Sensores de Adquisición de Datos

Ing. Arturo Vargas Mercado
InTech México Automatización,
Edición Enero  – Marzo 2012.

Computación en la nube, dispositivos inteligentes e integración con equipos móviles, son tres tendencias que están cambiando la manera en que la adquisición de datos beneficia a cualquier industria que requiera de mediciones para operar eficientemente.

INTRODUCCIÓN

En un sentido general, “adquisición de datos” (DAQ) es el proceso de obtener información de forma automatizada desde distintas fuentes para después presentarla de manera significativa. Al tener una descripción tan amplia, resulta razonable que distintas personas le den un significado diferente según la aplicación que desarrollan: desde la medición de señales biológicas en un proyecto de investigación, hasta la obtención de mediciones a partir de sensores y dispositivos distribuidos en un sistema SCADA.

Precisamente por la amplitud de la definición, las nuevas tecnologías DAQ deben ofrecer una ventaja competitiva para el desarrollo de aplicaciones específicas, al ser lo suficientemente amplias para cubrir la mayor variedad de aplicaciones generales.

1) COMPUTACIÓN EN LA NUBE

La primera tendencia que cambia la adquisición de datos se basa en el software. La computación en la nube (cloud computing) es una nueva generación de cómputo que utiliza servidores remotos para proveer servicios y almacenamiento a través de Internet (la nube). El modelo más común de computación en la nube está basado en el consumo y como tal, se adapta y crece con las necesidades del cliente.

Al adquirir datos, existen retos relacionados con la localización y el volumen de la información que se pretende obtener, así como su disponibilidad para uso posterior. En sistemas complejos donde tener la información localmente no es suficiente, la administración de los datos es un desafío que la computación en la nube ayuda a resolver.

Algunas de las aplicaciones industriales que aprovechan este tipo de computación son el monitoreo ambiental, estructural, condición de maquinaria y energía. La deformación debajo de un puente, las vibraciones en una turbina eólica o la temperatura en un túnel minero son variables que implican mayor dificultad en la medición e intercambio de datos técnicos.

Es complicado que una persona extraiga información del dispositivo de medición, incluso si lo hace existe el reto de concentrar los datos de muchos otros dispositivos en diferentes ubicaciones y después compartirlos para su análisis, toma de decisiones y elaboración de reportes.

El cambio en la tecnología DAQ nace de poner las capacidades de computación en la nube en manos de ingenieros e investigadores para que utilicen infraestructura externa especializada, no obstante, debe ser a través de las herramientas que ya conocen para programar las aplicaciones de medición. Software de programación de alto nivel como NI LabVIEW provee librerías especializadas para almacenamiento y administración de datos en la nube, mientras que lenguajes C, C++, C# y Python pueden hacerlo a través del manejo de servicios web y HTTP.

2) DISPOSITIVOS INTELIGENTES

Los dispositivos inteligentes de adquisición de datos generan un cambio tan significativo como el de los smartphones en la comunicación móvil. La clave es la integración de más y mejores tecnologías en el mismo dispositivo.

Una tarjeta DAQ tiene componentes mínimos como ADCs, filtros y amplificadores, pero las nuevas necesidades de la industria en las mediciones requieren equipos más sofisticados y capaces, que no agreguen costo ni complejidad innecesaria.

Existen dos elementos clave que se integran para crear dispositivos inteligentes de adquisición de datos:

MANEJO DE TAREAS COMPLEJAS Y PERSONALIZACIÓN

Además de la función básica de adquirir datos, los dispositivos DAQ avanzados cuentan con características como bases de tiempo de hasta 100 MHz para señales digitales, buffers de entrada y salida en contadores, utilización de múltiples disparos en salidas analógicas y programación de estados de arranque. Existen circuitos integrados como el System Timing Controller (NI-STC) que ofrecen estas capacidades avanzadas de temporización y sincronización.

Además, para la personalización del funcionamiento, incluir circuitos como FPGAs (Field-Programmable Gate Array) dentro de dispositivo y proveer el software apropiado para su programación; permite reconfigurar la funcionalidad y hacer procesamiento en la tarjeta. Al usar el FPGA, la información procesada es más representativa y hace más eficiente la toma de decisiones y el análisis.

MENOR DEPENDENCIA DEL USUARIO

Una de las áreas donde las nuevas tecnologías DAQ generan beneficios es la interoperabilidad, que permite migrar aplicaciones de un bus a otro (PCIe, PXIe, USB, WiFi) sin que el usuario haga cambios significativos en la programación. Otra área es la calibración, que ahora se basa en un algoritmo de auto-calibración por software (NI-MCAL) que genera un polinomio de tercer orden para compensar las tres causas más comunes de errores en la medición: offset, ganancia y no-linealidad.

3) INTEGRACIÓN CON EQUIPOS MÓVILES

La última tendencia que cambia la adquisición de datos es quizás la más evidente: los dispositivos móviles. Los usuarios, dentro y fuera de la industria, requieren soluciones más compactas que les permitan tener su información disponible.

Equipos como multímetros de mano son sin duda portátiles, pero están lejos de ser accesibles mediante dispositivos móviles. Actualmente es posible integrar módulos comerciales de medición a tablets, pero falta el componente adicional de la flexibilidad en el manejo y comunicación de los datos.

Paradójicamente, la integración en tecnologías móviles para adquisición de datos representa una separación total de los elementos.

En el proceso existe el sensor o la tarjeta DAQ y para administrar la información está la nube de manera independiente. Entre ambos se encuentra el usuario con el dispositivo móvil que podrá descargar datos, realizar análisis en línea y enviar comandos de control. Al tener comunicación multidireccional entre el dispositivo, el usuario y la nube, la adquisición de datos móvil será una herramienta para hacer más eficientes las operaciones de las empresas en cualquier industria. La clave es tener al experto informado, además de facultarlo para tomar y ejecutar decisiones.

Como conclusión, es importante ver es tas tendencias en los elementos que cada una representa. La computación en la nube es responsabilidad principal del software; los dispositivos serán más inteligentes al mejorar el hardware, mientras que la movilidad de todo el sistema depende de la comunicación. Esta tendencia general de integrar y comunicar software productivo con reconfigurable, conocida como Desarrollo Gráfico de Sistemas (Graphical System Design), es fundamental para el surgimiento de nuevas tecnologías de adquisición de datos, mediciones y control que ingenieros e investigadores aprovechen para innovar y acelerar su productividad y eficiencia

ACERCA DEL AUTOR

El autor es Gerente de Mercadotecnia a cargo de la estrategia de adopción de la tecnología en National Instruments.

 

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