Facultad Regional del Neuquén
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Item Monitoreo continuo de calidad y seguridad en subestaciones transformadoras urbanas(2021-05-10) Marasco, Damian; Monte, Gustavo; Bufanio, Rubèn; Agnello, Ariel; Scarone, NorbertoDurante el periodo estival las subestacionestransformadoras urbanas (SET) trabajan en una condicióncrítica debido a factores ambientales y a la excesiva demanda. Estaexigencia sumada a los puntos calientes, los cambios dinámicosdel punto de operación, el desequilibrio entre fases y el desgastenatural provocan un agravamiento temporal del estado operativode la subestación.La convergencia tecnológica propiciada por la IoT (Internetof ings) permite, sobre todo por la reducción drástica decostos, proponer soluciones en situaciones jamás pensadas.Esta “nueva” información alimenta los procesos de toma dedecisiones empleando paradigmas de Big Data e inteligenciacomputacional.Por lo expuesto, se desarrolló e implementó un sistema demonitoreo continuo de variables de calidad eléctricas, acústicas,mecánicas y térmicas para SETs. La información obtenidapermite inferir la evolución de su estado operativo minimizandoel impacto ambiental y asegurando la calidad del suministroItem Sistema de adquisición y procesamiento de imágenes térmicas de bajo costo(2017-08-11) Monte, Gustavo; Marasco, Damian; Solorzano, Lucas; Scarone, Norberto; Bufanio, RubènEl diagnóstico mediante el análisis de imágenes térmicas es ampliamente empleado y es una de las herramientas predilectas del mantenimiento predictivo. Debido al alto costo de las cámaras infrarrojas, este análisis se efectúa mediante inspecciones manuales periódicas reutilizando el elemento sensor para diversas aplicaciones. La reciente aparición de cámaras infrarrojas de bajo costo ha posibilitado el desarrollo de aplicaciones fijas que observan y analizan el comportamiento térmico de sistemas críticos a lo largo del tiempo. Este trabajo presenta una propuesta de sensor térmico inteligente que adquiere y procesa la imagen de baja resolución en tiempo real. El procesamiento de la imagen térmica propuesto se basa en el análisis de máximos locales y los gradientes espaciales y temporales centrados en estos máximos. La adquisición y el procesamiento de la imagen se realiza en un microcontrolador de 16 bits resultando un sensor térmico compacto, de bajo costo y con la capacidad de entender y clasificar la evolución térmica del sistema observado.Item Monitoreo continuo de variables de calidad y seguridad en subestaciones transformadoras urbanas(2020-08-20) Marasco, Damian; Monte, Gustavo; Bufanio, Rubèn; Agnello, Ariel; Scarone, Norberto; Solorzano, Lucas; Vallejos, Javier; Liscovsky, PabloDebido a las grandes demandas que se generan durante el periodo estival, las subestaciones urbanas trabajan en un punto crítico que depende de la temperatura ambiente, del desequilibrio de las fases, de los puntos calientes y del desgaste natural, características que se agravan con el paso del tiempo. Este trabajo presenta el desarrollo del sistema de monitoreo continuo de variables de calidad eléctricas, acústicas, mecánicas y térmicas para subestaciones transformadoras urbanas. La información obtenida permite inferir la evolución de su estado operativo minimizando el impacto ambiental y asegurando la calidad del suministroItem Monitoreo continuo de calidad y seguridad en subestaciones transformadoras urbanas(2021-04-08) Marasco, Damian; Monte, Gustavo; Bufanio, Rubèn; Agnello, Ariel; Scarone, NorbertoDurante el periodo estival las subestaciones transformadoras urbanas (SET) trabajan en una condición crítica debido a factores ambientales y a la excesiva demanda. Esta exigencia sumada a los puntos calientes, los cambios dinámicos del punto de operación, el desequilibrio entre fases y el desgaste natural provocan un agravamiento temporal del estado operativo de la subestación.La convergencia tecnológica propiciada por la IoT (Internet of ings) permite, sobre todo por la reducción drástica de costos, proponer soluciones en situaciones jamás pensadas. Esta “nueva” información alimenta los procesos de toma de decisiones empleando paradigmas de Big Data e inteligencia computacional. Por lo expuesto, se desarrolló e implementó un sistema de monitoreo continuo de variables de calidad eléctricas, acústicas, mecánicas y térmicas para SETs. La información obtenida permite inferir la evolución de su estado operativo minimizando el impacto ambiental y asegurando la calidad del suministro.Item Muestreo y adquisición inteligente de señales sensoriales en sistemas embebidos(2011-05-04) Monte, Gustavo; Kessel, Hector; Scarone, NorbertoHoy en día es muy común encontrar el prefijo inteligente en los sistemas que el hombre desarrolla.Encontramos desde fusibles inteligentes hasta autopistas inteligentes. La razón de esta “inteligencia” es que dada la complejidad de los sistemas actuales, los diseñadores la han trasladado a los dispositivos con el objetivo de simplificar la operación al usuario final. Un ejemplo típico es la filosofía Plug and Play. Aprovechando la capacidad actual de los sistemas embebidos, este trabajo presenta técnicas y algoritmos con el objetivo de sumar inteligencia al proceso de muestreo de una señal analógica. Empleando técnicas de sobre muestreo e interpolación adaptiva se logra analizar la señal, inferir estados,predecir comportamientos y validar la señal digitalizada. La señal a digitalizar es un proceso aleatorio, lo único que se conoce de antemano es su limitación en ancho de banda que le impide tomar valores totalmente arbitrarios entre muestras. Al aumentar la frecuencia de muestreo se restringe la aleatoriedad hasta quedar reducida a un espacio de escasas dimensiones que permite realizar un análisis certero sobre la señal. Se presentan resultados experimentales desarrollados en microcontroladores para validar los algoritmos propuestos.Item A novel time-domain signal processing algorithm for real time ventricular fibrillation detection(2011-12-23) Monte, Gustavo; Scarone, Norberto; Liscovsky, PabloThis paper presents an application of a novel algorithm for real time detection of ECG pathologies, especially ventricular fibrillation. It is based on segmentation and labeling process of an oversampled signal. After this treatment, analyzing sequence of segments, global signal behaviours are obtained in the same way like a human being does. The entire process can be seen as a morphological filtering after a smart data sampling. The algorithm does not require any ECG digital signal pre-processing, and the computational cost is low, so it can be embedded into the sensors for wearable and permanent applications. The proposed algorithms could be the input signal description to expert systems or to artificial intelligence software in order to detect other pathologiesItem Hacia un Procesamiento Universal de Señales de Sensores Industriales(Universidad Nacional de la Matanza, UTN FRH, 2010-07-06) Monte, Gustavo; Kessel, Hector; Marasco, Damian; Scarone, Norberto; Lagos, Walter; liscovsky, PabloEste trabajo presenta una propuesta de un marco algorítmico para procesar señales de sensores en forma universal. Las señales prevenientes de los sensores en un sistema de instrumentación y control es la información básica a través de la cual se infieren todos los estados operativos. Desde que la inteligencia emigró hacia el punto de medición, se han realizado acciones tendientes a normalizar el proceso de conexión de sensores. Como un resultado importante nació la norma IEEE 1451. Esta norma permite automatizar el proceso incorporando parámetros operativos y en forma electrónica en el mismo transductor. El estándar simplifica la incorporación de sensores a un sistema normalizando la forma que los sensores se describen asimismo. De la misma manera que se concibió la norma, el análisis de la señal del sensor debería también estar normalizado. Un tratamiento universal de la señal sensorial posibilita un dialogo entre sensores y que el sensor se de cuenta del tipo de señal obtenida con el objetivo de realizar inferencias de comportamiento. En el trabajo se describe técnicas realizadas en el dominio temporal que forman una plataforma fundacional para el análisis de la señal del sensor. Los algoritmos están basados en segmentación y etiquetado. La señal es vectorizada y analizando la secuencia de las clases de segmentos se infieren comportamientos, tendencias y predicciones sobre ella. El costo computacional es muy bajo lo que posibilita que estos algoritmos se ejecuten en tiempo real y que se incluyan en el sensor. Se presentan numerosas aplicaciones.