Instrumentación Electrónica y Monitorización
Instrumentación Electrónica y Monitorización
La Instrumentación Electrónica es una disciplina que en estos instantes está teniendo una gran evolución ya que permite el desarrollo de multitud de nuevas aplicaciones que, por ejemplo, bajo la perspectiva de desarrollo de negocio, abren un gran abanico de posibilidades que se pueden aplicar en todo el ciclo de vida de las máquinas y sistemas, mejorando la rentabilidad en todo tipo de inversiones, desarrollando nuevas tecnologías que permiten aplicaciones que antes no se podían realizar y permitiendo a todo tipo de entidades pasar la barrera de la digitalización industrial como la industria 4.0.
Esta Maestría está enfocada
al diseño Sistemas de Medida y a la aplicación de la Instrumentación Electrónica en multitud de aplicaciones algunas de ellas muy novedosas que incluyen técnicas de Inteligencia Artificial.
Duración
1 año – Créditos: 60 ECTS
Objetivos
Mejorar la capacitación académica y profesional de los titulados en ingeniería industrial (en sus distintas opciones), telecomunicación, informática, o que estén trabajando en sistemas de medida, monitorización y procesado de señales, a los que va a proporcionar una base tecnológica coherente, actual y completa en todo el ámbito de las tecnologías relacionadas con la adquisición de datos, la monitorización, Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things), interpretación y procesado de señales y la transformación de las señales en conocimiento, para su de amplia aplicabilidad, en multitud de campos de la industria, el transporte, la energía y la construcción.Destinatarios
Titulados universitarios (graduados, licenciados, ingenieros e ingenieros técnicos) que quieran orientar su carrera profesional al sector de la instrumentación electrónica, las modernas tecnologías en las que se basa el Internet de las Cosas, el procesado avanzado de señales, la transformación de las señales en conocimiento y el mantenimiento industrial avanzado tanto de máquinas como de estructuras.
Modularización
La Maestría se divide en dos Expertos y un Trabajo Final, de forma que se puede cursar en un año académico o en varios, realizándolo por partes y convalidándose dentro de la Maestría. Los Expertos son:
- Experto Universitario en Instrumentación y Procesado de Señales -
- Experto Universitario en Monitorización Inteligente de la Condición -
Experto Universitario en Instrumentación y Procesado de Señales
Se denomina “Monitorizar” al hecho de medir una o más variables representativas del estado de un sistema para conocer su comportamiento. La Instrumentación Electrónica es la rama de la ingeniería que trata de todos los aspectos de la monitorización.
La base de esa información estará en la monitorización. Sus aplicaciones son numerosas. Se puede hablar de:
- ciudades inteligentes (Smart Cities), robots de todo tipo con grandes capacidades,
- vehículos (coches, camiones, aviones, barcos, trenes, …) inteligentes autoguiados,
- sistemas de seguridad inteligente,
- monitorización del estado de las máquinas (Condition Monitoring)
- las estructuras (Structural Health Monitoring),
- sistemas industriales modernos (Industria 4.0),
- grandes infraestructuras, etc.
En las que los sistemas de medida se comunicarán entre sí mediante redes wifi o por medio de Internet (IoT) con un servidor de aplicaciones. Todo ello se basa en la información suministrada por sensores y, por tanto, está basado en la instrumentación electrónica.
En este curso estudiarán a fondo, las técnicas de medida, sensores, electrónica asociada con ellos y adquisición de datos constituyen la base para medir, es decir, para extraer la información que posteriormente se debe transformar en conocimiento.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
- Comprender los modernos sistemas de monitorización electrónica.
- Conocer las características de los sensores, sus aplicaciones y su manipulación.
- Disponer de amplia información sobre los nuevos sensores que aparecen en el mercado.
- Saber seleccionar sensores y acondicionadores de señal.
- Saber diseñar la electrónica asociada a los sistemas convencionales de medida.
- Comprender el análisis numérico de los modelos de sensores y acondicionadores.
- Practicar en la calibración de los sistemas de medida y en la precisión de los resultados.
- Conocer los errores y limitaciones de los sistemas de medida.
- Conocer el funcionamiento de los sistemas digitales de adquisición de datos.
- Conocer los interfaces y los buses digitales existentes en los sensores que incorporan la electrónica de comunicaciones embebida.
- Conocer las técnicas básicas de procesado de señal en el dominio de la frecuencia.
- Tener una visión amplia de los sistemas inteligentes de medida.
◦ Duración:
2 meses y 3 semanas, 350 h (14 ECTS)
◦ Contenidos:
- Introducción a la instrumentación electrónica.
- Características de los sistemas de medida.
- Acondicionadores de sensores pasivos de impedancia.
- Amplificación en instrumentación electrónica.
- Otros acondicionadores activos.
- Filtros activos.
- Aplicación de la teoría de la señal a la instrumentación.
- Conversión de datos y SAD.
- Comunicaciones con periféricos.
- Medida de la temperatura.
- Medida de proximidad, posición, velocidad y campos magnéticos.
- Medida de vibración, choque, fuerza y presión.
- Extensometría. Medida de deformaciones mecánicas.
Los sensores especializados que se van a abordar se dividen en tres grupos:
- Fibra óptica
- Biosensores
- Ultrasonidos
La fibra óptica inicialmente se usó en telecomunicaciones por la baja atenuación que presenta a la transmisión de la luz y en la actualidad ha cobrado también gran interés por su uso como elemento sensor.
Los sensores de fibra óptica presentan una serie de ventajas sobre otros tipos de sensores que hacen que sean cada vez más utilizados en multitud de aplicaciones en distintos ámbitos como son la ingeniería civil, aeronáutica, infraestructuras de transporte de vehículos, infraestructuras de transporte de líquidos, infraestructuras de transporte de gases, vehículos de todo tipo, etc.
Este tipo de sensores se abordarán en este curso, destacando las propiedades que presentan mayor interés como la inmunidad a las interferencias electromagnéticas y la posibilidad de multiplexar varios sensores basados en redes de Bragg en una misma fibra. O bien las ventajas que ofrecen los sensores basados en la dispersión de Raman (o Brillouin) permite medir en
forma distribuida cada metro (o dos metros) a lo largo de toda una fibra óptica que puede tener centenares de metros.
Los biosensores son sensores que participan de una doble tecnología.
- Por un lado, tienen una parte biológica que responde a cambios en el medio modificando parámetros biológicos;
- por otra, esos parámetros biológicos se miden mediante sensores más convencionales.
Se utilizan en multitud de aplicaciones que van desde las aplicaciones industriales tales como:
- el análisis de aguas y detección bacteriana
- análisis químicos
- análisis de muestras biológicas para la detección de patologías, incluso para la detección precoz de determinados tipos de cáncer.
El desarrollo de nuevas tecnologías y materiales han permitido miniaturizar estos sensores y han permitido que se puedan realizar medidas on-line que antes se realizaban analizando muestras en laboratorios consumiendo un tiempo importante. Entre los nuevos materiales cabe destacar los nanomateriales, tales como nanotubos de carbono, y los micromateriales, tales como microbobinas, microhilos, etc. que, en conjunción con tecnologías de fabricación de microchips permiten la realización de microsensores de bajo coste aptos para la medida on-line de multitud de parámetros para los que no había solución anteriormente.
En este curso se presenta una visión panorámica del estado actual del arte en el desarrollo de los biosensores, incluyendo los nuevos materiales que se están explorando, las modernas tecnologías de medida y el ámbito de aplicaciones en los que tienen un futuro prometedor.
Los ultrasonidos son ondas acústicas de frecuencias superiores a las frecuencias audibles por el hombre que tienen multitud de aplicaciones en Instrumentación Electrónica aprovechando sus propiedades de propagación tanto en el aire como en otro tipo de medios. Desde su aplicación más sencilla en robótica o en el automóvil para detectar objetos próximos y/o medir la distancia a la que se encuentran, o la medida de la velocidad de un móvil, a las más sofisticadas usadas en SHM (Structural Health Monitoring) para conocer el estado de las estructuras de todo tipo o en diagnóstico clínico como técnica no invasiva para conocer el estado de los tejidos o los órganos, su uso es cada vez más habitual.
Es un curso eminentemente teórico por la dificultad y el coste que entrañan prácticas con este tipo de transductores, basado en el aprendizaje a través de teoría, ejercicios y problemas. La experiencia que los profesionales que intervienen tienen en este tipo de tecnologías hace que el curso sea atractivo y que se llegue a conocer en profundidad la aplicación de las técnicas de ultrasonidos en Instrumentación Electrónica.
En este curso se estudiarán los tipos de ondas de ultrasonidos y su propagación en el aire o en otros medios. También su propagación en láminas delgadas que tanto interés tienen en SHM y en CM. Finalmente se estudia la generación de ultrasonidos mediante transductores dedistintos tipos, y la realización de sistemas de medida basados en ultrasonidos y su aplicación tanto a nivel industrial como en diagnóstico clínico.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
- Comprender el funcionamiento de la fibra óptica y saber los distintos tipos de fibra óptica existentes.
- Conocer los tipos de sensores de fibra óptica existentes en la actualidad y sus características.
- Conocer los métodos de fabricación de los sensores de fibra óptica.
- Conocer los sistemas de interrogación existentes para los distintos tipos de sensores de fibra óptica.
- Conocer las aplicaciones actuales con sensores de fibra óptica en diversos campos tanto de la industria como del transporte y la construcción.
- Conocer los conectores de fibra óptica, sus características y su forma de conexión.
- Conocer los tipos de biosensores existentes en la actualidad.
- Comprender el funcionamiento de los distintos tipos de biosensores existentes.
- Conocer las aplicaciones fundamentales de los biosensores.
- Conocer la manipulación de los biosensores.
- Conocer el estado del arte de los biosensores.
- Conocer las aplicaciones de los ultrasonidos en el ámbito de la Instrumentación Electrónica para la medida de distancias y velocidades de móviles.
- Conocer la propagación de ondas de ultrasonidos en placas delgadas.
- Conocer la aplicación de los ultrasonidos en detección pasiva y activa del estado de
estructuras. - Conocer el funcionamiento de los sensores y actuadores de ultrasonidos.
- Conocer los arrays de actuadores de ultrasonidos.
- Conocer los distintos tipos de sensores y actuadores existentes en el mercado.
◦ Duración:
1 mes y 1 semana, 150h (6 ECTS)
◦ Contenidos:
- Sensores de fibra óptica
- Introducción a la fibra óptica en Instrumentación.
- Sensores de fibra óptica. Sensores interferométricos y distribuidos.
- Sensores basados en redes de difracción de Bragg.
- Sensores basados en POF con aplicación a SHM.
- Sistemas de conexión óptica.
- Sensores de fibra óptica basados en medidas indirectas.
- Aplicaciones. en el ámbito ferroviario.
- Biosensores
- Introducción a los biosensores.
- Biosensores con nanomateriales integrados y electroquímicos.
- Biosensores ópticos.
- Ultrasonidos
- Ultrasonidos en instrumentación electrónica.
- Transmisión de ondas de ultrasonidos.
- Transductores de ultrasonidos
El procesado permite mejorar la calidad de las señales y extraer la información que contienen de forma más útil de lo que permite hacerlo la propia señal tal como transcurre en el dominio del tiempo. Básicamente se trata de obtener una serie de parámetros característicos de las señales en el dominio del tiempo y/o, de transformar las señales en otros dominios de representación en los que resulta mucho más sencillo obtener la información por reflejar de forma más clara las características que interesa destacar.
De entre los dominios en los que las señales se representan se pueden distinguir:
- el dominio del tiempo
- el de la frecuencia
- el dominio tiempo-frecuencia
- el dominio tiempo-escala
Todo esto se verá en este curso aplicado a numerosos casos prácticos utilizando señales reales que los autores han trabajado en aplicaciones industriales.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
• Conocer el análisis de señales en los dominios fundamentales:
• Análisis de señales en el dominio del tiempo.
• Análisis de señales en el dominio de la frecuencia.
• Análisis de señales en el dominio tiempo-frecuencia.
• Saber interpretar adecuadamente los resultados del análisis en los dominios anteriormente mencionados.
• Conocer las limitaciones de las distintas técnicas aplicadas al análisis de señales.
• Aplicar el procesado de señales a casos reales.
• Practicar el análisis de señales utilizando Matlab.
◦ Duración:
2 meses, 250h (10 ECTS)
◦ Contenidos:
- Resumen de teoría de la señal básica con aplicaciones en instrumentación.
- Sistemas lineales.
- Señales analíticas.
- Sistemas discretos.
- Estimación espectral.
- Representación en tiempo-frecuencia.
Experto Universitario en Monitorización Inteligente de la Condición
Contenido del acordeón
Condition Monitoring (CM) es un conjunto de tecnologías que se aplican para conocer el estado (condición) de los sistemas mecánicos, eléctricos y electromecánicos. A partir del estado de los mismos se puede aplicar la política de mantenimiento o de control adecuadas para preservar en buenas condiciones el estado de los sistemas o para alargar la vida útil de los mismos.
Para aplicar CM se deben monitorizar los sistemas, procesar las señales obtenidas y transformar en conocimiento la información a ellas vinculada. Aplicando técnicas de Inteligencia Artificial el sistema se puede automatizar para que de forma inteligente (ICM, Intelligent Condition Monitoring) se obtenga la información acerca del estado del sistema bajo estudio.
En este curso se estudiarán los modos de fallo de algunos sistemas de rotación, su monitorización, el procesado de señales aplicable, sus patologías y las técnicas de Inteligencia Artificial que se pueden utilizar. Se usarán señales de rodamientos, ejes, cajas de engranajes, etc.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
- Saber los distintos tipos de mantenimiento de máquinas existentes actualmente.
- Análisis de los modos de fallo de sistemas mecánicos, eléctricos y electromecánicos y de sus causas.
- Conocer la forma de saber el estado de los sistemas anteriormente mencionados aplicando las técnicas de Condition Monitoring.
- Saber las variables involucradas en los distintos modos de fallo y la forma de realizar las medidas.
- Conocer el procesado de señales aplicable a cada modo de fallo.
- Conocer la forma de extraer el Vector de Características que contiene la firma del fallo.
- Entrenar un sistema de clasificación para detección automática del fallo.
◦ Duración:
2 meses y 2 semanas, 300 horas (12 ECTS)
◦ Contenidos:
- Introducción al mantenimiento industrial moderno.
- Teoría de la fiabilidad y modos de fallo.
- Modos de fallo en sistemas rotativos.
- Modos de fallo en rodamientos y en reductoras/multiplicadoras.
- Monitorización de sistemas electromecánicos y eléctricos.
- Métodos inteligentes de diagnóstico de fallo.
- Aprendizaje automático.
- Técnicas de aprendizaje.
Hoy en día existen multitud de máquinas denominadas inteligentes que proporcionan soluciones para las cuales no han sido programadas explícitamente. Simplemente nuestro teléfono móvil tiene muchas de esas aplicaciones inteligentes que frecuentemente pasan desapercibidas a los usuarios. Esto ha sido posible gracias al enorme avance de la tecnología electrónica y las comunicaciones, junto con importantes avances en desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.
Para poder tomar decisiones automáticamente, sin supervisión humana, es necesario generalizar comportamientos a partir de información suministrada en forma de ejemplos. Se trata de un proceso inductivo del conocimiento al que denominamos aprendizaje y del que se ocupa una rama de la Inteligencia Artificial denominada Machine Learning o Aprendizaje de Máquinas.
El hecho de que las máquinas puedan aprender y tomar decisiones, ha tenido una enorme repercusión en todos los ámbitos de la automatización industrial, mejorando la productividad y calidad de los procesos. Las aplicaciones son innumerables, desde la robótica y visión artificial a la supervisión de las máquinas o Condition Monitoring.
Esto último significa que en todo momento el sistema es capaz, no sólo de realizar un diagnóstico y una predicción de funcionamiento de una máquina en particular, sino de todo el proceso productivo de la planta en general. Precisamente esto constituye una parte fundamental de los nuevos paradigmas de modelo industrial en lo que se viene denominando Industria 4.0.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
- Comprender los fundamentos es los que se basa el aprendizaje automático.
- Saber aplicar las técnicas que mejor se adapten a cada modelo de problema.
- Emplear métricas de error.
- Tratar con dimensionalidades muy grandes y muy pequeñas de datos.
- Conocer las recomendaciones fundamentales para optimizar el tratamiento de los datos.
- Aprender las técnicas que permiten detectar la estructura profunda de los datos.
◦ Duración:
1 mes y 3 semanas, 200h (8 ECTS)
◦ Contenidos:
- Aprendizaje automático.
- Técnicas de aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje supervisado.
La monitorización de la salud estructural (SHM) es el conjunto de tecnologías aplicadas para conocer el estado de las estructuras.
Se aplica a todo tipo de estructuras, desde las aeronáuticas y espaciales, hasta las de infraestructuras de comunicaciones (túneles, viaductos, infraestructuras ferroviarias, etc.).
También a todo tipo de materiales, fundamentalmente materiales metálicos, composites y hormigones.
Las tecnologías aplicadas implican la monitorización de las estructuras, el procesado de las señales obtenidas y la interpretación de resultados. Se estudian en este curso las tecnologías pasivas (las señales proceden de la propia estructura) y las activas (se usan transductores para generar las señales.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
- Conocer los modos de fallo de las estructuras así como sus causas y sus efectos.
- Conocer los distintos métodos de SHM aplicables para saber el estado en que se encuentran las estructuras.
- Identificar los métodos pasivos y activos utilizados para conocer el estado de las estructuras utilizando técnicas de SHM.
- Conocer los sensores aplicables en SHM para trabajar con ultrasonidos.
◦ Duración:
2 semanas, 75h (3 ECTS)
◦ Contenidos:
- Introducción a las tecnologías de Structural Health Monitoring.
- Aplicaciones de SHM en distintos sectores.
- Tipos de estructuras.
- Técnicas de monitorización.
- Ondas mecánicas. Emisiones acústicas, ondas LAM e impedancia mecánica.
Trabajo Final de Maestría
Se pretende que el alumno sea capaz de elaborar y presentar un trabajo original de carácter profesional en el ámbito de la Monitorización Industrial, como demostración de las competencias adquiridas durante el curso.
Debe además poder aplicar técnicas de diseño top-down a tareas complejas y planificar su ejecución, así como buscar la información necesaria para el proyecto y planificar su ejecución.
Además, debe elaborar una presentación adecuada al tipo y nivel del trabajo acorde a su titulación.
El Trabajo Final de Maestría pretende reforzar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos por el alumno a lo largo de la Maestría con una aplicación práctica concreta relativa a cualquier sector de aplicación. El trabajo tendrá asignado un tutor (aunque pueden existir varios tutores) cuya función será, por un lado ayudar al alumno a completar sus habilidades para aplicar prácticamente los aprendido, y por otro lado ser garante de la calidad y validez de lo realizado.
——————————-
◦ Competencias generales y específicas:
- Capacidad para concebir, diseñar y desarrollar proyectos de ingeniería.
- Capacidad para planificar, presupuestar, organizar y dirigir tareas, personas y recursos.
- Capacidad para combinar los conocimientos generalistas y los especializados de Ingeniería para generar propuestas innovadoras y competitivas.
- Capacidad para resolver problemas y tomar decisiones.
- Capacidad para usar las técnicas, habilidades y herramientas de la ingeniería.
- Capacidad para trabajar en un grupo multidisciplinar.
- Capacidad para aprender de forma continuada y adquirir aprendizaje de forma autónoma.
- Capacidad para aplicar las tecnologías de la información y las comunicaciones en la ingeniería.
- Capacidad para elaborar un trabajo original a realizar individualmente, consistente en un proyecto en el ámbito de la Monitorización Industrial, en el que se integren las competencias adquiridas en la Maestría.
◦ Duración:
1 mes y 2 semanas, 175h (7 ECTS)
Módulos Optativos Complementarios
El Matlab es un programa de amplio uso en ingeniería, basado en operadores y cálculo matricial. Complementado con sus toolboxes, contiene herramientas de amplio uso en Teoría de la señal, inteligencia artificial, economía, monitorización y control, entre otras.
Todo el desarrollo del curso se verá complementado por una serie de tutoriales y ejercicios de práctica.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
Es un curso básico, para aprender la programación en Matlab para resolver problemas de cálculo numérico, y teoría de la señal, que se presentan en multitud de campos de la ingeniería moderna.
◦ Duración:
1 mes, 50h (2 ECTS)
◦ Contenidos:
- Introducción.
- Primeros pasos.
- Vectores y matrices.
- Funciones predefinicas sobre vectores y matrices. Gráficos.
- Funciones y estructuras de control.
- Algunas aplicaciones.
El análisis de circuitos es el primer contacto de los estudiantes con los sistemas lineales. Para aquellas personas que necesiten reforzar su conocimiento en análisis de circuitos, se propone un curso de “Análisis de Circuitos con Simulación por Ordenador” en el que se repasan los conceptosfundamentales del análisis de circuitos, tanto en el dominio del tiempo, como en el de la frecuencia, y los teoremas que se aplican en análisis de redes eléctricas.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
Este curso permite familiarizarse y aprender el uso del programa de análisis de circuitos electrónicos LTSpice.
◦ Duración:
1 mes, 50h (2 ECTS)
◦ Contenidos:
- Análisis de circuitos en continua.
- Análisis de circuitos en el dominio del tiempo.
- Régimen permanente sinusoidal.
- Dispositivos activos.
Sus principales ventajas son su sencillez, el hecho de que sea gratuito y que es el lenguaje que más se emplea en las nuevas tecnologías informáticas. Sin duda, es uno de los más demandados por las empresas.
El curso es eminentemente práctico y va avanzando progresivamente de forma que los alumnos vayan asimilando poco a poco todas sus construcciones hasta llegar a dominar el desarrollo de programas de cierta complejidad.
——————————-
——————————-
◦ Objetivos:
Este curso permite familiarizarse y aprender el uso del programa del lenguaje de programación Python.
◦ Duración:
3 meses, 150h (6 ECTS)
◦ Contenidos:
- Primeros pasos.
- Los datos en Python.
- Estructuras de control.
- Funciones.
- Módulos y paquetes. Los módulos Random, Math, Turtle y Datetime.
- Algunos módulos básicos: Numpy, Statistics, Matplotlib y Pandas.
- Ficheros de texto y binarios.
