Skip to main content

Práctica 4: Activation of Transistor 2 and Reading of temperature sensor 1 and 2

✅ Práctica 4
▷ #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI

En el siguiente blog se presenta la cuarta práctica del laboratorio de control de temperatura.

Objetivo general:

  • Guardar las mediciones obtenidas con ayuda de Cool Term y exportarlas en un archivo comma-separtaed-values (csv).

Objetivos específicos:

  • Guardar los datos de las lecturas realizadas con el heater 2 activado.

Materiales:

  • Programa Cool Term
  • PCB de Temperature Control Lab (TSC-Lab)


Introducción:

Para esta práctica, el sistema sigue sin tener retroalimentación, es decir, es en lazo abierto ya que simplemente se está midiendo el cambio de temperatura conforme los heaters estén activados o desactivados y esto dependerá con cual de los casos el estudiante desea trabajar.
  • Caso 1: ningun heater está activado
  • Caso 2: únicamente el heater 1 se activa y desactiva.
  • Caso 3: únicamente el heater 2 se activa y desactiva.
Para esta práctica se trabajará con el caso 3. Los mediciones son almacenadas en el ordenador gracias a Cool Term. 

Procedimiento:

Se asume que las librerías del sensor de temperatura y ESP están instaldas en el IDE de Arduino.
  1. Copiar el código en el IDE de Arduino:    

    
  1. Cargar el código a la placa.
  2. Abrir Cool Term, iniciar la conexión y guardar los datos.

Nota: los comandos de activación y desactivación de los heaters dependerá de cada caso pero deben ser enviados por el "Monitor Serie" de Cool Term y son los siquientes:
  • Para iniciar el caso 1 se debe enviar el comando: case_1
  • Para iniciar el caso 2 se debe enviar el comando: case_2
  • Para iniciar el caso 3 se debe enviar el comando: case_3
En esta práctica se ingresará el comando case_3. 
Si al momento que se exportaron los resultados a .txt contiene cadenas de texto como por ejemplo "Choose any case" o cualquier otro, se recomienda borrarlos antes de exportarlos a .csv.

Resultados:

Los archivos .csv generados de esta práctica se los puede apreciar aquí. 

                  

Comments

Popular posts from this blog

Practice 35: NodeRed (MQTT) + Telegram

✅ Práctica 35 Github Repositories ▷  #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI En el siguiente blog se presenta la vigésima sextapráctica del laboratorio de control de temperatura y velocidad de un motor. Objetivo general: Recibir los valores sensados de temperatura del TSC-Lab a Telegram.  Materiales: Node-Red TSC-Lab Introducción: En la práctica anterior se aprendió a información del TSC-Lab a Node-Red mediante Wi-Fi con protocolo HTTP. Ahora a mas de enviar dicha información se pretende recibirla y monitoreada desde Telegram, la cual es una aplicación enfocada en la mensajería instantánea, el envío de varios archivos y la comunicación en masa. Se la puede descargar desde la tienda de Google Play o App Store. También se la puede utilizar desde su sitio web o versión de escritorio. En esta práctica se crearrá un bot en Telegram el cual al recibir un comando en específico, enviará de manera instantanea el valor de temperatura solicitado. Procedimiento: Nota: se asume qu...

▷ TSC-Lab Open Hardware Certification

▷ TSC-Lab Open Hardware Certification Open hardware Certification: https://certification.oshwa.org/ec000003.html Open Source Licenses: VIEW DOCUMENTATION: https://github.com/vasanza/TSC-Lab Data Sheet Citations: Víctor Asanza, Kevin Chica-Orellana, Jonathan Cagua, Douglas Plaza, César Martín, Diego Hernan Peluffo-Ordóñez. (2021). Temperature and Speed Control Lab (TSC-Lab). IEEE Dataport. https://dx.doi.org/10.21227/8cty-6069

Practice 34: NodeRed (WiFi y MQTT)

✅ Práctica 34 Github Repositories ▷  #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI En el siguiente blog se presenta la vigésima quinta práctica del laboratorio de control de temperatura y velocidad de un motor. Objetivo general: Enviar los valores sensados de temperatura del TSC-Lab por WiFi a Node-Red por medio del protocoo MQTT y visualizarlos.  Materiales: Node-Red TSC-Lab Introducción: En la práctica anterior se aprendió a utilizar y familiarizarse con Node-Red, el envío de información se lo hizo por medio de comunicación serial. Sin embargo, no tiene mucho sentido que se esté enviando información a Node-Red por el puerto serial cuando se puede aprovechar el ESP-32 para conectarse a internet por medio de Wi-Fi. Se usará el protocolo MQTT para conectarse al servidor donde se aloja el servidor que se está ejecutando Node-Red, lo cual permitirá que cualquier dispositivo tenga acceso a su información. Procedimiento: Nota: se asume que está instalado Node-Red, que está famil...

Practice 30: NodeRed (Http) + ThingSpeak

✅ Práctica 30 Github Repositories ▷  #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI When using this resource, please cite the original publication: Víctor Asanza, Kevin Chica-Orellana, Jonathan Cagua, Douglas Plaza, César Martín, Diego Hernan Peluffo-Ordóñez. (2021). Temperature and Speed Control Lab (TSC-Lab). IEEE Dataport. https://dx.doi.org/10.21227/8cty-6069 En el siguiente blog se presenta la vigésima séptima práctica del laboratorio de control de temperatura y velocidad de un motor. Objetivo general: Enviar los valores sensados de temperatura del TSC-Lab por WiFi a Node-Red y ThingSpeak.  Materiales: Node-Red Thingspeak TSC-Lab Introducción: En la práctica anterior se aprendió a utilizar y familiarizarse con Node-Red, el envío de información se lo hizo por medio de comunicación serial. Sin embargo, no tiene mucho sentido que se esté enviando información a Node-Red por el puerto serial cuando se puede aprovechar el ESP-32 para conectarse a internet por medio de Wi-Fi. S...

Practice 29: NodeRed (Http) + Telegram

✅ Práctica 29 Github Repositories ▷  #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI En el siguiente blog se presenta la vigésima sextapráctica del laboratorio de control de temperatura y velocidad de un motor. Objetivo general: Recibir los valores sensados de temperatura del TSC-Lab a Telegram.  Materiales: Node-Red TSC-Lab Introducción: En la práctica anterior se aprendió a información del TSC-Lab a Node-Red mediante Wi-Fi con protocolo HTTP. Ahora a mas de enviar dicha información se pretende recibirla y monitoreada desde Telegram, la cual es una aplicación enfocada en la mensajería instantánea, el envío de varios archivos y la comunicación en masa. Se la puede descargar desde la tienda de Google Play o App Store. También se la puede utilizar desde su sitio web o versión de escritorio. En esta práctica se crearrá un bot en Telegram el cual al recibir un comando en específico, enviará de manera instantanea el valor de temperatura solicitado. Procedimiento: Nota: se asume qu...

Practice 28: NodeRed (Wifi)

✅ Práctica 28 Github Repositories ▷  #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI En el siguiente blog se presenta la vigésima quinta práctica del laboratorio de control de temperatura y velocidad de un motor. Objetivo general: Enviar los valores sensados de temperatura del TSC-Lab por WiFi a Node-Red y visualizarlos.  Materiales: Node-Red TSC-Lab Introducción: En la práctica anterior se aprendió a utilizar y familiarizarse con Node-Red, el envío de información se lo hizo por medio de comunicación serial. Sin embargo, no tiene mucho sentido que se esté enviando información a Node-Red por el puerto serial cuando se puede aprovechar el ESP-32 para conectarse a internet por medio de Wi-Fi. Se usará el protocolo HTTP para conectarse al servidor donde se aloja el servidor que se está ejecutando Node-Red, lo cual permitirá que cualquier dispositivo tenga acceso a su información. Procedimiento: Nota: se asume que está instalado Node-Red, que está familiarizado con el entorno y qu...

Practice 23: ThingSpeak (Http)

✅ Práctica 23 Github Repositories ▷  #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI En el siguiente blog se presenta la vigésima tercera práctica del laboratorio de control de temperatura y velocidad de un motor. Objetivo general: Conectar el TSC-Lab a la plataforma ThingSpeak. Objetivos específicos: Enviar los valores sensados y estados de los transistores a ThingSpeak. Visualizar los valores sensados y estados de los transistores en ThingSpeak. Materiales: ThingSpeak TSC-Lab Introducción: En la práctica anterior se aprenció a realizar una conexión WiFi con el TSC-Lab. Ahora se le sacará provecho a dicha conexión para poder enviar información y posteriormente visualizarla en ThingSpeak, la cual es una plataforma abierta de aplicaciones, diseñada para permitir conectar personas con objetos, en este caso con la MACI y el TSC-Lab. Procedimiento: Nota:  Se asume que la placa del ESP-32 y las bibliotecas de las prácticas anteriores han sido previamente instaladas en el IDE d...

Practice 33: MQTT

✅ Práctica 33 Github Repositories ▷  #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI En el siguiente blog se presenta la vigésima octava práctica del laboratorio de control de temperatura y velocidad de un motor. Objetivo general: Realizar una conexión MQTT utilizando el TSC-Lab.  Objetivos específicos: Enviar un mensaje al servidor y verificarlo en MQTTLens. Materiales: MQTTLens TSC-Lab Introducción: En las prácticas anteriores se realizararon conexiones a .diferentes plataformas donde se envió la información e inclusive se pudo visualizar los datos. Sin embargo, poseen muchas limitaciones como por ejemplo ThingSpeak que únicamente permite crear cuatro canales y el envío de información lo hace con un delay mínimo de 14 segundos, inclusive utilizar el protocolo HTTP ha generado conflictos. Ante ello, la mejor alternativa es trabajar con un servidor y enviar la data por medio de protocolo MQTT.  Procedimiento: Nota: revisar la práctica 1 donde se le recuerda a como insta...

Practice 18: System 3, using DC Motor

▷   #TSCLab #TCLab #ESP32 #Arduino #Control #MACI By: Ulbio Alejandro Repositories En el siguiente blog se presenta la décimo octava práctica del laboratorio de control de temperatura y velocidad de un motor. Objetivo general: Realizar el diseño del controlar PID que permita controlar el Motor DC a un valor de referencia de RPM. Materiales: Matlab TSC-Lab TSC-Lab 3D view Procedimiento: Procedemos abrir la herramienta PID Tuner, el mismo que nos permitirá ajustar la dinámica del lazo de control al momento de implementarla. Para esto, se debe exportar el modelo matemático dando clic en Plant, para luego importar la función de transferencia antes escogida. Ilustración 1 Importar la función de transferencia Ilustración 2 Selección de la función de transferencia correspondiente. Luego, es posible ajustar la dinámica del sistema variando tanto: el tiempo en estado estable, sobrenivel porcentual, tiempo pico e importante que el lazo sea estable, podemos ajustarlo con la familia de control...