Desarrollo de una herramienta destinada a la adquisición y procesamiento de señales

i Equation Chapter 1 Section 1 Desarrollo de una herramienta destinada a la adquisición y procesamiento de señales Trabajo Fin de Grado Ingeniería de la Energía Sevilla, 2022 Dpto. Ingeniería Energética Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Autor: Miguel Ángel Tagua Navarrete Tutor: Javier Serrano Reyes ii iii Trabajo Fin de Grado Ingeniería de la Energía Desarrollo de una herramienta destinada a la adquisición y procesamiento de señales Autor: Miguel Ángel Tagua Navarrete Tutor: Javier Serrano Reyes Profesor Sustituto Interino Dpto. de Ingeniería Energética Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2022 iv v Proyecto Fin de Carrera: Desarrollo de una herramienta destinada a la adquisición y procesamiento de señales Autor: Miguel Ángel Tagua Navarrete Tutor: Javier Serrano Reyes El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Sevilla, 2022 El Secretario del Tribunal vi vii A mi familia A mis amigos A mis profesores viii ix Agradecimientos Han sido 5 años de duro trabajo para poder llegar a escribir estas palabras, año tras año he ido aprendiendo y mejorando tanto personal como profesionalmente. Como decía Isaac Newton “Si consigo ver más lejos es porque he conseguido auparme a hombros de gigantes”. Todo esto ha sido posible a todos los que me han rodeado en el camino y me han empujado a ser lo que soy ahora. Gracias a mi familia, mi madre Estrella por su apoyo incondicional y esfuerzo para verme llegar lejos, mi padre Miguel porque gracias a él soy una persona capacitada para cualquier reto que se interponga en el camino, de ellos he aprendido a no rendirme, a mis hermanos, Estrella y Aithor por que han sabido aguantar mi manera de ser y mis berrinches. Gracias también a Diego, Víctor e Israel por ser mis apoyos morales en los momentos más difíciles, siempre hemos sido una verdadera piña y nadie ha podido con nosotros, por mis Termoenergéticos. Gracias sobre todo a ti, Eva, has sabido ser mi alma gemela durante todo este trayecto todo lo que he conseguido es logro tuyo, por saber de mi más que nadie, mi protección ante cualquier catástrofe que me ha surgido y sobre todo hacerme sentir lo que valgo. No quiero terminar estas palabras de agradecimiento sin mencionar a Javier, Francisco, Juan y Antonio por confiar en mi desde el principio y por enseñarme tanto en tan poco tiempo. Miguel Ángel Tagua Navarrete Sevilla, 2022 xvi cableado interior para conectores GX-12-Termopares 32 Figura 32. (a) Detalle interior de los conectores GX - 12 para sensores alimentados (b) Detalle de conexión de cableado interior para conectores GX - 12 con sensores alimentados 33 Figura 33. Montaje de los amplificadores AD8495 en el interior de la caja 33 Figura 34. Detalle de conexión amplificador AD8495 34 Figura 35. Conexión Arduino con LED 35 Figura 36. Montaje completo del DAQ 36 Figura 37. Interfaz principal del DAQ 38 Figura 38. Gráficos en vivo en el interfaz del DAQ 38 Figura 39. Barra de herramientas del DAQ 39 Figura 40. (a) Mensaje de conexión de Arduino (b) Mensaje recordatorio para guardado de datos (c) Mensaje de comprobación de guardado de datos (d) Confirmación del usuario para cerrar la interfaz 40 Figura 41. Interfaz para la configuración de los sensores de presión 40 Figura 42. Muestra de la pestaña valores en la interfaz 41 Figura 43. Muestra de la pestaña directo en la interfaz 41 Figura 44. Soplante centrifuga 42 Figura 45. Montaje para medida de caudal con soplante 43 Figura 46. Gráfico de caudal para experimento 1 43 Figura 47. Señal de caudal medido y filtrado para experimento 1 44 Figura 48. Motor Scania DS 9 61 A 24 MIL 45 Figura 49. Posición del termopar para la toma de temperatura en el escape del motor 46 Figura 50. (a) Temperatura de escape del motor (b) Temperatura ambiente de la celda 46 Figura 51. (a) Señal medida y filtrada de la temperatura de escape (b) Señal medida y filtrada de la temperatura ambiente 47 Figura 52. Sensor de presión Bosch utilizado para experimento 3 48 Figura 53. Recta de calibración del sensor de presión 49 Figura 54. Gráfico de presión para experimento 3 49 Figura 55. Señal medida y filtrada para experimento 3 50 xvii Notación DAQ MCIA PCI Data Acquisition System Motor de combustión interna alternativo Peripheral Component Interconnect ECG Electrocardiograma PXI PCI eXtensions for Instrumentation RTD NI I/O ADK PnP Resistance Temperature Detector National Instrument Input/Output Assessment and Deployment Kit Plug and play mV V PWM KB Hz mA IDE GUI MECH MEC ECU DC AC Milivoltios Voltios Pulse Width Modulation (Modulación por ancho de pulsos) Kilobyte Hercio Miliamperio Entorno de Desarrollo Integrado Interfaz Gráfica de Usuario Motor encendido por chispa Motor encendido por compresión Unidad de control del motor Corriente continua Corriente alterna xviii 1 1 OBJETO La necesidad del muestreo de datos en un laboratorio se vuelve compleja cuando el número de señales es elevado, esto es común en laboratorios de investigación o en plantas de potencia que requieren monitorizar constantemente las señales que llegan de los diferentes procesos. El laboratorio de Máquinas y Motores Térmicos de la Universidad de Sevilla, alojado en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería cuenta con 4 celdas de ensayo, de las cuales dos de ellas están diseñadas para el estudio y ensayo de motores de combustión interna alternativos (MCIA) de diferente potencia, las otras dos restantes utilizadas para proyectos de diversa aplicación, pero principalmente enfocados a la energía, también tiene un enfoque didáctico ya que se realizan prácticas para alumnos de los grados universitarios de la escuela. El laboratorio actualmente dispone de un sistema de adquisición de datos (DAQ) de la compañía Dewetron modelo DEWE-2601, este se utiliza para medir parámetros de ensayo de MCIA. En este momento existe una capacidad limitada del número de señales que se puede medir y con visión a futuro se pretenden incorporar otras adicionales. Por ello, se enfoca el objetivo principal de este trabajo al desarrollo de un sistema de adquisición de datos que consiga obtener las señales que sean de utilidad para las aplicaciones que se requieran y poder, tras su lectura, procesarlos y almacenarlos para que puedan ser utilizados como fuente de información para trabajos de investigación, prácticas u otro tipo de usos. El objeto de este trabajo será, partiendo de las bases teóricas de los DAQ, la descripción del montaje de un sistema que pueda medir una variedad de señales junto con la programación de una aplicación destinada al control del DAQ y, por último, la comprobación de funcionamiento mostrando experimentos realizados en el laboratorio. 2 2 ALCANCE El alcance de este proyecto es obtener un DAQ realizado de forma manual en el que se pueda adquirir la información de las señales que se tratan en el laboratorio de forma multidisciplinar, como por ejemplo son las de temperatura, presión, caudalímetros y régimen de giro para obtener señales de un MCIA. En primera instancia existía la posibilidad de la compra de material comercial con módulos PCI (“Peripheral Component Interconnect”) que están directamente conectados a un PC y que incluye un software propio de adquisición de datos. Por otro lado, se realiza una búsqueda intensiva sobre soluciones o alternativas al hardware comercial. Se opta por esta segunda opción ya que al ser un trabajo académico trata de mostrar un sistema de buenas prestaciones desarrollado íntegramente por el alumno para que pueda ser modificado en cualquier momento por otro usuario que necesite realizar algún cambio. Por tanto, es necesario identificar cada una de las señales y elegir un hardware para medirlas, además, debe estar conectado al ordenador para visualizar la información recogida y que pueda ser registrada con el objeto de hacer históricos y análisis posteriores a la adquisición. Específicamente se obtendrán como resultados de este trabajo: • La creación de un sistema mediante un controlador que puede ser modificado en cualquier momento gracias a un montaje realizado a mano y una codificación de fácil uso. • Acondicionamiento de las señales al DAQ. • Adaptación para utilizar el sistema únicamente como DAQ o como amplificador de señales de temperatura para otro DAQ comercial. • Lectura y registro de datos para la visualización, almacenaje, procesado o elaboración de informes de verificación de MCIA. 3 3 INTRODUCCIÓN Este capítulo describe el marco teórico sobre los DAQ, la teoría de las señales, los tipos de señales que se pueden obtener según el fenómeno físico que se quiera medir, los diferentes hardware de adquisición de datos que existen y cuál es el utilizado en este trabajo y, por último, el software. Para finalizar, se pondrá en contexto diferentes aplicaciones y en concreto la aplicación de los MCIA. 3.1 Sistemas de adquisición de datos Los DAQ son dispositivos encargados de leer la información que es transmitida por una serie de elementos, comúnmente sensores, y que es capaz de mostrar en un entorno programable, los fenómenos físicos que son medidos. Estos dispositivos han conseguido mejorar la automatización de recogida de datos ya que anteriormente ésta se realizaba en papel o gráficos de los cuales se recuperaba la información que se obtenía de los fenómenos físicos que se quería medir. El trabajo para medir señales se ha vuelto una tarea más cómoda y esto se puede ver con el uso de herramientas como son los polímetros u osciloscopios, que son capaces de obtener un valor midiendo, por ejemplo, cualquier componente electrónico. 3.1.1 Fundamentos de los DAQ Los DAQ son necesarios para aplicaciones tan importantes como medir la frecuencia cardíaca de un paciente mediante un electrocardiograma (ECG), máquina EKG [1]. Sus elementos son iguales que los que podemos encontrar en otro tipo de aplicaciones, electrodos que se colocan en el cuerpo como sensores, un electrodo de referencia y un sistema que recoge esta información mostrando resultados que puedan ser interpretados por un profesional. Esto puede ser extrapolado a la verificación de la normativa aplicable a ensayos de MCIA que hace que este tipo de sistemas sean de un alto interés por parte de los fabricantes o profesionales que realizan este tipo de ensayos. Como se muestra en la figura 1 y 2, estos sistemas tienen un esquema básico que cualquier DAQ debe cumplir ya que todos tienen en común los elementos que se muestran. Figura 1. Diagrama de bloques de un DAQ Señales Hardware de adquisición Controlador (PC) Software de adquisición Visualización de las señales 4 Figura 2. Esquema de un DAQ Según Mohammed Abdallah [2], existen tres grandes grupos en los que se clasifican los DAQ. 1. Utilizando el ordenador como DAQ, en él se realizan todas las operaciones necesarias tras la toma de los datos, tanto la recepción de las señales, manipulación y visualización. Principalmente se puede instalar de forma interna o externa, normalmente con módulos PCI que son colocados en el propio ordenador. Es importante indicar que la tecnología va constantemente evolucionando y que los elementos del propio equipo quedan obsoletos con el paso de los años, esto conlleva una compra de nuevos equipos o módulos de adquisición de datos. Existen muchas empresas que tienen soluciones para este caso, como puedan ser Dewesoft o National Instrument (NI). 2. El segundo grupo importante es el que se ejecuta mediante microcontroladores, los sistemas basados con este esquema son portables, compactos y normalmente de bajo coste, pero su principal desventaja es encontrarse con un sistema que está capado puesto que no es sencillo realizar cambios en él ya que suele ser un montaje fijo e incluso tras su fabricación no existe la posibilidad de reconfigurarlo. 3. Por último, existe un tipo de hardware que es reconfigurable, llamado FPGA (Field Programmable Gate Array), normalmente instalados en módulos PCI o PXI (“PCI eXtensions for Instrumentation”) para instalarlos directamente en PC o en algún lector de módulos PCI. Comercialmente lo distribuye la compañía NI que son ejecutadas con los que se mencionan en el primer grupo. Este tipo de montaje es algo más complejo ya que requiere un alto conocimiento de programación de este tipo de hardware, pero tiene como ventaja principal que es totalmente configurable por el usuario para la aplicación que se quiera instalar y existe software para la programación de este tipo de módulos como son LabView. Para poner en contexto la figura que se muestra anteriormente, se pueden definir los diferentes elementos para un correcto entendimiento de cada punto de los DAQ [3]. a) Fenómeno físico b) Transductores o sensores c) Hardware de adquisición d) Controlador 3.2 Fenómeno físico y teoría de señales Este punto describe los fenómenos físicos y la teoría de señales en los que se darán conceptos teóricos para comprender el concepto de señal, cómo se transmite y su modelización matemática. Además, se muestran las medidas de señales más comunes y con qué tipo de elemento de medida se realiza, con esto se desarrollan los puntos a y b que se proponen según Potter [3]. 5 La señal se conceptualiza como una magnitud física que depende de una o más variables independientes, como magnitud física se tiene el voltaje, presión, intensidad lumínica, corriente eléctrica y como variable independiente el tiempo o espacio. Las señales se clasifican, de forma común, como unidimensionales o multidimensionales y por otro lado las discretas o continuas. Para el primero de los tipos, la señal unidimensional, la magnitud física que se mide depende únicamente de una variable independiente, es decir, la temperatura en función del tiempo, para las multidimensionales, como su nombre indica, depende de varias variables independientes como por ejemplo el espacio y el tiempo. Las señales discretas toman valores de forma finita por lo que el conjunto de valores está definido a lo largo de la variable independiente, normalmente el tiempo. Finalmente, el último tipo son las señales continuas que pueden tomar cualquier valor ya que la variable dependiente es continua. En la figura 3 se muestra la diferencia entre las señales continuas, que muestran una línea suave de los valores en función del tiempo, y señales discretas, en las que los valores van tomando puntos sin continuidad en función del tiempo. [4]. Figura 3. Señal continua y discreta Existen diferentes tipos de señales elementales que gracias a su combinación producen señales complejas que modelan los fenómenos físicos los cuales queremos medir. a) Escalón unidad b) Pulso rectangular c) Pulso triangular d) Función rampa e) Función seno f) Función sinusoidal compleja Existen otras señales que se prolongan en el tiempo y generan una señal que se repite de forma periódica, de forma que x es el valor dependiente del tiempo, n un número entero y T el periodo en el que se genera la señal periódica según la ecuación 1. 𝑥𝑥(𝑡𝑡)=𝑥𝑥(𝑡𝑡+𝑛𝑛𝑛𝑛) −∞<𝑡𝑡<∞ (1) 6 En la figura 4 se muestra a la izquierda una señal periódica sinusoidal en función del tiempo, esta señal medida con el periodo T se mide de pico a pico de cada una de sus oscilaciones. Por otro lado, en la derecha se muestra una señal periódica rectangular en función del tiempo en la que se mide su periodo T desde su flanco de subida hasta el siguiente o de bajada hasta el próximo. Figura 4. Señal periódica sinusoidal y rectangular Los fenómenos físicos que se quieren medir se pueden modelar mediante una respuesta ya que existe una excitación que lo produce. O si se quiere ver de otra manera, el fenómeno físico sería la entrada y la salida sería la magnitud que queremos medir, normalmente suele ser una magnitud eléctrica como es el voltaje o la corriente eléctrica. La señal de entrada se transmite hasta el sistema que interpretará la señal, la transformará y será enviada como señal de salida. La relación entre la señal de salida y entrada se puede representar mediante una función matemática de la ecuación 2, siendo 𝑥𝑥(𝑡𝑡) la señal de entrada e 𝑦𝑦(𝑡𝑡) la señal de salida. Al igual que para el caso anterior de un sistema continuo, existen los sistemas discretos que transforman las entradas en salidas de tiempo discreto según 𝑦𝑦[𝑛𝑛]→𝑥𝑥[𝑛𝑛]. La figura 5 muestra la representación gráfica de un sistema de señales en los que se muestra la señal de entrada y salida en función del tiempo. 𝑦𝑦(𝑡𝑡)=𝑓𝑓[𝑥𝑥(𝑡𝑡)] (2) Figura 5. Representación gráfica de un sistema de señales Los sistemas existentes pueden funcionar de manera combinada produciendo así uno más complejo que opere con las diferentes señales de entrada y salida para obtener el que se desee en su conjunto. Señal de entrada x(t) Sistema Señal de salida y(t) 7 3.2.1 Tipos de señal más comunes 3.2.1.1 Temperatura La monitorización de la temperatura se puede dar con distintos transductores o sensores, los más comunes son los siguientes: 1. Termopares: El instrumento de medida tiene dos metales diferentes que se unen en una punta final, cuando estos metales se calientan o se enfrían crean un voltaje que se puede correlacionar con la temperatura. Los termopares son la tecnología más utilizada para medir la temperatura, sobre todo en aplicaciones industriales. Tiene diferentes tipos, el más común es el tipo K, que es capaz de medir en un rango de entre -270 ºC hasta los 1400 ºC. En la figura 6 se muestra un ejemplo de termopar en la que dos cables conectan al metal de la unión caliente con la fría para obtener un valor de voltaje que con el cálculo de su correlación se obtiene el valor de la temperatura [5]. a. Tipo K: Níquel-Cromo + Níquel Aluminio. Temperaturas [ -270 ºC a 1372 ºC] b. Tipo T: Cobre + Cobre-Níquel. Temperaturas [ -270 ºC a 400 ºC] c. Tipo J: Hierro + Cobre-Níquel. Temperaturas [ -210 ºC a 1200 ºC] d. Tipo L: Cobre + Cobre-Níquel. Temperaturas [ -270 ºC a 400 ºC] e. Tipo N: Níquel-Cromo-Silicio + Níquel-Silicio-Magnesio. Temperaturas [ -270 ºC a 1300 ºC] f. Tipo R: Platino-Rodio (13%) + Platino. Temperaturas [-50 ºC a 1768 ºC] g. Tipo S: Platino-Rodio (10%) + Platino. Temperaturas [-50 ºC a 1768 ºC] h. Tipo B: Platino-Rodio (30%) + Platino-Rodio (6%). Temperaturas [0 ºC a 1820 ºC] Figura 6. Esquema de funcionamiento de un termopar 2. RTDs (“Resistance Temperature Detector”): Es un metal cuyo valor de resistencia cambia en función de la temperatura [6]. Este dispositivo no muestra una señal como lo hacen los termopares, si no que con otro dispositivo electrónico podemos medir la corriente que pasa por él y calcular su correlación, este elemento de medida puede ser un polímetro o medidor amperimétrico. 3. Termistores: Es un elemento fabricado con un material semiconductor que es sensible a los cambios de temperatura y se puede medir de la misma forma que lo hacen los RTDs, mediante la medida en la resistencia. En comparación con los RTDs en el que la variación de la resistencia se reduce al aumentar 14 Figura 15. Módulos de entrada de voltaje y CompactDAQ de NI 2. Dewesoft: Es otra de las compañías más importantes de sistemas de adquisición de datos, con más de 20 años en el mercado tiene productos muy específicos para las funciones de adquisición. Al igual que la compañía NI, cuenta con módulos específicos de medidas y sistemas completos y portátiles para el uso de campo. La compañía también cuenta con su propio software de adquisición de datos llamado DewesoftX. Figura 16. Modelo R1DB y R2DB de Dewesoft La elección del hardware de adquisición de datos es muy relevante en este proyecto ya que es el encargado de tomar las señales y transformarlas para mostrarlas en el software, por ello, en este trabajo, que se cuyo pilar es el desarrollo de un DAQ económico, versátil y sencillo, se elige Arduino como principal hardware para la recogida de señales. 3.3.1 Arduino Arduino es un hardware libre de código abierto, montado en una placa que contiene una cantidad de entradas y salidas I/O (“input/output”) para la conexión de pines. La programación propia del microcontrolador es sencilla y existe una gran cantidad de información en la que los usuarios se pueden basar para realizar sus propios proyectos [20]. Arduino comienza a desarrollarse en Ivrea (Italia) en el año 2005, donde varios investigadores entre ellos Massimo Banzi y David Cuartielles desarrollaron un prototipo de hardware y software libre con el fin de que lo pudieran utilizar con los alumnos de una manera económica y sin restricciones de programación. El éxito de este proyecto los llevó a colaborar con Google en el desarrollo del ADK (“Assessment and Deployment Kit”) [21] para poder comunicar la placa con Android. En sus inicios, los primeros microprocesadores de Arduino fueron de Atmel, que, aunque no son hardware libre el fabricante publicó las librerías para que pudiera ser modificado por cualquier usuario [22]. 15 Entre los objetivos marcados se encontraban: Establecer un precio económico, que se ensamblara en una placa azul, que fuera Plug&Play (PnP), es decir, conectar y funcionar, y que fuera compatible con diferentes sistemas operativos [23]. Arduino fue muy aceptado, en el año 2011 [24], el fundador Massimo Banzi realizaba una estimación de unos 250.000 Arduino vendidos, pero en el año 2021, según la noticia publicada por “Control Design” [25] los datos que manejaba la compañía giraban en torno a más de 10 millones de placas Arduino UNO. Esto nos lleva a pensar que gracias a un proyecto que nació de la necesidad de crear un hardware de forma libre con el objetivo de que los usuarios puedan crear sus proyectos sin que influya el tema económico. Figura 17. Arduino UNO La compañía Arduino apostó por lanzar diferentes modelos de placa para que se pudieran adaptar a las necesidades de cada proyecto ya que existen proyectos de mayor envergadura y otros que requieren placas pequeñas para poder adaptarlas al espacio que se les facilita. Comenzando con el modelo más pequeño, el Arduino Nano, con una superficie de 8 cm2, cuenta con 14 pines digitales de los que 6 son PWM (“Pulse Width Modulation”) y 8 analógicos, en este caso han de ir soldados, cuenta con un microcontrolador ATMega 328P con una velocidad de reloj de 16 MHz. El segundo modelo siendo el más vendido y conocido en el mercado de Arduino es el UNO, tras la salida de su versión R3 cuenta con microcontrolador ATMega 328P, al igual que su modelo más pequeño el Nano, con 14 pines digitales de los que 6 son PWM y 6 pines analógicos, dos menos que el Nano. La versión más grande es el Arduino Mega 2560 con una superficie aproximada de 54,1 cm2, cuenta con un microcontrolador ATMega 2560 con una velocidad de reloj de 16 MHz, 54 pines digitales de los cuales 15 son PWM y 16 pines analógicos. Existen otros modelos como son el Leonardo o el 101 que son variaciones de los modelos principales que se han comentado anteriormente. Para este trabajo se utilizará como modelo de Arduino el MEGA2560, este tiene las siguientes características: Tabla 1. Características Arduino MEGA 2560 Microcontrolador ATmega2560 Voltaje de operación 5 V 16 Voltaje de entrada (Recomendado) 7-12 V Voltaje de entrada (Límite) 6-20 V I/O pines digitales 54 (14 PWM) I/O pines analógicos 16 Corriente DC por cada pin I/O 40 mA Corriente DC 3.3 V por pin 50 mA Memoria flash 256 KB SRAM 8 KB EEPROM 4 KB Velocidad de reloj 16 Hz 3.3.2 Amplificador de señal de temperatura Debido a que Arduino lee las señales en voltaje, se requiere una conversión para adaptarlas a tensión. Muchos de los elementos de medición ya transmiten la señal en voltios (V), pero los termopares dan una medida en milivoltios (mV), debido a esto, se requiere un amplificador para que la señal leída por Arduino sea del orden de magnitud óptimo. Para ello, en este trabajo se utilizará el amplificador AD8495. El amplificador AD8495, será el encargado de realizar la compensación de la unión fría para los termopares tipo K que se van a monitorizar. La compañía que distribuye el amplificador es Adafruit, pero el circuito integrado es de Analog Devices. La compensación de la unión fría se realiza para añadir o disminuir voltaje de la salida del termopar y así llegue a una temperatura aproximada de 0 ºC [26]. Al amplificarse la señal que leemos del AD8495, requerimos de la ecuación 10 para convertir la tensión en voltios a temperatura en grados Celsius. En la ecuación 10 tenemos 𝑉𝑉𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 como voltaje de salida del módulo AD8495 y 𝑉𝑉𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 como voltaje de referencia. Este último según la hoja de especificaciones del fabricante equivale a 1,25 V, pero al medirse con un polímetro se obtiene un valor aproximado de 1,24 V por lo que el cálculo se realizará con esa referencia. 𝑛𝑛 (º𝐶𝐶)=𝑉𝑉𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜−𝑉𝑉𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 0,005 𝑉𝑉 º𝐶𝐶 (10) Aunque la hoja del fabricante nos facilita la ecuación anterior [27], existe una más exacta también obtenida del mismo documento donde aparece un término de voltaje de error para logar que a 1,25 mV se obtengan 25 ºC. Añadir a esto que el término que aparece en el denominador es debido a la función de transferencia que se ha calculado para este módulo medido en Voltios por grado Celsius. 𝑛𝑛(º𝐶𝐶)=𝑉𝑉𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜−𝑉𝑉𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟−𝑉𝑉𝑜𝑜𝑟𝑟𝑟𝑟𝑜𝑜𝑟𝑟𝑜𝑜 0,005 𝑉𝑉 º𝐶𝐶 (11) El amplificador tiene un esquema sencillo para la conexión de sus terminales como se puede ver en la figura 18. En el podemos ver dos terminales en los que se conectan los dos cables que vienen del termopar, positivo y negativo, en la parte derecha de la placa tendremos cuatro terminales, por orden desde la parte superior hasta la 17 inferior tenemos; Marcado como 𝑉𝑉+ y 𝐺𝐺𝑁𝑁𝐺𝐺 la conexión de una fuente de alimentación de corriente continua que suministre 5 V. Los otros dos, son los terminales de salida en los que se conectará hasta el elemento de medida, en este caso Arduino, donde se medirá 𝑉𝑉𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 para realizar el cálculo y obtener la temperatura, estos dos marcados como 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑛𝑛 𝑦𝑦 𝐺𝐺𝑁𝑁𝐺𝐺. En el capítulo 5 de montaje se especifica que cables son los que se conectan a este amplificador desde el termopar hasta Arduino Figura 18. Amplificador AD8495 3.4 Controlador y software La comunicación entre el hardware y el controlador es un pilar fundamental para un DAQ. En virtud de ello, cuando se habla del hardware del DAQ se menciona la conexión con el ordenador considerando que este último, será el principal director que controlará el sistema por completo desde la conexión con el hardware, el inicio de las medidas y el guardado de los datos. La forma más común de comunicación es mediante puerto serial, estos puertos son interfaces de comunicación de datos que conectan ordenadores con los llamados periféricos, que son elementos conectados al ordenador de manera externa. La particularidad de este tipo de comunicación es que el puerto serial transmite la información con un solo bit a la vez. Este tipo de puerto serial trabaja con el protocolo RS-232 y transmiten según tres tipos de comunicación en serie, Simplex, Dúplex y Semi-Duplex. Los puertos series alcanzan velocidades desde 75 hasta 256000 bit/s, aunque las más comunes son de 2400 bit/s, 9600 bit/s, 115200 bit/s para los DAQ. El puerto serial es leído por algún software que controla la adquisición de datos, como se menciona en el apartado de hardware de adquisición, una de las marcas comerciales más importantes como NI tienen su propio software y además este en concreto, LabView, es uno de los más utilizados en el panorama ingenieril ya que es posible crear interfaces para la monitorización de señales y es posible crear mediante lenguajes de programación ampliar los procedimientos estándar que se puede realizar en el programa. Está basado en un conjunto de diagramas de bloques que gracias a la incorporación de las señales que se recogen mediante los diferentes protocolos de comunicación se puede programar de forma sencilla o más avanzada para obtener el sistema que se quiere. Tras 18 esto también es posible guardar resultados en diferentes formatos para tratar los datos a posterior, esto hace una característica esencial para que se convierta en un software ejemplar para los DAQ. 3.4.1 MATLAB como software DAQ MATLAB con las siglas procedentes de Matrix Laboratory, es un sistema de computación numérica de lenguaje de alto nivel propio y tiene un denominado IDE (Entorno de Desarrollo Integrado). La principal función de este software es el cálculo numérico mediante matrices, algoritmos, etc, pero existe la opción de la comunicación con dispositivos hardware, permitiendo así el desarrollo de aplicaciones multidisciplinares. Adicionalmente existen herramientas que se pueden incorporar a MATLAB como son Simulink, que es un entorno de programación visual en el que se puede modelizar sistemas que posteriormente se simularan, enfocado a sistemas de control. Por otro lado, tenemos los llamados GUI (Interfaz gráfica de usuario), que son aplicaciones creadas para facilitar el uso de la programación mediante funcionalidades como son botones, gráficos interactivos y otros similares. La particularidad de MATLAB, en concreto para la aplicación que se quiere desarrollar, es el uso de cajas de herramientas, conocido con el término inglés “Toolbox” donde, programadores ya sean de la compañía o terceros, crean funciones adicionales al funcionamiento de MATLAB y permite añadir nuevas funcionalidades al software nativo. Para este trabajo, ya que se va a utilizar Arduino como hardware de adquisición de datos, se requiere uno de los Toolbox que ofrece MATLAB, support package for Arduino Hardware [28], para poder realizar una comunicación entre el dispositivo Arduino y el software. Arduino al establecer comunicación con el computador lo hace mediante puerto serial, sin embargo, el paquete de soporte que ofrece MATLAB se basa en la comunicación con la placa mediante un programa ejecutado en ella misma y hace llegar mediante un protocolo de entrada y salida de información que haya sido programada. Para comprender como es el funcionamiento de este paquete de soporte de Arduino, existen funciones preprogramadas en el paquete de herramientas que se utilizan para realizar la comunicación.  arduino(port, board). Con esta función realizaremos la conexión mediante un puerto de comunicación serial creada por la conexión de USB. El argumento de entrada port será el creado por el PC, como por ejemplo el ‘COM5’, el siguiente argumento es board en el que se especifica el tipo de placa Arduino utilizada y que sea soportada por el paquete, por ejemplo ‘Uno’. Existen otros argumentos como la dirección de Bluetooth, pero no es objeto de este trabajo ya que la comunicación se crea mediante USB.  readVoltage(a, pin). Esta función es utilizada para medir el voltaje entre un pin, analógico, y la tierra que se conectan a la placa arduino. El primer argumento a será el que indique la conexión a la que se haya llamado a arduino con la función anterior y el argumento pin será el pin referido a la conexión que estemos realizando, por ejemplo ‘A2’. Cabe destacar que según el modelo de placa de Arduino se nombrará de una forma, pero el estándar es desde A0 hasta A7 y si es el modelo MEGA2560 que se constituye de más pines será entre el A0 y A15.  writeDigitalPin(a, pin, value). Escribe un valor en un pin digital al que esté conectado en Arduino. Esta función está pensada principalmente para encender o apagar algún elemento que se conecte, como por ejemplo un LED, ya que el argumento value toma valores o 0 o 1, es decir, true o false. Recapitulando, este paquete permite la comunicación entre MATLAB y las placas Arduino de diferentes modelos y es posible leer, escribir señales a sensores que están conectados a la placa, con este paquete nos ofrece una posibilidad de poder realizar una programación más sencilla ya que no requiere utilizar el lenguaje creado por Arduino si no el de MATLAB. 19 3.4.2 Appdesigner de MATLAB Gracias a la conexión que existe entre el hardware de Arduino con el software MATLAB, es posible crear un sinfín de aplicaciones que puedan ser utilizadas por un usuario para distintas aplicaciones. En este trabajo se pretende ir un paso más allá de la programación entre ambos, para ello se realizará una aplicación con la herramienta denominada Appdesigner de MATLAB. Con ello se pretende crear una GUI, en la que sea posible crear de forma visual y con programación basada en MATLAB, un sistema de adquisición de datos que conecte Arduino con un ordenador mediante el software MATLAB. Appdesigner es un entorno interactivo en el que se puede crear una infinidad de aplicaciones con componentes que se pueden programar de forma sencilla, esta incluye, gráficos, imágenes, cuadros de texto y numéricos y otros muchos. Los componentes codificados mediante los llamados Callbacks, son funciones programadas para realizar cualquier tipo de operación en el que se puede realizar una entrada y salida de datos, ya sea para mostrar o introducir algún dato, es denominado como I/O. La librería de componentes con los que se pueden ir creando la aplicación requiere del conocimiento de algunos códigos para su programación, este se basa en el lenguaje de programación de MATLAB, por lo que la escritura del código es sencilla. La librería incluye diferentes componentes, a continuación, se muestran denominados al igual que en el programa, los más importantes y los que han sido utilizados para personalizar la interfaz.  Axes: Son componentes para la creación de gráficos, estos requieren de variables que sean introducidas como datos con la finalidad de crear cualquier tipo de gráfico que sea compatible con MATLAB. El DAQ requiere la muestra de gráficos en vivo para mostrar las señales que se miden y otros que muestren históricos del experimento.  Button: Los botones son programables que responden cuando el usuario presiona y suelta. Cambia un valor de una propiedad, ya sea para modificar la apariencia, iniciar un proceso u otra acción a realizar.  Check box: Las casillas de selección son utilizados para marcar una opción o preferencia. Se diferencian de los botones por quedarse activos cuando están marcados e inactivos en caso contrario, de esta manera se facilita la elección de opciones en el programa.  Edit field (text y number): Se trata de cuadros de texto programables y existen dos tipos diferentes, pero ambos son utilizados para leer o escribir datos numéricos o caracteres de texto, según el tipo que se elija. Para el caso particular del DAQ se utilizará para mostrar los datos en directo de valores de las señales, temperatura, presión, etc.  Menu bar: Este componente crea una barra de herramientas en la parte superior de la interfaz, esta se puede programar organizando diferentes funciones de acceso rápido.  Tab group: Crea un grupo de pestañas en la interfaz para poder ordenar los componentes en diferentes espacios. Con ello, podremos organizar diferentes visualizaciones de la aplicación como por ejemplo pestañas solo con gráficos, con datos o combinando ambos. La figura 19 muestra un ejemplo de aplicación creada con Appdesigner, en él se pueden ver diferentes componentes como son Axes, Button, para determinar un histograma de imágenes. Esta herramienta ofrece muchas ventajas para la creación de una interfaz gráfica con la que modelar el DAQ, entre ellas:  Vinculación entre Arduino y MATLAB mediante el paquete de soporte.  Creación de una interfaz similar a un SCADA  Tratamiento y almacenamiento de datos para futuro análisis en el propio software  Versatilidad de programación 20  Facilidad de uso para el usuario final Figura 19. Ejemplo de aplicación diseñada en Appdesigner 21 4 APLICACIONES DE LOS SISTEMAS DE ADQUISICIÓN DE DATOS El capítulo cuatro describe las diferentes aplicaciones en las que se frecuenta el uso de los DAQ, se detallan algunas en las que tienen más importancia y se analizan trabajos similares al que se está desarrollando para comparar el estado del arte de los DAQ utilizando el hardware Arduino. Por último, se describe la aplicación específica de los DAQ para MCIA en los que se describirá con más profundidad cuáles son las señales requeridas para un ensayo y cuáles son los instrumentos de medida utilizados para ello. 4.1 Aplicaciones generales de los sistemas de adquisición de datos Se tiende a pensar que los DAQ solo se utilizan en aplicaciones industriales, pero eso no es del todo cierto. Con el objeto de entender mejor el uso que se le puede dar a un DAQ en los diferentes ámbitos de trabajo, se recapitulan los diferentes usos que se le puede dar a estos sistemas y como de importante son en cada uno de los sectores [29]. 1. Energía a. Solar: El ángulo en el que se posicionan los paneles solares son esenciales para aumentar la captación de la radiación solar, este ángulo se ha de medir que los motores encargados de la rotación de los ejes en los que se apoyan los módulos fotovoltaicos puedan corregir su posición. Por otro lado, también es posible la medición de la radiación solar con otros dispositivos como son piranómetros, que son capaces de captar y transmitir la señal de radiación para que puedan ser leídos por equipos informáticos. Con estos datos suelen realizarse bases de datos y mapas de radiación en los diferentes países con objeto de realizar estimaciones de cálculos de potencia fotovoltaica u otro interés. b. Plantas de potencia: En las grandes plantas de potencia podemos encontrar cientos o miles de sensores encargados de controlar el estado de la propia planta, esto acarrea un problema para los operarios ya que son los que tienen que supervisar constantemente los parámetros de la planta. Gracias a los DAQ la tarea de realizar un control de la planta se vuelve más sencillo ya que todas las señales que se adquieren son traducidas en los sistemas de adquisición de datos de la planta que se encargará de visualizar a los operarios e ingenieros todos los parámetros que se requieran para poder tener el control operativo de la planta en todo momento. c. Máquinas térmicas: De cualquiera de las máquinas térmicas existentes, MCIA, turbinas de gas o de vapor, se necesita conocer los valores de los parámetros que se suelen medir en este tipo de tecnologías como son la presión, temperatura, caudales. La investigación de estos equipos también requiere de los DAQ para poder conocer todo lo posible de ellos y así tener caracterizada la máquina térmica. 2. Médicas: Los ECG, como explica Young en su estudio [1], son una de las aplicaciones principales de un DAQ, pero hay otras como son los ultrasonidos o incluso el uso de cámaras endoscópicas que también son consideradas como DAQ, pero en formato de imagen. 3. Otras aplicaciones como puedan ser la geolocalización, los radares de proximidad, medición de conexión a internet, contador de partículas Alpha para aplicaciones nucleares son alguna de las muchas 22 que se pueden realizar con los DAQ. Se ha realizado un estudio a través de varios proyectos, para conocer la profundidad de Arduino utilizado en un DAQ. Una investigación en esta línea es la desarrollada por Abdukarimov [30], en el que se realiza un proyecto basado en un DAQ conectado por Arduino implementado en un acelerómetro de tres ejes. Este autor realiza la conexión de Arduino en una interfaz GUI, basada en la versión antigua, en la que conecta Arduino mediante un protocolo serial de comunicación. Otro ejemplo esta desarrollado por Khan [31], en la que también desarrolla un trabajo similar al anterior ya que utiliza Arduino para conectar un acelerómetro y mostrarlo mediante el software MATLAB, con la particularidad que no utiliza un multiplexor para señales como lo hace el anterior. Por último, Casauco Liger [32], describe la utilización de un DAQ para la toma de muestras de luminosidad en un acuario. Este trabajo pretende mostrar cómo es posible la conexión de un sensor de luz a través de Arduino para obtener la señal que se podrá leer a través del software MATLAB y así tener controlado en todo momento la luz que se requiere en el acuario e incluso mediante el propio Arduino controlar la luz. La idea fundamental en la que se desarrolla este trabajo es novedosa ya que, aunque existen varios autores como son Sinaga y Lozano-Garzón [33], [34], no muestran de manera completa el sistema de adquisición de datos como se mostrará en este trabajo ya que su aplicación es transversal para diferentes aplicaciones, basadas principalmente en un laboratorio en el que existen señales de temperatura, presión, régimen y otras, en la que se crea el sistema completamente desde cero y se modela de forma que puedan llegar cualquier tipo de señal medida en magnitud de voltaje y posteriormente se pueda modificar en un software como es MATLAB en el que la programación se hace de una forma sencilla. Como ventaja más importante, partiendo de la base de su versatilidad, es el precio al que se puede construir este sistema de adquisición de datos, es mucho menor al que existe comercialmente y aunque su frecuencia de adquisición sea menor es posible competir con ellas. 4.2 Aplicación específica en MCIA El trabajo pretende desarrollar un DAQ multidisciplinar, pero el experimento realizado se hará en un MCIA ya que esta aplicación requiere la utilización de toma de datos para ensayos tanto de verificación de parámetros del motor, investigación, etc. En la figura 20 se muestra el esquema de un MCIA, específicamente, un motor de encendido por chispa turbo alimentado. El diagrama muestra el conjunto de elementos mecánicos del que dispone la máquina, algunos móviles y otros fijos. Gracias a esto, es posible que a partir de una mezcla de aire y combustible se produzca una combustión que transforme la energía térmica en un movimiento lineal del pistón. Este está soportado por la biela que, a su vez, se apoya en el cigüeñal. El conjunto está acoplado a un volante que acumula las inercias de sucesivas explosiones con el objeto de realizar el giro lo más suave posible. Para realizar este ciclo, es necesario la utilización de otros elementos auxiliares como es, el turbocompresor, que es el encargado de alimentar el aire que se requiere para la mezcla aire-combustible a una presión superior a la que es tomada del exterior. Otro elemento sería la bomba de alta presión, la cual alimenta el circuito de combustible a presiones elevadas para que pueda ser inyectado en la cámara de combustión cuando el pistón realiza la etapa de compresión, en la que, en el caso del diagrama, la combustión es activada por una chispa generada por la bujía, pero existen motores de encendido por compresión (MEC) en los que el combustible se activa por efecto de la alta presión y temperatura que se genera dentro de la cámara de combustión. 23 Figura 20. Corte frontal de un MCIA. El control de estas máquinas es esencial para un correcto funcionamiento, ejemplo de ello es la utilización de sensores en los vehículos que están conectados a una unidad de control llamada ECU (Unidad de control del motor o en sus siglas en ingles “Engine Control Unit”). Esta es la encargada de recibir todas las señales de los diferentes elementos de medida que están en el motor. Al ser una máquina térmica, las señales que se han de medir suelen ser temperaturas, presiones, régimen de giro, par, consumo del combustible y caudal de aire. Estos parámetros son medidos, normalmente, con una señal de voltaje que genera el instrumento de medida o sensor. Para comprender el funcionamiento de la medida de estas señales, se describe cada uno de los fenómenos físicos que se han de medir en esta aplicación y específicamente cuales son los sensores utilizados y cuál es su funcionamiento. 4.1.1 Presión Una de las señales más importantes es la de presión en puntos específicos del MCIA, como son: En el turbocompresor donde el aire que se toma del exterior aumenta su presión debido a que, el flujo de gases procedentes de la poscombustión hace girar la turbina que, a su vez, gira el compresor sobrealimentando de aire el motor. La medida de presión en la salida de la parte del compresor se realiza con el objetivo de conocer la presión de aire antes de que se produzca su entrada en la cámara de combustión. A más presión, mayor cantidad de oxígeno obteniéndose una mayor potencia. Atendiendo a la descripción para la toma de presión del turbocompresor, también es útil la medida de presión de la admisión de aire que procede del exterior pues la ECU realiza cálculos con este parámetro para realizar la inyección. Además de eso, es necesario la medida de presión de combustible que proviene de la bomba de alta presión. Existen vehículos que incorporan un sistema llamado common rail en el que los inyectores comparten la presión de combustible distribuyéndose desde una rampa. En este punto también es necesario la medida ya que la ECU requiere conocer si el combustible está entrando a una presión suficiente. 30 para alimentación, tierra, etc. En el anexo A vemos el mapa de conexiones del Arduino MEGA 2560 en el que están definidas las salidas y entradas de este Arduino que es el utilizado para este proyecto. Se necesita un elemento de conexión para comunicar el dispositivo de medida con Arduino y dado que esta conexión es inestable físicamente, se ha decidido la utilización de un bloque de terminales el cual actúa como escudo entre la placa y el resto de los elementos y a su vez facilita la conexión de cables de forma fija y segura ya que este incorpora unos tornillos en sus terminales. En la figura 28 se muestra la adaptación del bloque de terminales al Arduino MEGA 2560. En la parte inferior conecta los pines a Arduino mediante unas patillas que están conectadas en una placa perforada hasta unos terminales de conexión numerados por cada pin que ha sido conectado. En el lateral deja paso para la conexión de USB y en la parte superior un pulsador de RESET. Figura 28. Arduino MEGA 2560 y bloque de terminal para conexión. Este fue el primer paso para la fabricación del DAQ, esto es debido a que se requiere una ligera modificación soldando patillas a la placa perforada para que sean conectados a Arduino. 5.2.2 Mecanizado de caja ABS Se utiliza una caja de material ABS, similar a la utilizada para cuadros eléctricos, para que sirva como estructura principal del DAQ. En ella se colocarán elementos en el interior y exterior, debido a esto, se ha de mecanizar partes que no son necesarias para este dispositivo ya que es una caja universal con elementos de sujeción en sus partes laterales interiores que han de ser lijadas y eliminadas para abarcar más espacio en su interior y, por otro lado, se ha de realizar varios orificios en sus paredes para colocar conectores para sensores y alimentación. En la figura 29 y 30, se muestra el mecanizado realizado para los conectores GX – 12 de 4 pines, estos han de ir en la parte frontal de la caja ya que son los encargados de realizar la conexión entre los sensores o dispositivos de medida con el interior de la caja. La conexión de estos conectores se explica en un paso posterior a este ya que se requiere la soldadura de los pines con cables que irán en su interior. Se han colocado un total de 32 conectores GX – 12 los cuales se han distribuido dependiendo del tipo de sensor. 31 (a) (b) Figura 29. (a) Interior de la caja ABS con conectores GX -12 (b) Detalle exterior de las conexiones de la caja (a) (b) Figura 30. (a) Detalle interior de los conectores GX – 12 (b) Detalle de un conector GX – 12 32 5.2.3 Conexión GX – 12 con Arduino Los conectores GX – 12 actúan como puente conectando los dispositivos de medida o sensores y la placa Arduino. Para ello, cuenta con 4 pines los cuales son de libre configuración ya que tienen que ser soldados, esto es una ventaja para este trabajo ya que al ser de libre conexión podemos utilizar la configuración que se desee. Cada tipo de sensor es diferente ya que no tienen el mismo número de salidas, esto se puede ver en el apartado de régimen de giro en la que los sensores por efecto Hall no son iguales que los de efecto inductivo. En este caso se van a diferenciar los conectores utilizados para termopares, que requieren de dos pines de salida y sensores que han de ser alimentados con una tensión de 5 V que será obtenida de la fuente de alimentación que habrá en el interior de la caja, este tipo de sensores pueden ser los de presión o caudalímetros. Para la conexión de termopares se utilizarán un total de 16 conectores GX – 12, en la figura 31 se muestra el esquema de conexión de los termopares, los cuales requieren dos terminales uno positivo y otro negativo. Estos dos terminales, por convenio utilizado en el trabajo, será el pin 1 para el positivo y el pin 3 para el negativo en los que se conectarán con un cable amarillo y blanco respectivamente. (a) (b) Figura 31. (a) Esquema de conexión de termopares en conectores GX-12 (b) Detalle de conexión de cableado interior para conectores GX – 12 - Termopares En la figura 32, encontramos el esquema de conexión para sensores que requieren ser alimentados, este tendrá 3 terminales, se utilizará el convenio anterior para los pines positivo y negativo, siendo estos el pin 1 y 3 respectivamente y el pin 2 será el que alimentará con 5 V el sensor. El código de colores utilizado para este tipo de sensores será de amarillo para el pin 1 positivo, blanco para el pin 3 negativo y finalmente el verde para el pin 2 de alimentación. Si en algún caso el sensor requiere de alimentación de más de 5 V se utilizará una fuente de alimentación externa a la caja que se fabrica ya que esta no incorporará alimentación a una tensión superior a 5 V, esto se debe a que la mayoría de los elementos utilizados en la caja son alimentados a esta tensión. 33 (a) (b) Figura 32. (a) Esquema de conexión para sensores alimentados con conectores GX -12 (b) Detalle de conexión de cableado interior para conectores GX – 12 de sensores alimentados 5.2.4 Amplificadores AD 8495 Uno de los elementos más importantes del DAQ será el AD8495 de Adafruit, como se explica en el apartado 3.3.2 es el encargado de amplificar la señal de temperatura de termopares. Debido a la necesidad de adquirir señales de temperatura y con el objetivo de tomar el mayor número de señales posible, se decide la utilización de un módulo de Arduino exclusivo para medir temperatura. En este proyecto se colocarán 16 amplificadores, con la visión de obtener el mayor número de señales de temperatura. La organización de estos módulos AD8495 será la siguiente; Se cortarán las placas PCB perforadas y se montarán en dos estantes, en cada uno de ellos se atornillarán 6 módulos, los últimos cuatro módulos se sostienen en una placa perforada separada de estos dos estantes, esto es debido a la falta de espacio a lo alto de la caja y para futuras reparaciones sea sencillo de acceder a todos los amplificadores. En la figura 33 se muestra la colocación de los amplificadores AD8495 en las placas perforadas, en ella, también, podemos observar en la parte trasera del módulo la conexión de cables que irán a Arduino y a alimentación y en la parte frontal se conectarán los cables que van directos al conector GX – 12 para en la parte exterior realizar el enlace con los termopares o dispositivos de medida de temperatura. Figura 33. Montaje de los amplificadores AD8495 en el interior de la caja. Por otro lado, en la figura 34 se muestra en detalle la conexión de los cables mencionados anteriormente. Para 34 que exista un consenso para una futura modificación se ha decidido la utilización de diferentes colores para organizar mejor las conexiones entre el amplificador con Arduino y la alimentación:  𝑉𝑉+: Para el terminal de alimentación positivo que va desde la fuente hasta el módulo amplificador a 5 V, se ha utilizado el cable azul.  𝐺𝐺𝑁𝑁𝐺𝐺: Para el terminal que está conectado a la tierra de la fuente de alimentación, se ha utilizado el cable blanco.  𝑂𝑂𝑂𝑂𝑛𝑛: En el terminal de salida en el que es conectado con Arduino, se ha utilizado el cable marrón.  𝐺𝐺𝑁𝑁𝐺𝐺: El terminal de tierra de la señal de salida que está conectado con Arduino, se utiliza el cable gris. Para tener una referencia de este esquema de conexión, es recomendable fijarse en la figura 18 en la que se muestra en detalle el amplificador. Figura 34. Detalle de conexión a amplificador AD8495 5.2.5 Conexión entre elementos Tras mostrar el enlace de conexión de los sensores con los conectores y la amplificación de señal para termopares, se han de conectar los elementos mencionados con la alimentación y a Arduino para recibir las señales. Comenzando por los amplificadores de señal, con el amarillo y blanco, indicado en la figura 31, se conectarán a los dos terminales positivo y negativo respectivamente del amplificador. Con esto obtendremos que una señal en mV procedente de los termopares, se pueda transmitir a través de los cables marrón y gris, indicados en la figura 34, hasta Arduino. Para cada uno de los cables marrones, es decir, el de salida de señal, se conectará a una unión de empalme entre cables, en ella, saldrán dos cables, uno de ellos será amarillo, con este conectaremos finalmente el amplificador de señal con Arduino en los diferentes terminales desde el A0 hasta el A15. Por otro lado, saldrá otro cable blanco con el que podremos realizar una conexión con un conector BNC u otro tipo para que pueda ser utilizado en un dispositivo diferente al DAQ utilizado, como, por ejemplo, un osciloscopio. Esto hace que el sistema sea aún más manipulable y versátil ya que tiene la posibilidad de utilizar una parte del sistema y que sea conectado en otro sin necesidad de utilizar Arduino ni el software para controlarlo. 35 Continuando con lo anterior, otra de las salidas del amplificador es la tierra, este se conectará con todos los cables gris que unen el terminal GND de salida de señal en una ficha de empalme para sacar un solo cable de color gris que irá conectado a Arduino ya que esta tierra es común para todos los amplificadores. Este conjunto será para el primer Arduino, que será exclusivo para señales de temperatura ya que se utilizarán todas las entradas analógicas. Tendremos otro Arduino con el que conectaremos otro tipo de señales, como puedan ser de presión o caudalímetros, estás serán alimentadas con un conector del tipo mostrado en la figura 32. El cable amarillo y blanco será, al igual que con los termopares, el que enlace el conector GX – 12 con el resto de los elementos de la caja, pero en este caso la diferencia es que este irá directo a Arduino ya que no requiere amplificarse debido a que el propio dispositivo de medida al ser alimentado lo amplifica. Esto último es la razón principal por la que se utilizará un cable adicional, el verde, con el que alimentaremos directamente desde la fuente de alimentación hasta el conector que será el que transmita al pin correspondiente los 5 V. Por otro lado, es necesario una conexión con tierra, esta se realizará con un puente entre el cable blanco, el cable marrón (procedente de la fuente de alimentación como tierra) y Arduino. 5.2.6 LEDs Para mostrar cambios en el software de adquisición de forma visual en la caja, se han colocado tres LEDs que ayudarán al usuario a conocer el funcionamiento del DAQ. Para esta instalación se ha utilizado 3 LEDs, con diferentes colores, verde, naranja y rojo, con los que se dará una respuesta diferente según la acción que se esté ejecutando en el DAQ. La patilla de ánodo del LED irá conectado a una resistencia que limitará la potencia de este para que no se sobrealimente, esta resistencia tendrá un valor de 300 Ohmios para todos los LEDs, el otro terminal de la resistencia irá conectado a un pin digital de Arduino, con este pin podremos crear una señal de 5 V que estará en ON para un valor de 1 y en OFF para un valor de 0. Por otro lado, se conectará el cátodo al pin de tierra del Arduino que será común para todos los LEDs. La figura 35 muestra un esquema utilizado para un Arduino UNO en la que se conectan los LEDs, las resistencias a la placa, cabe destacar que, aunque el esquema muestre el modelo de Arduino UNO el esquema es compatible al utilizado con el Arduino MEGA 2560 en este proyecto. Figura 35. Conexión de Arduino con LED 36 5.2.7 Conexión interna del DAQ En la figura 36 se muestra como ha sido el montaje completo de la caja en la que se integran todos los componentes, incluyendo, adicionalmente al sistema ya descrito, ventilación que irá alimentada por la fuente. En estas imágenes se observa una gran cantidad de cables que han sido ordenados por colores y unidos con bridas para una correcta organización, en la tabla 3 se detalla cada uno de los colores y conexiones de forma que pueda ser reconocida de una forma más sencilla como recapitulación de los anteriores puntos. Figura 36. Montaje completo del DAQ Tabla 3. Código de colores para la conexión interna del DAQ Color de cable Elementos que conecta Amarillo 1 Positivo termopar en conector GX – 12 con amplificador AD8495 Blanco 1 Negativo termopar en conector GX – 12 con amplificador AD8495 Amarillo 2 Positivo sensor alimentado en conector GX – 12 con Arduino Blanco 2 Negativo sensor alimentado en conector GX – 12 con tierra común conectada a Arduino Verde 1 Alimentación a 5 V en conector GX – 12 Azul 1 Alimentación a 5 V procedente de la fuente del amplificador AD8495 en terminal V+ 37 Blanco 3 Tierra procedente de la fuente del amplificador AD8495 en terminal GND Marrón 1 Tensión de salida del amplificador AD8495 en terminal OUT conectado a enlace por modo de adquisición dual Gris 1 Tierra de la señal de salida del amplificador AD8495 en terminal GND conectado a tierra común de Arduino Amarillo 3 Conexión en el enlace de la señal de salida del amplificador AD8495 a Arduino Blanco 4 Conexión en el enlace de la señal de salida del amplificador AD8495 para otro DAQ Gris 2 Conexión en el enlace de la tierra de la señal de salida del amplificador AD8495 para otro DAQ Verde 2 Conexión para alimentación a la fuente de 5 V en corriente continua Marrón 2 Conexión para tierra a la fuente de 5 V en corriente continua Azul 2 Polo positivo de la fuente de alimentación lado DC Amarillo/Verde Polo negativo de la fuente de alimentación lado DC Azul 3 Polo positivo de la fuente de alimentación lado AC Marrón 3 Polo negativo de la fuente de alimentación lado AC 5.3 Coste de material del sistema El coste de este sistema es de 1.093,19 €, desglosado en el anexo B, donde podremos ver la lista de elementos que han sido comprados y el precio de estos. En comparación con un sistema comercial, tomando como referencia un sistema de NI completo con unas funcionalidades parecidas a las que se diseñan en este trabajo, el precio asciende hasta los 4.401,98 €, sin contar el software. Este último precio también se muestra en el anexo B para realizar una comparativa. 5.4 Descripción del software diseñado en Appdesigner de MATLAB Para que el sistema DAQ sea un conjunto completo, se ha de conectar el hardware a un software junto con un controlador que sea capaz de transmitir la información para que pueda ser tratada, visualizada y guardada. En el apartado 3.4 se describe como es el funcionamiento de un software de adquisición de datos y la descripción del que se va a utilizar en este trabajo, Appdesigner de MATLAB. Se ha programado una aplicación en este software para poder controlar el DAQ, esto es gracias al paquete de herramientas con el que conectamos Arduino a MATLAB. El diseño de esta aplicación pretende ser sencilla en la que podamos, con pocos botones, poder medir y visualizar las señales adquiridas y generar un archivo en el que guardar el histórico. 5.4.1 Interfaz principal del software Para comenzar, en la figura 37 se muestra la interfaz gráfica principal en la que se ha diseñado el controlador 38 principal del DAQ. En esta ventana principal podemos ver una barra de herramientas en la parte superior, dos botones con los que iniciaremos y detendremos la adquisición de datos, 16 check box utilizadas para la elección de los termopares conectados, 8 check box para sensores de presión y el resto serán utilizados para otro tipo de señales adicionales. En la figura 38 vemos como al activar la casilla de selección de la señal correspondiente que se vaya a utilizar, se mostrará un cuadro de texto y numérico en el que aparecerá el valor de la señal medida, por ejemplo, en grados Celsius o bares de presión. Por otro lado, tenemos un grupo de pestañas en las que se puede navegar para encontrar gráficos para ver las medidas en vivo, el gráfico generado al final de la adquisición para antes de comprobar que los datos se han generado correctamente y por último una pestaña en la que poner llamados instrumentos de medida como son los calibres o en el término inglés gauge. Figura 37. Interfaz principal del DAQ Figura 38. Gráficos en vivo en el interfaz del DAQ 39 En la barra de herramientas superior se puede acceder a dos pestañas independientes, en la primera denominada menú, encontraremos el acceso a la conexión con Arduino; Este botón realiza mediante la programación con el paquete de herramientas de Arduino el enlace entre MATLAB y el propio dispositivo. El segundo será el botón de guardado, al parar con el botón STOP se terminará la adquisición, y para realizar un guardado de los datos se presionará dicho botón. Por último, el botón de “reiniciar” está diseñado para que al acabar una medida hay que utilizarlo para volver a adquirir las señales, esto es debido a que el programa tiene una complejidad a la hora de volver a restaurar los datos de inicio, por ello, este botón está programado para que al pulsarlo se realice un cierre del programa y se inicie de nuevo sin que el usuario tenga que cerrar y acceder en su carpeta raíz. La segunda pestaña denominada configuración, aloja el botón con el que cambiaremos los parámetros de presión, este se describirá en los siguientes puntos de manera más detallada. Toda esta información la podemos ver en la figura 38 en la que se muestra la barra de herramientas. Se debe mencionar que, al guardar los datos, encontraremos dos formatos; El primero será un archivo con extensión “.xls” compatible con Excel, está pensado como base de datos y creación de gráficos externo al software MATLAB, por otro lado, se creará un archivo con extensión “.mat” con el que podremos trabajar con las medidas obtenidas dentro del propio MATLAB para, por ejemplo, filtrar la señal u obtener otra información. El nombre con el que se guardará este archivo será de la siguiente forma;  Archivo Excel: “Temperatura_yyyy-MM-ddTHHmmss.xls”  Archivo MATLAB: “Temperatura_yyyy-MM-ddTHHmmss.mat” Siendo yyyy el año, MM el mes y dd el día. Por otro lado, HH la hora, mm los minutos y ss los segundos. Esta fecha y hora será la actual a la que se ha guardado los datos. Figura 39. Barra de herramientas del DAQ. 5.4.2 Mensajes para el usuario El programa ha de mostrar al usuario mensajes de alerta al realizar algunas de las siguientes acciones; La primera de ellas es la confirmación de una correcta conexión de MATLAB con Arduino, está pensado para que el usuario sepa si es posible comenzar a realizar la toma de señales. En segundo lugar, al finalizar la adquisición pulsando el botón STOP, se muestra un mensaje recordatorio al usuario para que guarde los datos antes de salir del programa. Al guardar los datos, con el botón en la barra de herramientas “guardar”, aparecerá otro mensaje que confirmará el correcto guardado de los datos. Por último, al cerrar el programa o reiniciar, el sistema preguntará si desea cerrarlo, esto se hará como medida de seguridad para que no se pierdan los datos que están almacenados. Todos los mensajes aparecen en la figura 40 ordenados de forma en la que se procede en el programa. 46 Figura 49. Posición del termopar para la toma de temperatura en el escape del motor Tras adquirir la señal de temperatura obtenemos la figura 50 que representan la temperatura en función del tiempo del escape del motor y temperatura ambiente. (a) 47 (b) Figura 50. (a) Temperatura de escape del motor (b) Temperatura ambiente de la celda Por otro lado, como se describe en el experimento 1, se vuelve a tomar los datos medidos y se filtran con el script para obtener una curva suave que será utilizada para tomar un histórico de los resultados. Por tanto, en la figura 51 se representan las curvas medidas en línea punteada azul y en línea continua roja la filtrada. Cabe destacar que el cambio de temperatura tomada en el escape se debe a el arranque del motor durante un tiempo para que subiera la temperatura y seguido de esto se para el motor y así ver como se disipa la temperatura por la tubería de escape. (a) 48 (b) Figura 51. (a) Señal medida y filtrada de la temperatura de escape (b) Señal medida y filtrada de la temperatura ambiente 6.3 Experimento de señal de presión El tercer experimento consiste en la toma de presión a la salida de un regulador de presión, es decir, se utiliza una línea de aire a presión que se encuentra presente en el laboratorio y se conecta al regulador con manómetro con el que será posible controlar la presión de aire y así tomar la medida. El objetivo de esto será conocer si se corresponde la presión medida en el manómetro con la que mide el sensor de presión. El sensor utilizado para medir la presión se corresponde con un sensor MAP (Manifold Absolute Pressure), de los que se ha hablado en el capítulo 4.1.1, que son utilizados para la medida de presión en el colector de admisión de los vehículos. Dependiendo del modelo, este puede medir presión y temperatura, este, sin embargo, solo es posible utilizarlo para medir presión. Como ya es sabido, requieren una recta de calibración puesto que la medida es en voltaje y se ha de convertir a presión. En este caso, los parámetros a introducir en el programa, diseñado en el punto 5.3.3, son para a = 0,6 y para b=-0,06 que se ha de incorporar en la ecuación 13. Este sensor de Bosch de hasta 3 bar de presión para los 5 V se muestra en la figura 52. Adicionalmente, se añade en la figura 53 la curva con la que se obtienen los parámetros a y b mencionados anteriormente. Figura 52. Sensor de presión Bosch utilizado para experimento 3 49 Figura 53. Recta de calibración del sensor de presión El experimento comienza con la válvula del regulador de presión cerrada, por lo que, en primer lugar, se medirá una presión muy próxima a la atmosférica. Siguiendo con la dinámica, se irá aumentando la presión y por tanto abriendo la válvula hasta ir tomando medidas de entre 1 y 3 bar. Finalmente, se vuelve al inicio cerrando la válvula al completo en el que se comprueba que volvemos a la presión atmosférica. Gracias a esta prueba podemos corroborar que el sistema DAQ funciona con la señal de presión y que el sensor utilizado funciona correctamente. En siguiente figura, número 54, se representa la señal medida de presión durante una duración determinada con el procedimiento anteriormente descrito. Por otro lado, en la figura 55 se muestra la representación de la curva de presión medida por el sistema DAQ, en color azul punteado, y la curva filtrada con una línea roja y continua. Figura 54. Gráfico de presión para experimento 3 50 Figura 55. Señal medida y filtrada para experimento 3 51 7 CONCLUSIONES Este capítulo concluye el trabajo de fin de grado con las conclusiones globales, los objetivos cumplidos y describiendo las limitaciones del proyecto. 7.1 Conclusiones globales Tras la finalización de este trabajo, se ha demostrado lo siguiente: • Hay pocos estudios en este campo, por lo que, sería interesante seguir indagando en esta línea y realizar nuevas aportaciones y proyectos que desarrollen DAQ más avanzados desacoplados a los comerciales que permitan interpretar otros tipos de señales con distintas magnitudes. • El montaje de un DAQ 3 veces más económico que uno comercial con unas características similares y con una posibilidad de actualización a largo plazo superior debido a que los comerciales no pueden cambiar sus características físicas. • Se logró fabricar un sistema versátil y multidisciplinar pues se puede adaptar con facilidad y rapidez en diferentes aplicaciones, esto quiere decir, que no se limita su uso a adquirir señales de un MCIA si no que es posible utilizar para medir señales en otras máquinas o prácticas de laboratorio para el alumnado y que puedan visualizar y comprender los datos. • Se ha creado un prototipo modificable con el objetivo de que cualquier usuario pueda alterar sus componentes, atendiendo a las especificaciones plasmadas en este trabajo. Es decir, que pueda añadir, quitar o cambiar los dispositivos que se encuentran en su interior. A su vez, la aplicación ha sido diseñada para ser configurada de manera distinta a la versión original. 52 8 DESARROLLOS FUTUROS Aunque el resultado del proyecto ha sido satisfactorio, hay aspectos que deben ser mejorados en un futuro para que este sistema pueda ofrecer un servicio más completo e incluso competir con los comerciales. Sería interesante seguir esta línea de investigación para aportar más valor e información sobre la aplicación y el desarrollo de los DAQ en diferentes áreas y conseguir que este sistema tenga un mayor reconocimiento y uso. Con respecto a esto, se propone: • Incorporar convertidores de señales para transformar distintas magnitudes a voltaje que puedan ser leídas por Arduino, esto permitirá el uso de nuevos dispositivos de medida añadidos a los que han sido utilizados en este trabajo. • Mejora de la aplicación diseñada en Appdesigner integrando funcionalidades adicionales para que la toma de datos sea más rápida y precisa. Esto será posible con la modificación del código integrado en la herramienta. 53 REFERENCIAS [1] Simon S. Young, “Computerized Data Acquisition and Analysis for the Life Sciences,” Cambridge University Press, 2001, doi: https://doi.org/10.1017/CBO9780511609558. [2] O. E. Mohammed Abdallah, “A Survey on Data Acquisition systems DAQ,” IEEE, Apr. 2009, d oi: 10.1109/ICC.2009.24. [3] D. Potter, “Data Acquisition Fundamentals,” Instrument Engineers’ Handbook, no. January 2012, pp. 330–341, 2011, doi: 10.1201/b11093-23. [4] I. Bosch Roig, J. Gosálbez Castillo, R. Miralles Ricós, and L. 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Bautista, “Aplicación para el ensayo en serie de MCIA,” 2020. 62 app.LiveT_2.YGrid='on'; app.LiveT_2.XGrid='on'; %h3 app.h3=animatedline(app.LiveT_3); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_3,[0 100]); app.LiveT_3.YGrid='on'; app.LiveT_3.XGrid='on'; %h4 app.h4=animatedline(app.LiveT_4); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_4,[0 100]); app.LiveT_4.YGrid='on'; app.LiveT_4.XGrid='on'; %h5 app.h5=animatedline(app.LiveT_5); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_5,[0 100]); app.LiveT_5.YGrid='on'; app.LiveT_5.XGrid='on'; %h6 app.h6=animatedline(app.LiveT_6); ax=gca; 63 ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_6,[0 100]); app.LiveT_6.YGrid='on'; app.LiveT_6.XGrid='on'; %h7 app.h7=animatedline(app.LiveT_7); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_7,[0 100]); app.LiveT_7.YGrid='on'; app.LiveT_7.XGrid='on'; %h8 app.h8=animatedline(app.LiveT_8); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_8,[0 100]); app.LiveT_8.YGrid='on'; app.LiveT_8.XGrid='on'; %h9 app.h9=animatedline(app.LiveT_9); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_9,[0 100]); app.LiveT_9.YGrid='on'; app.LiveT_9.XGrid='on'; 64 %h10 app.h10=animatedline(app.LiveT_10); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_10,[0 100]); app.LiveT_10.YGrid='on'; app.LiveT_10.XGrid='on'; %h11 app.h11=animatedline(app.LiveT_11); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_11,[0 100]); app.LiveT_11.YGrid='on'; app.LiveT_11.XGrid='on'; %h12 app.h12=animatedline(app.LiveT_12); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_12,[0 100]); app.LiveT_12.YGrid='on'; app.LiveT_12.XGrid='on'; %h13 app.h13=animatedline(app.LiveT_13); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; 65 ylim(app.LiveT_13,[0 100]); app.LiveT_13.YGrid='on'; app.LiveT_13.XGrid='on'; %h14 app.h14=animatedline(app.LiveT_14); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 100]; ylim(app.LiveT_14,[0 100]); app.LiveT_14.YGrid='on'; app.LiveT_14.XGrid='on'; %h15 app.h15=animatedline(app.LiveT_15); 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app.LiveP_5.YGrid='on'; app.LiveP_5.XGrid='on'; %hp6 app.hp6=animatedline(app.LiveP_6); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 10]; ylim(app.LiveP_6,[0 10]); app.LiveP_6.YGrid='on'; app.LiveP_6.XGrid='on'; %hp7 app.hp7=animatedline(app.LiveP_7); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 10]; ylim(app.LiveP_7,[0 10]); app.LiveP_7.YGrid='on'; app.LiveP_7.XGrid='on'; 68 %hp8 app.hp8=animatedline(app.LiveP_8); ax=gca; ax.YGrid='on'; ax.YLim=[0 200]; ylim(app.LiveP_8,[0 200]); app.LiveP_8.YGrid='on'; app.LiveP_8.XGrid='on'; app.stop=false; startTime=datetime('now'); %Paso de parametros de presion para entrar al bucle ap1=app.px11; ap2=app.px12; ap3=app.px21; ap4=app.px22; ap5=app.px31; ap6=app.px32; ap7=app.px41; ap8=app.px42; ap9=app.px51; ap10=app.px52; ap11=app.px61; ap12=app.px62; ap13=app.px71; ap14=app.px72; ap15=app.px81; ap16=app.px82; %Muestra en vivo while ~app.stop 69 %Señales de arduino v0=readVoltage(app.a,'A0'); v1=readVoltage(app.a,'A1'); v2=readVoltage(app.a,'A2'); v3=readVoltage(app.a,'A3'); v4=readVoltage(app.a,'A4'); v5=readVoltage(app.a,'A5'); v6=readVoltage(app.a,'A6'); v7=readVoltage(app.a,'A7'); v8=readVoltage(app.a,'A8'); v9=readVoltage(app.a,'A9'); v10=readVoltage(app.a,'A10'); v11=readVoltage(app.a,'A11'); v12=readVoltage(app.a,'A12'); v13=readVoltage(app.a,'A13'); v14=readVoltage(app.a,'A14'); v15=readVoltage(app.a,'A15'); vp1=readVoltage(app.a1,'A0'); vp2=readVoltage(app.a1,'A1'); vp3=readVoltage(app.a1,'A2'); vp4=readVoltage(app.a1,'A3'); vp5=readVoltage(app.a1,'A4'); vp6=readVoltage(app.a1,'A5'); vp7=readVoltage(app.a1,'A6'); vp8=readVoltage(app.a1,'A7'); %------------------------------------------------------------ %Ecuaciones TempC1=(v0-1.242-0.00125)/0.005; TempC2=(v1-1.242-0.00125)/0.005; TempC3=(v2-1.242-0.00125)/0.005; TempC4=(v3-1.242-0.00125)/0.005; TempC5=(v4-1.242-0.00125)/0.005; TempC6=(v5-1.242-0.00125)/0.005; TempC7=(v6-1.242-0.00125)/0.005; TempC8=(v7-1.242-0.00125)/0.005; TempC9=(v8-1.242-0.00125)/0.005; 70 TempC10=(v9-1.242-0.00125)/0.005; TempC11=(v10-1.242-0.00125)/0.005; 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71 addpoints(app.h15,datenum(t),TempC15); addpoints(app.h16,datenum(t),TempC16); %Press addpoints(app.hp1,datenum(t),Press1); addpoints(app.hp2,datenum(t),Press2); addpoints(app.hp3,datenum(t),Press3); addpoints(app.hp4,datenum(t),Press4); addpoints(app.hp5,datenum(t),Press5); addpoints(app.hp6,datenum(t),Press6); addpoints(app.hp7,datenum(t),Press7); addpoints(app.hp8,datenum(t),Press8); ax.XLim=datenum([t-seconds(15) t]); datetick('x','keeplimits'); %Muestra en pantalla app.S1F.Value=TempC1; app.TempField.Value=TempC1; app.TempGauge.Value=TempC1; app.S2F.Value=TempC2; app.Temp_2Field.Value=TempC2; app.Temp_2Gauge.Value=TempC2; app.S3F.Value=TempC3; app.Temp_3Field.Value=TempC3; app.Temp_3Gauge.Value=TempC3; app.S4F.Value=TempC4; app.Temp_4Field.Value=TempC4; app.Temp_4Gauge.Value=TempC4; 78 grid minor; app.Tmax_8Field.Value=max(app.TempLogs.T8); app.Tmin_8Field.Value=min(app.TempLogs.T8); end %h9 if app.T9CheckBox.Value==1 [app.timeLogs.T9,app.TempLogs.T9]=getpoints(app.h9); app.timeSecs.T9=(app.timeLogs.T9-app.timeLogs.T9(1))*24*3600; 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app.timeSTP.P1=app.timeSecs_p.P1'; app.PresLT.P1=app.PresLogs.P1'; end %hp2 if app.P2CheckBox.Value==1 [app.timeLogs_p.P2,app.PresLogs.P2]=getpoints(app.hp2); app.timeSecs_p.P2=(app.timeLogs_p.P2-app.timeLogs_p.P2(1))*24*3600; app.timeSTP.P2=app.timeSecs_p.P2'; app.PresLT.P2=app.PresLogs.P2'; end %hp3 if app.P3CheckBox.Value==1 [app.timeLogs_p.P3,app.PresLogs.P3]=getpoints(app.hp3); app.timeSecs_p.P3=(app.timeLogs_p.P3-app.timeLogs_p.P3(1))*24*3600; app.timeSTP.P3=app.timeSecs_p.P3'; app.PresLT.P3=app.PresLogs.P3'; end %hp4 if app.P4CheckBox.Value==1 [app.timeLogs_p.P4,app.PresLogs.P4]=getpoints(app.hp4); app.timeSecs_p.P4=(app.timeLogs_p.P4-app.timeLogs_p.P4(1))*24*3600; app.timeSTP.P4=app.timeSecs_p.P4'; app.PresLT.P4=app.PresLogs.P4'; end %hp5 if app.P5CheckBox.Value==1 83 [app.timeLogs_p.P5,app.PresLogs.P5]=getpoints(app.hp5); app.timeSecs_p.P5=(app.timeLogs_p.P5-app.timeLogs_p.P5(1))*24*3600; app.timeSTP.P5=app.timeSecs_p.P5'; app.PresLT.P5=app.PresLogs.P5'; end %hp6 if app.P6CheckBox.Value==1 [app.timeLogs_p.P6,app.PresLogs.P6]=getpoints(app.hp6); app.timeSecs_p.P6=(app.timeLogs_p.P6-app.timeLogs_p.P6(1))*24*3600; app.timeSTP.P6=app.timeSecs_p.P6'; app.PresLT.P6=app.PresLogs.P6'; end %hp7 if app.P7CheckBox.Value==1 [app.timeLogs_p.P7,app.PresLogs.P7]=getpoints(app.hp7); app.timeSecs_p.P7=(app.timeLogs_p.P7-app.timeLogs_p.P7(1))*24*3600; app.timeSTP.P7=app.timeSecs_p.P7'; app.PresLT.P7=app.PresLogs.P7'; end %hp8 if app.CaudalCheckBox.Value==1 [app.timeLogs_p.P8,app.PresLogs.P8]=getpoints(app.hp8); app.timeSecs_p.P8=(app.timeLogs_p.P8-app.timeLogs_p.P8(1))*24*3600; app.timeSTP.P8=app.timeSecs_p.P8'; app.PresLT.P8=app.PresLogs.P8'; end message = {'El sistema de captura de datos ha parado','Recuerda guardar los archivos'}; uialert(app.UIFigure,message,'Recordatorio','Icon','info'); 84 GuardarMenuSelected writeDigitalPin(app.a,'D4',0); writeDigitalPin(app.a,'D5',0); writeDigitalPin(app.a,'D6',1); app.fecha=datetime('now','Format','yyyy-MM-dd''T''HHmmss'); app.cfecha=char(app.fecha); TempLogsSave=app.TempLT; PresLogsSave=app.PresLT; TimeLogsSave=app.timeST; %Guardar en .mat save("Temperatura"+app.cfecha+".mat",'-struct','TempLogsSave') save("Presion"+app.cfecha+".mat",'-struct','PresLogsSave') %Guardar Tabla app.tablaTiempo=splitvars(table(struct2table(TimeLogsSave))); writetable(app.tablaTiempo,"TiempoEnsayo"+app.cfecha+".xls"); app.tablaTemp=splitvars(table(struct2table(TempLogsSave))); writetable(app.tablaTemp,"Temperatura"+app.cfecha+".xls"); app.tablaPres=splitvars(table(struct2table(PresLogsSave))); writetable(app.tablaPres,"Presion"+app.cfecha+".xls"); writeDigitalPin(app.a,'D4',1); writeDigitalPin(app.a,'D5',0); writeDigitalPin(app.a,'D6',0); message = {'Guardado completado','Archivos disponibles en carpeta'}; uialert(app.UIFigure,message,'Guardado','Icon','success'); ConectarMenuSelected app.a=arduino('COM3','Mega2560','BaudRate',115200); %Conexión Arduino 1 app.a1=arduino('COM4','Mega2560','BaudRate',115200); %Conexión Arduino 2 disp('Conectado'); app.ArduinoLamp.Color='g'; writeDigitalPin(app.a,'D4',1); writeDigitalPin(app.a,'D5',1); writeDigitalPin(app.a,'D6',1); 85 message = {'Arduino se ha conectado con éxito'}; uialert(app.UIFigure,message,'Conexión con Arduino','Icon','success'); writeDigitalPin(app.a,'D4',1); writeDigitalPin(app.a,'D5',0); writeDigitalPin(app.a,'D6',0); DesconectarMenuSelected writeDigitalPin(app.a,'D4',0); writeDigitalPin(app.a,'D5',0); writeDigitalPin(app.a,'D6',0); clear app.a; app.ArduinoLamp.Color='r'; T1CheckBoxValueChanged Válido para todos los Check Box desde T1-T16, P1-P7 y Caudal. value = app.T1CheckBox.Value; if value == 1 app.LiveT.Visible='on'; app.TempField.Visible='on'; app.TempGauge.Visible='on'; app.S1F.Visible='on'; app.L1.Visible='off'; else app.LiveT.Visible='off'; app.TempField.Visible='off'; app.TempGauge.Visible='off'; app.S1F.Visible='off'; app.L1.Visible='on'; end UIFiguraCloseRequest % Display confirmation dialog box msg = '¿Seguro que quieres salir?'; uiconfirm(app.UIFigure,msg,'Confirm Close','CloseFcn',@app.confirmClose); ReiniciarMenuSelected APLICACION_DAQ_FINAL(); close(app.UIFigure) 86 ParametrosdepresionMenuSelected ParamPresion(); 87 Anexo B: Coste del material • Coste del material utilizado • Coste de un DAQ de NI AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 3 of 16 SPECIFICATIONS +VS = 5 V, −VS = 0 V, V+IN = V−IN = 0 V, VREF = 0 V, TA = TRJ = 25°C, RL = 100 kΩ, unless otherwise noted. Specifications do not include gain and offset errors of the thermocouple itself. TA is the ambient temperature at the AD849x; TRJ is the thermocouple reference junction temperature; TMJ is the thermocouple measurement junction temperature. Table 2. A Grade C Grade Parameter Test Conditions/Comments Min Typ Max Min Typ Max Unit TEMPERATURE ACCURACY Initial Accuracy AD8494/AD8495 TA = TRJ = TMJ = 25°C 3 1 °C AD8496/AD8497 TA = TRJ = 60°C, TMJ = 175°C 3 1.5 °C Ambient Temperature Rejection1 AD8494/AD8495 TA = TRJ = 0°C to 50°C 0.05 0.025 °C/°C AD8496/AD8497 TA = TRJ = 25°C to 100°C 0.05 0.025 °C/°C Gain Error2, 3 V OUT = 0.125 V to 4.125 V AD8494/AD8495 0.3 0.1 % AD8496/AD8497 0.3 0.1 % Transfer Function 5 5 mV/°C INPUTS Input Voltage Range −VS – 0.2 +VS – 1.6 −VS – 0.2 +VS – 1.6 V Overvoltage Range +VS – 25 −VS + 25 +VS – 25 −VS + 25 V Input Bias Current4 25 50 25 50 nA Input Offset Current 1.5 0.5 nA Common-Mode Rejection VCM = 0 V to 3 V 1 0.3 °C/V Power Supply Rejection +VS = 2.7 V to 5 V 0.5 0.5 °C/V NOISE Voltage Noise f = 0.1 Hz to 10 Hz, TA = 25°C 0.8 0.8 μV p-p Voltage Noise Density f = 1 kHz, TA = 25°C 32 32 nV/√Hz Current Noise Density f = 1 kHz, TA = 25°C 100 100 fA/√Hz REFERENCE INPUT Input Resistance 60 60 kΩ Input Current 25 25 μA Voltage Range −VS +VS −VS +VS V Gain to Output 1 1 V/V OUTPUT Output Voltage Range −VS + 0.025 +VS – 0.1 −VS + 0.025 +VS – 0.1 V Short-Circuit Current5 7 7 mA DYNAMIC RESPONSE −3 dB Bandwidth AD8494 30 30 kHz AD8495/AD8497 25 25 kHz AD8496 31 31 kHz Settling Time to 0.1% 4 V output step AD8494 36 36 μs AD8495/AD8497 40 40 μs AD8496 32 32 μs POWER SUPPLY Operating Voltage Range6 Single Supply 2.7 36 2.7 36 V Dual Supply ±2.7 ±18 ±2.7 ±18 V Quiescent Current 180 250 180 250 μA AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 4 of 16 A Grade C Grade Parameter Test Conditions/Comments Min Typ Max Min Typ Max Unit TEMPERATURE RANGE (TA) Specified Performance AD8494/AD8495 0 50 0 50 °C AD8496/AD8497 25 100 25 100 °C Operational −40 +125 −40 +125 °C 1 Ambient temperature rejection specifies the change in the output measurement (in °C) for a given change in temperature of the cold junction. For the AD8494 and AD8495, ambient temperature rejection is defined as the slope of the line connecting errors calculated at 0°C and 50°C ambient temperature. For the AD8496 and AD8497, ambient temperature rejection is defined as the slope of the line connecting errors calculated at 25°C and 100°C ambient temperature. 2 Error does not include thermocouple gain error or thermocouple nonlinearity. 3 With a 100 kΩ load, measurement junction temperatures beyond approximately 880°C for the AD8494 and AD8496 and beyond approximately 960°C for the AD8495 and AD8497 require supply voltages larger than 5 V or a negative voltage applied to the reference pin. Measurement junction temperatures below 5°C require either a positive offset voltage applied to the reference pin or a negative supply. 4 Input stage uses PNP transistors, so bias current always flows out of the part. 5 Large output currents can increase the internal temperature rise of the part and contribute to cold junction compensation (CJC) error. 6 Unbalanced supplies can also be used. Care should be taken that the common-mode voltage of the thermocouple stays within the input voltage range of the part. AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 5 of 16 ABSOLUTE MAXIMUM RATINGS Table 3. Parameter Rating Supply Voltage ±18 V Maximum Voltage at −IN or +IN +VS – 25 V Minimum Voltage at −IN or +IN –VS + 25 V REF Voltage ±VS Output Short-Circuit Current Duration Indefinite Storage Temperature Range −65°C to +150°C Operating Temperature Range −40°C to +125°C Maximum IC Junction Temperature 140°C ESD Human Body Model 4.5 kV Field-Induced Charged Device Model 1.5 kV Stresses above those listed under Absolute Maximum Ratings may cause permanent damage to the device. This is a stress rating only; functional operation of the device at these or any other conditions above those indicated in the operational section of this specification is not implied. Exposure to absolute maximum rating conditions for extended periods may affect device reliability. THERMAL RESISTANCE θJA is specified for a device on a 4-layer JEDEC PCB in free air. Table 4. Package θJA Unit 8-Lead MSOP (RM-8) 135 °C/W ESD CAUTION AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 6 of 16 PIN CONFIGURATION AND FUNCTION DESCRIPTIONS 08529-002 –IN 1 REF 2 –V S3 NC 4 +IN 8 +V S 7 OUT 6 SENSE 5 NC = NO CONNECT + – AD849x TOP VIEW (Not to Scale) Figure 2. Pin Configuration Table 5. Pin Function Descriptions Pin No. Mnemonic Description 1 −IN Negative Input. 2 REF Reference. This pin must be driven by low impedance. 3 −VS Negative Supply. 4 NC No Connect. 5 SENSE Sense Pin. In measurement mode, connect to output; in setpoint mode, connect to setpoint voltage. 6 OUT Output. 7 +VS Positive Supply. 8 +IN Positive Input. AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 7 of 16 TYPICAL PERFORMANCE CHARACTERISTICS TA = 25°C, +VS = 5 V, RL = ∞, unless otherwise noted. 100 10 1 0.1 0.01 0.1 1 10 100 1k 10k 100k FREQUENCY (Hz) CMRR (°C/V) 08529-035 AD8495/AD8497 AD8494 AD8496 Figure 3. CMRR vs. Frequency 1000 100 10 1 0 1 10 100 1k 10k 100k FREQUENCY (Hz) PSRR (°C/V) 08529-036 AD8495/AD8497 AD8494 AD8496 Figure 4. PSRR vs. Frequency 50 40 30 20 10 0 –10 –20 100 1k 10k 100k 1M FREQUENCY (Hz) GAIN (dB) 08529-018 AD8494 AD8496 AD8495/AD8497 Figure 5. Frequency Response 1200 1000 800 600 400 200 0 –200 TIME (50µs/DIV) TEMPERATURE READING (°C) 08529-019 CONNECTED THERMOCOUPLE OPEN THERMOCOUPLE THERMOCOUPLE CONNECTION AD849x OUTPUT Figure 6. Output Response to Open Thermocouple, −IN Connected to Ground Through a 1 MΩ Resistor 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0 –0.5 –1.0 –0.5 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 OUTPUT VOLTAGE (V) INPUT COMMON-MODE VOLTAGE (V) 08529-017 +0.05, +3.45 +0.05, +3.21 +4.91, +2.95 +4.91, +2.71 +0.05, –0.36 +0.05, –0.39 +4.91, –0.37 +4.91, –0.39 V REF = 0V V REF = 2.5V Figure 7. Input Common-Mode Voltage Range vs. Output Voltage, +VS = 5 V, VREF = 0 V, and VREF = 2.5 V 35 30 25 20 15 10 5 40 0 1.75 1.50 1.25 1.00 0.75 0.50 0.25 2.00 0 –40 –20 0 20 40 60 80 100 120 TEMPERATURE (°C) INPUT BIAS CURRENT (nA) INPUT OFFSET CURRENT (nA) 08529-042 I BIAS I OS Figure 8. Input Bias Current and Input Offset Current vs. Temperature AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 8 of 16 3.00 2.75 2.50 2.25 2.00 1.75 1.50 1.25 1.00 0.75 0.50 0.25 0 2.00 1.50 1.00 0.50 0 –0.50 –1.00 –30 –10 –5 0 5 15 20 25–25 –20 –15 10 30 INPUT VOLTAGE (V) OUTPUT VOLTAGE (V) INPUT CURRENT (mA) 08529-021 V OUT I IN Figure 9. AD8494 Input Overvoltage Performance, +VS = 2.7 V (Gain = 96.7) 3.00 2.75 2.50 2.25 2.00 1.75 1.50 1.25 1.00 0.75 0.50 0.25 0 2.00 1.50 1.00 0.50 0 –0.50 –1.00 –30 –10 –5 0 5 15 20 25–25 –20 –15 10 30 INPUT VOLTAGE (V) OUTPUT VOLTAGE (V) INPUT CURRENT (mA) 08529-022 V OUT I IN Figure 10. AD8495/AD8497 Input Overvoltage Performance, +VS = 2.7 V (Gain = 122.4) 3.00 2.75 2.50 2.25 2.00 1.75 1.50 1.25 1.00 0.75 0.50 0.25 0 2.00 1.50 1.00 0.50 0 –0.50 –1.00 –30 –10 –5 0 5 15 20 25–25 –20 –15 10 30 INPUT VOLTAGE (V) OUTPUT VOLTAGE (V) INPUT CURRENT (mA) 08529-023 V OUT I IN Figure 11. AD8496 Input Overvoltage Performance, +VS = 2.7 V Gain = 90.35) 16 12 8 4 0 –4 –8 –12 –16 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 –0.5 0 0.5 –1.0 –30 –10 –5 0 5 15 20 25–25 –20 –15 10 30 INPUT VOLTAGE (V) OUTPUT VOLTAGE (V) INPUT CURRENT (mA) 08529-024 V OUT I IN Figure 12. AD8494 Input Overvoltage Performance, VS = ±15 V (Gain = 96.7) 16 12 8 4 0 –4 –8 –12 –16 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 –0.5 0 0.5 –1.0 –30 –10 –5 0 5 15 20 25–25 –20 –15 10 30 INPUT VOLTAGE (V) OUTPUT VOLTAGE (V) INPUT CURRENT (mA) 08529-025 V OUT I IN Figure 13. AD8495/AD8497 Input Overvoltage Performance, VS = ±15 V (Gain = 122.4) 16 12 8 4 0 –4 –8 –12 –16 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 –0.5 0 0.5 –1.0 –30 –10 –5 0 5 15 20 25–25 –20 –15 10 30 INPUT VOLTAGE (V) OUTPUT VOLTAGE (V) INPUT CURRENT (mA) 08529-026 V OUT I IN Figure 14. AD8496 Input Overvoltage Performance, VS = ±15 V (Gain = 90.35) AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 9 of 16 08529-028 120µs/DIV 20mV/DI V C L = 0pF C L = 1000pF C L = 4700pF C L = 10000pF Figure 15. AD8494/AD8496 Small-Signal Response with Various Capacitive Loads 08529-027 120µs/DIV 20mV/DI V AD8494/AD8496 AD8495/AD8497 Figure 16. Small-Signal Response, RL = 100 kΩ, CL = 1 nF 08529-040 100µs/DIV 2V/DIV 0.02%/DIV SETTLING TO 0.1% IN 40µs Figure 17. AD8495/AD8497 Large-Signal Step Response and Settling Time 08529-029 120µs/DIV 20mV/DI V C L = 0pF C L = 1000pF C L = 4700pF C L = 10000pF Figure 18. AD8495/AD8497 Small-Signal Response with Various Capacitive Loads 08529-039 100µs/DIV 2V/DIV 0.02%/DIV SETTLING TO 0.1% IN 36µs Figure 19. AD8494 Large-Signal Step Response and Settling Time 08529-041 100µs/DIV 2V/DIV 0.02%/DIV SETTLING TO 0.1% IN 32µs Figure 20. AD8496 Large-Signal Step Response and Settling Time AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 10 of 16 08529-030 1s/DIV 200nV/DI V Figure 21. 0.1 Hz to 10 Hz RTI Voltage Noise 5 4 3 2 1 0 –1 –2 –3 –4 –5 1k 10k 100k LOAD RESISTANCE (Ω) OUTPUT VOLTAGE SWING (V) 08529-033 (+) –40°C (+) +25°C (+) +85°C (+) +125°C (–) –40°C (–) +25°C (–) +85°C (–) +125°C Figure 22. Output Voltage Swing vs. Load Resistance, VS = ±5 V 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 10 100 1k 10k 100k FREQUENCY (Hz) NOISE (nV/ Hz) 08529-031 Figure 23. Voltage Noise Spectral Density vs. Frequency 08529-032 TIME (1.5ms/DIV) OUTPUT VOLTAGE (50mV/DIV) SUPPLY VOLTAGE (1.25V/DIV) OUTPUT VOLTAGE 5V POWER-UP Figure 24. Output Voltage Start-Up + V S –0.4 –0.8 –1.2 +1.2 +0.8 +0.4 –V S 10µ 100µ 1m 5m OUTPUT CURRENT (A) OUTPUT VOLTAGE SWING (V) REFERRED TO SUPPLY VOLTAGES (V S = ±5V) 08529-034 (+) –40°C (+) +25°C (+) +85°C (+) +125°C (–) –40°C (–) +25°C (–) +85°C (–) +125°C Figure 25. Output Voltage Swing vs. Output Current, VS = ±5 V AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 11 of 16 THEORY OF OPERATION THERMOCOUPLES A thermocouple is a rugged, low cost temperature transducer whose output is proportional to the temperature difference between a measurement junction and a reference junction. It has a very wide temperature range. Its low level output (typically tens of microvolts per °C) requires amplification. Variation in the reference junction temperature results in measurement error unless the thermocouple signal is properly compensated. A thermocouple consists of two dissimilar metals. These metals are connected at one end to form the measurement junction, also called the hot junction. The other end of the thermocouple is connected to the metal lines that lead to the measurement electronics. This connection forms a second junction: the reference junction, also called the cold junction. 08529-004 AD849x PCB TRACES REFERENCE JUNCTION MEASUREMENT JUNCTION THERMOCOUPLE WIRES Figure 26. Thermocouple Junctions To derive the temperature at the measurement junction (TMJ), the user must know the differential voltage created by the thermocouple. The user must also know the error voltage generated by the temperature at the reference junction (TRJ). Compensating for the reference junction error voltage is typically called cold junction compensation. The electronics must compensate for any changes in temperature at the reference (cold) junction so that the output voltage is an accurate representation of the hot junction measurement. THERMOCOUPLE SIGNAL CONDITIONER The AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 thermocouple amplifiers provide a simple, low cost solution for measuring thermocouple temperatures. These amplifiers simplify many of the difficulties of measuring thermocouples. An integrated temperature sensor performs cold junction compensation. A fixed-gain instrumentation amplifier amplifies the small thermocouple voltage to provide a 5 mV/°C output. The high common-mode rejection of the amplifier blocks common-mode noise that the long thermocouple leads can pick up. For additional protection, the high impedance inputs of the amplifier make it easy to add extra filtering. Table 6 shows an example of a J type thermocouple voltage for various combinations of 0°C and 50°C on the reference and measurement junctions. Table 6 also shows the performance of the AD8494 amplifying the thermocouple voltage and compensating for the reference junction temperature changes, thus eliminating the error. Table 6. J Type Thermocouple Voltages and AD8494 Readings Measurement Junction Temperature (TMJ) Reference Junction Temperature (TRJ) Thermocouple Voltage AD8494 Reading 50°C 0°C +2.585 mV 250 mV 50°C 50°C 0 mV 250 mV 0°C 0°C 0 mV 0 mV 0°C 50°C −2.585 mV 0 mV AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 ARCHITECTURE Figure 27 shows a block diagram of the AD849x circuitry. The AD849x consists of a low offset, fixed-gain instrumentation amplifier and a temperature sensor. –IN +IN OUT REF 08529-020 A1 A2 AD8494/AD8495/ AD8496/AD8497 A3 SENSE ESD AND OVP ESD AND OVP COLD JUNCTION COMPENSATION 1MΩ THERMOCOUPLE Figure 27. Block Diagram The AD849x output is a voltage that is proportional to the temperature at the measurement junction of the thermocouple (TMJ). To derive the measured temperature from the AD849x output voltage, use the following transfer function: TMJ = (VOUT − VREF)/(5 mV/°C) An ideal AD849x achieves this output with an error of less than ±2°C, within the specified operating ranges listed in Table 7. Instrumentation Amplifier A thermocouple signal is so small that considerable gain is required before it can be sampled properly by most ADCs. The AD849x has an instrumentation amplifier with a fixed gain that generates an output voltage of 5 mV/°C for J type and K type thermocouples. VOUT = (TMJ × 5 mV/°C) + VREF To accommodate the nonlinear behavior of the thermocouple, each amplifier has a different gain so that the 5 mV/°C is accurately maintained for a given temperature measurement range. • The AD8494 and AD8496 (J type) have an instrumentation amplifier with a gain of 96.7 and 90.35, respectively. • The AD8495 and AD8497 (K type) have an instrumentation amplifier with a gain of 122.4. AD8494/AD8495/AD8496/AD8497 Rev. C | Page 12 of 16 The small thermocouple voltages mean that signals are quite vulnerable to interference, especially when measured with single-ended amplifiers. The AD849x addresses this issue in several ways. Low input bias currents and high input impedance allow for easy filtering at the inputs. The excellent common-mode rejection of the AD849x prevents variations in ground potential and other common-mode noise from affecting the measurement. Temperature Sensor (Cold Junction Compensation) The AD849x also includes a temperature sensor for cold junction compensation. This temperature sensor is used to measure the reference junction temperature of the thermocouple and to cancel its effect. • The AD8494/AD8495 cold junction compensation is optimized for operation in a lab environment, where the ambient temperature is around 25°C. The AD8494/AD8495 are specified for an ambient range of 0°C to 50°C. • The AD8496/AD8497 cold junction compensation is optimized for operation in a less controlled environment, where the temperature is around 60°C. The AD8496/AD8497 are specified for an ambient range of 25°C to 100°C. Application examples for the AD8496/AD8497 include automotive applications, autoclave, and ovens. Thermocouple Break Detection The AD849x offers open thermocouple detection. The inputs of the AD849x are PNP type transistors, which means that the bias current always flows out of the inputs. Therefore, the input bias current drives any unconnected input high, which rails the output. Connecting the negative input to ground through a 1 MΩ resistor causes the AD849x output to rail high in an open thermocouple condition (see Figure 6, Figure 28, and the Ground Connection section). 08529-008 1MΩ Figure 28. Ground the Negative Input Through a 1 MΩ Resistor for Open Thermocouple Detection Input Voltage Protection The AD849x has very robust inputs. Input voltages can be up to 25 V from the opposite supply rail. For example, with a +5 V positive supply and a −3 V negative supply, the part can safely withstand voltages at the inputs from −20 V to +22 V. Voltages at the reference and sense pins should not go beyond 0.3 V of the supply rails. MAXIMUM ERROR CALCULATION As is normally the case, the AD849x outputs are subject to calibration, gain, and temperature sensitivity errors. The user can calculate the maximum error from the AD849x using the following information. The five primary sources of AD849x error are described in this section. AD849x Initial Calibration Accuracy Error at the initial calibration point can be easily calibrated out with a one-point temperature calibration. See Table 2 for the specifications. AD849x Ambient Temperature Rejection The specified ambient temperature rejection represents the ability of the AD849x to reject errors caused by changes in the ambient temperature/reference junction. For example, with 0.025°C/°C ambient temperature rejection, a 20°C change in the reference junction temperature adds less than 0.5°C error to the measurement. See Table 2 for the specifications. AD849x Gain Error Gain error is the amount of additional error when measuring away from the measurement junction calibration point. For example, if the part is calibrated at 25°C and the measurement junction is 100°C with a gain error of 0.1%, the gain error contribution is (100°C − 25°C) × (0.1%) = 0.075°C. This error can be calibrated out with a two-point calibration if needed, but it is usually small enough to ignore. See Table 2 for the specifications. Manufacturing Tolerances of the Thermocouple Consult the data sheet for your thermocouple to find the specified tolerance of the thermocouple. Linearity Error of the Thermocouple Each part in the AD849x family is precision trimmed to optimize a linear operating range for a specific thermocouple type and for the widest possible measurement and ambient temperature ranges. The AD849x achieves a linearity error of less than ±2°C, within the specified operating ranges listed in Table 7. This error is due only to the nonlinearity of the thermocouple. Table 7. AD849x ±2°C Accuracy Temperature Ranges Part Thermocouple Type Max Error Ambient Temperature Range Measurement Temperature Range AD8494 J ±2°C 0°C to 50°C −35°C to +95°C AD8495 K ±2°C 0°C to 50°C −25°C to +400°C AD8496 J ±2°C 25°C to 100°C +55°C to +565°C AD8497 K ±2°C 25°C to 100°C −25°C to +295°C For temperature ranges outside those listed in Table 7 or for instructions on how to correct for thermocouple nonlinearity error with software, see the AN-1087 Application Note for additional details.