso de suavización.

En la siguiente gráfica se presentan tanto la primera derivada como la segunda de la característica

para los mismos parámetros estudiados. En el siguiente gráfico se ha representado el logaritmo de la segunda derivada, el cual tiene un

comportamiento lineal en varios órdenes de magnitud. También se muestra la gráfica de la E.E.D.F.. Por tanto, sacamos como conclusión que la E.E.D.F. puede ser aproximada por una E.E.D.F. Maxwelliana.

Por ejemplo, aunque no en el panel frontal, también se ha representado la gráfica de 2I frente a V

que como se puede observar presenta un comportamiento lineal como había predicho la teoría OML (Ver Figura 5). Realizando una regresión lineal la densidad electrónica por este método es mejor que el valor crítico impuesto del coeficiente de correlación de 0.99. También fuera del panel frontal se ha representado la gráfica del ln I frente a V que como se observa también presenta un comportamiento lineal, y cuya pendiente nos sirve para calcular la temperatura electrónica.



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Figura 5. Representación de I2 frente a V y del LnI frente a V.

La densidad electrónica obtenida por este método está muy próxima al valor obtenido para la

E.E.D.F.. Como ya se ha dicho, el segundo método utilizado para evaluar la densidad electrónica se basa en la comparación de la corriente recogida por la sonda cuando polarizamos el plasma con un potencial dado por el valor teórico (se toma como valor de la temperatura electrónica el valor derivado de la E.E.D.F.). El potencial del plasma se considera que es aquel para el cual la segunda derivada de la característica I V− de la sonda pasa a través de cero. Como puede verse hay buen acuerdo entre los valores obtenidos.

En otra gráfica se muestra el Sonin Plot, usado para determinar la densidad electrónica para

(este valor negativo tan alto se elige para asegurar que la corriente recogida por la sonda es únicamente debida a los iones positivos) considerando dos valores de

26py = −β : 0.32β = y 0β = . Como se

puede observar, es mucho menor que ( , 26,0pI x′ − ) ( ), 26,0.32pI x′ − . Esto es razonable porque los iones fríos positivos tienen menor energía al alcanzar la sonda. Por tanto, la temperatura de los iones



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positivos debe ser considerada en los plasmas donde se cumpla que 0β ≠ , porque esta condición influye notablemente en el proceso. Remarcar que esta técnica de diagnosis es muy adecuada porque usa la zona de saturación iónica de la característica I V− . En esta zona, la corriente recogida por la sonda es muy pequeña disminuyendo la perturbación que las medidas causan en el plasma.

En otra de la gráficas del panel frontal, se representa la característica sin suavizar y suavizada, con la peculiaridad de que solo tomamos la zona de saturación iónica.

Por último, aparece la pantalla de Readed from, si estamos tomando los datos de un fichero ó Saved to si lo que pretendemos es grabar los datos obtenidos en el proceso de medida.

Resumiendo, hemos comparado los parámetros del plasma obtenidos para la E.E.D.F. con los obtenidos por otras técnicas clásicas de diagnóstico que usan sondas de Langmuir. La densidad electrónica y la temperatura se obtienen mediante los datos suavizados. La consistencia de los resultados obtenidos para los parámetros del plasma mediante la E.E.D.F. y las otras tres técnicas utilizadas nos lleva a concluir que la característica I V− de la sonda ha sido medida con enorme precisión, el proceso de suavización es válido para eliminar el ruido, los valores de el potencial del plasma y el potencial flotante también han sido muy precisos. La E.E.D.F. obtenida es correcta.

6. CONCLUSIÓN.

Se ha diseñado un Instrumento Virtual (VI) en el entorno de lenguaje de programación de instrumentación virtual LabVIEW® para diagnosticar plasmas fríos, en el cual la temperatura de los iones positivos no es despreciable comparada con la de los electrones.

El VI mide automáticamente la característica I V− de una sonda cilíndrica de Langmuir inmersa

en el plasma.

Usando la característica medida, el VI obtiene la Función de Distribución de Energía de los Electrones (E.E.D.F.) y otros parámetros que caracterizan el plasma usando varios métodos, en alguno de ellos, se incluye la influencia del movimiento térmico de los iones positivos.

El VI se ha realizado programando para las tarjetas más baratas. Para ello, se han utilizado los

VIs básicos de la librería de LabVIEW®, por ejemplo los dos canales utilizados no se han medido simultáneamente, han tenido que ser programados independientemente debido a que el Sample&Hold no es una función que posean por defecto las tarjetas baratas.

Estos VI pueden ser unidos con cualquier otro VI para operar con los datos adecuados a los

requerimientos de los usuarios. De hecho, cada una de las tareas que deben realizarse durante la adquisición y tratamiento de los datos (Función de Instrumento, Derivación, Obtención de la E.E.D.F., Resultados, etc…) se ha programado como un VI independiente.



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Se comparan los resultados obtenidos asegurando el éxito de ellos, y se pone de manifiesto la influencia de la temperatura de los iones positivos.

Otra característica es que los procesos de medida y tratamiento son muy rápidos, unos 0.5 s, así

la evolución temporal en las condiciones del plasma puede ser seguida y controlar on-line las aplicaciones tecnológicas de este tipo de plasmas.

Usando la misma tarjeta y prácticamente en el mismo tiempo, se puede diagnosticar en varios

puntos del plasma, con lo que se consigue controlar la homogeneidad del mismo, que es fundamental para las aplicaciones tecnológicas de tratamiento de superficies.

La representación de los datos medidos, tratados y los resultados finales obtenidos se han

incluido en una única pantalla que permite ver la evolución de los datos y cambiar las variables de entrada necesarias (radio y longitud de la sonda, desviación estándar y número de iteraciones en la Función de Instrumento, Temperatura de los iones positivos, etc…).

Los datos son grabados para su posterior estudio.

Finalmente, el programa está desarrollado en un entorno de uso fácil y exportable a otros

Sistemas de Adquisición de Datos con Tarjeta Convertidota Analógico/Digital, como es LabVIEW®, así puede ser fácilmente adaptado a otras plataformas simplemente poseyendo los drivers para LabVIEW®.

La materia de Tecnología Industrial II posee un carácter más ingenieril, precursor de opciones

formativas para la actividad profesional en la industria, que denota una preferencia por las aplicaciones prácticas. El papel central de la materia lo asume el estudio teórico y práctico de los circuitos y Sistemas Automáticos, complementado con un conocimiento de materiales y máquinas marcadamente aplicativo y procedimental.

El valor formativo de esta asignatura en el Bachillerato deriva tanto de su papel en la trayectoria formativa del alumno, cuanto de su estructura y composición interna. La Tecnología constituye la prolongación del área homónima de la etapa Secundaria Obligatoria, profundizando en ella desde una perspectiva disciplinar. A la vez, proporciona conocimientos básicos para emprender el estudio de técnicas específicas y desarrollos tecnológicos en campos especializados de la actividad industrial. Vértebra una de las modalidades del Bachillerato, proporcionando un espacio de aplicaciones concretas para otras disciplinas, especialmente para las de carácter científico. Finalmente, y de acuerdo con la función formativa del Bachillerato, conserva en sus objetivos y contenidos una preocupación patente por la formación de ciudadanos autónomos y con independencia de criterio, capaces de participar activa y críticamente en la vida colectiva.

Por último, aclarar que en el estudio de la Tecnología Industrial debe darse más importancia a la

comprensión de los fenómenos físicos y leyes que al modelo matemático que se utilice para su deducción, que más bien debe servir como complemento a la explicación del fenómeno físico o Ley.



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Aunque el método de enseñanza de esta materia tiene un marcado carácter expositivo deben realizarse aplicaciones prácticas y experiencias que complementen los conceptos estudiados.

Por otra parte, los diferentes contenidos no deben explicarse por separado, sino de forma integral;

en consecuencia, debe tratarse como una disciplina inmersa en las realizaciones prácticas y próxima al ejercicio de una profesión. 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.

Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación.

Materiales Curriculares para la Educación Postobligatoria del Bachillerato del Ministerio de Educación y Ciencia. En concreto, el Real Decreto 1467/2007, de 2 de noviembre, por el que se establece la estructura del Bachillerato y se fijan sus enseñanzas mínimas en la Ley Orgánica, 2/2006 de 3 de mayo, de Educación.

Aguayo, F. y Lama, J.R. (1998); Didáctica de la Tecnología. Editorial Tébar.

Val Blasco, S., González Esteras, J., Ibáñez Belle, J., Huertas Talón, Torres Leza, F. (2005), Tecnología Industrial II, Ed. McGraw-Hill/Interamericana de España S.A.

Espino, J. (2001). Proyecto fin de carrera: “Diseño de un Banco de Adaptación y Tratamiento de

Señales para un Sistema de Adquisición de Datos por Ordenador”. Obregón Gutiérrez, D., Bravo Romero, C. M. (2004). Proyecto fin de carrera: “Obtención de

diagramas de ensayo en materiales mediante un Sistema de Adquisición de Datos”.

Manuel Lázaro, A. (1997); LabVIEW: Programación gráfica para el control de instrumentación, Ed. Paraninfo.

Wells, L. K. (1995). The LabVIEW Student Edition: User's Guide, Ed. PRETINCE HALL.

LabVIEW Data Acquisition Basic Manual, National Instruments Corporation (1998).

Ballesteros, J., Fernández Palop, J. I., Hernández, M. A., Morales Crespo, R. y Borrego del Pino,

S. (2004). Rev. Sci. Instrum., 75, 90.

Díaz Cabrera, J. M., Ballesteros, J., Fernández Palop, J. I., Hernández, M. A. y Morales Crespo, R. (2002) “Using LabView® in automatic plasma diagnostic by Langmuir probes”, in Contributed Papers of the XVI European Sectional Conference on the Atomic and Molecular Physics of Ionized Gases, Grenoble (Francia).

Fernández Palop, J. I. (1994) Tesis Doctoral. Universidad de Sevilla, Sevilla.



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Fernández Palop, J. I., Ballesteros J., Colomer, V. y Hernández, M. A. (1995). Rev. Sci. Instrum.

9, 4625.

Morales Crespo, R., Fernández Palop, J. I., Hernández, M. A., y Ballesteros, J. (2004). J. Appl. Phys., 95, 2982.

Autoría · Nombre y Apellidos: Juan Manuel Díaz Cabrera · Centro, localidad, provincia: I.E.S. Macarena (Sevilla). · E-MAIL: [email protected]

orden de x marzo de 2003, por la que se efectua … · 2017-11-20 · que nos permite ver la...

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