Conclution: El FPGA de una maner=
a tradicional ha sido programado en lenguaje VHDL (VHSIC (Circuito Integrad=
o de Muy Alta Velocidad) Lenguaje de Descripción del Hardware), que fue ree=
mplazado por el Lenguaje Gráfico (Lenguaje gráfico) utilizado en LabVIEW, a=
celerando así la puesta en marcha del sistema.Se recomienda usar la facilidad de la persona especializada =
en el análisis de los datos para tener acceso a la información de manera co=
mprensible.
Keywords: Embedded Systems, FPGA, Environment, Sensors,
Technical Report.
Resumen.
Este documento presenta el diseńo de un sistema embebido basado en F=
PGA
(Field Programmable Gate Array) para la adquisi=
ción
de seńales correspondientes a variables físicas tales como luz, sonido,
temperatura, humedad, monóxido de carbono (CO), metano (CH4), gas
licuado de petróleo (C3H8 + C4H10)
para luego ser visualizadas en diferentes plataformas en donde residen
interfaces de usuario del sistema, el cual también maneja una base de datos=
con
el objetivo de realizar reportes técnicos de las condiciones ambientales que
influyen en una persona en su ámbito laboral o en cualquier ambiente en don=
de
necesitemos monitorear datos. Con una FPGA como CPU del sistema se obtiene =
un Scan Rate en el orden de =
los
nanosegundos, pudiendo así obtener una base de datos más sólida en el momen=
to
de tomar decisiones sobre la condición del ambiente monitoreado y en especi=
al
en variables cuyo cambio o variación en la línea de tiempo son extremadamen=
te
rápidos.
La base de datos monitoreada corresponde al campo real adquirido con=
una
tasa de adquisición promedio de 25 nS utilizando
circuitos reconfigurables, lo que permite observar la evolución de las
variables con un tiempo de cambio muy rápido.
Métodos: Durante la ejecución de la investigación, se inició
mediante la verificación de las variables que se pueden medir en un entorno=
de
trabajo industrial o doméstico, para luego establecer los límites altos y b=
ajos
de medición que darían paso a la elección de sensores.
La programación y visualización y las pruebas se realizaron en LABView, donde la programación gráfica ayudó a poner =
en
marcha el FPGA de manera rápida y eficiente, que luego se reconfiguró en la
escala y la normalización y se basó en la comparación de la medición con
dispositivos estándar.
Después de esta actividad, las seńales se almacenaron en bases de da=
tos
y se enviaron a dispositivos de visualización para interactuar con el usuar=
io.
Resultados: El dispositivo diseńado es adecuado p=
ara la medición de variables físicas como luz, sonido, temperatura, humedad=
, monóxido de carbono (CO), metano (CH4), gas licuado de petróle=
o (C3H8 + C4H10), que se almace=
nan en una base de datos para Su posterior análisis de entornos, con una ta=
sa de conversión de analógico a digital, presentación en sistemas de visualización =
y análisis de 25 nS, a diferencia de los dispositivos actuales en el m=
ercado basados en microprocesador.Conclusión: El FPGA de una manera tradicional ha sido programado en lenguaje =
VHDL (VHSIC (Circuito Integrado de Muy Alta Velocidad) Lenguaje de Descripc=
ión del Hardware), que fue reemplazado por el Lenguaje G (Lenguaje Gráfico)=
utilizado en LabVIEW, acelerando así la puesta en marcha del sistema.=
Se recomienda usarlo por la
facilidad de que la persona especializada en el análisis de los datos pueda
tener acceso a la información de manera comprensible.
Palabras
Claves:=
Sistemas
Embebidos, FPGA, Medio Ambiente, Sensores, Informe Técnico.
Introducción.
En áreas como la robótica aplicada, robótica
industrial, domótica, industria automotriz, ingeniería aeronáutica, ambient=
al,
submarina, nuclear, mecatrónica, biomedicina y en cualquier industria
manufacturera moderna que requiere computación a alta velocidad se hablan de
sistemas embebidos (Ruohomaa y Salminen, 2019). Los sistemas embebidos aceleran la capacidad de
procesamiento (Abdelouaheb et al., 2018). Desde el ańo 1984 en el cual Ross Fremman inventó las FPGA han dado como resultado un
mejor rendimiento en comparación a=
los
sistemas basados en procesador, con los cuales estamos acostumbrados a trab=
ajar
(Perez et al., 2010).
Existe un área en donde el monitoreo de ambientes =
de
trabajo nos ayuda a cumplir con los límites de exposición de personal a
contaminantes industriales establecidos por la ACGIH (American Conference of Industrial =
Hygienists) y poder desarrollar medidas preventivas p=
ara
mitigar enfermedades laborales (Lynch et al., 2018), la legislación ambiental (TULAS) y normativa
especializada en higiene industrial (Decreto Ejecutivo 2393) vigente en el =
país
(Ecuatoriano, 2014). Las seńales de los sensores son tomadas para su
monitoreo en la FPGA previo a su respectivo acondicionamiento las cuales va=
n a
ser procesadas eficientemente por esta ya que sus bloques lógicos reprogram=
ados
son únicos para cada sensor (Wang et al., 2019), y de este modo llevar la información a almacenar=
la
por un lado para su posterior reporte y a visualizarla por otro en una HMI =
(LCD
o Applicacion Data Dashboa=
rd
de NI), Esquema el cual vemos en la Figura
1.
Figura 1. Elementos del sistema de adquisición, monitoreo y reporte de dato=
s
Materiales
y método.
Adquisición de las
seńales.
Las
variables para poder ser monitoreadas y almacenadas son transformadas de mo=
do
físico a eléctrico (voltaje, corriente o resistencia), en la Tabla 1 observ=
amos
los diferentes tipos de dispositivos utilizados para lograr esta
transformación. Cada sensor mostrado en la Tabla 1 pasa por un proceso de
acondicionamiento, es decir llevar los limites inferior y superior del alca=
nce
del sensor a un rango estandarizado de voltaje de (0 a 5Vdc), requeridos por
las entradas analógicas de la tarjeta FPGA NI sbRIO-9631, la cual se encarga
del procesamiento de las seńales (Bolton, 2013).
Tabla =
1. Sensores
|
Variable
|
Descripción del Sensor
|
Salida del sensor<=
/p>
|
|
Intensidad de Luz<=
/p>
|
Sensor Fotoeléctrico
|
V/lux
|
|
Sonido
|
Micrófono (Gras GGPA)
|
mV/Pa
|
|
Temperatura
|
LM35
|
mV/Pa
|
|
Humedad
|
HU-10S
|
V/%RH
|
|
|
MQ7
|
R/ppm
|
|
|
MQ4
|
R/ppm
|
|
|
MQ6
|
R/ppm
|
2.2
Conversión analógica/digital
Las
seńales acondicionadas se conectan a las entradas analógicas que la tarjeta
FPGA NI sbRIO-9631 (Serna, 2013),
la cual realiza la transformación de la variable de analógica a digital, cu=
yo
procedimiento obedece a la ecuación (1) y a las propiedades específicas de =
la
tarjeta de adquisición.
(1)
(2)=
En
donde:
r=3D
Coeficiente de conversión analógico digital
Lsr=3DLímite superior de
voltaje que la tarjeta soporta
R
=3Dresolución de la tarjeta
La
tarjeta FPGA NI sbRIO-963 tiene múltiples canales de entradas analógicas, c=
ada
uno de ellos con un ADC (Conversor Analógico-Digital). Cada ADC tiene una
resolución de 16 bits, que quiere decir que transformará la seńal de (0-5 <=
span
class=3DSpellE>Vdc) a un número entero entre (0-65536), por lo que c=
ada
unidad de conversión representa una variación de 0.0762 [Vdc/bit],
como se puede observar el resultado en la ecuación (2).
El
canal para la adquisición de datos de sonido entra por la entrada analógica=
de
una tarjeta especial (NI 9234) compatible también con =
CompactRIO
la cual tiene 14 bits de resolución.
2.3 Programación.
La
tarjeta FPGA NI sbRIO-9631, se configura en el Measure=
ment
& Automation Explorer que se conecta a la P=
C bajo
el protocolo TCP/IP.
Una
vez realizadas las configuraciones se procede a realizar la programación, b=
ajo
el lenguaje gráfico que nos facilita LABView, E=
n la
Figura 2 podemos observar un fragmento de esta programación (Serna, 2013).
Figura 2. Fragmento de programación en Lenguaje Gráfico
Para
la trasformación de bits a números reales los cuales los podamos denominar =
con
sus respectivas unidades ocupamos los datos mostrados en la Tabla 2, los cu=
ales
describen el comportamiento de la seńal obtenida desde los sensores basándo=
nos
en su función de transferencia, para luego estas variables ya con sus
respectivas unidades ser trasladadas a las bases de datos y a sistemas de
visualización.
Tabla 2. Funciones de transferencia de los sensores para cada variable=
|
Variable
|
Ecuación
|
|
Intensidad de Luz<=
/p>
|
I(lux)=3D 90.9091*vout
|
|
Sonido
|
Toolkit NI Sound and
Vibration
|
|
Temperatura
|
T(C)=3D9.09*vou=
t
|
|
Humedad
|
H(%Rh)=3D11.6*vout2+3.02*vout-3.06
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.4 HMI Local.
La
Interfaz de usuario local se basa en una pantalla LCD 16x2 y botoneras de
desplazamiento en un menú con los cual podemos iniciar las mediciones de la
variable seleccionada, la adquisición de la seńal de sonido en este HMI pod=
emos
verla en la Figura 3 (Bolton, 2013).
Figura 3. HMI local
&=
nbsp;
2.5 HMI Remota.<=
/o:p>
Bajo
el estándar de=
comunicación inalámbrica Wi-Fi (802.11) se comparten las variables para la
visualización desde la tarjeta FPGA NI sbRIO-9631 hacia una tableta electró=
nica
con plataforma iOS en donde reside el programa Data Da=
shboard
de National Instrumets en
el cual podemos observar gráficas de amplitud de la variable versus el tiem=
po,
así lo apreciamos en la Figura 4.
Figura 4. HMI Remoto (dB(A) vs. tiempo=
)
2.6 Calibración del
sistema de medición.
Los
datos obtenidos por los sensores y procesados por la FPGA son validados en =
un
proceso de comparación de la medición realizada con un instrumento patrón, =
para
su posterior corrección (Creus, 2011).
2.7 Reporte Técnico.<=
o:p>
En
la FPGA se graba una base de datos que va almacenado el monitoreo del ambie=
nte
en la Figura 5 podemos observar un reporte técnico realizado en DIAdem el cual lee y procesa la base de datos grabada=
en la
FPGA.
Para
un reporte técnico de 1 minutos se ocupó un espacio aproximado de 0.001953125 Mb, en la ecuación (3) pod=
emos
visualizar el tiempo estimado máximo de monitoreo que puede grabar la tarje=
ta
FPGA con la cual trabajamos, la cual tiene 128Mb de almacenamiento no volát=
il.
(3)=
Tiempo
suficiente para realizar una medición multi-vaiable
de más de 8 horas.
Figura
5. Reporte de medición de CO.
Resultados.
Podemos
observar en la Figura 6, un HMI remoto para algunas mediciones simultaneas =
y el
la Figura 7 un reporte técnico de la variable que representa al sonido en un
ambiente en donde se realizó la medición.
Figura 6.<=
span
lang=3DES-TRAD style=3D'mso-ansi-font-size:12.0pt;line-height:115%;font-sty=
le:normal'>
HMI remota para la visualización de múltiples variables.<=
/span>
Figura 7.<=
span
lang=3DES-TRAD style=3D'mso-ansi-font-size:12.0pt;line-height:115%;font-sty=
le:normal'>
Reporte técnico de la seńal de ruido (200 seg.)=
La tarjeta FPGA tar=
jeta
FPGA NI sbRIO-9631 con un procesador de 266 MHz, tal como se muestra en la
ecuación (4) realiza un ciclo en 25nS, dicho ciclo corresponde a que en ese
tiempo la tarjeta verifica el estado de las entradas, el procesamiento de la
seńal, actualiza las salidas y almacena los datos.
(4)<=
/span>
En donde=
Tc=3D Tiempo de cic=
lo.
Discusión.
Las
medidas tomadas fueron valoradas con dispositivos comerciales y certificados
los cuales sirvieron de patrones para nuestras mediciones, en donde para te=
ner
valores reales y adecuados cada sensor y cada canal fue reprogramado en bas=
e a
la normalización y seńalización de la variable ya digital en la FPGA, cambi=
o el
cual no tuvo que ver con el tiempo de respuesta del dispositivo, para
posteriormente almacenar con ayuda de DIADem en=
una
base de datos para su análisis y al mismo tiempo su visualización tanto en =
PC
como en cualquier dispositivo móvil.
Conclusiones.
ˇ
La FPGA de una manera
tradicional se viene programando en lenguaje VHDL (VHSIC (Very
High Speed Integrated Circuit) Hardware Description
Lenguaje), el cual fue reemplazado=
por
el Lenguaje G
(Lenguaje Gráfico) utilizado en
LabVIEW acelerando así la puesta en marcha del sistema.
ˇ
Se realiza el reporte téc=
nico
de manera que la persona especializada en analizar los datos pueda tener ac=
ceso
a la información de manera comprensible. Si los límites de exposición cambi=
an
de acuerdo al área en donde se hace la medición, pueden ser cambiados por el
usuario.
ˇ
Los reportes se utilizan =
para
realzar análisis del comportamiento de las variables en el ambiente, este
reporte se puede hacer en análisis en tiempos hasta aproximadamente 131.072
minutos o análisis en milésimas de segundo, puesto a que nuestro sistema ti=
ene
un bus de procesamiento de 40 MHz.
ˇ
El paralelismo de la tarj=
eta
FPGA nos permite tomar muestras de las seńales en ciclos comprendidos entre=
los
25 nS.
Referencias bibliográficas=
.
<=
!--[if supportFields]> ADDIN EN.REFLIST Abdelouaheb, B., Farid, K. y Najib, E. (2018). Synergetic Adaptive F=
uzzy
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Perez, A., Gutierrez, R. y
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eńo
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/span>
Ruohomaa, H. y Salminen, V. (2=
019)
Regional Development in Modern Robotic Education on Industrial and Society
Context. Vol.
793. Advances in Intelligent Systems and Computing (pp. 159-168).
Serna, A. (2013). Guía práctica de sensores (Alfaomega ed.).
Wang, B., Zhang, Z., Zhou, L. y Xiang, M. (2019) FPGA high-speed data
transmission based on bit self-revised technique. Vol. 463. Lecture Notes in Electrical Engineering (pp.
1286-1290).
<=
span
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s New Roman",serif;
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ast;
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<=
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