229 Congreso de Microelectrónica Aplicada 2010 Hacia un Procesamiento Universal de Señales de Sensores Industriales Gustavo Monte, Hector Kessel, Damian Marasco, Norberto Scarone, Walter Lagos, Pablo Liscovsky Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Del Neuquén Plaza Huincul, Argentina gmonte@frn.utn.edu.ar Resumen—Este 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 y un ejemplo práctico de un sensor predictivo de temperatura implementado en un microcontrolador. Keywords- IEEE 1451, fusión sensorial, segmentación de señales ,tiempo real, interpolación, normalización. I. INTRODUCCION Actualmente todo sistema o dispositivo lleva el prefijo “inteligente”. La principal razón de la inteligencia es que realmente necesitamos dispositivos inteligentes para interactuar con la complejidad de los sistemas que los seres humanos estamos creando. Para abordar esta complejidad, nace la tecnología “Plug and Play” como una consecuencia natural. Los sensores no son la excepción de la regla. Ellos se convirtieron en inteligentes hace aproximadamente treinta años, en el sentido que incluyen inteligencia en el punto de medición junto con la transmisión digital normalizada de los datos. Los sensores son los componentes más importantes en todo sistema de monitoreo y control, ellos miden parámetros físicos y los convierten en señales. Sin información confiable de los sensores, los sistemas no pueden tomar las decisiones correctas. Al convertirse los sistemas en una red de sensores inteligentes surgió la necesidad de normalizar la conexión. Como consecuencia, se concibió la norma IEEE 1451.X, que aún hoy se encuentra en estado de evolución [1] [2]. La norma define todo lo necesario para automatizar la conexión de un sensor a un sistema. El sensor incorpora en si mismo información para que el sistema lo reconozca automáticamente, además de autocalibración, transmisión normalizada de la información y hoja de datos electrónica, con lo que el sensor se transforma en un dispositivo “Plug and Play” [3]. La creación de la norma IEEE 1451 fue un gran avance, pero ¿Son los sensores inteligentes lo suficientemente inteligentes? El principal objetivo de la creación de la norma fue automatizar la conexión – desconexión de un sensor, aun de distintos fabricantes. Sin embargo, la principal información que proporciona un sensor es el valor de la señal que esta traduciendo. Más aún, la información que debe proporcionar un sensor al sistema u otros sensores tiene que incluir mucho más que el valor de la señal. Tendría que incluir, tendencia, forma, futuros valores y reconocer patrones típicos y anormales. El sensor debe ser lo suficientemente inteligente para darse cuenta del tipo de señal que esta midiendo para marcar porciones de la señal que el objeto de analizarla más profundamente. El conocimiento de la señal le posibilita detectar comportamientos anormales o asociar una “verosimilitud” al valor o comportamiento de la señal. Además de requerir de dispositivos “Plug and Play”, los sistemas complejos necesitan ser entendidos. Existe una explosión de interés en minería de datos aplicada a series temporales, incluyendo datos de sensores [4] [5]. También, se han aplicado tecnologías inteligentes para inferir comportamientos a partir de datos sensoriales, tales como redes neuronales artificiales, lógica difusa y algoritmos genéticos. Todos estos procesos tienen un factor en común: la abstracción y la representación de la señal.