Del colector de mastercam x3

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  3. Galería de Videos

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Una vez armado el circuito sobre dicho tablero tiene que seguir pasos muy simples para conectarle instrumentos osciloscopios, fuentes de alimentación, multímetros, frecuencímetros, etc. Este laboratorio virtual simulador de circuitos electrónicos posee las siguientes características: — Símbolos de circuitos y paquetes de componentes. También tiene multímetros, fuentes de alimentación y muchos otros instrumentos.

Posteado por CMk en 86 comments. Etiquetas: electrónica , programas. Les anexo un link para que cheken algunos mecanismos de uso basico o eso parecen jeje para que tengan ideas de que entregar en algun prototipo de alguna materia que se relacione, son variados y vienen algunos que vale la pena, ademas lo importante es entender el funcionamiento y como podemos mejorarlo.

Link Ejemplos de Proyectos de Mecanismos.


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Regulador ON - OF. Como ejemplos podemos citar la regulación de nivel, de presión o de temperatura, todos ellos problemas relativamente sencillos de lógica digital que no tratamos en este tema. Así se establece un margen de variación en el que mantiene su estado el actuador. A continuación se muestra un ejemplo de controlador con histéresis que permite regular la temperatura de un horno entre dos valores: A la señal de consigna 5V se le resta la tensión que existe entre los extremos de la resistencia variable con la temperatura NTC, dando una señal de error Ve.

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El controlador es simplemente el integrado , que aplica la histéresis buscada. El es un buffer con salida en colector abierto que se encarga de controlar la corriente necesaria para alimentar el relé puede sustituirse por un transistor como también vemos en la figura. El problema del es que la histéresis es fija, de modo que no permite ajustar el margen de temperaturas.


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  5. Autómatas programables. Empezaron a introducirse a mediados de los años 60 como aparatos de control estrictamente discreto todo o nada.

    Cuando pudieron ser programados mediante el lenguaje de contactos ya existente en la lógica cableada, pronto dominaron el mercado. El siguiente paso fue configurar los autómatas para gestionar y tratar datos numéricos. Se añadieron entradas y salidas analógicas para poder leer información de sensores y transmitir órdenes a los actuadores. Cuando se consiguieron tiempos de ejecución por debajo del milisegundo, los usuarios empezaron a concebir que un tiempo así de pequeño era despreciable comparado con la velocidad de la mayoría de los procesos.

    En las industrias de procesos continuos priman los sistemas de control distribuido, con los reguladores al frente, pero tampoco se excluyen autómatas.


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    Regulador PID. El PID da buenos resultados en la inmensa mayoría de casos y tal vez es por esta razón que goza de tanta popularidad frente a otros reguladores teóricamente mejores. Esta es la razón por la que el sensor es el elemento crítico del sistema. También se debe pensar en la instalación, especialmente en la forma en que se transmiten los datos del sensor hacia el regulador y posibles fuentes de interferencias. Un regulador proporcional-integral-derivativo o PID tiene en cuenta el error, la integral del error y la derivada del error.

    La ación de control se calcula multiplicando los tres valores por una constante y sumando los resultados. Los valores de las constantes, que reciben el nombre de constante proporcional, integral y derivativa, definen el comportamiento del regulador. La acción proporcional hace que el PID responda enérgicamente cuando el error es grande, condición que aparentemente es necesaria y suficiente, pero no es así en la mayoría de los casos por dos razones fundamentales:.

    Cuando la variable se acerca al punto de consigna la acción proporcional se debilita y no vence la tendencia de la variable, alcanzando un reposo antes de lo previsto y por lo tanto manteniendo un error permanente. Por la primera razón expuesta se deduce la conveniencia de añadir otra acción que responda si el error se mantiene a lo largo del tiempo, algo parecido a una memoria histórica que tenga en cuenta la evolución del error. Esta respuesta mantenida contrarresta la tendencia natural de la variable. La solución a este problema no es trivial puesto que depende de cómo responde el proceso a los esfuerzos que realiza el regulador para corregir el error.

    Control multivariable. Como ejemplo se puede citar la climatización de una sala en la cual es preciso controlar la temperatura y la humedad relativa del aire. Por otra parte, si se introdujera vapor a la sala, no solo aumentaría la humedad, sino que también lo haría la temperatura. Con el algoritmo adecuado puede lograrse no solo que los dos reguladores operen sin contradicciones, sino también minimizar el consumo energético o en general optimizar cualquier otra variable de que se disponga.

    Control difuso. Se trata de un control que se basa en la experiencia adquirida y actuar como lo haría una persona, es decir, con reglas empíricas. Construir este tipo de paneles es muy costoso y los cambios en la planta suponen la mayoría de las veces tener que realizar otro panel nuevo y tirar el anterior. El éxito del control requiere un mapeo de señales adecuado, que consiste en vincular las variables de los controladores con las del programa SCADA. Se utilizan para ello técnicas estadísticas.