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Automatización Industrial - Integración de Sistemas - Industria 4.0

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Internet de las Cosas y Mantenimiento Industrial

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Internet de las Cosas, Industria 4.0 y Mantenimiento Industrial.

Un reciente estudio sobre causas del estancamiento del internet de las cosas (IoT) y el avance de la Industria 4.0, citaba entre otras, la falta de aplicación práctica que percibían los directivos de plantas industriales sobre este nuevo cambio de paradigma.

En la mayoría de industrias, el mantenimiento ocupa un lugar preferente en la lista de aspectos clave, las paradas inesperadas por avería, así como la optimización de las programadas, provocan grandes quebraderos de cabeza para los gestores de producción y mantenimiento. Es raro encontrar empresas que no dispongan de alguna herramienta de gestión del mantenimiento (GMAO) y que no tengan implementado, al menos una tipología de mantenimiento por calendario. En algunos casos, hay conjuntos de equipos a los que se aplica una vigilancia especial, recogiendo información sobre su estado, es lo que se conoce como Mantenimiento por Condición, y las actuaciones de mantenimiento se planifican en base al análisis de datos de funcionamiento de los activos vigilados. Esta tipología de mantenimiento presenta ventajas reseñables frente al mantenimiento por calendario, pero se ha encontrado tradicionalmente con los elevados costes de equipos de medida en continuo, o del coste de mano de obra para tomar las medidas en las llamadas ‘rutas‘.

El Internet de las Cosas (IoT) está llamado a liderar el cambio en las estrategias de mantenimiento industrial, proporcionando información ‘online’ de activos con costes asumibles por las empresas.

El Mantenimiento por Condición puede ser la punta de lanza para comenzar la transformación digital en entornos industriales, un punto de partida para una hoja de ruta que debe conducir hacia sistemas inteligentes dentro de un entorno Smart Factory.

Mantenimiento por Condición (Condition Monitoring) y Mantenimiento Predictivo.

  • El monitoreo por condición o Condition monitoring consiste en la monitorización continua de parámetros de funcionamiento de una máquina (temperatura, vibración, consumos, etc.) en busca de cambios significativos en los mismos que indiquen deterioros o desgastes en los activos. Este tipo de mantenimiento permite planificar las acciones con anterioridad al fallo del equipo, y presenta significativas mejoras frente al mantenimiento programado o por calendario, al realizarse cuando el deterioro o fallo se ha detectado.
  • Mantenimiento Predictivo es la aplicación de algoritmos predictivos a datos a tiempo real con el fin de identificar posibles fallos antes de que ocurran y dar recomendaciones a los usuarios para solucionarlos.

oilfig1Maintenance_Mix_Cost_Evaluation

Evolución del Mantenimiento por Condición y Mantenimiento Predictivo.

Hasta el momento actual, el mantenimiento por condición ha venido caracterizado por dos operativas bien diferenciadas:

  • Sistemas de medida aislado. Muy caros y precisos, generalmente usados como protección. En muchos casos interconectados al sistema de control de planta.
  • Recogida de medidas ‘a mano’ con equipos portátiles.

La disrupción de la industria 4.0 y la digitalización van a generar un revulsivo en la monitorización de activos, poniendo al servicio del personal de mantenimiento información ‘online’ de todos los parámetros concernientes al estado de los activos de la instalación. Estos equipos de monitorización tienen un coste mucho más asequible y no necesariamente van a emplearse como medio de protección.

EvolMantenIOT

Sin embargo, esta evolución del mantenimiento por condición puede, en muchos casos, no justificar la inversión en digitalización, y se hace necesario buscar aplicaciones de más alto nivel. La analítica basada en Machine Learning, mediante técnicas de Streaming Analytics es el aliado perfecto en la revolución digital, donde sistemas de software autónomos analizan cantidades ingentes de datos, aprenden del comportamiento de los sistemas monitorizados y ofrecen información sobre el estado de deterioro de los mismos y previsiones de fallo, ayudando al personal a planificar de manera óptima las paradas. Estas técnicos constituyen además una solución al programa de almacenamiento de datos que plantea el Big Data, ya que descartan la información que no es relevante o novedosa en el funcionamiento del proceso en estudio.

Con este tándem de digitalización basada en IoT y analítica Machine Learning estaremos hablando propiamente de Mantenimiento Predictivo. La información disponible es fácilmente integrable en los sistemas OT e IT implantados en la industria, y hay un flujo continuo de datos continuo entre todos los departamentos.

 

Monitor de energía eléctrica con Arduino.

Monitor Energia Electrica

Monitor Energia Electrica

El internet de las Cosas.

Arduino y las plataformas de software libre están permitiendo realizar proyectos electrónicos cada vez más complejos y sofisticados a un coste realmente asequible a nivel de hardware, y gracias a la colaboración y difusión de contenidos, con un menor tiempo de desarrollo. Como parte de un proyecto más complejo de monitorización a través de página web, tecnología conocida como ‘Internet de las cosas‘, hemos desarrollado, basándonos en Arduino y la plataforma libre Open Energy Monitor, un monitor de energía eléctrica no invasivo, empleando sensores tipo pinza que se abrazan a la fase a medir.

Descripción.

Vamos a desarrollar un monitor de energía eléctrica o medidor de consumo eléctrico (intensidad y potencia aparente) a tiempo real y a través de internet. Para ello emplearemos una tarjerta Arduino Mega (la placa Arduino Uno carece de memoria suficiente para trabajar con la librería GSM); dos sensores para medir intensidad eléctrica, que conectaremos a nuestro Arduino mediante una shield que acondiciona la señal de los sensores; y un módem GSM para conectarnos a internet y poder enviar las medidas.

Para almacenar datos en la nube necesitamos una plataforma especializada en ‘Internet of Things’ (iot), capaz de recibir y procesar los datos de nuestro nodo de monitorización. Existen en el mercado diversas plataformas para iot con distintas funcionalidades como Carriots o Xively (anteriormente Pachube). En este proyecto nos basaremos en la plataforma Emoncms, un proyecto OpenSource que proporciona almacenamiento limitado gratuito en sus servidores, y que permite descargar la plataforma y ejecutarla en un servidor propio. Incluye además tratamiento de datos y diversos formatos de visualización personalizables, que nos van a ayudar a desarrollar una completa interfaz de monitorización incluyendo seguridad de acceso.

Medida de consumo eléctrico.

Para la monitorización de consumo eléctrico uno de los métodos más empleados consiste en emplear sensores no invasivos de tipo pinza, que son básicamente transformadores de corriente (TC), especialmente indicados para medir corriente alterna.

PinzaAmperimetrica

Sensor Intensidad Eléctrica

Como cualquier transformador, están constituidos por un bobinado de primario, un bobinado de secundario, y un núcleo magnético.

FuncTrafoINT

Funcionamiento trafo Intensidad

La relación de transformación es el cociente entre entre el número de vueltas de bobinado entre primario y secundario, y la intensidad que fluye por el secundario es directamente proporcional a la relación de transformación:

RelacionTransformacion = nVueltasPrimario / nVueltasSecundario.
ISecundario = RelacionTransformacion * IPrimario

Habitualmente en este tipo de sensores, el número de vueltas de bobinado en el secundario es 2000, y el primario está constituido únicamente por la fase a medir, así que la relación de transformación es 1:2000, y la intensidad en el secundario es 1/2000 de la intensidad que fluye por el primario. Para un sensor de 100A como el que hemos adquirido, la intensidad del secundario será 100A/2000 = 0.05A, lo que suele escribirse en la forma 100:0.05.

Tal como hemos visto, el cable de fase a monitorizar constituye el primario del transformador, y al circular por él una corriente alterna, se induce una corriente proporcional en el secundario. Esta señal en forma de intensidad de corriente alterna debe ser acondicionada para poder medirse en una entrada analógica de nuestro Arduino, que es una entrada de tensión variable 0-5 V . Sobre la forma a realizar esta conversión eléctricamente hay amplia documentación en internet. Nosotros nos hemos decantado por adquirir una shield para Arduino realizada y distribuida por Open Energy Monitor, la Emon TX Arduino Shield  que incorpora 4 entradas para sensores de corriente configuradas con los componentes necesarios para medir en los canales análogicos de Arduino, y con conectores de 3.5mm para los sensores; además de dos entradas de temperatura para sensores digitales tipo DS18B20.

EmonTXShield

emonTx Shield V2

Mediante 4 entradas de 3.5mm se conectan a la shield, de forma simple, los equipos de medida que hemos adquirido también en la misma web: Yhdc SCT-013-000. Estos sensores están diseñados para medir una intensidad máxima de 100A. Es posible adquirirlos con una menor intensidad máxima, lo que aumenta la precisión de la medida a realizar.

Una vez la shield montada en la placa Arduino y conectados los sensores, estamos listos para comenzar a probar nuestro monitor de energía eléctrica. Únicamente necesitamos importar la librería EmonLib e incorporarla a nuestro proyecto. Hay que tener en cuenta  que los ejemplos incluidos en la instalación de la librería Emonlib no están desarrollados para la shield de Arduino, sino para otro dispositivo similar. Pare poder utilizar los ejemplos de la librería debemos modificar la línea en que se configura la instancia, introduciendo como constante el valor 60.606. Este valor es el cociente entre la relación de transformación (2000) y la resistencia de carga del circuito (33ohm).

Cte = RelacionTransformacion / ResistenciaCarga = 2000 / 33Ohm = 60.606
emon1.current(1, 60.606) //(pin analógico, cte configuración)

La shield EmonTx está preparada para realizar medidas de voltaje y potencia eléctrica, simplemente conectando una fuente de 9V alterna al conector de alimentación de la propia shield, para hacer de referencia. Si optamos por no incluir la fuente, sólo tenemos la posibilidad de medir intensidad. Para calcular la potencia aparente basta con multiplicar la intensidad medida por la tensión en línea, que debemos incluirla como una constante. En el caso de España, la tensión de suministro es de 230V, aunque este valor puede variar ligeramente en cada punto de suministro.

#include "EmonLib.h" // Incluye la libreria

EnergyMonitor emon1; // Crea una instancia 
void setup() 
{ 
  Serial.begin(9600); 
  emon1.current(1, 60.606); // Configuración: entrada Pin Analógico, calibracion. 
} 
void loop() 
{ 
  double Irms = emon1.calcIrms(1480); 
  Serial.print(Irms*230.0); // Potencia Aparente 
  Serial.print(" "); 
  Serial.println(Irms); // Irms 
}

Conexión de Arduino a Internet.

Aunque existen diversas alternativas para conectar Arduino a internet, nos decantamos por la shield oficial Arduino GSM Shield. Aunque la placa es compatible con nuestro Arduino Mega, es necesario, como se indica en la documentación oficial, realizar unas pequeñas modificaciones para hacerla funcionar:

Arduino Mega Modificacion GSM

Arduino Mega Modificacion GSM

  • Puentear los canales digitales  2 y 10.
  • Doblar la patilla del canal 2 para dejarlo sin conectar
Con estas sencillas modificaciones estamos listos para conectar nuestro Arduino Mega a internet, en este caso a la web de Emoncms. La mejor opción para enviar datos a un servidor web es realizar un enlace cliente-servidor, donde Arduino es el cliente web. Hay abundante documentación sobre el modo de realizar la conexión como cliente, tanto en internet como en los propios ejemplos de la librería GSM.

No debemos olvidar que para conectarnos a internet a través de la shield GSM, debemos tener contratada una tarifa de datos con algún operador móvil. Como en elpaquete de la shield oficial se incluye una tarjeta de Movistar activable vía web, para probar el prototipo hemos adquirido un bono de 10MB a través de la web M2M. Es necesario tener a mano los datos de conexión del operador a la hora de realizar el enlace web:

#include <GSM.h>

// PIN de la tarjeta, en el caso de M2M está vacío #define PINNUMBER "" //Operador #define GPRS_APN "sm2ms.movilforum.es" #define GPRS_LOGIN "" #define GPRS_PASSWORD "" GSMClient client; GPRS gprs; GSM gsmAccess; void setup() { Serial.println("Iniciando la conexion WEB."); boolean notConnected = true; // Inicia el acceso GSM while(notConnected) { if((gsmAccess.begin(PINNUMBER)==GSM_READY) & (gprs.attachGPRS(GPRS_APN, GPRS_LOGIN, GPRS_PASSWORD)==GPRS_READY)) { notConnected = false; Serial.println("Conectado a red GSM"); } else { Serial.println("No conectado"); delay(1000); } } }

Montaje del conjunto.

Ya tenemos todos los componentes del monitor de energía eléctrica probados por separado, es momento de ensamblar el conjunto y programar el código para comenzar a enviar datos al servidor web. El primer paso es montar las shields sobre la placa Arduino. Vamos a emplear dos sensores para tener medidas redundantes, en uno de ellos mediremos la intensidad del cable de fase, y en el otro la intensidad del neutro, ambas medidas deben coincidir.
Arduino Monitor Energia

Arduino Monitor Energia

Arduino Monitor Energia

Arduino Monitor Energia

 

En el sketch añadimos el código para realizar la segunda medida y preparamos la cadena del envío. Para transmitir los datos al servidor de emoncms, empleamos una cadena json según se detalla en la información de la página sobre como transmitir datos, con el formato:

http://emoncms.org/input/post.json?json={power:200}

Debemos estar registrado en el servidor para poder operar en la aplicación. Una vez registrados, se nos asigna un APIKEY con permiso de escritura que es necesario reflejar en el sketch al enviar datos. Este valor indica al servidor emoncms qué usuario está enviando datos. Tambiés podemos incluir, en caso necesario, el número de nodo desde el que se envía, para distinguir en caso de disponer de distintos equipos, o querer monitorizar distintas zonas.

Empleamos el pin 12 como indicador de que hay una transacción de lectura-envío en marcha.

#include "EmonLib.h"
#include 

#define PINNUMBER ""
#define GPRS_APN       "sm2ms.movilforum.es" 
#define GPRS_LOGIN     ""    
#define GPRS_PASSWORD  "" 

//APIKEY para la conexion con Opencms
const String APIKEY = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx";

char server[] = "emoncms.org"; 
const int port=80;
int node = 1;

unsigned long ultimoEnvio=0; 
const unsigned long intervaloEnvio = 10;  //periodo entre envios

String json;

// Inicialización de las librerías
GSMClient client;
GPRS gprs;
GSM gsmAccess;
EnergyMonitor emon1;
EnergyMonitor emon2;

void setup()
{  
  Serial.begin(9600);
  emon1.current(1, 60.606);
  emon2.current(2, 60.606);
  Serial.println("Iniciando la conexion WEB.");

  boolean notConnected = true;
    // Inicia el acceso GSM
  while(notConnected)
  {
    if((gsmAccess.begin(PINNUMBER)==GSM_READY) &
        (gprs.attachGPRS(GPRS_APN, GPRS_LOGIN, GPRS_PASSWORD)==GPRS_READY))
      {
        notConnected = false;
        Serial.println("Conectado a red GSM");
      }
    else
    {
      Serial.println("No conectado");
      delay(1000);
    }
  }
  pinMode(13, OUTPUT);
}

void loop()
{
  //Lectura de datos enviados por el servidor web
  if (client.available())
  {
     char c = client.read();
     Serial.print(c);
  }

  if (!client.connected() && ultimoEnvio)
  {
    client.stop();
  }
 //envio de datos
 if(((millis() - ultimoEnvio)/1000 > intervaloEnvio))
  {
    digitalWrite(13, HIGH);
    double Irms1 = emon1.calcIrms(1480);  // Calculate Irms only
    double PotAct1=Irms1*230.0;
    double Irms2 = emon2.calcIrms(1480);  // Calculate Irms only
    double PotAct2=Irms2*230.0;
    //preparamos el dato para enviar
    char aux_Irms1 [8];
    char aux_Pot1 [8];
    char aux_Irms2 [8];
    char aux_Pot2 [8];    
    dtostrf(Irms1, 4, 2, aux_Irms1);
    dtostrf(PotAct1, 4, 2, aux_Pot1);
    dtostrf(Irms2, 4, 2, aux_Irms2);
    dtostrf(PotAct2, 4, 2, aux_Pot2);
    //preparamos la cadena de envio
    json="{";
    //pasamos los datos a la cadena
    datosSerie(json, "Int1", aux_Irms1, true);
    datosSerie(json, "Pot1", aux_Pot1, false);
    datosSerie(json, "Int2", aux_Irms2, false);
    datosSerie(json, "Pot2", aux_Pot2, false);
    json += "}";
    Serial.println(json);
    sendData();
  }
}

void sendData()
{
  // Realizamos la conexión al servidor
 if (client.connect(server, port))
  {
    client.print("GET /api/post?apikey=");
    client.print(APIKEY);
    if (node > 0) {
      client.print("&node=");
      client.print(node);
    }
    client.print("&json=");
    client.print(json);
    client.println(" HTTP/1.1");
    client.println("Host:emoncms.org");
    client.println("User-Agent: Arduino-GSM");
    client.println("Connection: close");
    client.println();   
    Serial.println("Enviada con éxito");
  }
  else
  {
    // if you couldn't make a connection:
    Serial.println("Error en la Conexion.");
    Serial.println();
    Serial.println("desconectando.");
    client.stop();
  }
  // note the time that the connection was made or attempted
  digitalWrite(13, LOW);
  ultimoEnvio = millis();
}

void datosSerie(String &dataString, String Campo, String Valor, boolean Primero)
{
    if (Primero==false) {
      dataString += ",";
    }
      dataString += Campo+":";
      dataString += Valor;
}

Muy importante es recordar que debemos colocar el sensor alrededor de sólo uno de los dos hilos de alimentación, si medimos sobre un cable convencional donde están embutidos los dos hilos de alimentación, la medida será siempre cero, ya que a la intensidad que entra por un hilo es igual y de signo contrario a la que sale por el otro, para que fluya la intensidad.

Conexion Sensor Intensidad

En la próxima entrada, mostraremos como configurar el servidor Opencms para que almacene datos en forma histórica y cómo crear una pantalla de monitorización de datos amigable con gráficos.

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