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1INGENIERÍA ELECTRÓNICA
2SISTEMA DE CONTROL DOMÓTICO BAJO POWER ON RS/485. PhD(c). Juan Carlos Vesga Ferreira,
Esp....
Universidad Francisco de Paula Santander Ocaña, Ocaña, Colombia
79PROYECTO DE AULA COMO DINAMIZADOR DE NÚCLEOS PROBLÉMICOS...
ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia “UNAD”, Bucaramanga, Colombia.
166PRODUCCIÓN DE UNA BEBIDA ALCOHÓLICA DE...
INGENIERÍA ELECTRÓNICA
SISTEMA DE CONTROL DOMÓTICO BAJO POWER ON RS/485
PhD(c). Juan Carlos Vesga Ferreira, Esp. Gerardo Granados Acuña
ECBTI, Un...
válvulas.) han de cablearse hasta el sistema de control de
la vivienda (PC o similar). El sistema de control es el
corazón...
• Cada una de las salidas presenta funcionescomo:
interruptor, interruptor programado, DIMMER
para control de tensión apli...
El ancho correspondiente a los niveles a
voltaje de salida no son iguales, lo qu
pequeño error en el disparo de los triacs...
ésta se puede implementar conociendo el proceso de
transmisión serial asíncrono.
Como el microcontrolador PIC16F84 no pose...
parada y sin paridad. La figura 9, ilustra la forma de onda
correspondiente al valor 85 bajo el protocolo RS/485.
Figura 9...
Figura 12. Ventana de Configuración de función Dimmer y monitoreo de
Sensores
La ventana mostrada en la figura 12, permite...
MIOFEEDBACK ANGYMIL
Orlando Harker S.
Tutor-investigador adscrito a la Escuela de Ciencias Básicas e Ingeniería, Universid...
2 DESARROLLO TECNOLÓGICO
En una primera fase se diseña y desarrolla los
amplificadores y filtros análogos de frecuencia. L...
dependiendo de la ganancia que se defina, en este caso se
establece una ganancia aproximadamente de 50. Al
establecer la g...
Fig. 4: Diagrama eléctrico de filtro pasa-bajas
Fuente: Autor
Filtro pasa bajas
La función de transferencia que describe e...
fr=60Hz
Como se puede observar en la figura, la señal de 60Hz se
encuentra atenuada más del 70%, esto nos garantiza la no
...
Obtenemos nuestra señal como:
Donde:
Aplicamos a ésta el algoritmo DFT (mediante el macro
LabView) y obtenemos finalmente:...
Disponible en:
http://www.utp.edu.co/php/revistas/ScientiaEtTechnica/do
csFTP/222942278-283.pdf [Consultado 18 de mayo de
...
DISEÑO DIRECTO DE CONTROLADORES PARA SISTEMAS LINEALES
USANDO EL MÉTODO VRFT Y EL ALGORITMO IPSO.
Freddy Fernando Valderra...
Recientemente se ha propuesto en (Hjalmarsson, 2002),
(Karimi, Miscovic, & Bonvin, 2004), (Campi, Lechinni, &
Savaresi, 20...
de la salida y del modelo de referencia conocido, dadas las
especificaciones de diseño:
Se observa que M resulta impropio ...
ajuste su velocidad basada en la información propia y la
recibida del enjambre. Dado lo anterior el comportamiento
de un e...
x. Entregar el vector de parámetros obtenido.
5 METODOLOGÍA
En principio se estudia el problema de diseño directo de
contr...
Donde:
Los valores usados en el Benchmark son:
Se asume un tiempo de muestreo Ts = 0.05 s . Por lo tanto
al discretizar la...
Figura 5. Experimento 1. Respuesta en frecuencia del modelo de
referencia, en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV.
Fu...
entre el modelo de referencia y la función de transferencia
en lazo cerrado), y para lograrlo basta con aumentar el
número...
EL CAMINO HACIAAUTOMATIZACIÓN FARMACOLÓGICA
Diego Sendoya1
Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, UNAD, Nei...
El problema es ue ningún paciente es un paciente
promedio. Existe una gran variabilidad entre pacientes en
el efecto terap...
realimentación, ser peligrosamente lento o impreciso en
entornos como la sala de operaciones o la unidad de
cuidados inten...
El electroencefalograma (EEG), es una medida de la
actividad eléctrica en el cerebro, y desde hace años se
conoce ue sus v...
finito de modelos. Para cada modelo hay un controlador
independiente. La salida del controlador es la suma de la
probabili...
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Cem medellin2012 memorias-formato_texto

  1. 1. Página 1INGENIERÍA ELECTRÓNICA 2SISTEMA DE CONTROL DOMÓTICO BAJO POWER ON RS/485. PhD(c). Juan Carlos Vesga Ferreira, Esp. Gerardo Granados Acuña ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, Bucaramanga, Colombia 9MIOFEEDBACK ANGYMIL. Orlando Harker S. Tutor-investigador adscrito a la Escuela de Ciencias Básicas e Ingeniería, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, Bogotá, Colombia orlando.harker@unad.edu.co 16DISEÑO DIRECTO DE CONTROLADORES PARA SISTEMAS LINEALES USANDO EL MÉTODO VRFT Y EL ALGORITMO IPSO. Freddy Fernando Valderrama Gutiérrez. Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e ingeniería, Universidad Nacional abierta y a Distancia UNAD, Duitama, Colombia 24EL CAMINO HACIA AUTOMATIZACIÓN FARMACOLÓGICA. Diego Sendoya. Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, UNAD, Neiva, Colombia 32EFECTOS DE LA RADIACIÓN ELECTROMAGNÉTICA SOBRE LA GERMINACIÓN DEL MAÍZ. Alexander Armesto Arenas. Facultad de Ciencias Agrarias y del Ambiente, Universidad Francisco de Paula Santander, Ocaña, Colombia 37LOCALIZACIÓN DE FUENTES DE ELECTROENCEFALOGRAFÍA BASADA EN MODELOS PARAMÉTRICOS. Jorge Iván Padilla Buriticá, Facultad de Ingeniería, Medellín, Colombia 40DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UNA ESTACIÓN AGROMETEREOOLÓGICA AUTOMATIZADA EN EL CENTRO BIOTECNOLÓGICO DEL CARIBE, SENA-CESAR, Armando Brito, Jair Barrios, Jaime Agudelo, Marcos Ortiz Centro Biotecnológico del Caribe-SENA Regional Cesar, Valledupar, Colombia 43SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE DATOS DE BAJO COSTO, BASADO EN SOFTWARE Y HARDWARE LIBRE Y ABIERTO, CON INTERFACE MÓVIL. Jorge Gómez A., Conrado Nieto B. Escuela de Ingeniería, Programa de Ing. Electrónica, I. Universitaria Salazar y Herrera, Especialización Tecnológica en Desarrollo de Aplicaciones para Dispositivos Móviles, Centro de Servicios y Gestión Empresarial, Regional Antioquia SENA. Medellín, Colombia, Sur América. 50INGENIERÍA DE SISTEMAS 51PROYECTO DISEÑO DE MODELO AGENTE INTELIGENTE PARA APOYO A ESTUDIANTES EN AMBIENTES VIRTUALES DE APRENDIZAJE. Pilar Alexandra Moreno, Erika María Sandoval, Carlos Alberto Rojas1 Escuela de ciencias básicas, tecnología e ingeniería ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, Duitama, Colombia 59MECANISMO DE DETECCION COHERENTE PARA REDES ÓPTICAS DE ALTA VELOCIDAD. Edgar Rodrigo Enríquez Rosero. Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Pasto, Colombia. 63INNOVACIÓN TECNOPEDAGOGICA APLICADA A LOS CURSOS DE FUNCIONARIOS Y DOCENTES COMPETENTES EN TIC. Víctor Fernando Cañón Rodríguez1, Leonardo Bernal Zamora. Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e ingeniería, Vicerrectoría de Medios y Mediaciones Pedagógicas, Universidad Nacional Abierta y A Distancia UNAD, Tunja, Colombia 69USO DE PLATAFORMAS ROBÓTICAS COMO HERRAMIENTA EDUCATIVA. Evelyn Garnica Estrada. Facultad de Ingeniería, Corporación Universitaria Republicana, Bogotá, Colombia 74INNOVACIÓN EN EL DESARROLLO DE UNA APLICACIÓN MOVIL EN EL SECTOR AGRICOLA DE NORTE SANTANDER. Alveiro Rosado, Badwin Arévalo, Sir Alexci Suarez. Facultad de Ingenierías,
  2. 2. Universidad Francisco de Paula Santander Ocaña, Ocaña, Colombia 79PROYECTO DE AULA COMO DINAMIZADOR DE NÚCLEOS PROBLÉMICOS EN PROCESO ENSEÑANZA-APRENDIZAJE PARA DESARROLLAR SISTEMAS DE INFORMACIÓN. María Dora Alba Sánchez Gómez, Juan Evangelista Gómez Rendón, Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Medellín, Colombia. 85ESCUELA, NTICS Y PEDAGOGÍAS ACTIVAS Santiago Botero-Sierra. Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia 89SOFTWARE DE ACCESO A INFORMACION INTITUCIONAL BASADO EN REALIDAD AUMENTADA EN LA UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER OCAÑA. Carlos Eduardo Lobo Jaime, Dewar Willmer Rico Bautista2 94EDUCACIÓN Y TECNOLOGÍA EN LOS PROCESOS COMUNICATIVOS. José Alejandro Franco Calderón Evelyn Garnica Estrada Facultad de Ingeniería, Corporación Universitaria Republicana, Bogotá, Colombia 99FORMACIÓN DEL DOCENTE EN CONTEXTOS B-LEARNING: IMPLICACIONES TECNOLÓGICAS, INVESTIGATIVAS Y HUMNISTICAS. Karolina González Guerrero, José Eduardo Padilla Beltrán, Diego Armando Rincón Caballero. Facultad de Educación y humanidades, Universidad Militar Nueva Granada, Bogotá, Colombia 106INGENIERÍA INDUSTRIAL 107IMPACTO EXPLORATORIO EN LA IMPLEMENTACION DE SISTEMAS DE CALIDAD Y AMBIENTAL EN LA GESTION Y PRODUCTIVIDAD DE LAS PYMES EN BOGOTA D.C. Oscar Alejandro Vásquez Bernal, Diana Patricia Díaz Velandia1 ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Bogotá, Colombia 112DIAGNÓSTICO BASADO EN EL MODELO SCOR PARA LA CADENA DE SUMINISTRO DE LA EMPRESA MATECSA S.A. Investigador: José Ignacio Campos Naranjo Autores: Claudia Marcela Cruz Reyes, Juan Camilo Sánchez Rodríguez. Facultad de Ingeniería, Universidad Libre, Bogotá Colombia 118INTEGRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE GESTIÓN PARA ACREDITACIÓN Y CERTIFICACIÓN DE LABORATORIOS. Adriano Cano Cuervo1, Jorge Acevedo Bohórquez2, Manuel Arturo Jiménez Ramírez 126ANÁLISIS DEL IMPACTO DE LA BUROCRACIA EN EL DESEMPEÑO DEL PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL EN BOGOTÁ D.C. Manuel Jiménez1, Adriano Cano. Facultad de Ingeniería, Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia 135ANÁLISIS DE LOS FACTORES QUE INCIDEN EN EL NIVEL ACTUAL DE IMPLEMENTACIÒN DEL SISTEMA DE GESTIÓN (ISO/TS16949) EN EMPRESAS DEL SECTOR AUTOPARTISTA. Nelson Vladimir Yepes González, John Jairo González Bulla. UAN, Regional Bogotá – Facultad de Ingeniería Industrial- Universidad Antonio Nariño 2012 141State of Knowledge Analysis to certification criteria for professional engineers Case Study in Colombia, United States, Canada, Guatemala, Honduras, El Salvador O. A.. Vásquez Bernal. National Distance Open University, Bogotá, Colombia. School of Basic Science, Technology and Engineering, Industrial Engineer Program. 147ANÁLISIS DE IMPACTOS ECOSISTÉMICOS GENERADOS POR LA EXPLOTACIÓN DE LA MINA PALACIO. FELIX ORLANDO AMAYA COCUNUBO ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Bogotá, Colombia 150LA ECOEFICIENCIA COMO ESTRATEGIA DE CRECIMIENTO PARA LAS PYMES. William Eduardo Mosquera Laverde. Facultad de Ciencias Administrativas Económicas y contables, Universidad Cooperativa de Colombia, Bogotá, Colombia 158INGENIERÍA DE ALIMENTOS 159IMPLEMENTACIÓN Y VALIDACIÓN DE UN PANEL PARA LA EVALUACIÓN SENSORIAL DEL CACAO (Theobroma cacao) EN SAN VICENTE DE CHUCURI. Lucas Fernando Quintana Fuentes*, Salomón Gómez Castelblanco**
  3. 3. ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia “UNAD”, Bucaramanga, Colombia. 166PRODUCCIÓN DE UNA BEBIDA ALCOHÓLICA DESTILADA TIPO LICOR A PARTIR DE LA FERMENTACIÓN DE UN JARABE HIDROLIZADO DE ALMIDÓN DE ÑAME (Dioscórea rotundata)CARLOS RAMÓN VIDAL TOVAR*, MARBELALVAREZ CASTELLAR, ALVARO ECHEONAMARTÍNEZ, Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD 171DISEÑO Y EVALUACIÓN DE UN EMPAQUE BIODEGRADABLE DE MORA EN FRESCO PARA LOS CULTIVADORES DEL DEPARTAMENTO DE RISARALDA. Carlos Cardona1, Henao Natalia. Facultad de Ciencias e Ingeniería, Fundación Universitaria del Área Andina, Pereira, Colombia 175EVALUACION DEL CONTENIDO DEL ÁCIDO ASCÓRBICO Y ACTIVIDAD PEROXIDASA SOBRE FLORETES DE BRÓCOLI (Brassica oleracea L, var. legacy), SOMETIDOS A PROCESO DE ESCALDADO Y LIOFILIZACIÓN. Golda Meyer Torres, Dairo Gil, Julie Carolina Parra, UNAD 181PURIFICACION DE UNA DEXTRANSACARASA (DS) PRODUCIDA POR LEUCONOSTOC MESENTEROIDES IBUN 91.2.98 CEPA NATIVA COLOMBIANA Glaehter Y. Flórez1, Sonia A. Ospina2, Gustavo Buitrago Hurtado3, Instituto de Biotecnología IBUN, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.
  4. 4. INGENIERÍA ELECTRÓNICA
  5. 5. SISTEMA DE CONTROL DOMÓTICO BAJO POWER ON RS/485 PhD(c). Juan Carlos Vesga Ferreira, Esp. Gerardo Granados Acuña ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, Bucaramanga, Colombia Resumen En este trabajo se implementó un sistema inteligente básico didáctico asistido por computador para el control, supervisión, programación y ahorro de energía, mediante el uso del protocolo de comunicación RS/485 y una estructura de trama propia de tipo experimental. El sistema Domótico permite disponer de una vivienda o instalación dotada de un Sistema de Control capaz de realizar cualquier función que le pida. El módulo se programa de manera independiente a través del software de control según su identificación, lo que permite conformar sistemas de control distribuido en forma modular. Cada una de las salidas presenta funciones como: interruptor, interruptor programado, DIMMER para control de tensión aplicada a la carga. Este módulo didáctico servirá para el adiestramiento en todo lo referente a sistemas domóticos, incentivando, generando y capacitando a los estudiantes en el desarrollo de aplicaciones en el campo de la domótica y la inmótica. Palabras claves: Domótica, Control, Protocolo, Potencia. 1 INTRODUCCIÓN La Domótica se define como la integración en el hogar de los sistemas provenientes de sectores como el de la electricidad, la electrónica, informática, la robótica y las telecomunicaciones. El término “domótica”, derivada de las palabras doméstico e informático. No se trata de dar nombre a una nueva tecnología, sino a un conjunto de servicios integrados de la vivienda, para una mejor gestión de aspectos como el confort, la seguridad y el ahorro energético. En otro contexto también los franceses han respondido con una doble clasificación muy general; “domótica”, cuando se refiere a la vivienda, e “inmótica” cuando se refiere a la edificación no residencial (hospitales, hoteles, estaciones, plantas industriales, centros comerciales, edificios, otros.). Una vivienda es considerada Domótica, si incluye una infraestructura de cableado y los equipos necesarios para disponer de servicios avanzados en la misma; el conjunto de servicios de la vivienda está garantizado por sistemas que realizan varias funciones, las cuales están conectadas entre sí mediante redes interiores y exteriores de comunicación, que gracias a ello se obtiene un notable ahorro de energía, alto grado de comodidad, un nivel de seguridad y una nueva comunicación con el interior y/o exterior de la vivienda. En los sistemas informáticos fue donde se comenzó a utilizar el término ‘inteligente’ para distinguir aquellos terminales con capacidad de procesamiento de datos (inteligentes), de aquellos sin esa capacidad (no inteligentes). (Lamas, 2005). Esta capacidad de procesar automáticamente datos está íntimamente relacionada con la utilización de los microprocesadores y microcon- troladores; así, la incorporación de estos en distintas áreas ha hecho que se extienda comercialmente el uso de este sustantivo. Por ello, a pesar de que los llamados edificios inteligentes han sido objeto de la observación pública y han merecido la atención de los medios informativos, no puede decirse que exista una asimilación de los conceptos implicados, con denominaciones poco claras y en ocasiones engañosas. La Domótica se encarga de gestionar principalmente tres grandes campos de aplicación que son: el confort, la seguridad y la gestión de la energía. Actualmente, este tema es objeto de estudio al interior de un nuevo concepto denominado “Smart Grid”, el cual obedece a un nuevo concepto orientado al control, gestión y optimización de la red eléctrica. Un sistema domótico hace uso de una infraestructura de red y protocolos de comunicación especializados que permiten la interconexión de una serie de equipos y sensores, con el objetivo de obtener información en tiempo real sobre las variables a controlar en el entorno doméstico, generando con ello acciones sobre dicho entorno acorde con los resultados obtenidos en cada una de las mediciones. Para poder clasificar técnicamente un sistema de automatización de viviendas, es necesario tener claros una serie de conceptos técnicos, como son: Tipo de arquitectura, medio de transmisión, velocidad de transmisión y protocolo de comunicaciones. La arquitectura de un sistema domótico, como la de cualquier sistema de control, específica el modo en que los diferentes elementos de control del sistema se van a ubicar. Existen dos arquitecturas básicas: La arquitectura centralizada y la distribuida. Arquitectura Centralizada: Es aquella en la que los elementos a controlar y supervisar (sensores, luces,
  6. 6. válvulas.) han de cablearse hasta el sistema de control de la vivienda (PC o similar). El sistema de control es el corazón de la vivienda, en cuya falta todo deja de funcionar y su instalación no es compatible con la instalación eléctrica convencional en cuanto que en la etapa de construcción hay que elegir esa topología de cableado. Arquitectura distribuida: Es aquella en la que el elemento de control se sitúa próximo al elemento a controlar. En las arquitecturasdistribuidas, las redes de control pueden intercambiar datos mediante cables de pares trenzados, por corrientes portadoras sobre la misma red de baja tensión (powerlinecomunication), vía radio, por fibra óptica o con cable coaxial, siendo las dos primeras las de uso más frecuente. En los sistemas de arquitectura distribuida se deben de tener en cuenta para poder realizar comparaciones objetivas los siguientes criterios: Medios de transmisión, velocidad de transmisión, topología de la red y protocolos de comunicaciones. Entre los protocolos aplicados en domótica, el protocolo más extendido entre los diferentes elementos de la reddomótica es el X10, que utiliza la red eléctrica como medio de transmisión, aunque existen otros protocolos europeos como el EIB, CeBus, EHS y el llamado Lonworks. X-10 es uno de los protocolos más antiguos que se están usando en aplicaciones domóticas. Fue diseñado en Escocia entre los años 1976 y 1978 con el objetivo de transmitirdatospor las líneas de baja tensión a muy baja velocidad (60 bps en EEUU y 50 bps en Europa). Resulta muy económico ya que al usar las líneas de eléctricas de la vivienda, no es necesario tender nuevos cables para conectar dispositivos. (Sandoval 2000). Entre los sistemas propietarios más conocidos tenemos: Amigo, Biodom, Dialogo, Dialoc, Domolon, Cardio, SSI, Starbox, Simon Vox, Vantage, Crestron, Redes de datos, HomeRF, HomePNA, HomePlug, Middleware, HAVI, UpnP, JINI, HomeAPI, SWAP, OSGi y MHP, entre otros. La domótica se muestra como toda una promesa que revolucionará muchos hábitos facilitando las actividades mecánicas, monótonas o triviales, brindando mayor seguridad dentro del hogar. Por el momento, los altos costos de instalación de estos sistemas, hacen que la domótica llegue a un número limitado de usuarios; sin embargo, la tecnología seguirá su natural proceso exponencial de desarrollo, ofreciendo en un par de años más el acceso a estos sistemas integrales de control casero apta para toda la familia. 2 DESCRIPCIÓN DEL FUNCIONAMIENTO DEL MÓDULO DIDÁCTICO Figura 1. Esquema general del Módulo Didáctico una Vivienda Este sistema de control permite instalar un módulo en cada uno de los recintos a controlar. Cada módulo se encuentra constituido por tres entradas análogas y tres salidas, las cuales pueden manejar corrientes de hasta 20 amperios cada una. Adicionalmente, presenta dos terminales que se pueden utilizar como terminales para detección, conexión y configuración de sensores de humo, de humedad o de movimiento.En la figura 1, se ilustra el esquema general de conexión de los módulos domóticos en una vivienda. El módulo se programa de manera independiente a través del software de control según su identificación, lo que permite conformar sistemas de control distribuido en forma modular, además presenta protección de sobre corrientes, debido a que posee fusibles en caso de sobrecargas de energía a través de alguna de sus salidas. El módulo presenta dos conectores de tipo RJ-45 mediante los cuales se efectúa la comunicación, energización del módulo y conexión con la red de módulos inteligentes. Las principales características son: • Se utilizó Topología BUS para la conexión de los módulos, permitiéndose un máximo 15, debido a que se utilizó 4 bits para la identificación de cada módulo. • El protocolo de comunicación utilizado para la capa física es el RS-485, el cual permite transmisión de datos serial, con una distancia máxima entre el primero y el último módulo de 1 kilómetro según especificaciones del fabricante Texas Instrument, como norma para el uso del circuito integrado SN75176 utilizado para tal fin. • Fácil instalación
  7. 7. • Cada una de las salidas presenta funcionescomo: interruptor, interruptor programado, DIMMER para control de tensión aplicada a la carga. El sistema Domótico permite disponer de una vivienda o instalación dotada de un Sistema de Control capaz de realizar cualquier función que le pida. Comunicarse, proteger el establecimiento, controlar encendido y apagado de electrodomésticos, luces, toma corrientes incluyendo una gran variedad de controladores conectados por medio de una red bajo el uso de cable UTP como medio físico de transmisión. La alimentación de cada módulo al igual que la comunicación se transmite a través de este medio. Entre las funciones implementadas en el módulo domótico se pueden mencionar: • On/Off • Dimmer • Verificación del estado de comunicación • Cambio de número de identificación del módulo • Verificación de estado (Activado o desactivado) de sensores. • Programación de horarios On/Off • Habilitación y deshabilitación de salidas gobernadas por triacs. En la etapa de potencia se puede dividir en dos partes: • Detector de fase y cruce por cero • Generación de señales de control para activación de los triacs a un ángulo dado. 2.1 Detector de fase y cruce por cero. El detector de fase y cruce por cero, consiste en un circuito que se encarga de sensar la señal presente en la red eléctrica, señal que permite indicarle al microcontrolador los instantes en los cuales la onda de 60Hz cambia de semiciclo positivo a negativo y viceversa. El detector de fase está conformado por un divisor de tensión tal como se muestra en la figura 2, mediante una resistencia de 100k (la cual soporta la mayor parte del voltaje) y un diodo zener de 5.1V, el cual durante el semiciclo positivo se comporta como un regulador de 5V y durante el semiciclo negativo se comporta como un corto circuito. Figura 2. Detector de fase y cruceporcero A la salida del optotransistor se tiene una señal cuadrada de 5v a 60hz, la cual es enviada directamente al microcontrolador para ser analizada y cuantificar con precisión el ángulo de disparo deseado para los Triacs. La onda es aplicada al pin RB0 del Microcontrolador PIC16F84, el cual por medio de la interrupción externa detecta los flancos ascendentes o descendentes de la señal, identificando de esta manera el comienzo de un semiciclo. Figura 3. Formas de Onda presentes en el detector de fase y cruce por cero El voltaje presente en el Zener es aplicado a un circuito serie conformado por una resistencia de 220 y un led perteneciente a un optotransistor. Cuando el voltaje del Zener es de 5V, el led del optotransistor enciende, provocando que el transistor entre en modo saturación y el voltaje de salida sea de 5V. Cuando el voltaje del Zener es de 0V, el led del optotransistor se apaga, provocando que el transistor se comporte como un circuito abierto y el voltaje de salida sea de 0V. Este circuito entrega una señal de 5Vpp al optotransistor, el cual aísla la señal de la red eléctrica de los circuitos de control. En la figura 3, se muestran las señales presentes en el detector de fase y cruce por cero. Hay que observar que en este circuito ocurren dos cosas interesantes:
  8. 8. El ancho correspondiente a los niveles a voltaje de salida no son iguales, lo qu pequeño error en el disparo de los triacs. El error mencionado se debe al tiempo q en alcanzar su tensión regulada, la aproximar al instante en el que el voltaj fase sea igual a 5.1V. Este error se refleja ángulo de error, calculado aproxima siguiente forma: ERROR M M V ARCSEN SENV qq q =÷÷ ø ö çç è æ = = 1.5 )(*1.5 En casos generales podemos asumir reemplazando en la ecuación obtenemos q o ARCSEN qq ==÷ ø ö ç è æ = 72.1 170 1.5 Lo que indica que el error en el ángulo d triac se puede considerar despreciable. semiciclo positivo, el ángulo de error será semiciclo negativo será de -1.72o . 2.2 Interfase para activación de un triac Este circuito, el cual se puede observar en que permite activar el TRIAC en un dete de tiempo desde el microcontrolador, real entre este y la parte de potencia median Esta activación en pruebas experimental muy estable y libre de activaciones transitorios existentes en la red eléctrica. Figura 4. Circuito de disparo para TR El pulso de disparo que es aplicado a es desde el microcontrolador y tiene una grado (16.66ms/360), equivalente a 50 mente. En este caso como cada módulo dad de controlar tres TRIACs, se requier de estos por cada TRIAC y por cons independiente de disparo desde el m utilizándose RB1,RB2 y RB3 para tal fin. 2.3 Rutinas que activan los triacs en un En el microcontrolador se configuraron activación de cada uno de los TRIACs disparo específico, las cuales actúa alto y bajo en el ue conlleva a un que tarda el zener cual se puede je instantáneo de a realmente en un adamente de la R a VM=170V, y que: ERRORq de disparo de un Ya que para el á de 1.72o y en el c n la figura 4, es el erminado instante lizando el acople nte un optotriac. les demostró ser falsas debida a TRIACs ste circuito viene duración de un 0µs aproximada- tiene la posibili- re de un circuito siguiente un pin microcontrolador, ángulo dado n rutinas para la a un ángulo de an de manera sincronizada con el detector d el instante en el cual se cum ángulo de disparo, se aplica u través del pin correspondiente activar. 2.4 Rutinas para el control d Esta rutina permite controlar en forma ascendente o descen de tensión, pasando de tensió un tiempoa proximado de 5 recibe el valor del nuevo áng con el ángulo de dispar disminuyendo su valor según 2.5 Etapa de comunicación y el computador personal PC La comunicación serial, como la transferencia de informac datos descompuestos en secuencialmente uno tras otro Association) ha desarrollado es RS232 y RS423, que tratan c Estos estándares previamente para indicar que eran los est actualidad se les denomina están Las transmisiones en modo D diferencial balanceadas o equ prestaciones en procesos de señales diferenciales puedena del offset y señales de ruido in como tensiones de modo co transmitir se codifican y dec diferencial entre dos conducto corresponde al “0” lógico. Mient corresponde al “1” lógico). El ra soportable va de -7 a +12 V.R diseñado para grandes distan velocidades de transmisión (ha especifica hasta 32 emisores y de 2 hilos. 2.6 Comunicación serial con En el entorno de los mic establecer comunicaciones se que poseen funciones y regist como la familia 8X5X d Microchip, que se encargan relacionados a las comu previamente se han definido microcontrolador no posee im comunicaciones seriales, com de fase y cruce por cero. En mple el tiempo equivalente al un pulso de duración 46µs a e según el triac que se desea de tensión la tensión aplicadaa la carga, ndente, generando una rampa ón cero a tensión máxima en segundos. En esta rutina, se gulo de disparo y se compara ro actual, aumentando o el caso. entre el módulo de control C. o su nombre lo indica, realiza ción enviando o recibiendo bits, los cuales viajan o. La EIA (Electronics Industry stándares para RS485, RS422, con comunicaciones de datos. se les reconocían como "RS" tándares recomendados, en la ndares EIA. Diferencial (señales en modo uilibradas) ofrecen mayores e comunicación serial. Las a yudar a anular los efectos nducido que pueden aparecer omún en la red. Los datos a codifican en forma de voltaje ores (Si Va - Vb es < -0.2V, tras que si Va - Vb es > +0.2 V, ango de voltaje en modo común RS/485 (modo diferencial) fue ncias (hasta 1200m) y altas asta 100 Kbits/s). El estándar 32 receptores en un único bus n el Microcontrolador crocontroladores es posible eriales, e incluso hay algunos tros especiales para ello, tales e Intel o PIC16F87X de manejar todos los aspectos unicaciones asíncronas, si sus parámetros. Aún, si un mplementada la opción de las mo es el caso del PIC16F84,
  9. 9. ésta se puede implementar conociendo el proceso de transmisión serial asíncrono. Como el microcontrolador PIC16F84 no posee rutinas ni registros propios para comunicación serial, como ocurre con la familia PIC16F87X, fue necesario implementar las rutinas para transmisión y recepción serial. El proceso de comunicación se ha establecido a 2400 baudios, sin paridad, 8 bits de datos y un bit de parada. Tal como se ilustra en la figura 5. En el microcontrolador se utilizó el pin RA0 para recepción y RA1 para transmisión Figura 5. Estructura para envío/recepción de bit serialmente En este caso, el dato a transmitir debe estar en un registro de la RAM al que se ha denominado TRANSM. Igualmente, se utilizó en el microcontrolador el pin RA1 como línea de transmisión de datos. Los cuatro bits menos significativos corresponden al número de identificación del módulo (numerando los módulos de 1 a 15, el 0 no se utiliza por ser valor neutro en casos como cambio ángulo de disparo). Figura 6. Protocolo de Comunicación Los cuatro bits más significativos corresponden a la orden que se desea ejecutar. En la tabla 1 se muestra el listado de órdenes, con su respectivo código y función. Tabla 1. Listado de órdenes ejecutadas por el módulo domótico ORDEN CÓDIGO FUNCIÓN 0 0000 NO HACE NADA "COMODIN" 1 0001 DIMMER 2 0010 VERIFICAR ESTADO DEL SENSOR (ACTIVO O NO) 3 0011 ON_OFF 4 0100 CABIAR CONFIGURACION INTERRUPTOR - DIMMER 5 0101 CAMBIAR EL NUMERO DEL MODULO EN EEPROM 6 0110 LEER EL NUMERO DEL MODULO 7 0111 VERIFICAR ESTADO DE LA COMUNICACION 8 1000 LEER CONFIGURACION DEL MODULO 9 1001 HABILITAR Y DESHABILITAR SALIDAS Como se requiere de una interfase que permita convertir los niveles RS-232 a niveles RS-485. En el proyecto se utilizó el MAX232 como un integrado que permite convertir los niveles RS-232 a niveles TTL, y el integrado SN75176, que permite la conversión de niveles TTL a niveles RS-485. El SN75176, es un integrado fabricado por Texas Instrument, y permite configurarse como transmisor o como receptor, siendo necesario la implementación de dos integrados de este tipo, configurados como transmisor y receptor respectivamente, empleando como medio físico de transmisión cable UTP sin blindaje (según recomendaciones de la Texas Instrument); el esquema final de esta interfase se ilustra en la figura 7. Figura 7. Interfase de comunicación RS232/485 Figura 8. Onda correspondiente al valor 85 (01010101) recibida en PIC16F84 a través del pin RA0 a 2400 baudios La figura 8, muestra la forma de onda recibida en PIC16F84 a través del pin RA0, cuando desde el PC se envía serialmente el número 85 (01010101) a una velocidad de 2400 baudios, 8 bits de datos, un bit de
  10. 10. parada y sin paridad. La figura 9, ilustra la forma de onda correspondiente al valor 85 bajo el protocolo RS/485. Figura 9. Onda correspondiente al valor 85 (01010101) tomada entre los terminales T+ y T- del SN75176 (RS485) 2.7 Comunicación serial con el computador personal En esta aplicación se establece la comunicación serial entre el microcontrolador y el PC, empleando las rutinas de transmisión y recepción mediante Visual Basic. Para la utilización del puerto serial en Visual Basic se debe utilizar un control ActiveX llamado MICROSOFT COMM CONTROL, el cual permite manipular las comunicaciones seriales desde cualquier puerto serial existente en el PC y a velocidades configurables por el usuario. 2.8 Descripción del funcionamiento del software. El software de control permite obtener una visualización de toda la vivienda controlada, indicando zonas donde hay y no hay energía, dónde hay instalados sensores y su condición (activados o desactivados), aires acondicionados, tomas controladas, y otros elementos domóticos; lo que facilita el control de actividades. El software fue diseñado en Visual Basic 6.0 y es el encargado de realizar el control domótico, está constituido por dos formularios, uno de ellos es el formulario principal en el cual se puede construir el plano de la vivienda por plantas o pisos. Figura 10. Formulario Principal Módulo Domótico El otro formulario es el formulario de configuración de los módulos domóticos, en el cual se pueden programar las diferentes funciones de los módulos tales como horarios de funcionamiento, Dimmer, estado de los interruptores, verificación de la comunicación, habilitación de salidas de potencia y configuración de numeración del módulo. Este formulario sufre cambios o modificaciones en su aparien- cia según el tipo de módulo que se está trabajando. Figura 11. Cuadro de Elementos Elementos domóticos. En este cuadro se encuentran todos los elementos necesarios para la configuración del sistema domótico. En esta zona encontramos aquellos elementos que nos permiten dibujar el plano residencial, ilustrando paredes, lámparas incandescentes, toma corrientes, electrodomésticos, aires acondicionados, sensores de movimiento, sensores de humo, sensores de temperatura, interruptores sencillos, interruptores dobles e interruptores triples, los cuales son equivalentes a los módulos domóticos indicando cuantas salidas desean controlar como máximo. Por ejemplo, si se dibuja un interruptor doble significa que el módulo al cual representa, de las tres salidas que posee solamente utilizará dos y siempre se encontrará una salida deshabilitada.
  11. 11. Figura 12. Ventana de Configuración de función Dimmer y monitoreo de Sensores La ventana mostrada en la figura 12, permite habilitar y deshabilitar las funciones de Dimmer y detección de estado del sensor (Activado o Desactivado) conectado al módulo domótico. Cuando se habilita la opción Dimmer, el control de tensión suministrado a la carga (Min = 0% de tensión, Máx. = 100% de tensión), se debe efectuar utilizando el deslizador que se muestra en la figura siguiente. Figura 13. Deslizador para control de tensión suministrada a la carga Figura 14. Ventana para habilitación de salidas En la figura 14, se muestra la ventana que permite habilitar y deshabilitar las salidas controladas por los triacs que gobiernan la parte de potencia. Figura 15. Ventana de programación de horario ON/OFF En la figura 15, se muestra la ventana de configuración de horario On/Off de las salidas del módulo domótico, indicando la hora de encendido, la hora de apagado y se selección de los días en que se utilizará este horario. Se debe tener en cuenta que para habilitar esta función, se debe seleccionar la opción “Programar horario”. 3. CONCLUSIONES La comunicación se realizó empleando un sistema similar al maestro-esclavo, donde el PC hace las veces de maestro y es el encargado de enviar las órdenes y la configuración de cada uno de los módulos domóticos conectados a la red. El módulo, que hace las veces de esclavo, retransmite una trama (dirección + función) que recibió como orden, con lo cual el controlador o maestro compara bit a bit la trama recibida con la enviada confirmando que el módulo domótico recibió la orden correctamente. Debido a que los datos a transmitir no son de gran extensión, se opto por utilizar un protocolo de comunicación propio, que permite configurar todos los equipos que se vayan a conectar a la red. El sistema no detecta la presencia de equipo conectado a la red sin configuración previa. Se logró variar el ángulo de disparo de los Triacs grado a grado y de maneraprecisa, gracias a la exactitud que se pudo alcanzar con el microcontrolador, debido a que este brinda las ventajas de trabajar con un cristal de cuarzo y no con una red de tipo RC con la cual se hace convencionalmente. El sistema de comunicación mediante el uso de cable UTP como medio físico de transmisión, se comportó de manera estable, baja interferencia por fuentes electromagnéticas, permite comunicación a velocidades superiores a la establecida en el prototipo, facilidad de implementación y construcción, presenta un tamaño reducido, permite alcanzar mayores distancias en comparación con otros protocolos, reduce el empleo de redundancia en la comunicación. REFERENCIAS [1]Ceballos, Francisco Javier. (2000). Visual Basic 6.0. 2 ed. México, Ed. McGraw-Hill.ISBN 92-315-2116-6. [2]Gonzalez, Nestro. (1998). Comunicaciones y redes de procesamiento de datos. 3 ed. México, Ed. Mc Graw- Hill. ISBN 968-880-958-6. [3]Lamas, Javier. (2005). Sistemas de control para viviendas y edificios. 1 ed. México, Ed. Paraninfo, 1998. ISBN 84-283-2515-4. [4]MICROCHIP TECHNOLOGIES. (2002). PIC16F84 User’s Guide : Software versión 5.1 ,Microchip Technologies. [5]Rashid, Muhamed. (1993). Electrónica de Potencia. 2 ed. México, Ed. Prentice Hall. ISBN 968-880-586-6. [6]Sandoval, Juan. (2000). Domótica. 1 ed. México, Ed. Paraninfo, 1999. ISBN 84-283-2819-5. [7] Smith, Sedra. (1998). Circuitos y Microelectrónica. 4 ed. Oxford University Press,Inc. ISBN 0-19-511690-9. [8]Stallings, William. (2000). Comunicaciones y redes de computadores. 6 ed. Madrid, España: Pearson Educación. ISBN 84-205-2986-9. [9]Vesga, Juan. (2011). Sistema de control domótico utilizando la red eléctricac omo medio físico de transmisión. Revista Generación Digital Vol. 9 No. 1. Edición 16. ISSN 1909-9223.
  12. 12. MIOFEEDBACK ANGYMIL Orlando Harker S. Tutor-investigador adscrito a la Escuela de Ciencias Básicas e Ingeniería, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, Bogotá, Colombia orlando.harker@unad.edu.co Resumen El Miofeedback capaz de adquirir, procesar, y visualizar las señales tomadas en la superficie del musculo bíceps, se diseñó e implemento como proyecto de grado presentado por las Ingenieras Yudy Milena Canizales y Ángela Jazmín Arévalo, bajo la dirección del autor, y para producción industrial en Colombia a través de Phoenix EM. Se desarrolló en tres fases, así: La primera fase consistió en el diseño del acondicionador de señal, el cual incluyó los amplificadores de niveles, los filtros pasa bajas, pasa altas y notch. Se diseñó e implemento el sistema de aislamiento y protección del equipo y del paciente. La segunda fase consistió en el procesamiento digital de la señal obtenida. La tercera fase fue la visualización de la señal por medio de un software realizado en LabVIEW. Se obtuvo finalmente un prototipo de acuerdo con los objetivos que se establecieron conjuntamente con la empresa Phoenix EM. Ltda. Palabras claves: Miofeedback, filtros pasa altas, filtros pasa bajas, filtros notch, adquisición no invasiva, procesamiento digital. Abstrac: The Miofeedback is able to acquire, process, and visualize signals taken from the surface of the biceps. It was designed and implemented as a thesis project by the engineers Yudy Milena Canizales and Ángela Jazmín Arévalo, under the supervision of the author, and for the industrial production in Colombia through Phoenix EM Ltd. The project was designed in three mayor phases: The first phase comprised the signal conditioner design which included level amplifiers, low pass and high pass filters, and notch. The isolation and equipment protection system, as well as the system for the patient were designed and implemented. The second phase consisted on the digital processing of the obtained signal. The third phase was endeavored to the signal visualization trough a software designed by LabVIEW. Finally, a prototype according to the established objectives was obtained jointly with Phoenix EM Ltda. Keywords: Miofeedback, low pass filters, high pass filters, non-invasive acquisition, digital processing. 1 INTRODUCCIÓN La miografía es una técnica de la electromedicina que nos permite realizar la medición y diagnóstico del estado de los músculos. Esta ha tenido un gran desarrollo en las décadas recientes. Los intentos por desarrollar sistemas de miofeedback eficientes y confiables han sido muchos en la década 2000 y comienzos de la década 2010. Uno de los problemas que más ha llamado la atención de los investigadores es el acondicionamiento de la señal muscular cuando esta es adquirida superficialmente (con métodos no invasivos). Los desarrollos que se han tenido en el procesamiento digital de señales, ha llevado al desarrollo de filtros que han conseguido un buen acercamiento a la solución del problema de interferencias, y poder liberar la señal de las interferencias externas e internas del sistema. No obstante, aunque teóricamente se ha conseguido eliminar la interferencia de la red de alimentación, los filtros digitales no han conseguido este propósito, y se ha recurrido a seguir utilizando la jaula de Faraday para garantizar el filtrado de las interferencias externas. Con esto se soluciona en buena parte el problema de las interferencias, pero siguen coexistiendo con el sistema los problemas de las interferencias en la frecuencia de 60 Hz por factores internos. La presente investigación ha buscado diseñar y desarrollar los filtros notch análogos, obteniendo los resultados que se muestran a continuación.
  13. 13. 2 DESARROLLO TECNOLÓGICO En una primera fase se diseña y desarrolla los amplificadores y filtros análogos de frecuencia. Las principales fuentes de ruido que afectan las señales mioeléctricas son las siguientes: •••• El ruido inherente en los componentes electrónicos. Todos los equipos electrónicos generan un ruido, cuyas características en frecuencia comprenden un rango desde 0Hz a cientos de Hertz, este ruido no puede ser eliminado, tan solo puede ser reducido por equipos electrónicos de alta calidad, diseño del circuito y técnicas de construcción. •••• El ruido del ambiente. Cualquier mecanismo que genere electromagnetismo contribuye al ruido, como es la transmisión de radio y televisión, cables de poder eléctrico, bombillos, lámparas fluorescentes, etc. Este ruido es inevitable, la principal fuente de ruido que debemos tener en cuenta en el ambiente, y en general que afecta la señal, es el proveniente de las fuentes de energía con una frecuencia de 60Hz. La señal de ruido en el ambiente tiene una amplitud del orden de uno a tres veces mayor que la señal mioeléctrica. •••• Movimiento de las partes. Hay dos principales movimientos en los componentes del sistema, uno de ellos se encuentra en la interface de detección, entre la superficie del electrodo y la piel. El otro movimiento se encuentra en el cable que conecta el electrodo al amplificador. •••• La inestabilidad de la señal. La amplitud de la señal es por naturaleza cuasi-aleatoria. Los componentes de frecuencia en el rango de 0 a 20Hz son particularmente inestables, por lo que es recomendable considerarlas como ruido indeseado y quitarlas del sistema. El ruido que más afecta, en la práctica, es el proveniente de las fuentes de alimentación de energía eléctrica. Para solucionar esto, la primera medida que se toma es la de utilizar un cable blindado para la conexión de los electrodos con el amplificador. Las mallas que blindan cada uno de los cables se conectan unidas al circuito y a través de éste a la referencia del mismo; de este modo, las perturbaciones se encuentran con un escudo” que presenta un potencial fijo, que es la malla que blinda los conductores de la señal mioeléctrica, por lo que no contaminan la señal. La segunda medida, se representan las señales mioeléctricas percibidas por cada electrodo como m1 y m2. Como ambos cables recorren aproximadamente la misma distancia desde el electrodo hasta el amplificador diferencial, y asumiendo que ambos puntos de medición se encuentran expuestos a la misma contaminación electromagnética del ambiente, resulta razonable concluir que el ruido sobre cada una de las señales m1 y m2 al entrar al circuito es casi idéntico para ambas. La señal mioeléctrica es representada por “m” y la señal de ruido por “n”. La respuesta que entrega el amplificador diferencial es la resta de las dos señales de entrada contaminadas, es decir: SeñalEMG = (m1 + n) – (m2 + n) = m1 – m2 [1] Se obtiene entonces la diferencia pura entre las dos señales mioeléctricas registradas. Pre amplificación Teniendo en cuenta las características de la señal mioeléctrica, es indispensable que pase por una etapa de amplificación debido a su pequeña amplitud, ésta señal es afectada en gran parte por el ruido. El amplificador diferencial se selecciona en esta etapa teniendo en cuenta su característica de eliminación de ruido, de este modo la selección de un amplificador debe tener como criterio principal un CMR alto, los amplificadores de instrumentación (INA) tienen un CMR que cumple esta condición. Teniendo en cuenta que la amplitud de la señal electromiográfica va desde 0 hasta 6mV y que los factores que influyen en la fidelidad de la señal es el ruido y la precisión, para esta etapa se empleó el circuito integrado INA114 de Burr- Brown, un amplificador diferencial de instrumentación que ofrece una excelente precisión, un rechazo de modo común (115dB a G = 1000). El valor de 50K , a partir de la cual se realizan los cálculos de ganancia, viene de la suma de las dos resistencias de realimentación internas de los amplificadores uno y dos (A1 y A2), como se observa en la siguiente figura. Fig. 1: Diagrama eléctrico de amplificador para instrumentación Fuente: www.datasheetcatalog.com. Este amplificador contiene internamente tres amplifi- cadores, los cuales realizan la diferencia entre las dos señales que le ingresan, pues la señal EMG se toma de dos partes del brazo, y hace la amplificación de la diferencia
  14. 14. dependiendo de la ganancia que se defina, en este caso se establece una ganancia aproximadamente de 50. Al establecer la ganancia se puede determinar RG por la siguiente forma: [2] Las pruebas se realizaron con la señal miográfica del musculo bíceps y con una ganancia de 10, 20, 30, 40, 50, 100, 200, 300, 400 y 500, observando que la señal se adquiere mejor y más definida amplificada 50 veces. Filtrado Se realiza diseño e implementación de los filtros pasa banda. Teniendo en cuenta que las señales mioeléctricas se generan en un rango de frecuencia de 0 a 500Hz, y que se deben eliminar las altas y las bajas frecuencias que habitualmente se consideran como ruido, se diseña y realiza un filtro pasa-banda de Butterworth de 60dB/década de 20Hz a 500Hz, este se compone de un filtro pasaaltas y de un filtro pasa-bajas de 60dB/década, este filtro fue elegido por su mayor eficiencia ya que un pasa-altas y pasa-bajas de -20dB/década tiene un ángulo de -45 a c , un filtro Butterworth de -40dB/década tiene un ángulo de fase de -90 a c y un filtro de -60db/década tiene un ángulo de fase de -135 a c, el filtro Butterworth es además lineal. Las frecuencias de corte están en 20Hz y 500 Hz. Finalmente se diseña el filtro de muesca (Notch), el cual atenúa el ruido que produce la señal eléctrica, es decir 60Hz. Fig. 2: Diagrama eléctrico de filtro pasa-altas Fuente: Autor Filtro pasa altas Veamos: La función de transferencia que describe este sistema es: Veamos entonces el diseño realizado: Como se puede observar en la siguiente figura, la señal en 20 Hz sale (señal en rojo) con amplitud de 65% y la misma fase. A partir de 25Hz encontramos que la señal de salida es igual a la de entrada. Fig. 3: Respuesta de filtro pasa-altas Fuente: Autor Filtro pasa bajas La siguiente es la configuración del filtro pasa bajas:
  15. 15. Fig. 4: Diagrama eléctrico de filtro pasa-bajas Fuente: Autor Filtro pasa bajas La función de transferencia que describe este sistema es: Veamos entonces el diseño realizado: Fh=500Hz con C3=10nF C1=1/2C3=5 nF C2=2C3=20 Nf Las pruebas se realizaron de la misma forma que en el filtro pasa altas, ingresando una señal senoidal a la entrada. Fig. 5: Respuesta de filtro pasa-bajas Fuente: Autor Como se puede observar en la figura, la señal en 523HZ se encuentra atenuada en un 70%, confirmando un funcionamiento correcto a la frecuencia de corte superior. Al tener funcionando los dos filtros (pasa altas y pasa bajas), se procede a unirlos en cascada para obtener el pasa banda entre 20 y 500 como se observa en la siguiente figura. Fig. 6: Respuesta de filtro pasa-banda Fuente: Autor Filtro rechaza banda Este filtro se construye con un filtro pasa banda más un sumador inversor para eliminar la frecuencia de 60Hz. Fig. 7: Diagrama eléctrico de filtro rechaza banda Fuente: Autor
  16. 16. fr=60Hz Como se puede observar en la figura, la señal de 60Hz se encuentra atenuada más del 70%, esto nos garantiza la no interferencia de ésta frecuencia sobre nuestra mioseñal. Protección al paciente y amplificación La protección al paciente está compuesta por 4 etapas, como se observa en la siguiente figura. La Etapa 1 es el sumador, la etapa 2 es el optoaislador, la etapa 3 es el restador y la etapa 4 es el inversor y amplificador que Fig. 8: Respuesta filtro rechaza banda Fuente: Autor Fig. 9: Diagrama eléctrico de protección y amplificación Fuente: Autor entrega la señal a nuestro acondicionador ya descrito. Procesamiento digital de la señal Para realizar la conversión análoga digital se utiliza la tarjeta de adquisición de datos DAQ NI USB 6008 de la National Instrument conectada en modo diferencial con una frecuencia de muestreo de 5KHz. Es claro, establece el teorema de Nyquist, la frecuencia de muestreo debe ser al menos el doble de la componente frecuencial más alta de la forma de onda que se quiere registrar, que para el caso de las señales mioeléctricas se encuentran en el rango de 20Hz a 500Hz donde las de mayor concentración están ubicadas en el rango de los 50Hz y 150Hz. La resolución en la medida del voltaje depende del número de bits dígitos binarios del conversor. Con 12 bits, la ventana total de diferencia de potencial de la señal proveniente del amplificador queda dividida en 4.096 (212) valores discretos de amplitud. La cuantización se realiza mediante el siguiente procedimiento: Donde: Considerando el retenedor de orden cero:
  17. 17. Obtenemos nuestra señal como: Donde: Aplicamos a ésta el algoritmo DFT (mediante el macro LabView) y obtenemos finalmente: Se aplica a ésta el algoritmo de la FFT y se obtiene en la reconstrucción de la señal, mediante el interface gráfico, lo siguiente: Fig. 10: Comparación de respuestas sin filtro y con filtro En la figura se puede observar una comparación de tres señales las cuales fueron visualizadas en el osciloscopio tektronix y en la interfaz gráfica de labVIEW: La que está en amarillo fue visualizada en el osciloscopio tektronix de la Universidad de Cundinamarca donde se observa una interferencia eléctrica producida por el mismo osciloscopio, esto hace que la señal mioeléctrica se observe con ruido. La segunda que se encuentra en la parte superior derecha y la tercera en la parte inferior derecha fueron visualizadas mediante la plataforma labVIEW donde se observa que el filtrado digital es necesario pues la interferencia captada es demasiado grande. La precisión de la reproducción es superior al 99%, y la exactitud es de 99.6%. 3 CONCLUSIONES Al Miofeedback diseñado e implementado, se le realizó pruebas in situ, bajo la supervisión y con la colaboración de personal médico del hospital Santa Clara, Misericordia, Instituto Roosevelt y hospital occidente de Kennedy se confirma el funcionamiento del prototipo MFB que se diseñó e implemento con los requerimientos establecidos por la empresa Phoenix EM. Se requiere un trabajo riguroso de investigación con el fin de complementar el proceso realizado hasta el momento. Quizás para la parte más crítica del sistema, cual es el filtro, y en particular el filtro para suprimir el ruido presente en las señales de EMG de superficie corresponde a 60 Hz. provenientes la red eléctrica, se observa que la mejor forma de filtrar esta señal es utilizando un filtro análogo por su efectividad y fácil implementación. Este proceso de investigación ha arrojado algunos datos interesantes como aporte en el estudio de la instrumentación biomédica, pero su principal aporte es, a no dudarlo, la plataforma de investigación que se ha dejado como base para futuras investigaciones en el área de la bioingeniería. 4 BIBLIOGRAFIA [1] Acondicionamiento de señales mioeléctricas Disponible en: http://biblioteca.utp.edu.co/tesisdigitales/texto/6213822A4 73as.pdf [Consultado 10 de junio de 2009]. [2] Amplificadores de instrumentación Disponible en: http://www.profesaulosuna.com/data/files/ELECTRONIC A/INSTRUMENTACION/amplif%20de%20instrumentac ion/t2.pdf [Consultado 10 de junio de 2009]. [3] Amplificadores Operacionales. Disponible en: http://www.superpbenavides.com/catalogo/componentes% 20activos/amplificadores/Amplificador%20Operacional.p df [Consultado 2 de noviembre de 2009]. [4] Análisis de Señales EMG Superficiales y su Aplicación en Control de Prótesis de Mano Disponible en: http://pisis.unalmed.edu.co/avances/archivos/ediciones/Ed icion%20Avances%202007%201/16.pdf [Consultado 28 de junio de 2009]. [5] Caracterización de señales electromiográ-ficas para la discriminación de seis movimientos de la mano. EMG signals characterization for discrimination of six-hand movements.
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  19. 19. DISEÑO DIRECTO DE CONTROLADORES PARA SISTEMAS LINEALES USANDO EL MÉTODO VRFT Y EL ALGORITMO IPSO. Freddy Fernando Valderrama Gutiérrez Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e ingeniería, Universidad Nacional abierta y a Distancia UNAD, Duitama, Colombia. Resumen Este trabajo muestra un proceso alternativo de diseño de controladores que no requiere el modelo matemático de la planta (basados en datos), el cual se usa el método VRFT (Sintonización de realimentación mediante referencia virtual) el cual se resuelve mediante el algoritmo IPSO (Optimización mediante enjambre de partículas mejorado). Aunque VRFT permite identificar controladores parametrizados linealmente aplicando solo un experimento en la planta, cuando los datos están contaminados con ruido aditivo en la medida, dicha metodología requiere del uso de variables instrumentales (IV) para identificar el controlador adecuado debido a que el vector de parámetros se polariza y el desempeño logrado no es satisfactorio; la determinación de variables instrumentales requiere un segundo experimento en la planta, o de la identificación de la misma. En este trabajo se explora el uso del algoritmo IPSO para resolver el problema VRFT en un sistema de transmisión flexible (Benchmark para sistemas de control digital), comprobándose que los resultados obtenidos son similares a los de variables instrumentales, siempre y cuando el ruido en la medida sea blanco con media cero, con la ventaja que al usar IPSO no se requiere del segundo experimento ni de la identificación de la planta, lo cual resulta útil para plantas industriales donde la experimentación puede resultar costosa en cuanto a tiempo y dinero. Palabras claves: Control basado en datos, VRFT, IPSO, variables instrumentales. 1 INTRODUCCIÓN El proceso clásico de diseño de controladores para sistemas dinámicos requiere en principio de un modelo matemático de la planta. Los modelos obtenidos usando leyes físicas pueden contener imprecisiones debido a dinámicas no modeladas y parámetros con algún grado de incertidumbre, esto lleva a que los controladores diseñados no cumplan con los requerimientos de la planta en lazo cerrado; por otra parte los modelos obtenidos pueden resultar muy complejos (orden elevado), aumentando a su vez la complejidad del controlador diseñado, y en este caso es necesario usar técnicas de reducción de orden cuyos resultados pueden llevar a que el controlador no se desempeñe satisfactoriamente, de hecho, los modelos confiables de plantas industriales resultan demasiado complejos o su construcción implica costos excesivos (Van Heusden, Karimi, & Soderstrom, 2011). La necesidad de modelos confiables para diseñar controladores llevó a plantear la teoría de identificación de sistemas (Ljung, 1990), en la cual no se requiere conocer exactamente las leyes que rigen el sistema dinámico, a cambio de ello, se realizan experimentos adecuados en la planta y los datos resultantes se usan para inferir las propiedades del sistema que los produjo (Ljung, 1990). Al considerar el problema de control donde las especificaciones se dan en términos de un modelo de referencia, el objetivo es diseñar un controlador que al ser conectado a la planta en lazo cerrado imite el comportamiento del modelo de referencia, esto se ilustra en la figura 1. La solución clásica a dicho problema requiere la identificación de la planta (diseño de controladores basados en el modelo) el cual es usado para calcular el controlador que minimiza el error entre el sistema en lazo cerrado y el modelo de referencia, este enfoque requiere resolver dos problemas de optimización, uno para identificar el modelo de la planta y otro para identificar el controlador, aún mas, en este enfoque puede resultar necesario aplicar una reducción de orden del controlador hallado, lo cual puede perjudicar el desempeño (Van Heusden, Karimi, & Soderstrom, 2011). Figura 1. Control basado en el modelo de referencia. Fuente Autor.
  20. 20. Recientemente se ha propuesto en (Hjalmarsson, 2002), (Karimi, Miscovic, & Bonvin, 2004), (Campi, Lechinni, & Savaresi, 2002), (Kosut, 2001) y (Helvoort, Jager, & Steinbuch, 2007) diseñar el controlador directamente a partir de datos experimentales de la planta en lazo abierto (Diseño directo de controladores basados en datos). Debido a que no se requiere el modelo de la planta con este enfoque se evita el modelamiento impreciso de la misma, por otra parte el controlador diseñado no depende de la estructura de la planta, además el orden y estructura del controlador pueden ser prefijados mientras que en las técnicas basadas en modelo, el orden del controlador es seleccionado de acuerdo al orden del modelo de la planta. Los métodos para el diseño directo de controladores basados en datos se pueden clasificar en dos grupos, los que necesitan de una serie de experimentos para ajustar progresivamente los parámetros del controlador, y en los métodos en que basta un experimento para calcular el controlador. La sintonización iterativa de realimentación (IFT) (Hjalmarsson, 2002) y la sintonización iterativa basada en correlación (ICbT) (Karimi, Miscovic, & Bonvin, 2004) hacen parte del primer grupo, y se puede decir que hacen parte de técnicas basadas en datos para control adaptativo, mientras que VRFT (Campi, Lechinni, & Savaresi, 2002) y la sintonización basada en correlación con garantía de estabilidad (CbT-GS) (Heusden, Karimi, & Bonvin, 2011) y el control no falsificado (UC) (Helvoort, Jager, & Steinbuch, 2007) hacen parte del segundo grupo, se resalta que estos métodos son adecuados en plantas industriales pues en este ámbito el factor económico, la seguridad y la disponibilidad resultan importantes, puesto que la realización de varios experimentos resulta costosa, y puede generar una parada extensa de la producción, en este trabajo el enfoque es VRFT. 2 MARCO TEÓRICO El método VRFT requiere solucionar un problema de optimización sin restricciones con métodos de estima del error de predicción (PEM), dicho método permite obtener buenos resultados cuando no existe ruido en la medida, de lo contrario se hace necesario realizar un nuevo experimento en la planta o la estimación del modelo de la misma, esto último hace que VRFT pierda sentido pues la idea de la identificación directa de controladores busca evitar la identificación de la planta para no tener problemas de sub-modelamiento. La realización de un segundo experimento puede provocar varianza en la estima de los parámetros del controlador. En las siguientes secciones se describen brevemente VRFT e IPSO. 2.1 VRFT Dada una planta lineal SISO (Una sola entrada y una sola salida) desconocida y un problema de control donde las especificaciones en lazo cerrado están descritas por un modelo de referencia estrictamente propio, el objetivo es diseñar un controlador lineal parametrizado de orden fijo para el cual el lazo cerrado se comporta de manera similar al modelo de referencia. Esto se hace minimizando la norma 2 elevada al cuadrado escrita en la ecuación 1, donde W es un filtro adecuado seleccionado por el usuario, M es el modelo de referencia mencionado, P es la planta y C corresponde al controlador cuyos parámetros son , el esquema se muestra en la figura 2. Figura 2. Representación esquemática de controladores basados en referencia virtual. Tomada de (Campi, Lechinni, & Savaresi, 2002) Por lo tanto la pregunta a resolver es ¿Cuáles son los parámetros que minimizan la diferencia entre el modelo de referencia y la función de transferencia en lazo cerrado? Enfoque de la referencia virtual. Suponga que un controlador C(z, ) es tal que el sistema en lazo cerrado resulta igual a M(z) , por lo tanto si el sistema es alimentado por cualquier señal de referencia r(t) su salida resulta ser M(z)r(t) , entonces una condición necesaria para que los dos sistemas tengan la misma función de transferencia es que la salida de ambos sea la misma dado una . La pregunta ahora es ¿Cuál debe ser para que la determinación del controlador sea fácil? Si se dispone de dos archivos de datos tomados de la planta, en uno de ellos los datos de entrada a la planta u y en el otro la salida obtenida y , ambos libres de ruido, entonces dado se selecciona tal que donde se le llama referencia virtual puesto que no es una señal que se aplique realmente a la planta, se obtiene matemáticamente a partir
  21. 21. de la salida y del modelo de referencia conocido, dadas las especificaciones de diseño: Se observa que M resulta impropio y es necesario agregar polos cuya respuesta desaparezca rápidamente en el tiempo para poder obtener la referencia virtual mediante simulación. Ahora es posible calcular el error virtual de seguimiento a la referencia así: Se debe notar que el modelo de referencia no puede ser 1, pues el error sería nulo. Aunque la planta no es conocida se sabe que está alimentada por el archivo de datos u (t ) por lo tanto un buen controlador sería aquel que genere u (t ) cuando es alimentado por e(t ) . Tales tareas se pueden describir en el siguiente algoritmo propuesto por (Campi, Lechinni, & Savaresi, 2002). Algoritmo básico VRFT. Se debe anotar que para que el algoritmo funcione u (t ) debe ser una señal suficientemente informativa y persistentemente excitante (ljung), Aunque el mínimo de (4) y (1) no coinciden en REFXX se demuestra que al seleccionar adecuadamente el filtro L los argumentos son cercanos y con ello la solución a (4) es sub-óptima; El filtro propuesto es: L( z ) = (1-M ( z ))M ( z ) (5) El anterior algoritmo no funciona cuando las medidas contienen ruido aditivo, para atacar este nuevo problema en VRFT se plantean dos opciones, ambas basadas en la técnica de variables instrumentales (lyung). La primera requiere realizar un nuevo experimento en la planta cuya entrada u sea la misma, lo cual resulta improcedente y difícil de lograr en un ambiente industrial. El segundo enfoque requiere de una estimación del modelo de la planta. En el ámbito de variables instrumentales los parámetros se obtienen mediante la siguiente expresión: Donde el regresor de IV se define así: 3 IPSO El algoritmo IPSO es un algoritmo de optimización global multivariable basado en el comportamiento de un enjambre de insectos, propuesto inicialmente por (Kennedy & Eberhart, 1995) y hace parte de los algoritmos de búsqueda directa pues debe evaluar la función objetivo para encontrar la solución. La idea es que cada partícula (i.e insecto del enjambre) usa su inteligencia individual, la inteligencia del grupo para encontrar una dirección que las lleve a todas a encontrar comida (i.e minimizar la función objetivo). En un instante dado cada partícula tendrá una posición y cierta velocidad, al inicio tales posiciones y velocidades son aleatorias. En cualquier instante cada partícula debe recordar la mejor posición descubierta (i.e donde encontró el valor mínimo de la función), y debe comunicar al resto del enjambre sobre las mejores posiciones halladas, de manera que
  22. 22. ajuste su velocidad basada en la información propia y la recibida del enjambre. Dado lo anterior el comportamiento de un enjambre cumple con tres propiedades: • Cohesión: Permanecer juntas. • Separación: Una partícula no debe permanecer tan cerca de las demás. • Alineación: Las partículas deben seguir a la mejor de ellas. Breve descripción de IPSO Se describirá brevemente el algoritmo IPSO, debido al espacio reducido para el documento, el lector puede referirse a (Rao, 2009) para profundizar. Dado el problema sin restricciones: Donde c1rata de aprendizaje individual y c2 representa la grupal, por su parte r1 y r2 son variables aleatorias uniformemente distribuidas entre cero y uno. Normalmente se asume c1 y c2 con un valor de 2. El factor q (i) se calcula para cada iteración así: Donde el máximo y el mínimo típicos de q son 0.9 y 0.1 respectivamente. d. Actualizar X en la iteración i-ésima y calcular nuevamente la función objetivo con las siguientes expresiones: e. El algoritmo finaliza bien sea por un máximo de iteraciones o con un límite inferior de la función objetivo (tolerancia) ambos entregados por el usuario. Dada la descripción del algoritmo se puede concluir ue este realiza una bús ueda exhaustiva, mediante la evaluación continua de la función objetivo y la actualización adecuada de la posición de cada partícula del enjambre. En el contexto de identificación directa de controladores cada partícula será un vector de parámetros q , así ue el tamaño de la partícula (Par) depende de la estructura del controlador seleccionada previamente, así ue: Donde r es la cantidad de parámetros de la estructura del controlador seleccionada. La función objetivo es la descrita en (4) donde N es la cantidad de datos disponibles. 4 VRFT – IPSO El algoritmo propuesto en este trabajo para la identificación directa de un controlador parametrizado de forma lineal en una planta SISO lineal e invariante en el tiempo se describe así:
  23. 23. x. Entregar el vector de parámetros obtenido. 5 METODOLOGÍA En principio se estudia el problema de diseño directo de controladores, sus diferentes enfoques y se selecciona uno de ellos para ser implementado mediante IPSO, luego se procede a implementar el algoritmo PSO de acuerdo con la codificación adecuada de las partículas y la evaluación de la función objetivo, la cual se logra implementar en Matlab R2010b dado que su cálculo requiere la simulación de un sistema dinámico discreto descrito por: La evaluación del desempeño de IPSO para VRFT versus VRFT con IV, se realiza mediante la simulación de un sistema dinámico de transmisión flexible, el cual es muy usado como Benchmark de control digital, y finalmente se comparan los resultados en el dominio de la frecuencia y el dominio del tiempo para diferentes realizaciones y distribuciones de ruido en la medida. Los criterios de comparación usados son la máxima desviación (Md) entre el modelo de referencia y el modelo obtenido en lazo cerrado, y el error cuadrático medio (mse). 6 EJEMPLO DE SIMULACIÓN La planta usada para comparar los resultados en un sistema de transmisión flexible se describe en el siguiente apartado. Nótese que para hallar el vector y(t) a partir de u(t) se requiere el modelo matemático cuando la planta física no está disponible, este es el caso de este trabajo, sin embargo el modelo usado se encuentra previamente validado en (Sojoodi & Majd, 2010). 6.1 Sistema de transmisión flexible Figura 3. Sistema de transmisión flexible. Tomado de (Sojoodi & Majd, 2010) Consiste en tres poleas conectadas mediante correas flexibles, la primera de ellas es conectada a un motor DC cuya posición ya está controlada mediante un lazo de realimentación local. El objetivo es diseñar un sistema de control de posición de la tercera polea. Las conexiones se ilustran en la figura 3. Como se observa el control es digital y se implementa en un PC, la función de transferencia se puede deducir mediante el análisis de tor ues y aceleraciones angulares de las poleas, en este trabajo no se especifica tal deducción, el resultado se muestra en la ecuación (10).
  24. 24. Donde: Los valores usados en el Benchmark son: Se asume un tiempo de muestreo Ts = 0.05 s . Por lo tanto al discretizar la planta se obtiene: La transmisión flexible es usada como Bechmark dado ue presenta dos frecuencias resonantes, ue resultan relativamente difíciles de manejar por un controlador clásico, esto se ilustra en la figura 4. Figura 3.Magnitud de la respuesta en frecuencia para el Sistema de transmisión flexible. Fuente: Autor. 6.2 Experimentos Como entrada suficientemente informativa se selecciona ruido blanco gaussiano con media cero y varianza 0.1, se toman 512 muestras con el periodo de muestreo usado para discretizar la planta. El modelo de referencia usado es: Donde el factor se usa debido al tiempo muerto de la planta. Además, donde indica el ancho de banda seleccionado para el modelo, en este caso se usa . La estructura del controlador seleccionada para ambos experimentos es: Para el primer experimento el ruido aditivo en la medida se selecciona con una varianza 10 veces menor al de la señal de prueba (0.01), para el segundo la varianza será solo cinco veces menor. Para hallar los resultados de VRFT con IV se usa la toolbox de matlab disponible en (Campi M. , 2011), lo referente a VRFT-IPSO se obtiene con el algoritmo planteado por el autor en la sección 4. Figura 4. Experimento 1. Respuesta al escalón del modelo de referencia, en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV. Fuente: Autor.
  25. 25. Figura 5. Experimento 1. Respuesta en frecuencia del modelo de referencia, en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV. Fuente: Autor. Experimento 1. En VRFT con IPSO el número de partículas usado es 15, la tolerancia de la función objetivo es 0.001, y el número máximo de iteraciones es 100. El modelo de referencia es el mismo para ambos métodos, y consecuentemente el filtro L también es el mismo. Para VRFT con IV las variables instrumentales se obtienen mediante la identificación de la planta con un modelo ARX de orden 4, y W se asume igual a 1. La figura 4 ilustra los resultados en el dominio del tiempo para ambos métodos, y la figura 5 muestra la respuesta en frecuencia. Experimento 2. Para revisar la sensibilidad ante la varianza del ruido de medida de ambos métodos, se usan los mismos parámetros del primer experimento y se cambia dicha varianza por 0.02. Los resultados se ilustran en las Figuras 5 y 6. Figura 5. Experimento 2. Respuesta al escalón del modelo de referencia, en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV. Fuente: Autor. Figura 6.Experimento2. Respuesta en frecuencia del modelo de referencia, en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV. Fuente: Autor 6.3 Resumen de resultados En cuanto a las respuestas en el dominio del tiempo no se aprecian diferencias significativas, en el dominio de la frecuencia se observa ue VRFT-IPSO atenúa más las ganancias en frecuencias altas, se observa también ue el lazo cerrado para ambos métodos presenta picos de resonancia atenuados de menor amplitud en IPSO, al calcular los parámetros de comparación se obtiene la siguiente tabla: Tabla 1. Error cuadrático medio (mse) y Máxima desviación En VRFT-IPSO y VRFT-IV. 7 CONLUSIONES El algoritmo VRFT-IPSO planteado en este trabajo permite diseñar controladores basados en datos con calidad similar a los diseñados mediante VRFT-IV con la ventaja de evitar el segundo experimento en la planta o la identificación de la misma. Dado ue la frecuencia de muestreo es 20 Hz, la respuesta en frecuencia importa desde cero hasta 10 Hz, y se puede concluir ue tanto VRFT-IPSO como VRFT-IV logran seguir el modelo de referencia adecuadamente hasta los 10 Hz. En VRFT-IPSO es posible imponer un valor muy pe ueño de la tolerancia para la función objetivo (Mayor precisión
  26. 26. entre el modelo de referencia y la función de transferencia en lazo cerrado), y para lograrlo basta con aumentar el número de iteraciones máximo, mientras ue en VRFT-IV el valor de la función objetivo no se puede ajustar. Es posible verificar la convergencia de VRFT-IPSO al revisar si todas las partículas tienden a un mismo punto en el espacio de los parámetros del controlador buscado. No obstante la convergencia de IPSO para VRFT depende altamente del vector inicial de parámetros, no converge cuando tal rango no contiene al vector de parámetros buscado. 8 REFERENCIAS [1] Ljung, L. (1990). System Identification. Prentice- Hall. [2] Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of the 1995 IEEE International Conference on Neural Networks. Piscataway. [3] Kosut, R. (2001). Uncertainty model unfalsification for robust adaptative. Annual reviews in control, 65-76. [4] Campi, M., Lechinni, A., & Savaresi, S. (2002). Virtual reference feedback tunning: A direct method for the design of feedback controllers. Automatica, 1337- 1346. [5] Hjalmarsson, H. (2002). Iterative Feedback Tunning- an overview. International Journal of Adaptative Control and Signal Processing , 373-395. [6] Karimi, A., Miscovic, L., & Bonvin, D. (2004). Iterative Correlation-Based controller tunning. International Journal of Adaptative Control and Signal Processing , 645-664. [7] Helvoort, J. v., Jager, B. d., & Steinbuch, M. (2007). Direct data-driven recursive controller unfalsification with analytic update. Automatica , 2034 – 2046. [8] Rao, S. (2009). Engineering Optimization theory and practice. United States: John Wiley & Sons. [9] Sojoodi, M., & Majd, V. J. (2010). A Technical Approach to H2 and Hinf Control of a Flexible Transmission System. Robotics Automation and Mechatronics (RAM), 2010 IEEE Conference on (págs. 124 - 128 ). Singapore: IEEE. [10] Campi, M. (22 de Marzo de 2011). Virtual Reference Feedback Tunning. Recuperado el 12 de 01 de 2012, de http://www.ing.unibs.it/~campi/VRFTwebsite/index Html [11] Heusden, K., Karimi, A., & Bonvin, D. (2011). Data- driven model reference control with asymptotically guaranteed stability. International journal of adaptive control and signal processing , 331–351. [12] Van Heusden, K., Karimi, A., & Soderstrom, T. (2011). On identification methods for direct datadriven controller tuning. International journal of adaptive control and signal processing , 448–465. i Correspondencia: freddy.valderrama@unad.edu.co
  27. 27. EL CAMINO HACIAAUTOMATIZACIÓN FARMACOLÓGICA Diego Sendoya1 Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, UNAD, Neiva, Colombia Resumen Una de lasespecialidades de la medicinamás adecuadapara la aplicacióndela teoría de controles la farmacologíaclínica. El médico de hoy tiene unextensoarsenalde medicamentospara eltratamiento de una enfermedad. Sin embargo,la dosis adecuadade medicamentoses a menudo imprecisay puede ser unacausa importante del incremento en los costos, la morbilidad y la mortalidad. La muy significativavariabilidad farmacocinética y farmacodinámica entre pacienteslleva a lainevitable conclusión de uela dosificación precisare uiere un control en lazo cerrado. El enfo ue de estetrabajo ha sidoestudiarla reciente evolución delos métodosde controlen lazo cerradoyesbozar algunos delos retos futuros delcontrol para elsuministro activo de medicamentos. Haynumerosasaplicaciones potencialestales como el controlde la glucosa, la frecuencia cardíaca, la presión sanguínea, etc., ue puedenser mejoradascomo resultado delcontrol activoen la dosificaciónde medicamentos. Los resultados finales dependerán dela colaboración entrelos ingenieros de control y los investigadoresbiomédicos, y se verán reflejados enlas mejorasen el cuidado médico, la confiabilidad de los e uipos dedosificaciónde medicamentos, así como en la reducción de costospara el cuidado dela salud. Palabras claves: Modelos compartimentales; Control farmacológico; Control adaptativo no negativo; Dosificación controlada de medicamentos; Anestesia automatizada. 1 INTRODUCCIÓN Los avances en la ingeniería de control se han convertido en la base para alcanzar desarrollos tecnológicos en diversos sectores de la industria tales como: el energético, el uímico, el transporte, la electrónica, las redes, y las comunicaciones; sin embargo en áreas como la medicina se ha tenido un impacto mucho menor. Aun ue se han producido avances interesantes tales como la cirugía robótica, los sistemas electrofisiológicos, las má uinas para el soporte de vida, y las terapias o cirugías guiadas por imágenes; todavía existen, en general, grandes barreras para la aplicación de las técnicas de control modernas a la medicina. Los mayores obstáculos son: en primer lugar la incertidumbre de los sistemas, lo cual es inherente a biología, y en segundo lugar la escasa comunicación entre los ingenieros y la comunidad médica. Ambos impiden la elaboración de modelos matemáticos y, por ende, la aplicación de muchas de las herramientas de la ingeniería de control moderna. Por lo tanto, los avances futuros dependerán de la colaboración entre los ingenieros de control y los investigadores biomédicos. Una de las especialidades de la medicina más adecuada para la aplicación de la teoría de controles la farmacología clínica, una disciplina en la ue el modelamiento matemático ha tenido un papel destacado. Algunos de los avances más importantes en la medicina moderna se han presentado en esta especialidad. El médico del siglo 21 tiene un amplio arsenal de medicamentos para el tratamiento de una enfermedad. Sin embargo, aun ue se tiene una gran cantidad de agentes terapéuticos, la dosis adecuada de medicamentos es a menudo imprecisa y puede ser una causa importante del incremento en los costos, la morbilidad y la mortalidad. Es importante considerar cómo se derivan las directrices de dosificación. El desarrollo de medicamentos se inicia con la experimentación animal, de donde los agentes prometedores son llevados a ensayos en humanos, comenzando con voluntarios sanos y siguiendo con pacientes ue tienen la enfermedad para la ue se está desarrollando el medicamento. Las etapas iniciales de estos ensayos se centran en la seguridad del paciente mientras ue las pruebas finales por lo general involucran la administración ciega y aleatoria de un placebo y de dosis diferentes del medicamento para evaluar la eficacia. Si se observa un efecto terapéutico, entonces, el medicamento puede ser aprobado y, en general, la dosis recomendada es la ue se encuentra eficaz en el paciente promedio.
  28. 28. El problema es ue ningún paciente es un paciente promedio. Existe una gran variabilidad entre pacientes en el efecto terapéutico de cual uier dosis dada (variabilidad interpaciente). En la gran mayoría de los casos, la dosis adecuada para un paciente específico se encuentra por ensayo y error. Por ejemplo, el tratamiento para un paciente con hipertensión arterial se iniciará con la prescripción de la dosis recomendada y luego, durante el seguimiento, se observa el efecto del medicamento sobre la presión sanguínea y se ajusta la dosis deforma empírica. Este proceso puede ser engorroso, lento e impreciso. 2 FARMACOLOGÍA CLÍNICA BÁSICA Desde hace algún tiempo ha sido evidente ue la dosificación de medicamentos se podría hacer sobre una base más racional, mediante la utilización del modelamiento farmacocinético y farmacodinámico. La farmacocinética es el estudio de la concentración de medicamentos en diversos tejidos como una función del tiempo. La farmacodinámica es el estudio de la relación entre la concentración del medicamento y el efecto. Este modelamiento se basa en la teoría de los sistemas dinámicos. La disposición de los medicamentos en el cuerpo es una compleja interacción de numerosos procesos metabólicos y de transporte, muchos de los cuales son todavía poco entendidos [1],[2]; sin embargo, los modelos compartimentales pueden encapsular efectivamente estos procesos[3]. Con el propósito de describirla disposición del medicamento, estos modelos suponen ue el cuerpo está compuesto de unos pocos compartimientos homogéneos y ue el medicamento se transporta entre los compartimientos o se elimina mediante procesos metabólicos lineales. Un modelo común para los medicamentos ue se administran por vía intravenosa, es el modelo bicompartimental. Este modelo supone ue hay un compartimiento central ue recibe la dosis intravenosa y la mezcla instantáneamente. El medicamento se transfiere entonces a un compartimiento periférico o se metaboliza y elimina del cuerpo. El medicamento en el compartimiento periférico se transfiere de nuevo al compartimiento central con una cinética lineal. El supuesto de la mezcla instantánea no es realista, pero tiene poco efecto sobre la precisión del modelo, siempre y cuando no se intente modelar la concentración de medicamento inmediatamente después de la dosis inicial. Los datos experimentales utilizados para el modelamiento fármaco cinético se recogen mediante la administración del medicamento a los pacientes y la posterior extracción de muestras de sangre en varios instantes después de iniciada la dosificación; esto permite determinar la concentración de medicamento como una función del tiempo. En consecuencia, la mayoría de las investigaciones farmacocinéticas se enfocan en las concentraciones sanguíneas, ya ue es técnicamente imposible medir realmente la concentración de medicamento en el tejido donde se cree ue es el sitio del efecto terapéutico, y con frecuencia se supone ue la concentración en el sitio del efecto y la concentración sanguínea se relacionan linealmente. Por otra parte, el modelamiento farmacodinámico es más empírico. Se puede suponer ue el efecto del medicamento es proporcional a la concentración de medicamento en el sitio del efecto, pero esto es claramente poco realista, ya ue admite la posibilidad de un efecto ilimitado del medicamento. Por ejemplo, considérese un medicamento ue disminuye la frecuencia cardiaca. No es realista suponer ue el efecto del medicamento es proporcional a su concentración ya ue no hay límite en la concentración del medicamento, pero si existe un límite sobre su efecto (la frecuencia cardiaca no puede ser menor ue cero). El modelo empírico debe incorporar un efecto techo. Cabe señalar ue los modelos farmacodinámicos son inherentemente no lineales, encontraste con los modelos farmacocinéticos, ue son generalmente lineales. Sin embargo, la interacción con la farmacodinámica puede dar lugar también a una farmacocinética no lineal. 3 DOSIFICACIÓN DE MEDICAMENTOS Además de la seguridad y la eficacia, la aprobación de cual uier nuevo medicamento re uiere una evaluación farmacocinética. El perfil farmacocinético puede ser útil en el desarrollo de las directrices de dosificación. Sin embargo, la aplicación de los principios básicos usualmente se simplifica bastante. Por ejemplo, si se sabe ue una dosis de 50 mg de un medicamento antihipertensivo es eficaz en el paciente promedio y también se sabe ue su vida media es de 12 horas, entonces se puede proponer un es uema de dosificación ue comienza con una dosis inicial de 50 mg con la subsiguiente dosificación de 25 mg cada 12 horas. De hecho, muchas de las directrices de dosificación recomendadas por los fabricantes de medicamentos se basan en cálculos sencillos como estos. Y, aun ue a menudo no es percibida como tal por el médico, la dosificación inicial del medicamento es una forma de control en lazo abierto, es decir, control sin
  29. 29. realimentación, ser peligrosamente lento o impreciso en entornos como la sala de operaciones o la unidad de cuidados intensivos. Es en este ambiente donde la tecnología de control tiene mucho ue ofrecer a la medicina moderna. Los primeros intentos de control en lazo cerrado se centraron en el control sobre las variables ue se pueden medir adecuadamente, y las principales aplicaciones para la administración de medicamentos se han dado en la regulación hemodinámica yen el control de los niveles de conciencia. Se revisará brevemente el control en lazo cerrado de la función cardiovascular, ya ue muestra muchos de los problemas en la aplicación de la tecnología de control a las funciones fisiológicas. 4 CONTROL EN LAZO CERRADO DE LA FUNCIÓN CARDIOVASCULAR Después de una cirugía mayor, como una cirugía cardiaca, muchos pacientes se hacen profundamente hipertensos [7], y necesitan tratamiento ya ue la presión sanguínea elevada puede causar disfunción cardiaca, lo ue conlleva al edema pulmonar o a la is uemia de miocardio y puede ser un factor de riesgo para el accidente cerebro vascular. Hay un número de potentes medicamentos disponibles para el tratamiento de la hipertensión post-operatoria, pero la dosificación para alcanzar la presión sanguínea deseada puede ser difícil. La dosis insuficiente deja al paciente con hipertensión y la sobredosis puede reducir la presión sanguínea a niveles asociados con el shock. Desde finales de 1970, ha habido interés en el desarrollo de controladores para la administración de nitroprusiato de sodio, un antihipertensivo potente y de uso común. Los primeros intentos utilizaron métodos simples como los controladores proporcional-derivativos o proporcional- integral-derivativo ue asumían una relación lineal entre la velocidad de infusión y el efecto [8]. Uno de los retos significativos en el diseño de un controlador de presión sanguínea es el hecho de ue hay un tiempo de retardo entre la administración del medicamento y el efecto clínico. No tomar en cuenta este tiempo de retardo puede conducir a oscilaciones significativas del sistema. Estos controladores iniciales de presión sanguínea incluían un tiempo de retardo en el modelo del sistema, sin embargo, se suponía ue el retardo era el mismo para todos los pacientes. Estos controladores fueron exitosos en algunos pacientes, pero no tuvieron una aplicación clínica muy amplia, ya ue es evidente ue la variabilidad interpacientes y el hecho de ue la sensibilidad individual del paciente al medicamento varía con el tiempo, hacen esencial el uso de controladores adaptativos. Posteriormente, se desarrollaron controladores adaptativos de modelos sencillos y con modelos múltiples [9], [10]. Los controladores adaptativos de modelo sencillo se basan en la estimación online de los parámetros del sistema mediante la metodología de varianza mínima o de mínimos cuadrados. Estos controladores no fueron tampoco aceptados debido a los transitorios de gran amplitud. Los controladores adaptativos de modelos múltiples representan el sistema por uno de un número finito de modelos. Para cada modelo hay un controlador independiente. La salida del controlador es la suma de la probabilidad ponderada de las salidas de cada modelo. Los controladores adaptativos de modelos múltiples han demostrado ser algo más satisfactorios. Los posteriores refinamientos al control de la presión sanguínea han incluido el control adaptativo con modelo de referencia simple [11], ue aparenta ser prometedor en las simulaciones, y los métodos basados en redes neuronales [12]. También ha habido un interés sustancial en el control óptimo ya ue el nitroprusiato de sodio tiene efectos tóxicos secundarios cuando la dosis es demasiado alta [13]. Estas investigaciones sobre el control de la presión sanguínea revelan los desafíos inherentes a los sistemas biológicos, específicamente la no linealidad, la variabilidad interpacientes (incertidumbre del sistema), y el tiempo de retardo. A pesar de las mejoras, los controladores de la presión sanguínea en lazo cerrado rara vez se utilizan clínicamente. El hecho de ue el control en lazo cerrado de la presión sanguínea no ha sido adoptado ampliamente por los médicos no es demasiado sorprendente si se tienen en cuenta las complejas interrelaciones de las variables hemodinámicas. Sin embargo, esto también indica un área donde las futuras aplicaciones de la teoría de control podrían ser muy valiosas. 5 CONTROL EN LAZO CERRADO DE LA ANESTESIA Desde hace mucho tiempo ha existido interés en el control de la anestesia en lazo cerrado. La anestesia adecuada se compone de varios elementos: la analgesia, ue consiste en la falta de respuesta refleja, tal como mayor presión sanguínea o frecuencia cardiaca ante un estímulo uirúrgico; la arreflexia, la falta de movimiento ( ue simplifica la tarea del cirujano), y la hipnosis o la falta de conciencia. A fin de implementar un control en lazo cerrado es necesario medir y evaluar el estado de la conciencia.
  30. 30. El electroencefalograma (EEG), es una medida de la actividad eléctrica en el cerebro, y desde hace años se conoce ue sus valores cambian con la inducción de la anestesia [14]. Sin embargo, relacionar cuantitativamente el EEG al efecto anestésico ha sido un desafío. Recientemente, ha habido un progreso sustancial en el desarrollo de monitores de EEG procesado ue proporcionan una medida de la profundidad de la anestesia. A partir del trabajo pionero de Bickford [15], Schwilden y sus colegas desarrollaron y probaron clínicamente un controlador adaptativo basado en modelo para la entrega de la anestesia por vía intravenosa utilizando la frecuencia media del espectro de potencia del EEG como variable de control[16]. El algoritmo implementado no ofrecía una gran ventaja sobre el método de control manual. Se han hecho intentos para desarrollar un control más preciso, especialmente en el área de farmacología anestésica. En la década de 1980, con el incremento de la disponibilidad de pe ueños computadores ue podían ser llevados a la sala de operaciones, varios grupos de investigadores desarrollaron sistemas de bombas controladas por computador ue ajustaban continuamente la velocidad de infusión de medicamento para alcanzar y mantener la concentración de medicamento deseada por el médico [4] – [6]. Aun ue las directrices de dosificación inicial pueden basarse en el paciente promedio, la muy significativa variabilidad farmacocinética y farmacodinámica entre pacientes, observada en la mayoría de los medicamentos, lleva a la inevitable conclusión de ue la dosificación precisa del medicamento re uiere un control en lazo cerrado. Pero note ue mejorar solamente la precisión de alcanzar una determinada concentración de medicamento ue puede o no conducir a un mejor control de su efecto, dada la variabilidad farmacodinámica. Aun ue el proceso de dosificación del medicamento para lograr el efecto deseado puede ser aceptable para el tratamiento ambulatorio crónico, este proceso puede ser peligrosamente lento o impreciso en entornos como la sala de operaciones o la unidad de cuidados intensivos. Es en este ambiente donde la tecnología de control tiene mucho ue ofrecer a la medicina moderna. Los primeros intentos de control en lazo cerrado se centraron en el control sobre las variables ue se pueden medir adecuadamente, y las principales aplicaciones para la administración de medicamentos se han dado en la regulación hemodinámica y en el control de los niveles de conciencia. Se revisará brevemente el control en lazo cerrado de la función cardiovascular, ya ue muestra muchos de los problemas en la aplicación de la tecnología de control a las funciones fisiológicas. 6 CONTROL EN LAZO CERRADO DE LA FUNCIÓN CARDIOVASCULAR Después de una cirugía mayor, como una cirugía cardiaca, muchos pacientes se hacen profundamente hipertensos [7], y necesitan tratamiento ya ue la presión sanguínea elevada puede causar disfunción cardiaca, lo ue conlleva al edema pulmonar o a la is uemia de miocardio y puede ser un factor de riesgo para el accidente cerebro vascular. Hay un número de potentes medicamentos disponibles para el tratamiento de la hipertensión post-operatoria, pero la dosificación para alcanzar la presión sanguínea deseada puede ser difícil. La dosis insuficiente deja al paciente con hipertensión y la sobredosis puede reducir la presión sanguínea a niveles asociados con el shock. Desde finales de 1970, ha habido interés en el desarrollo de controladores para la administración de nitroprusiato de sodio, un antihipertensivo potente y de uso común. Los primeros intentos utilizaron métodos simples como los controladores proporcional-derivativos o proporcional- integral-derivativo ue asumían una relación lineal entre la velocidad de infusión y el efecto [8]. Uno de los retos significativos en el diseño de un controlador de presión sanguínea es el hecho de ue hay un tiempo de retardo entre la administración del medicamento y el efecto clínico. No tomar en cuenta este tiempo de retardo puede conducir a oscilaciones significativas del sistema. Estos controladores iniciales de presión sanguínea incluían un tiempo de retardo en el modelo del sistema, sin embargo, se suponía ue el retardo era el mismo para todos los pacientes. Estos controladores fueron exitosos en algunos pacientes, pero no tuvieron una aplicación clínica muy amplia, ya ue es evidente ue la variabilidad interpacientes y el hecho de ue la sensibilidad individual del paciente al medicamento varía con el tiempo, hacen esencial el uso de controladores adaptativos. Posteriormente, se desarrollaron controladores adaptativos de modelos sencillos y con modelos múltiples [9], [10]. Los controladores adaptativos de modelo sencillo se basan en la estimación online de los parámetros del sistema mediante la metodología de varianza mínima o de mínimos cuadrados. Estos controladores no fueron tampoco aceptados debido a los transitorios de gran amplitud. Los controladores adaptativos de modelos múltiples representan el sistema por uno de un número
  31. 31. finito de modelos. Para cada modelo hay un controlador independiente. La salida del controlador es la suma de la probabilidad ponderada de las salidas de cada modelo. Los controladores adaptativos de modelos múltiples han demostrado ser algo más satisfactorios. Los posteriores refinamientos al control de la presión sanguínea han incluido el control adaptativo con modelo de referencia simple [11], ue aparenta ser prometedor en las simulaciones, y los métodos basados en redes neuronales [12]. También ha habido un interés sustancial en el control óptimo ya ue el nitroprusiato de sodio tiene efectos tóxicos secundarios cuando la dosis es demasiado alta [13]. Estas investigaciones sobre el control de la presión sanguínea revelan los desafíos inherentes a los sistemas biológicos, específicamente la no linealidad, la variabilidad interpacientes (incertidumbre del sistema), y el tiempo de retardo. A pesar de las mejoras, los controladores de la presión sanguínea en lazo cerrado rara vez se utilizan clínicamente. El hecho de ue el control en lazo cerrado de la presión sanguínea no ha sido adoptado ampliamente por los médicos no es demasiado sorprendente si se tienen en cuenta las complejas interrelaciones de las variables hemodinámicas. Sin embargo, esto también indica un área donde las futuras aplicaciones de la teoría de control podrían ser muy valiosas. 7 CONTROL EN LAZO CERRADO DE LA ANESTESIA Desde hace mucho tiempo ha existido interés en el control de la anestesia en lazo cerrado. La anestesia adecuada se compone de varios elementos: la analgesia, ue consiste en la falta de respuesta refleja, tal como mayor presión sanguínea o frecuencia cardiaca ante un estímulo uirúrgico; la arreflexia, la falta de movimiento( ue simplifica la tarea del cirujano), y la hipnosis o la falta de conciencia. A fin de implementar un control en lazo cerrado es necesario medir y evaluar el estado de la conciencia. El electroencefalograma (EEG), es una medida de la actividad eléctrica en el cerebro, y desde hace años se conoce ue sus valores cambian con la inducción de la anestesia [14]. Sin embargo, relacionar cuantitativamente el EEG al efecto anestésico ha sido un desafío. Recientemente, ha habido un progreso sustancial en el desarrollo de monitores de EEG procesado ue proporcionan una medida de la profundidad de la anestesia. A partir del trabajo pionero de Bickford [15], Schwilden y sus colegas desarrollaron y probaron clínicamente un controlador adaptativo basado en modelo para la entrega de la anestesia por vía intravenosa utilizando la frecuencia media del espectro de potencia del EEG como variable de control [16]. El algoritmo implementado no ofrecía una gran ventaja sobre el método de control manual. Posteriormente se desarrollaron otras medidas de la profundidad de la anestesia a partir del EEG. Posiblemente, la más notable de ellas es el índice biespectral o BIS [17]. El BIS es una medida derivada del EEG ue parece estar estrechamente relacionada con el nivel de conciencia y ue puede seguir los cambios en la latencia de algunos de los componentes de frecuencia de la señal EEG. Recientemente, Struys y sus colegas han descrito un controlador en lazo cerrado para la administración del anestésico propofol por vía intravenosa mediante un algoritmo adaptativo basado en modelo con el BIS como la variable de control [18]. Utilizando este algoritmo, Struys y sus colegas demostraron un excelente rendimiento, medido por la diferencia entre la señal BIS de referencia y la señal BIS observada. En contraste con estos controladores adaptativos basados en modelos, Absalom y sus colegas han desarrollado un controlador proporcional-integral-derivativo utilizando la señal BIS como la variable para controlarla infusión de propofol [19]. El error de rendimiento absoluto promedio de este sistema fue bueno(8.0%), aun ue en 3 de 10 pacientes se observaron oscilaciones de la señal BIS alrededor del punto de operación y la anestesia se consideró clínicamente inadecuada en 1de los 10 pacientes. Dadas las incertidumbres de los modelos farmacocinéticos y farmacodinámicos, y la magnitud de la variabilidad interpaciente, se están investigando controladores adaptativos independientes de los parámetros. En particular, en una serie de trabajos se desarrollaron algoritmos de control adaptativo directo y de redes neuronales adaptativas para sistemas no negativos y de compartimientos. Los modelos no negativos y compartimentales proporcionan un amplio marco de referencia para los sistemas biológicos y fisiológicos, incluyendo la farmacología clínica, y son muy adecuados para el problema de control en lazo cerrado de la administración de medicamentos. Utilizando estructuras de modelos no negativos y compartimentales, un trabajo sobre el control adaptativo

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