Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Módulo/Materia

Módulo de especialización en Electrónica Industrial/Ingeniería avanzada en Electrónica Industrial

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Descripción/Contenidos

Este curso enlaza con los conocimientos de grado en instrumentación y tratamiento analógico para la adquisición. Se describen los elementos constituyentes básicos de un sistema de adquisición de datos, los distintos tipos de tarjetas y las diversas configuraciones, sistemas operativos y de programación. Se ven también las formas de comunicación entre el ordenador y el tarjeta de adquisición y las características físicas de los principales elementos de una tarjeta de adquisición.

La reducción del ruido requiere además del filtrado analógico de un conexionado apropiado de los sensores con la tarjeta. Una correcta conexión elétrica (apantallamientos, masas y tierra) pueden reducir el impacto del ruido ambiental y de medición y al contrario empeorarla si no se realiza adecuadamente.  Las señales de los sensores y salidas no pueden utilizarse directamente sin antes calibrarlas y adaptarlas a los niveles requeridos por el  sistema objeto de la medición/control y la tarjeta de adquisición. Un efectivo filtrado analógico para la elinación de las componentes de alta frecuencia del ruido es asimismo imprescindible afín de evitar el fenómeno del aliasing.

Finalmente se abordará el filtrado digital que podrá realizarse on-line y off-line.  Entre los filtros digitales más usuales se encuentran los filtros de respuesta infinta y de respuesta finita. Finalmente se verá el filtro de Kalman, un filtro óptimo,  de muy diversas aplicaciones y un uso muy extendido en aplicaciones como el seguimiento de trayectorias, la fusión de sensores, la validación de datos, etc.

Las prácticas reforzarán los conocimientos teóricos mediante simulación y programación de maquetas reales con un sistema operativo en tiempo real.

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Descriptores

Adquisición de datos y tratamiento y filtrado digital de la señal. Enmarcada dentro del área de Ingeniería de sistemas y Automática.

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Competencias genéricas

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

CG1 - Capacidad para aplicar los aspectos científicos y tecnológicos de métodos matemáticos, analíticos y numéricos en la ingeniería, ingeniería eléctrica, ingeniería energética, ingeniería química, ingeniería mecánica, mecánica de medios continuos, electrónica industrial, automática, fabricación, materiales, métodos cuantitativos de gestión, informática industrial, urbanismo, infraestructuras, etc.

CG2 - Proyectar, calcular y diseñar productos, procesos, instalaciones y plantas.

CG4 - Realizar investigación, desarrollo e innovación en productos, procesos y métodos

CG8 - Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares

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Competencias específicas

CEEI1: Capacidad para utilizar un sistema de adquisición de datos, y de diseñar e implementar mediante el mismo filtros y elementos de compensación de características no deseadas

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Resultados aprendizaje

1.  R1: Adquirir conocimientos  básicos y experimentales para la utilización de un sistema de adquisición de datos.
2.  R2: Conocer la necesidad del filtrado y los filtros digitales más habituales utilizados en aplicaciones de control y de adquisición de datos.
3.  R3: Saber diseñar e implementar filtros digitales lineales para minimizar el efecto de vibraciones y ruidos.
4.  R4: Saber calibrar dispositivos de medida y actuadores y compensar características no lineales.

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Metodología

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Idiomas

castellano

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Evaluación

CONDICIONES PARA LA SUPERACIÓN DE LA ASIGNATURA.

1. La nota mínima del examen de respuesta larga ncesaria para evitar el examen de recuperación es un 5 (aprobado).
2. La calificación final será la media ponderada de la nota de respuesta larga y la de prueba experimental al 50%.
   
3. En el caso de no haber superado alcanzado la calificación mínima (5) en la prueba de recuperación, se aplicará la misma fórmula salvo que limitando la calificación máxima a 4,9.
   
4. En el caso de presentarse al examen de recuperación para "subir nota" se considerará dicha la calificación obtenida en dicho examen.
5. La mera presentación a cualquier examen, prueba o evaluación será considerado como una asistencia al examen y será puntuado en las actas.

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Temario

1. Introducción
1. Objetivos y el alcance
2. Desglose del contenido de la asignatura
2. Descripción de un sistema de adquisición de datos
1. Elementos constituyentes y configuraciones
2. Tipos de tarjeta, especificaciones y tipos de entrada/salida
3. Comunicación ordenador-tarjeta de adquisición
4. Sistemas operativos y lenguajes de programación
5. Calibración y adaptación de señales.
3. Filtros digitales
1. Filtro de Respuesta de Impulso Finita (FIR)
2. Filtro de Respuesta de Impulso Infinita (IIR)
3. Filtro de Kalman.

Prácticas de Laboratorio:

• P-1: Creación de un proyecto de adquisición de datos
• P-2: Programación de un convertidor AD
• P-3: Programación conjunta de convertidores AD y DA
• P-4: Programación de contadores
• P-5: Programación de Entradas/salidas digitales
• P-6: Diseño de un Filtro FIR por muestreo digital con Matlab
• P-7: Diseños de un Filtro FIR por mínimos cuadrados con Matlab

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.

Bibliografía básica:

• apuntes propios.
• Digital Filters: Analysis,design and Applications, Antoniou Andreas.
• Digital Filter Design, T.W. Parks, C.S. Burrus.
• Tracking and Data Association, Yaakov Bar-Shalom, Thomas E. Fortmann
• Labview Data Adquisition Basics Manual, National Instruments, http://www.ni.com/pdf/manuals/320997a.pdf

Bibliografía complementaria:

• Labview Advanced Programming Techniques, R.Bitter, T. Mohiuddin, M. Nawwrocki
• Labview, Robert Bishop, National Instruments
• Applied Optimal Estimation, Arthur Gelb.

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Lugar de impartición

Aulario y laboratorio de automática

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