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Resumen La finalidad del documento es aadir soluciones al

reconocimiento de minerales y transporte en la minera de cobre

en el sur del Ecuador, utilizando herramientas que poseen

MATlab y labVIEW, el algoritmo desarrollado en MATlab

utiliza los principios de procesamiento de imgenes para

segmentar y filtrar las mismas, para finalmente aplicar la teora

de redes neuro-difusas para el reconocimiento de la presencia de

cobre en una roca que se toma como modelo, es importante aadir

que gracias a un aplicacin hecha en labVIEW se controla el

movimiento de una banda transportadora utilizando un bloque

PID. Para el mando a distancia se configura tanto las antenas

para el control inalmbrico, asi como el PLC -2020 de National

Instruments que es el responsable de ejecutar el bloque PID en la

banda transportadora, se eligi una correcta banda de frecuencia

para poder comunicar las dos antenas que para este caso fueron

utilizadas punto a punto. El mando del motor elctrico utilizado

consiste en realizar el arranque, la regulacin de velocidad, el

frenado, la inversin del sentido de marcha, as como el

mantenimiento del rgimen de su funcionamiento, de acuerdo con

las exigencias del proceso tecnolgico. En el software de control

de velocidad de un motor de corriente alterna se maneja un tipo

de bases de datos, el cual es registro de variables basado en texto

plano por medio del formato csv. Esta base de datos permitir

almacenar las variables como hora velocidad medida, velocidad

establecida (set point), voltaje de salida, Temperatura 1,

Temperatura 2, Temperatura 3 y por ltimo la variable

manipulada por el controlador, la cual es el voltaje de salida

desde el Compact FieldPoint 2020 hacia el variador de frecuencia

trifsico que controla el motor AC.

Palabras Clave UNL ( Universidad Nacional de Loja),

labVIEW, WiFi, cFP Compact FieldPoint, Variador de

Frecuencia, Sistemas Inteligentes, Redes neuronales, lgica fuzzy,

Anfis, PID, PDI, Formato CSV.

I. INTRODUCCIN

El procesamiento digital de las imgenes es de gran utilidad

en la automatizacin de control de procesos, debido a que se

puede develar y analizar caractersticas que otros procesos ms

sencillos no podran, gran cantidad de imgenes en menor

tiempo y extraer informacin relevante para mejorar procesos

de produccin, esto es apoyado con el control de velocidad en

lazo cerrado de un motor trifsico de induccin Jaula de

Ardilla con centro de operacin remoto desde una PC, es

importante recalcar que este proyecto est funcionando en la

UNL, en el laboratorio de Automatizacin y Control, donde

los estudiantes de carreras como Ingeniera Electromecnica,

Electrnica, Ordenamiento Territorial y Sistemas pueden

acceder a profundizar prcticas que luego podrn ser puestas

en uso en la industria minera de cobre del sur de Ecuador.

En la figura 1 se puede apreciar el sistema controlado con

labVIEW con su respectivo sistema de PDI elaborador por

alumnos de la UNL.

II. MATERIALES Y MTODOS

Al realizar este trabajo se aplic el mtodo de prueba de

confirmacin que se bas en la Ejecucin, Pruebas y Puesta en

Marcha los resultados para ser ocupados en alguna aplicacin

en concreto como en este caso para dar una solucin a la

minera de cobre del sur del Ecuador. Los materiales que se

utilizaron son los siguientes.

Un variador de frecuencia es un sistema para el control de la

velocidad rotacional de un motor de corriente alterna (CA) por

medio del control de la frecuencia de alimentacin

suministrada al motor de la marca Sinamigs G110 de Siemens.

Un cFP Compact FieldPoint 2020, en los cuales se ocupan los

mdulos de Cuadratura NI cFP-QUAD-510 que recibe la seal

del encoder trabajando con el principio de nmero de pulsos

por revolucin mxima revolucin 5000 rpm, NI cFP-TC-120,

2 Ubiquiti Nanostation 2, 3 Termocupla tipo K, 1 Breaker

trifsico 30 A, 1 Tomacorriente, Polea aluminio 16", Banda

tipo, 1 Enchufe, Cable slido #10, Cable flexible # 14, 1

cmara de NI, un banco diseado por estudiantes para poder

adquirir la imgenes de las piedra.

Para la parte de PDI las piedras.

Control PID de una banda transportadora con labVIEW y PDI

utilizando MATlab para uso en la minera de cobre

Autores: Benavides Maldonado Jos, Jimmy Stalin Paladines, Jos Ocho Alfaro & Vctor Espinoza

Ochoa

Fig.1.1 Prototipo creado por estudiantes de la carrera de la UNL para

realizar prcticas de Control Automtico y Sistemas Inteligentes.

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Para explicar el procedimiento se van a emplear varias

imgenes tomadas en el banco de pruebas que representan

a las piedras. Cada pixel se lo puede representar como la informacin de

tres canales diferentes uno con la informacin relacionada con

el rojo, otro con el verde y otro con el azul. Considerando lo

anterior, se puede representar cada pixel como un vector con 3

componentes. La intencin al segmentar en color es separar

objetos cuyos patrn de color sea uniforme, es decir aislar

regiones que tengan el mismo color. El procesado de imgenes se lo hace con MATlab y se los

carga direccionndola como por ejemplo la de este caso es

I=imread('C:/piedras/17-16-54-08-359.jpg'); lo que se muestra

en la figura 2.1

Fig.2.1 Imagen que se carga gracias a MATlad, utilizando el comando

imread.

Posteriormente se recorta la imagen en la figura de inters

con el comando rect=[100 120 450 480];

imagenRecortadaRgb = imcrop(I,rect); quedando tal como se

puede apreciar en la figura 2.2

Despus se tiene que definir dos cosas, primero la tolerancia

y segundo el color verdoso que caracteriza al cobre. Para la

tolerancia T vamos a escoger un valor entre 0 y 255. Si se

toma T=0, quiere decir que se est buscando un color en

particular sin tener en cuenta la degradacin que pueda darse

debido a las fuentes de luz o a las texturas, si tomamos un

valor muy alto, prcticamente estarn pasando todos los

colores por lo que la segmentacin podra dar malos

resultados.

Para escoger los valores lo recomendado es hacer un

seguimiento emprico al mtodo hasta que se encuentre

resultados cercanos a lo que se busca. Con respecto al pixel de

tonalidad verde, se buscara un valor cercano a [0, 255, 0]. Para

lo cual se desarrolla un archivo .m, que se presenta una parte

en la figura 2.3

Lo que da como resultado la figura 2.4

Se extrae a continuacin el rea total por medio de la funcin

regionprops de matlab y el promedio de los valores de los

pixeles correspondientes a la segmentacin, en la figura el

color blanco, estos valores nos servirn para el entrenamiento

de la red neuro-difusa. Figura 2.5. Ver [5].

Se concluye con el programa combinando la imagen original

con la imagen segmentada. Dndose la Figura 2.6

Para el entrenamiento se extrajeron datos de 6 piedras

(imgenes) diferentes con el algoritmo explicado

anteriormente, esto se muestra en la Tabla I

En la Tabla II se muestra los datos que se ocupan para la

validacin.

Fig.2.5 Parte del programa que extrae los valores obtenidos de la

segmentacin

TABLA I

DATOS PARA EL ENTRENAMIENTO

Fig.2.6 Imagen segmentada final

Fig.2.4 Buscando el pixel con la tonalidad verde

Fig.2.3 Parte del programa desarrollado en el editor de MATlab

Fig.2.2 Imagen recortada.

TCA2012 3

A estos datos se los convirtio en matrices para cargarlos y

entrenar la red neuro-difusa con el comando anfisedit de

Matlab, los mismos se muestran en la figura 2.7

Luego se gener el FIS (Sistema de Inferencia Difuso),

automticamente con las variables entrada - salida con sus

parmetros, adicionalmente de generaron las reglas de la

inferencia. Figuras 2.8 a, 2.8 b.

Para entrenar el FIS se escoje el metodo hybrid, error de

tolerancia 0 y epoca 30, dandonos un error de 0.31, si

tuvieramos un error alto, nos indicaria que el conjunto de datos

extraidos no serian la mejor opcion, Figura 2.9

Por otro lado la funcin evalfis de MATlab permite evaluar

los datos extrados de diferentes piedras analizadas haciendo

uso del Sistema de Inferencia Neuro-Difuso llamado

fispiedra.fis, obtenindose as resultados que se vern masa

adelante, esto se puede apreceiar en la figura 2.10Ver [2].

Para la parte de movimiento de la banda transportadora que

se encarga de movilizar las piedras que sern analizadas.

La parte de comunicacin se abre una consola de MS-DOS y

desde uno de los dos dispositivos s e lanza un ping a la

direccin IP (192.168.1.2) del propio dispositivo y a la del

otro dispositivo (192.168.1.3) y si todo funciona

correctamente se obtendr respuesta por parte de los dos, en

este caso se ha lanzado un ping desde el que se ha configurado

como Estacin WDS pero sera indiferente realizarlo de

manera inversa pues el resultado sera el mismo ya que estn

enlazados entre s.

La configuracin realizada en MAX puede guardarse y

recuperarse a travs de la siguiente ruta: File: Import / Export.

El resultado de la importacin o exportacin puede ser cargada

en otro computador e incluye la configuracin de los

dispositivos reconocidos mediante la opcin de Devices and

Interfaces, es decir: tarjetas de adquisicin de datos, tarjetas

GPIB, etc., pero no incluye la configuracin de dispositivos

conectados remotamente. Ver [1]

Para guardar la configuracin de un sistema remoto como el

caso de un FieldPoint, se accede a la siguiente ruta: Tools:

FieldPoint: New / Save / Save as.., luego se selecciona la

ubicacin donde se desee guardarla, lo antes sealado se puede

observar en la figura 2.7

En la Fig.2.11 se muestra la seccin de cdigo fuente que se

encarga de la sincronizacin con el dispositivo de adquisicin

de datos y de la lectura de sus entradas analgicas para

posteriormente ser analizada y mostrada en el panel

frontal.Para leer las entradas analgicas del dispositivo de

adquisicin de datos primeramente se debe especificar el

dispositivo a utilizarse as como tambin los canales a

utilizarse. En el caso del presente proyecto estamos utilizando

el dispositivo denominado FP @ 172_16_10_10 y los canales

analgicos a utilizarse son los siguientes: cFP-TC-120

(Todos), cFP-QUAD-510 (Canal de velocidad 0). Tambin

debemos especificar el rango de las variables a adquirir, as

como tambin el rango de voltaje para dichas variables. Cabe

recalcar que estas configuraciones se las debe realizar fuera

Fig.2.10. Funcin para evaluar datos extrados.

Fig.2.8 b Reglas regeneradas

Fig.2.9 Grfica del entrenamiento

Fig.2.8 a Sistema de inferencia Difuso

Fig.2.7 Datos de entrenamiento y validacin cargados en el Editor Anfis

TABLA II

DATOS PARA LA VALIDACION

Fig. Esquema de la instalacin con labVIEW

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del ciclo repetitivo encargado de la adquisicin o tambin se

las puede realizar en la aplicacin denominada Measurement

& Automation Explorer, comnmente nombrada como MAX.

En la Fig.2.12 se muestra el controlador PID con sus

respectivas configuraciones, dicho controlador ejerce mando

sobre la variable manipulada, la cual posteriormente fluye

hacia la salida analgica del cFP. Cabe recalcar que la

frecuencia de muestreo que utiliza el controlador debe estar en

base a la velocidad de muestreo del dispositivo de adquisicin

de datos.

Anlisis de la planta

En la tabla I se muestran las variables de entrada y salida

tanto para la planta como para el controlador. Las tareas de

este modelo es identificar el modelo para el grupo Variador de

frecuencia-Motor-Banda transportadora que describa el

comportamiento real del sistema instalado. Simular, en lazo

abierto, el modelo acondicionado mediante los parmetros

reales para la evaluacin del comportamiento esttico y

dinmico de las siguientes variables: velocidad de rotacin del

motor, velocidad lineal de la banda, peso del elemento que

transporta la banda y la frecuencia de motor. Determinar los

parmetros del controlador que permita regular las variables

dentro de las especificaciones deseadas. Simular el sistema

completo: controlador, actuadores, planta, sensores; como

parte de un sistema en lazo cerrado, los que se muestran en la

tabla III

En la figura 2.13 se muestra el sistema en diagrama de

bloques a controlar mas adelante se plantean las funciones de

transferencia encontradas con la ayuda de MATlab.

En la tabla IV se describirn las funciones de transferencia

del sistema (que fueron desarrolladas con la herramienta de

LabVIEW): Ver [3].

En la figura 2.14 se describirn las funciones de transferencia con sus respectivas interacciones de entrada y

salida (que fueron desarrolladas con la herramienta de

LabVIEW):

El esquema de control se seleccionar en funcin de las

respuestas pertenecientes a las variantes de la ley de control

PID, sintonizadas mediante el mtodo Ziegler-Nichols en lazo

cerrado (mtodo de las oscilaciones mantenidas) y en lazo

abierto (mtodo de la curva de reaccin), as tambin se

Fig.2.13 Diagrama de bloques del sistema de generacin a controlar

TABLA III

RESULTADOS DEL ANLISIS DE REGRESIN LINEAL

No use lneas verticales en la tabla. Los planteamientos que sirven para

toda la tabla no necesitan letras de pie de nota.

Fig.2.12 Controlador PID

Fig.2.11 Obtencin de datos motor AC

Fig.2.14 Estructura del modelo MIMO del sistema

TABLA IV

RESULTADOS DEL ANLISIS DE REGRESIN LINEAL

No use lneas verticales en la tabla. Los planteamientos que sirven para

toda la tabla no necesitan letras de pie de nota.

F

i

g

.

1

.

A

m

p

l

i

t

u

d

d

e

l

c

o

m

p

l

e

j

o

Q

F

i

g

.

1

.

A

m

p

l

i

t

u

d

d

e

l

c

o

m

p

l

e

j

o

Q

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tomar en cuenta la sintonizacin mediante el mtodo Cohen-

Coon. De los mtodos mencionados anteriormente, se evalu

el de mejores caractersticas en relacin al tiempo de

establecimiento y porcentaje de sobre-oscilacin de la variable

de respuesta. En la siguiente figura se muestra el controlador

de tipo PID seleccionado segn los requerimientos. Podemos

darnos cuenta de los parmetros del controlador, los cuales

son: Constante proporcional (Kp) = 0.8, Tiempo de

integracin (Ti) = 0.6 seg, Tiempo de derivacin (Td) = 0.2

seg, en la figura 2.15 se muestrea como

De esta forma se encuentra la funcin de transferencia como

se muestra en 1

(1)

La funcin de transferencia que describe el comportamiento

del sensor no es ms que una constante que relaciona la

variable de entrada y salida. Como podemos observar en el

esquema de simulacin, la variable de entrada y de salida es la

misma, por lo tanto la funcin que describe el sensor es la

unidad, como se puede apreciar en la figura 2.16

III. RESULTADOS Y DISCUSIN

Para demostrar la eficiencia del algoritmo obtenido, se realizo

un anlisis de verdaderos positivos y negativos, asimismo de

falsos positivos y negativos.

En el anlisis se considera como: Verdaderos positivos

cuando un observador indica que la piedra con cobre en el

anlisis cumple con el estndar; y para Verdaderos negativos

el observador indica que no cumple con el estndar, en ambos

casos el algoritmo demuestra lo mismo que el observador.

Por otro lado se considera como: Falsos positivos cuando un

observador indica que la piedra con cobre en el anlisis

cumple con el estndar, pero el algoritmo muestra lo contrario;

e inversamente para Falsos negativos.

A continuacin se presentan los resultados obtenidos en la

Tabla V y en la grafica 2.17

Una vez esquematizada la estructura de la simulacin

basada en software (LabVIEW Simulation Module) se procede

a establecer las variaciones tanto del setpoint como de las

perturbaciones. Las variaciones del setpoint para el

controlador de velocidad de rotacin del motor: Inicia su valor

con 0 rpm. En el segundo 4, cambia su valor a 500 rpm. En el

segundo 18, cambia su valor a 1500 rpm. En el segundo 36,

cambia su valor a 1000 rpm. Las variaciones de las

perturbaciones (Peso del elemento carga de la banda

transportadora) para el controlador de velocidad de rotacin:

Inicia su valor con 0 kg. En el segundo 10, cambia su valor a 8

kg. En el segundo 25, cambia su valor a 20 kg. En el segundo

40, retorna su valor a 0 kg. En la grfica 2.18 se muestran los

resultados del controlador de velocidad de rotacin del motor.

IV. CONCLUSIONES

Los resultados de la investigacin permiten concluir que un

sistema de reconocimiento basado en tcnicas de

procesamiento de imgenes y redes neuro-difusas que se

clasifican de forma efectiva y robusta algunos tipos de rocas.

Los sistemas de colores pueden ser bastantes informativos

parea el anlisis de imgenes segn necesidades especificas de

un objetos escena.

Fig.2.18 Resultados de la evaluacin del controlador de frecuencia.

Fig.2.16 Esquema de simulacin para la evaluacin del controlador

Fig.2.15. Simulacin H1 ms controlador PID, parmetros de tiempo y

amplitud dentro del umbral permitido

TABLA V

RESULTADOS DEL ANLISIS DE LAS PIEDRAS

Fig. 2.17 Comparacin de resultados.

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Se debe buscar las mejores alternativas posibles para que las

imgenes obtenidas muestren la mayor cantidad de detalles de

modo que los resultados sean ms precisos.

Ampliar el set de muestras a por lo menos 100 piedras, de

las cuales 40 contengan cobre y el 60 restante contenga otro

tipo de mineral.

En cuanto a los valores en estado estable, se puede extraer

las siguientes relaciones sobre las variables de entrada y

salida: Por cada incremento de 1 Hz en la frecuencia entregada

al motor (fm), se obtiene una variacin en la velocidad de

rotacin (Vrm) de +57 rpm. Por cada incremento de 1 Kg en el

peso del elemento de carga de la banda transportadora (Pec),

se obtiene una variacin en la velocidad de rotacin (Vrm) de -

87 rpm.

Con el software diseado en LabVIEW , con los sistemas

Real Time y la implementacin fsica del sistema, se permite al

operador, visualizar en tiempo real las formas de onda de la

temperatura y velocidad de el motor trifsico, adems se puede

en forma remota controlar los diferentes parmetros del motor

como el encendido, apagado, aumento o disminucin de

velocidad, inversin del sentido de giro y parmetros de

lmites mximos y mnimos de funcionamiento, lo cual afecta

directamente al funcionamiento de la banda transportadora,

con lo que se podrn realizar las correcciones necesarias al

proceso en una forma rpida en caso de que sea necesario.

AGRADECIMIENTOS

Les agradecemos a la UNL, por las facilidades prestadas

para realizar este documento.

REFERENCIAS

[1] Jordi Mayn, 2003. Sensores, acondicionadores y procesadores de seal.

Ciudad de Mxico, Mxico. N 2 (60 pag.).

[2] Companioni, A. (2000). La programacin en Matlab. La Habana-Cuba.

[3] Aracil, J., & Gordillo, F. (1997). Dinmica de Sistemas.

Enlaces Electrnicos.

[4] MathWorks , Inc. (2004). Descripcin del Producto. Recuperado el

22 de Agosto de 2011, de MATLAB:

http://www.mathworks.es/products/matlab/description1.html

[5] www.ni.com/download.

[6] Palacios, R. (2004). Curso rpido de Matlab. En Palacios, Rafael (pg.

41).