Arduino (IoT): RTD PT 100 Sensores Industriales Parte II

 

En el tutorial anterior vimos como obtener resultados de un sensor industrial, PT100.  3 puntos importantes a recalcar:

1. PT100 es un sensor muy sensible.  De hecho PT100 viene de “Pt” el símbolo para platino, que es un elemento usado por su confiabilidad.  Su resistencia varia de manera constante y confiable a lo largo de un gran rango de temperaturas.  Es esta resistencia la que medimos para obtener nuestros datos.
2. La resistencia del circuito esta ligada al Voltage pero los voltajes son muy sensibles a ruido y podríamos confundir ruido de las lineas de transmisión con mediciones reales.  Por tanto usamos la corriente que es mucho mas estable y también esta relacionada a la R y V, según V=IR.  Para medir la corriente usamos un transmisor 4/20mA current loop.  Este aparato mide corriente y esa corriente es la que usamos para calcular la resistencia y convertirla a temperatura.
3. Uno de los puntos mas importantes de cualquier medición es que las mediciones son instantáneas.  Es decir, se toman en un instante y muchas cosas pueden pasar entre un instante y otro.  Esto da como resultado varianzas que deben ser eliminadas.  Para ello es importante tomar varias muestras y obtener un promedio.  Existen cómputos estadísticos mas sofisticados que se pueden emplear para eliminar ruido y valores extremos pero por ahora veremos el mas sencillo, el promedio.

Realmente lo que debemos hacer es tomar varias muestras a lo largo del tiempo, almacenarlas y tomar un promedio de ellas. En programación podemos almacenar un gran grupo de datos en una estructura llamada arreglos, o arrays.  En Arduino definimos un array asi:

float analogVals[numReadings];

Aqui decimos que el array de nombre analogVals sera te valores tipo float y tendrá un cierto numero de elementos o items según la cantidad numReadings.

//Array vars
const unsigned int numReadings = 100;
float analogVals[numReadings];
unsigned int i = 0;

Aqui definimos el valor de numReadings en 100 y creamos un valor contador “i” iniciando con valor 0.  Este lo usaremos para incrementarlo cada vez que agreguemos un nuevo valor de temperatura al array y lo compararemos contra el numReadings de 100.  Al llegar a 100 valores, tomaremos el promedio.

analogVals[i] = f1;
if (i>=numReadings) {
//2. get average and go to test logic
float theAvgIs = average(analogVals,i);
//3. call logic
logicAction(theAvgIs);
i=0; //reset
} else {
i++;
}

Dentro del loop, almacenamos el valor del sensor, f1 y lo almacenamos en la primera posición del array analogVals[0] porque i empieza en 0.

Luego hacemos una prueba, si “i” ya llego a ser mayor o igual a 100, promediamos, de otra manera, solo le sumamos 1 a i, usando i++, y ahora i = 1 y volvemos al loop para tomar otra medicion.

Eventualmente cada vez que tomemos una medición y le sumemos 1 a i, i llegara a 100.  En ese momento ya hemos almacenado 100 valores en nuestro array y podemos hacer cálculos.

float average (float * array, int len){
float sum = 0L ;
for (int i = 0 ; i < len ; i++)
sum += array [i] ;
return ((float) sum) / len ;
}

En ese entonces llamamos esta función pasándole el array completo y su numero de elementos.  Esta función suma los valores del arreglo y los va almacenando en la variable sum.  Al final divide ese total entre len, el valor de items en el array para darnos un promedio y lo regresa al loop.

Regresando al loop ponemos ese valor en theAvgIs y lo pasamos a la función siguiente para tomar una decision sobre la lectura:

void logicAction(float thisIsIt){
if (thisIsIt > 20.0){
//its hot
Serial.println(“done…>20”);
Serial.println(thisIsIt);
} else {
//its cold
Serial.println(“done…<20”);
Serial.println(thisIsIt);
}
}

Aqui vemos que si el valor pasado es > a 20, esta caliente y si es menor a 20 esta frío.  En ese caso tomaríamos la accion en base a cada posibilidad, como cerrar válvulas, incrementar calor de la caldera etc.

Al final los resultados son:

Como podemos observar,  al calentar el sensor arriba de 20, la respuesta cambia y podríamos tomar las acciones necesarias.

Recordemos que hay otras mejoras; por ejemplo aquí esperamos a volver a llenar el array con 100 valores nuevos para obtener un nuevo promedio y poder comparar con lo deseado y tomar acciones.  Esperar 100 mediciones es bastante tiempo.  Podríamos ir llenando valores nuevos para reemplazar los mas viejos en el array, y tomar otro promedio al tener 10 nuevos y 90 viejos.  Así el promedio se actualizaría mas seguido y podríamos tomar mejores decisiones.