Sensor suave o sensor virtual es un nombre común para el software en el que varias mediciones se procesan juntas. Los sensores normalmente blandos se basan en la teoría de control y también reciben el nombre de observador estatal . Puede haber decenas o incluso cientos de mediciones. La interacción de las señales se puede utilizar para calcular nuevas cantidades que no necesitan medirse. Los sensores blandos son especialmente útiles en la fusión de datos , donde se combinan medidas de diferentes características y dinámicas. Se puede utilizar para el diagnóstico de fallas y para aplicaciones de control.
Los algoritmos de software bien conocidos que pueden verse como sensores suaves incluyen, por ejemplo, los filtros de Kalman . Las implementaciones más recientes de sensores blandos utilizan redes neuronales o computación difusa .
Ejemplos de aplicaciones de sensores blandos:
- Filtros de Kalman para estimar la ubicación
- Estimadores de velocidad en motores eléctricos
- Estimación de datos de proceso mediante redes neuronales autoorganizadas
- Computación difusa en el control de procesos
- Estimadores de la calidad de los alimentos [1]
Ver también
Referencias
- ^ García, MR; Cabo, ML; Herrera, JR; Ramilo-Fernández, G; Alonso, AA; Balsa-Canto, E (marzo de 2017). "Sensor inteligente para predecir la calidad del pescado fresco al por menor bajo almacenamiento en hielo" . Revista de Ingeniería de Alimentos . 197 : 87–97. doi : 10.1016 / j.jfoodeng.2016.11.006 . hdl : 10261/141204 .
- Fortuna, Luigi; Graziani, Salvatore; Rizzo, Alessandro; Xibilia, M. Gabriella (2007), Sensores blandos para la monitorización y control de procesos industriales , Springer-Verlag , ISBN 978-1-84628-479-3
- Kadlec, Petr; Gabrys, Bogdan; Strandt, Sybille (2009), "Sensores blandos basados en datos en la industria de procesos" (PDF) , Computación e ingeniería química , 33 (4): 795–814, doi : 10.1016 / j.compchemeng.2008.12.012
- Karri, Rama Rao; Damaraju, Phaneswara Rao; Venkateswarlu, Chimmiri (2009), "Control no lineal basado en sensores suaves de un reactor caótico", Sistemas de control inteligente y procesamiento de señales , 2 (1): 537–543, doi : 10.3182 / 20090921-3-TR-3005.00093
- Venkatasubramanian, V .; Rengaswamy, R .; Yin, S .; Kavuri (2003), "Una revisión de la detección y el diagnóstico de fallas de proceso, tres partes", Computers and Chemical Engineering , 27 (3): 293–326, CiteSeerX 10.1.1.91.2319 , doi : 10.1016 / S0098-1354 (02) 00161-8