ES2926864T3 - Dispositivo y proceso de calibración - Google Patents
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Abstract
La presente invención se refiere a un dispositivo de calibración (4) que comprende: - al menos una placa de impacto (5), caracterizada porque el dispositivo (4) comprende además: - al menos un primer sensor (1) integrado en un primer objeto en movimiento (3A), midiendo dicho primer sensor (1) el camino, la velocidad, la forma de movimiento y la fuerza de impacto directamente en el primer objeto en movimiento (3A) que golpea la placa de impacto (5), - al menos un segundo objeto en movimiento (3B), - al menos un primer transmisor de identificación por radiofrecuencia con antena (1A) integrado en el primer sensor (1), - al menos un segundo sensor (2A,2B,2C) fijado directamente debajo de la placa (5) para determinar las características del primero objeto en movimiento (3A), al golpear la placa de impacto (5), - al menos un primer medio (6) para recibir los primeros datos proporcionados por el primer sensor (1), antes y mientras golpea la placa de impacto (5), y para recibir segundos datos proporcionados por el segundo sensor (2A, 2B, 2C), al golpear la placa de impacto (5), - al menos una segunda radio- transmisor de identificación de frecuencia con antena (6A) integrada en el primer medio (6), - el primer sensor (1) y el segundo sensor (2A, 2B, 2C) interactúan con el primer medio (6), - al menos un segundo medios (7) para analizar los datos proporcionados por el primer sensor (1) y por el segundo sensor (2A, 2B, 2C) y para calibrar el segundo sensor (2A, 2B, 2C) ubicado en la placa de impacto (5) y determinar las características de al menos un segundo objeto en movimiento (3B) cuando golpea la placa de impacto (5), - una cámara de alta velocidad (20) está configurada para evaluar los parámetros debido a los impactos del primer y segundo objeto en movimiento en la placa de impacto (5). (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)
Description
DESCRIPCIÓN
Dispositivo y proceso de calibración
La presente invención se refiere al campo de la calibración de sensores.
Documentos de la técnica anterior:
La técnica anterior conocida comprende cuatro documentos:
El documento GB 1349248 (D1) titulado “Measurement of impact” se refiere a un aparato para medir impactos repetitivos que comprende un yunque 1 sobre el que se realizan los golpes, formando el cabezal 3 un condensador con una placa 5, cargándose este condensador a través de un circuito 12, 13 que proporciona una salida A que comprende un tren de ondas decrecientes cuya primera oscilación es indicativa del tamaño del impacto, un circuito demodulador 15 de diodo y un segundo condensador mayor que proporciona una salida B que puede alimentarse a cualquiera de varios circuitos de medición. Este puede estar conectado a un medidor de frecuencia 17 (que puede ser un tacómetro o un contador); también se puede alimentar a otro diodo y condensador 18 proporcionando una salida C que decae muy lentamente y que se puede leer en un medidor 19 proporcionando un valor para la magnitud de pico. La señal B también se puede alimentar a un circuito de discriminación de amplitud 23 con un nivel variable E que puede alimentar un medidor de frecuencia 26 o un contador 27 para determinar el número de golpes por encima de cualquier nivel dado. La calibración se puede realizar dejando caer un peso conocido desde una altura conocida. El dispositivo puede usarse para comparar herramientas de impacto repetitivo.
El Dr. Andreas Kerin (el inventor de la presente invención) y Julien Barriere et al. han escrito un primer artículo (D2), publicado el 20/01/2015 y titulado "An advanced signal processing technique for deriving grain size information of bedload transport from impact plate vibration measurements", páginas 913-924, Earth Surface Processes and Landforms 40. Este primer artículo (D2) se refiere a una caracterización fiable del transporte de material del lecho en un río con lecho de grava durante múltiples experimentos de canal de laboratorio y durante un evento de inundación para medir los problemas de ingeniería relacionados con la dinámica del transporte de sedimentos en ríos utilizando una placa de impacto donde se monta un hidrófono piezoeléctrico en el lado inferior de una placa de acero inoxidable que actúa como un sensor de vibración de sedimentos. Los atributos de amplitud y frecuencia de cada impacto individual se analizan y vinculan a las características del material transportado. Por lo tanto, D2 solo se refiere a objetos móviles sin ningún sensor integrado y a un hidrófono piezoeléctrico montado en la parte inferior de una placa de acero inoxidable.
Un segundo artículo (D3) ha sido escrito por el Dr. Oliver Gronz et al. en 2016, que se titula "Smartstones: A small 9-axis sensor implanted in stones to track their movements", páginas 245 a 251, www.elsevier.com/locate/catena. Este segundo artículo (D3) se refiere a una sonda de piedra inteligente (montada en un guijarro o grava) que consiste en un cilindro de metal con una antena flexible y que contiene un sensor Bosch BMX055 compuesto por un acelerómetro triaxial, un magnetómetro, un giroscopio, una memoria para almacenar datos, técnica RFID (radiofrequency identification, identificación por radiofrecuencia) activa para transmitir datos y dos pilas de botón como fuente de alimentación. Esta identifica el movimiento de piedras como caídas de rocas en montañas, o movimientos más lentos en ambientes fluviales y glaciares, y medidas de protección contra la erosión. Por lo tanto, D3 solo se refiere a un sensor integrado en un objeto móvil junto con un primer transmisor de identificación por radiofrecuencia también integrado en este mismo objeto móvil.
Un tercer artículo (D4), escrito por S. A. Shearer et al., se refiere a "Elements of precision agriculture: basics of yield monitor installation and operation", servicio de extensión cooperativa, Universidad de Kentucky, Facultad de Agricultura, páginas 1 a 9. Está relacionado con una instalación típica de un sensor de flujo másico en la carcasa del elevador de granos limpios (figura 3).
Los registros de placas y acelerómetros de rocas son señales caracterizadas por fuertes variaciones de los componentes de amplitud y frecuencia con el tiempo. Estos tipos de señales generalmente se procesan a través de un análisis de tiempo-frecuencia. En el dominio del procesamiento de señales, los métodos de tiempo-frecuencia son numerosos y están diseñados para diferentes propósitos (jpor ejemplo, Mallat 1999). Las representaciones de tiempo-frecuencia dispersas basadas en el algoritmo de búsqueda coincidente (Mallat & Zhang, 1993) han demostrado estar muy bien adaptadas para caracterizar formas de onda complejas como EEG (Electroencefalograma, jpor ejemplo, Bénar et al., 2009) o señales sísmicas (Bardaine et al. ., 2006), que comparten muchas características idénticas con las mediciones de placa de impacto o piedra inteligente (jpor ejemplo, transitorios agudos, altamente no estacionarios).
Se sabe que un acelerómetro es un dispositivo que mide la aceleración propia, que no es igual que la aceleración de coordenadas (tasa de cambio de velocidad). Por ejemplo, un acelerómetro en reposo sobre la superficie de la Tierra medirá la aceleración debida a la gravedad de la Tierra, directamente hacia arriba (por definición) de g = 9,81 m/s2. Por el contrario, los acelerómetros en caída libre (que caen hacia el centro de la Tierra con una aceleración de unos 9,81 m/s2) medirá cero. Los acelerómetros tienen múltiples aplicaciones en la industria y la ciencia. Los acelerómetros se utilizan para detectar y monitorear vibraciones en maquinaria giratoria. Los acelerómetros se utilizan en tabletas y cámaras digitales para que las imágenes en las pantallas siempre se muestren en posición
vertical. Los acelerómetros se utilizan en drones para la estabilización del vuelo. Hay disponibles modelos de acelerómetros de uno y de varios ejes para detectar la magnitud y la dirección de la aceleración propia, como una cantidad vectorial, y se pueden usar para detectar la orientación (porque la dirección del peso cambia), la aceleración de coordenadas, la vibración, el impacto y la caída un medio resistivo (un caso en el que la aceleración propia cambia, ya que comienza en cero y luego aumenta).
También se sabe que un registrador de datos (también grabador de datos) es un dispositivo electrónico que registra datos a lo largo del tiempo o en relación con la ubicación, ya sea con un instrumento o sensor incorporado o mediante instrumentos y sensores externos. Por lo general, estos son pequeños, están alimentados con baterías, son portátiles y están equipados con un microprocesador, memoria interna para el almacenamiento de datos y sensores. Algunos registradores de datos interactúan con un ordenador personal y usan software para activar el registrador de datos y ver y analizar los datos recogidos, mientras que otros tienen un dispositivo de interfaz local (teclado, LCD) y pueden usarse como un dispositivo independiente. Es común que los tipos de propósito general sean programables; sin embargo, muchos permanecen como máquinas estáticas con solo un número limitado de parámetros modificables o ninguno. Uno de los principales beneficios de usar registradores de datos es la capacidad de recoger datos automáticamente cada 24 horas. Tras la activación, los registradores de datos generalmente se implementan y se dejan desatendidos para medir y registrar información durante el período de monitorización. Esto permite obtener una imagen completa y precisa de las condiciones ambientales que se están monitorizando.
La calibración en la tecnología de medición es la comparación de valores medidos entregados por un dispositivo bajo prueba con los de un estándar de calibración de precisión conocida. El resultado de la comparación puede resultar en que no se observe ningún error significativo en el dispositivo bajo prueba, se observe un error significativo pero no se realice ningún ajuste, o se realice un ajuste para corregir el error a un nivel aceptable. Estrictamente, el término calibración significa simplemente el acto de comparación y no incluye ningún ajuste posterior. Los dispositivos e instrumentos de medición se clasifican según las unidades físicas para cuya medición están diseñados. Estas unidades varían internacionalmente, por ejemplo, NIST 150-2G en los EE. UU. En conjunto, estos estándares cubren instrumentos que miden varias cantidades físicas, como radiación electromagnética (sondas de RF), tiempo y frecuencia (intervalómetro), radiación ionizante (contador Geiger), luz (medidor de luz), cantidades mecánicas (interruptor de límite, manómetro, interruptor de presión) y propiedades termodinámicas o térmicas (termómetro, controlador de temperatura). El instrumento estándar para cada dispositivo de prueba varía en consecuencia, por ejemplo, un verificador de peso muerto para la calibración del indicador del manómetro y un verificador de temperatura de bloque seco para la calibración del indicador de temperatura. El proceso de calibración comienza con el diseño del instrumento de medición que necesita ser calibrado. El diseño tiene que ser capaz de "mantener una calibración" a través de su intervalo de calibración. En otras palabras, el diseño tiene que ser capaz de realizar mediciones que estén "dentro de la tolerancia de diseño" cuando se usa dentro de las condiciones ambientales establecidas durante un período de tiempo razonable. Tener un diseño con estas características aumenta la probabilidad de que los instrumentos de medición reales funcionen como se espera. Básicamente, el propósito de la calibración es mantener la calidad de la medición, así como garantizar el funcionamiento adecuado de un instrumento en particular.
El documento US 7278290 se refiere a un sistema de medición de la energía y la localización de impactos de proyectiles que utiliza un aparato objetivo que tiene una placa de impacto de una sustancia duradera sólida, tal como acero o titanio. Dispuesta sobre la placa hay una capa de material elastoluminiscente compuesto de sulfuro de zinc y manganeso integrado en un compuesto elastomérico. Este material luminiscente está diseñado para emitir luz o exhibir luminiscencia cuando se tensa elásticamente, por ejemplo, cuando un proyectil golpea el material. Los sensores fotosensibles ópticos se implementan en ubicaciones estratégicas para observar y registrar imágenes en color del objetivo antes, durante y después del impacto de un proyectil. Estas imágenes capturan la luminiscencia del objetivo y la ubicación del impacto del proyectil. Las imágenes se transmiten a un sistema de procesamiento de imágenes tradicional que puede aislar la ubicación del impacto y correlacionar la longitud de onda de la luz con un valor de energía cinética conocido que se obtuvo a través de la calibración inicial del sistema.
Enfoque de solución de problemas:
- La técnica anterior más cercana es el documento GB 1349248 (D1). D1 da a conocer un dispositivo de calibración para una placa de impacto utilizando muestras conocidas correspondientes a un primer objeto móvil.
- La principal diferencia entre la técnica anterior más cercana y la presente invención es la parte caracterizante de la reivindicación 1. Las muestras del documento GB 1349248 no comprenden ningún primer sensor que proporcione información inercial sobre el movimiento del primer objeto. Además, el dispositivo de calibración no comprende una cámara de alta velocidad.
- El resultado de la diferencia mencionada anteriormente es que al menos un segundo sensor (2A, 2B, 2C) es calibrado mediante por lo menos un segundo medio (7) que analiza los datos proporcionados por el primer sensor (1) y por el segundo sensor (2A, 2B, 2C), que interactúan con un primer medio (6) conectado al segundo medio (7). - El problema objetivo a resolver por la diferencia es encontrar una forma de resolver los inconvenientes de la técnica anterior, a saber, determinar respectivamente el número de impactos del primer objeto (3A) sobre la placa
(5), determinar la frecuencia y la fuerza de los impactos sobre la placa (5), determinar la forma y el tipo de movimiento del primer objeto (3A) y determinar el giro del primer objeto (3).
Otro problema objetivo a resolver por la diferencia es mejorar la localización del lugar de impacto de los objetos móviles (3A) sobre la placa (5), y las fuerzas que afectan a la estructura del objeto móvil (3A).
Otro problema objetivo más, es mejorar la calibración de los sensores ubicados en la placa de impacto.
La solución al problema mencionado anteriormente es inventiva porque ningún documento de la técnica anterior da a conocer el uso de datos que representen parámetros inerciales del movimiento del primer objeto móvil y el punto de impacto para calibrar una placa de impacto.
No es fácil calibrar el dispositivo (4) de la presente invención ya que una calibración adecuada depende de al menos varios factores, a saber:
- la posición donde el objeto golpea la placa,
- la velocidad del objeto,
- la potencia real del impacto,
- el tipo de movimiento (rodar, deslizar, saltar, golpear la placa) que hacen los objetos al moverse sobre las placas. - Este problema se resuelve combinando las características sinérgicas de la parte caracterizante de la reivindicación 1, que interactúan entre sí.
- Incluso si el experto en la materia combinara el artículo D2 con el artículo D3, no podría llegar a la presente invención porque con los resultados de la técnica anterior no es posible localizar el lugar del impacto en la placa mediante mediciones in situ. Se requiere saber el punto de impacto sobre la placa para evaluar mejor las características del objeto que golpea la placa. En comparación con la técnica anterior, la presente invención realiza mediciones in situ sin perturbar el funcionamiento de un proceso con equipo de medición exterior adicional.
Las funciones esenciales se miden en paralelo (velocidad, giro, trayectoria, fuerza, ubicación del impacto). Los documentos de la técnica anterior solo miden parámetros individuales pero no todos los parámetros mencionados anteriormente. Por lo tanto, los documentos de la técnica anterior no calibran sensores de placa de impacto con objetos móviles inteligentes. Los documentos de la técnica anterior tampoco utilizan mediciones in situ para este propósito, ni registran los parámetros mencionados anteriormente en conjunto para el propósito de la calibración. En D2, para el mismo intervalo de tamaño de grano, se observa que las señales de impacto pueden exhibir una gran variabilidad en términos de frecuencia y amplitud de la señal según la ubicación y los tipos de impacto (es decir, el modo de transporte) en la placa. La matriz de sensores de forma triangular ayudará a medir mejor la variabilidad de los pares de atributos de amplitud-frecuencia según la ubicación del impacto y, por lo tanto, reducirá en gran medida la longitud del intervalo de confianza de la calibración entre las propiedades de la señal de impacto y el tamaño de grano del material del lecho.
Por otro lado, el procesamiento de las señales acelerométricas de piedra inteligente tiene como objetivo proporcionar información crucial sobre el movimiento instantáneo del sedimento. Analizando instantáneas de la cámara de alta velocidad, los inventores investigaron la posibilidad de caracterizar el modo de transporte (es decir, rodadura, deslizamiento y salto) a través de sus señales correspondientes registradas tanto por el acelerómetro de roca como por el conjunto de acelerómetros de placa.
El núcleo del algoritmo de búsqueda coincidente es descomponer la señal en un conjunto de funciones (el llamado diccionario). Se ha elegido un diccionario muy complejo (7D-chirplet) para obtener la mejor aproximación de la señal en un número mínimo de iteraciones, es decir, solo una. El principal inconveniente de usar un diccionario de este tipo es el exigente tiempo de cálculo. Se han aplicado ya procedimientos de optimización en el código anterior para obtener un tiempo de cálculo más rápido que el registro en tiempo real.
Compendio de la invención:
La presente invención se refiere a un dispositivo de calibración (4) para calibrar al menos un segundo sensor (2A, 2B, 2C), que comprende:
- al menos una placa de impacto (5),
caracterizado por que el dispositivo (4) también comprende:
- al menos un primer sensor (1) integrado en un primer objeto móvil (3A), midiendo dicho primer sensor (1) el camino, la velocidad, la forma de movimiento y la fuerza de impacto directamente en el primer objeto móvil (3A) que golpea la placa de impacto (5),
- al menos un segundo objeto móvil (3B),
- al menos un primer transmisor de identificación por radiofrecuencia con antena (1A) integrado en el primer sensor (1),
- en el que el al menos un segundo sensor (2A, 2B, 2C) está fijado directamente bajo la placa (5) para determinar características del primer objeto móvil (3A), cuando golpea la placa de impacto (5),
- al menos un primer medio (6) para recibir los primeros datos proporcionados por el primer sensor (1), antes y mientras golpea la placa de impacto (5), y para recibir segundos datos proporcionados por el segundo sensor (2A, 2B, 2C), cuando golpea la placa de impacto (5),
- al menos un segundo transmisor de identificación por radiofrecuencia con antena (6A) integrado en el primer medio (6),
- el primer sensor (1) y el segundo sensor (2A, 2B, 2C) están interactuando con el primer medio (6),
- al menos un segundo medio (7) para analizar los datos proporcionados por el primer sensor (1) y por el segundo sensor (2A, 2B, 2C) y para calibrar el segundo sensor (2A, 2B, 2C) ubicado en la placa de impacto (5) y determinar las características de al menos un segundo objeto móvil (3B) cuando golpea la placa de impacto (5),
- una cámara de alta velocidad (20) está configurada para evaluar los parámetros de la vibración y la deformación debidas a los impactos del primer y el segundo objetos móviles sobre la placa de impacto (5).
Preferentemente, el primer objeto móvil (3A) se pesa previamente mediante un método bien conocido por un experto en la materia.
Preferentemente las características del primer sensor (1) se eligen entre determinar el número de impactos del primer objeto (3A) sobre la placa (5), determinar la frecuencia y la fuerza de los impactos sobre la placa (5), determinar la forma y el tipo de movimiento del primer objeto (3A) y determinar el giro del primer objeto (3). El camino que el objeto toma hacia la placa es importante porque proporciona la ubicación exacta del punto de impacto en la placa "antes" de que el objeto golpee la placa. Entonces, el software de análisis/calibración del 7D Chirplet conoce el punto de impacto previamente y puede centrarse en el análisis del acelerómetro más cercano e incluir la información sobre la distancia entre el punto de impacto y el acelerómetro.
Preferiblemente, si el número del o de los segundos sensores (2A, 2B, 2C) es de tres, estos están constituidos por 3 sensores de impacto y están dispuestos en un patrón triangular (por ejemplo, triángulo equilátero, triángulo isósceles, triángulo escaleno, triángulo rectángulo, triángulo obtuso o triángulo agudo).
Preferiblemente, si el número del o de los segundos sensores (2A, 2B, 2C, 2D) es de cuatro, estos se disponen en un patrón de cuadrado, trama cuadrada regular, rectángulo, rombo, paralelogramo, trapezoide, cometa o trapecio. Preferiblemente, si el número del o de los segundos sensores (2A, 2B, 2C, 2D, 2E) es de cinco, estos están dispuestos en un patrón de pentágono, .por ejemplo un pentágono convexo o un pentágono cóncavo o un patrón de pentágono irregular.
Preferiblemente, si el número del o de los segundos sensores (2A, 2B, 2C, 2D, 2E, 2F) es de seis, estos están dispuestos en un patrón hexagonal, por ejemplo. un patrón de hexágono convexo o de hexágono cóncavo o un patrón de hexágono irregular.
Preferiblemente, si el número del o de los segundos sensores (2A, 2B, 2C, 2D, 2E, 2F, 2G) es de siete, estos están dispuestos en un patrón heptágono, por ejemplo. un patrón de heptágono convexo o de heptágono cóncavo, o un patrón de heptágono irregular.
Preferiblemente, si el número del o de los segundos sensores (2A, 2B, 2C, 2D, 2E, 2F, 2G, 2H) es de ocho, estos están dispuestos en un patrón de octágono, por ejemplo. un patrón de octágono convexo o de octágono cóncavo, o un patrón de octágono irregular.
Preferiblemente, si el número del o de los segundos sensores (2A, 2B, 2C, 2D, 2E, 2F, 2G, 2H, 21) es de nueve, estos están dispuestos en un patrón de eneágono, por ejemplo. un patrón de eneágono convexo o de eneágono cóncavo, o un patrón de eneágono irregular.
Preferiblemente, si el número del o de los segundos sensores (2A, 2B, 2C, 2D, 2E, 2F, 2G, 2H, 2I, 2J) es de diez, estos están dispuestos en un patrón de decágono, por ejemplo. un patrón de decágono convexo o de decágono cóncavo, una trama cuadrada regular o un patrón de decágono irregular.
Preferentemente, el o los segundos sensores (2A, 2B, 2C) están fijados a la parte inferior de la placa (5) de forma desmontable o no desmontable.
Preferiblemente, el primer sensor (1) es un sensor de 9 ejes.
Preferiblemente, el primer sensor (1) es un sensor Bosch BMX055.
Preferiblemente, el segundo sensor (2A, 2B, 2C) es un acelerómetro Bruel & Kjaer tipo 4394 o un acelerómetro de choque Brüel & Kjaer de tipo 8339.
Preferiblemente, el primer y/o el segundo objeto móvil (3A, 3B) es una piedra o no es una piedra.
Preferiblemente, el primer y/o el segundo objeto móvil (3A, 3B) se selecciona de una primera familia de vegetales, particularmente patatas, tomates, etc., o el objeto se selecciona de una segunda familia de frutas, particularmente manzanas, naranjas, etc., o el objeto se selecciona de una tercera familia de balones deportivos en particular, de tenis, squash, ping-pong, golf, fútbol, balonmano, rugby, etc., o el objeto se selecciona de una cuarta familia de productos farmacéuticos que tienen al menos 2 cm de alto y 2 cm de ancho.
Preferiblemente, el primer y/o el segundo objeto móvil (3A, 3B) tiene una forma cúbica, cuboidal, esférica, cilíndrica, cónica, prisma triangular, de prisma hexagonal, piramidal de base triangular, piramidal de base cuadrada, piramidal hexagonal.
Preferiblemente, el primer y/o el segundo objeto (3A, 3B) tiene una longitud o un diámetro de al menos 2 cm.
Preferiblemente, la placa de impacto (5) es plana, tiene una superficie lisa y tiene forma triangular, cuadrada, rectangular, de rombo, de paralelogramo, trapezoidal, de cometa, pentagonal, hexagonal, heptagonal, octogonal, nonagonal, decagonal, circular, elíptica, de media luna, de tubo o de semitubo.
Preferiblemente, el primer medio (6) es un registrador de datos.
Preferiblemente, el segundo medio (7) es un software de análisis que usa un diccionario de análisis de ondas planas basado en pulsos de frecuencia modulada de múltiples escalas (paquetes de ondas de frecuencia de barrido) de varias formas y duración.
Preferiblemente, el diccionario de análisis de ondas planas es un átomo de pulsos de frecuencia modulada 7D. El dispositivo (4) debe comprender una cámara de alta velocidad (20).
Preferiblemente, la placa (5) está fabricada de un material metálico, en particular, zinc, cobre, una placa de acero inoxidable o la placa (5) está fabricada de un material cerámico, o de vidrio acrílico, o de vidrio, o de grafeno.
La presente invención se refiere también a un proceso de calibración que comprende las siguientes etapas sucesivas:
- integrar al menos un primer sensor (1) en un primer objeto móvil (3A), midiendo dicho primer sensor (1) el camino, la velocidad, la forma de movimiento y la fuerza de impacto directamente en el primer objeto móvil (3A) que golpea la placa de impacto (5),
- incorporar al menos un segundo objeto móvil (3B),
- fijar al menos un segundo sensor (2A, 2B, 2C) directamente bajo una placa de impacto (5),
- determinar unos primeros datos proporcionados por el primer objeto móvil (3A), antes y mientras golpea la placa (5), por medio del primer sensor (1),
- determinar unos segundos datos proporcionados por el primer objeto móvil (3A), cuando golpea la placa 25 (5), por medio del segundo sensor (2A, 2B, 2C),
- recibir los primeros datos y los segundos datos mediante por lo menos un primer medio (6),
- analizar los datos proporcionados por el primer sensor (1) y por el segundo sensor (2A, 2B, 2C) mediante un segundo medio (7),
- calibrar el segundo sensor (2A, 2B, 2C) ubicado en la placa de impacto (5),
- determinar las características de dicho al menos un segundo objeto móvil (3B) cuando golpea 30 la placa de impacto (5),
- evaluar los parámetros de la vibración y la deformación debidas a los impactos del primer (3A) y el segundo (3B) objetos móviles sobre la placa de impacto (5) mediante una cámara de alta velocidad (20).
La presente invención se refiere también al uso del dispositivo (4) para mejorar la carga, clasificación, regulación de la velocidad, secuenciación y caracterización del primer y el segundo objetos móviles (3A, 3B). La presente
invención se refiere también al uso del dispositivo (4) para medir la fuerza, la velocidad, el giro, el peso del primer y el segundo objetos móviles (3A, 3B).
La presente invención se refiere finalmente a un programa de software que implementa el proceso de calibración según la reivindicación 14 cuando está integrado en el segundo medio (7) definido en la reivindicación 1 para analizar los primeros datos proporcionados por el primer sensor (1) y los segundos datos proporcionados por el segundo sensor (2A, 2B, 2C) para calibrar el segundo sensor (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5) y determinar las características de un segundo objeto móvil (3B) cuando golpea la placa de impacto (5).
Después de la calibración de 2A, 2B, 2C mediante impactos múltiples de objetos 3A 3B (almacenados en una base de datos de consulta), todos los objetos que golpean que no son inteligentes pueden evaluarse mejor de acuerdo con su fuerza de impacto sobre la superficie, de acuerdo con su número que golpea la superficie y con la posición del impacto en la placa.
Descripción de las figuras:
Figura 1: muestra una presentación esquemática del dispositivo (4) de la presente invención. El dibujo no está a escala (por ejemplo, la placa de impacto (5) es mayor que el primer objeto móvil (3A) normalmente). La cámara de alta velocidad (20) es necesaria. Los datos del primer (1) y el segundo sensores (2A, 2B, 2C) se recogen directamente en el registrador de datos (6) en tiempo real. El registrador de datos (6) proporciona una marca de tiempo común a todos los conjuntos de datos. Directamente conectado al registrador de datos (6) hay un software integrado en el segundo medio (7) que analiza el conjunto de datos con un análisis chirplet del primer impacto del objeto. Este análisis chirplet se usa para caracterizar el tamaño y las características del objeto (3A, 3B) que golpea la placa (5). Además, el punto de impacto específico en la placa de impacto (5) se evalúa directamente mediante los datos del objeto inteligente (3A) y mediante correlación cruzada a partir de la orientación de forma triangular de los segundos sensores (2A, 2B, 2C).
Figura 2A: muestra una localización de forma triangular de los tres sensores de impacto (2A, 2B, 2C) bajo la placa de impacto (5). S1, S2 y S3 significan caídas o impactos de objetos (piedras) sobre la superficie superior de la placa (5). A1, A2 y A3 significan acelerómetros o segundos sensores (2A, 2B, 2C).
Figura 2B: la caída del objeto (piedra) S1 es equidistante de los acelerómetros A1, A2 y A3 en la placa de impacto (5).
Figura 2C: la caída del objeto (piedra) S2 está ubicada en la placa de impacto (5), muy cerca (o incluso directamente encima) del acelerómetro A1 y aproximadamente a la misma distancia de A2 y A3.
Figura 2D: la caída del objeto (piedra) S3, sobre la placa de impacto (5), está situada cerca del acelerómetro A2 pero más lejos de A3 e incluso más lejos de A1.
Figuras 3A y 3B: muestran la importancia de la ubicación del impacto para la evaluación de las características de los objetos que golpean la placa. También muestra que no es posible diferenciar entre piedras de 6 g (g2) o 90 g (g1) golpeando una placa cuando no se sabe el punto de impacto. Por el contrario, con un objeto inteligente que rastrea su camino hacia la placa, esta localización es posible (no se muestra en esta figura). En esta experiencia, dos objetos (grava) se dejan caer sobre una placa de impacto en tres posiciones diferentes de la placa (d = 20 cm, d = 10 cm y d = 0 cm), d es la distancia horizontal desde el centro de la placa donde el se encuentra el sensor. El título es "enfoques hidroacústicos, amplitud/frecuencia versus posición y masa". Muestra que la amplitud de la señal aumenta si la ubicación del impacto del objeto está cerca de la ubicación de un sensor colocado bajo la placa de impacto.
Figura 3C: esta figura muestra mapas de tiempo-frecuencia obtenidos mediante una transformada ondícula correspondiente (usando una ondícula estándar de Morlet) después de dejar caer una grava de 90 gramos a 20 cm, 10 cm y 0 cm de la ubicación del sensor. Se indican los coeficientes de ondícula. La señal se ha convertido del dominio temporal (amplitud frente a tiempo) al dominio de frecuencia (amplitud frente a frecuencia). El resultado de esta conversión es un espectro con amplitud específica para cada frecuencia. Como esta conversión se realiza continuamente con respecto al tiempo, la base de datos en cuestión tiene una estructura tridimensional, es decir, amplitud frente a frecuencia frente a tiempo.
Figura 3D: esta figura muestra mapas de tiempo-frecuencia obtenidos mediante una transformada ondícula correspondiente (usando una ondícula estándar de Morlet) después de dejar caer una grava de 6 gramos a 20 cm y 0 cm de la ubicación del sensor. Se indican los coeficientes de ondícula.
Figura 4: muestra una aplicación agrícola de la presente invención. Un elevador de objetos inteligentes proyecta objetos móviles inteligentes (3A) y objetos móviles no inteligentes (3B) (por ejemplo, una patata, una manzana, una pelota o un producto farmacéutico) contra una placa de impacto (5) (que tiene segundos sensores (2A, 2B, 2C) bajo la placa (5)) con fines de calibración de la placa de impacto (5) mediante un primer medio (6) y un segundo medio (7) que está conectado directamente a la placa (5). (Parte de la figura está tomada de S.A. Shearer, J.P. Fulton, S.G.
McNeill y S.F. Higgins, “Biosystems and Agricultura! Engineering”, T.G. Mueller, “Agronomy: Elements of Precisión Agricultura: Basics of Yield Monitor Installation and Operation”)
Figura 5: muestra la placa de impacto (5) de la presente invención (acero inoxidable estructura de madera caucho) así como tres sensores (2A, 2B, 2C) conectados directamente bajo la placa de impacto (5).
Figura 6: muestra el dispositivo de la figura 5 así como los medios (7) para analizar los datos (portátil y software), la cámara de alta velocidad (20), iluminación, acelerómetros y registrador de datos USB.
Figura 7: muestra la cámara de alta velocidad (20), el dispositivo de la figura 5 y el primer sensor (1) integrado en el objeto móvil (3A).
Figura 8: muestra los medios (6) (registrador de datos) para recibir los primeros y segundos datos.
Figura 9: muestra una vista esquemática desde arriba del dispositivo de la presente invención.
Figura 10: muestra una vista lateral esquemática del dispositivo de la presente invención.
Figura 11: muestra el primer sensor (acelerómetro, giroscopio y sensor magnético) (1) de la presente invención así como una unidad de control, almacenamiento interno, sensor de temperatura, batería y antena.
Figura 12: muestra el primer sensor (1) integrado en el primer objeto móvil (3A) (esfera de piedra utilizada como objeto de caída - 7 cm de diámetro, 543 g incluido el sensor).
Figura 13: muestra un acelerómetro tipo 4394 (Brüel & Kjaer)
Figura 14: muestra un acelerómetro tipo 8339 (Brüel & Kjaer)
Figura 15: muestra tres primeros objetos móviles diferentes, uno donde un sensor está integrado en el primer objeto móvil (esfera de piedra caliza 531 g), un guijarro de granito (279 g) y un guijarro pequeño de cuarcita (18 g).
Figura 16: muestra una unidad de medición inercial de 3 ejes (Bosch BMI 160): acelerómetro: /- 16 g; giroscopio: 2000 °/s.
Figura 17: muestra un sensor geomagnético de 3 ejes (Bosch BMM 150): acelerómetro: /- 1300 microT. Muestreo: hasta 100 Hz (sobremuestreo interno 10x).
Figura 18: muestra una prueba con diferentes alturas de caída en el aire. Sensor y configuración de prueba: piedra inteligente en esfera de piedra (100 Hz), un acelerómetro en el centro de la placa (A), 125 kHz, una cámara de alta velocidad (6500 fps), una posición de caída (a1) (43,5; 49,7), alturas : 3 y 5 y 7 cm.
Figura 19: muestra datos de aceleración de piedra inteligente en bruto (exp.34, 3 cm, sensor 111).
Figura 20: muestra también datos en bruto de aceleración de piedra inteligente (exp.34, 3 cm, sensor 111).
Figura 21: muestra datos del acelerómetro en bruto (exp. 34, 3 cm, tipo de sensor 4394).
Figura 22: muestra datos del acelerómetro en bruto (exp. 34, 3 cm, tipo de sensor 4394).
Figura 23: muestra la aceleración máxima resultante (piedra inteligente): intervalo extenso y superposición de intervalos:
Altura (cm) Desviación máxima de la media (%)
3 22,4 -29,4
5 20,8 -38,8
7 27,2 -29,5
Figura 24: muestra la integral del pico de aceleración: intervalo menor, sin relación obvia con la altura de caída:
Altura (cm) Desviación máxima de la media (%)
3 9,6 -8,8
5 8,4 -13,3
7 18,1 -12,4
Figura 25: muestra un ajuste de modelo lineal: todos los picos de aceleración frente a la altura. RA2 debe leerse R2, que es la amplitud media frente a la media por alturas de picos de piedra inteligente.
Figura 26: muestra un ajuste de modelo lineal: pico máximo por altura versus altura. También muestra una relación lineal entre el pico máximo y la altura de caída como modelo plausible. RA2 debe leerse R2, que es la amplitud media frente a la media por alturas de picos de piedra inteligente.
Figura 27: muestra resultados de acelerómetros de placa a diferentes alturas de caída. Círculo pequeño: ¿intervalo superado? Elipse grande: sensor separado de la placa de acero.
Figura 28: muestra los resultados de acelerómetros de placa; intervalo menor de picos de aceleración (en comparación con piedra inteligente); valores atípicos eliminados: desviación entre 3,7% y 15%
Altura (cm) Desviación máxima de la media (%)
3 15,24 -10,24
5 13,24 -13,45
7 3,74 -7,77
Figura 29: es un gráfico que muestra los resultados de los acelerómetros de placa; señales de aceleración: ejemplo de análisis de tiempo-frecuencia basado en transformación de ondícula.
Figura 30: es un gráfico que muestra los resultados de acelerómetros de placa; señales de aceleración: ejemplo de análisis de tiempo-frecuencia basado en transformación de ondícula.
Figura 31: es un gráfico que muestra resultados de los acelerómetros de placa; señales de aceleración: ejemplo de análisis de tiempo-frecuencia basado en transformación de ondícula.
Figura 32: es un escalograma de magnitud que muestra los resultados de los acelerómetros de placa; señales de aceleración: ejemplo de análisis de tiempo-frecuencia basado en transformación de ondícula.
Figura 33: es un escalograma de magnitud que muestra los resultados de acelerómetros de placa; señales de aceleración: ejemplo de análisis de tiempo-frecuencia basado en transformación de ondícula.
Figura 34: es un escalograma de magnitud que muestra los resultados de acelerómetros de placa; señales de aceleración: ejemplo de análisis de tiempo-frecuencia basado en transformación de ondícula.
Discusión de las figuras 29 a 34:
Las figuras 29 a 34 son técnica anterior utilizada en el sistema.
Figura 35: muestra la aceleración de piedra inteligente frente a la amplitud del acelerómetro; determinación baja para modelo lineal a picos: R2=0,03; amplitud media frente a media por alturas de picos de piedra inteligente: R2=0.97.
Figura 36: muestra la aceleración de piedra inteligente frente a la amplitud del acelerómetro; determinación baja para modelo lineal a picos: R2=0,03; amplitud media frente al máximo por altura de los picos de piedra inteligente: R2=0.998.
Discusión de las figuras 35 y 36:
La calibración exitosa se destaca en la figura 35 y en la figura 36. Es la calibración de una piedra de 543 g. Una calibración exitosa en las figuras 35 y 36 es la correlación de las señales del objeto inteligente y del sensor de impacto con una línea de regresión con una altura R2 de casi 1. Ahora existe una relación sólida entre los parámetros del objeto inteligente y las mediciones de impacto de la placa. Entonces es posible extraer de la línea de regresión la información del objeto inteligente solo midiendo el impacto de la placa o viceversa.
El escalograma con el procedimiento tomado de la técnica anterior en las figuras 29 a 34 proporciona la masa del objeto, y la nueva calibración en la figura 35 y la figura 36 proporciona la altura/velocidad de caída del objeto y las fuerzas que actúan sobre el objeto. La velocidad del objeto también se mide por medio del sensor inteligente en el objeto (ver la figura 90). La posición del impacto sobre la placa se realiza con el procedimiento de triangulación de las figuras 47A y 47B.
El aspecto innovador de la presente invención se muestra en las figuras 35 y 36, es decir, la combinación de señales de objetos inteligentes y sensores de impacto.
Figura 37: muestra un gráfico sobre la cámara de alta velocidad; desplazamiento y oscilación de placa de acero; picos de desplazamiento: intervalo < 15%; sobretonos visibles en la vibración; cambio de nivel debido al peso de la piedra inteligente: caucho comprimido, placa de acero doblada.
Figura 38: muestra pruebas de caída bajo el agua. Sensor y configuración de prueba: piedra inteligente en esfera de piedra, tres acelerómetros en la posición B1, B2 y B3 (tipo 4394, sellado con cinta líquida), 14 cm de agua sobre la placa de acero, una posición de caída (b1) (35,25.5), alturas: 3 y 5 y 7 cm.
Figura 39: muestra un acelerómetro sellado con cinta líquida.
Figura 40: muestra una placa de acero (5) ubicada en un depósito de agua.
Figura 41: muestra resultados de pruebas de caída bajo el agua. Datos de aceleración de piedra inteligente: ejemplos de amortiguación de picos de 7 cm. Sin caída libre (flotabilidad y fricción en el agua).
Figura 42: muestra resultados de pruebas de caída bajo el agua. Datos de aceleración de piedra inteligente: ejemplos de amortiguación de picos de 5 cm. Sin caída libre (flotabilidad y fricción en el agua).
Figura 43: muestra resultados de pruebas de caída bajo el agua; datos del acelerómetro: no hay datos útiles registrados en 2 de 3 acelerómetros.
Figura 44: muestra resultados de pruebas de caída bajo el agua; aceleración máxima resultante: media y máxima menores (comparadas con pruebas sin agua); intervalos relativos similares
Altura (cm) Desviación máxima de la media (%)
3 23,9 -25,3
5 23,5 -19,9
7 25,5 -29,9
Figura 45: muestra resultados de pruebas de caída de aire (aceleración máxima resultante en aire): comparando agua y aire (figura 45 y figura 46); máximo por altura: aprox. 10-20% menor; superposición de intervalos; para máximo por altura diferente pendiente de la línea de regresión; la hipótesis de una relación lineal sigue siendo plausible dentro del intervalo probado.
Figura 46: muestra resultados de pruebas de caída en agua (aceleración máxima resultante en agua): comparando agua y aire (figura 45 y figura 46); máximo por altura: aprox. 10-20% menor; superposición de intervalos; para máximo por altura diferente pendiente de la línea de regresión; la hipótesis de una relación lineal sigue siendo plausible dentro del intervalo probado.
Figuras 47A y 47B: muestran posiciones de transecto (establecimiento). Piedra inteligente en esfera de piedra; dos tipos de acelerómetros en placa (tipo 8339 - alto impacto - en B1-B3 y tipo 4394 en D1-D3); 7 posiciones de caída T1-T7 como transecto; altura de caída constante a 3 cm. Las figuras 47A y 47B corresponden a la técnica anterior utilizada en el sistema.
Figura 48: muestra los dos tipos de acelerómetros en la placa: tipo 8339 (alto impacto) en B1-B3 y tipo 4394 en D1-D3.
Figura 49: muestra posiciones de transecto (configuración). Posiciones T1-T4: 20 repeticiones por posiciones; 10 repeticiones por tipo de acelerómetro. Posiciones T5-T7: 10 repeticiones por posiciones; acelerómetro tipo 8339 solamente.
Figura 50: muestra posiciones de transecto (ejemplos). Acelerómetros tipo 4394: sin datos utilizables para la mayoría de los experimentos; ejemplo: T1 a_001.
Figura 51: muestra posiciones de transecto (ejemplos). Acelerómetros tipo 4394: sin datos utilizables para la mayoría de los experimentos; ejemplo: T1c_001.
Figura 52: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: T1d 002 (tipo 8339).
Figura 53: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: T1d 002 (tipo 8339).
Figura 54: muestra posiciones de transecto. Ejemplos repeticiones de T1.
Figura 55: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: T3d 002.
Figura 56: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: T3d 002.
Figura 57: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: repeticiones de T3.
Figura 58: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: T5b 002.
Figura 59: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: T5b 002.
Figura 60: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: repeticiones de T5.
Figura 61: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: T7b 002.
Figura 62: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: T7b 002.
Figura 63: muestra posiciones de transecto. Ejemplo: repeticiones de T7.
Figura 64: muestra posiciones de transecto: resultados. Pico de aceleración de piedra inteligente en diferentes posiciones. Mayores picos de aceleración hacia los bordes (T1). Mayores picos de aceleración hacia las esquinas (T7). Valores atípicos: sin fase clara de caída libre.
Figura 65: muestra posiciones de transecto: resultados. Piedra inteligente: ejemplo de valor atípico T1d_001. No hay una fase clara de caída libre en la aceleración resultante. Nivel pico bajo.
Figura 66: muestra posiciones de transecto: resultados. Acelerómetros: retardo de tiempo de llegada de la señal B1-B2.
Pos. mín (ms) máx (ms) media (ms)
T1 0,16 0,25 0,17
T2 -0,09 0,10 0,08
T3 -0,01 0,01 0,00
T4 -0,10 -0,09 -0,10
T5 -0,23 -0,13 -0,15
T6 -0,14 -0,13 -0,14
T7 -0,44 -0,15 -0,23
Figura 67: muestra posiciones de transecto: resultados. Acelerómetros: retardo de tiempo de llegada de la señal B1-B3.
Pos. mín (ms) máx (ms) media (ms)
T1 0,14 0,22 0,16
T2 0,01 0,1 0,09
T3 0 0,02 0,01
T4 -0,1 -0,08 -0,09
T5 -0,24 -0,17 -0,18
T6 -0,17 -0,16 -0,17
T7 -0,5 -0,17 -0,28
Figura 68: muestra posiciones de transecto: resultados. Acelerómetros: retardo de tiempo de llegada de la señal B2-B3.
Pos. mín (ms) máx (ms) media (ms)
T1 -0,02 -0,01 -0,01
T2 -0,02 0,1 0,01
T3 0 0,02 0,01
T4 0 0,02 0,01
T5 -0,04 -0,01 -0,03
T6 -0,17 -0,16 -0,17
T7 -0,09 -0,02 -0,04
Figura 69: muestra guijarros de tres tamaños y masas diferentes. Esfera de piedra caliza 531 g, guijarro de granito 279 g, guijarro pequeño de cuarcita 18 g; tres acelerómetros (tipo 8339): B1, B2, B3; tres alturas de caída: 3 cm, 5 cm y 7 cm; posiciones de caída: b1 (35; 25,5).
Figura 70: muestra un gráfico con la esfera de piedra caliza: ejemplos con 3 cm de altura.
Figura 71: muestra un gráfico con el guijarro de granito: ejemplos con 3 cm de altura.
Figura 72: muestra un gráfico con el guijarro de cuarcita: ejemplos con 3 cm de altura.
Figura 73: muestra un gráfico con esfera de piedra caliza: ejemplos con 5 cm de altura.
Figura 74: muestra un gráfico con el guijarro de granito: ejemplos con 5 cm de altura.
Figura 75: muestra un gráfico con el guijarro de cuarcita: ejemplos con 5 cm de altura.
Figura 76: muestra un gráfico con esfera de piedra caliza: ejemplos con 7 cm de altura.
Figura 77: muestra un gráfico con el guijarro de granito: ejemplos con 7 cm de altura.
Figura 78: muestra un gráfico con el guijarro de cuarcita: ejemplos con 7 cm de altura.
Discusión de resultados de las figuras 70 a 78:
• El nivel de los picos de aceleración depende de
- Altura de caída
- Posición de caída sobre placa de acero
• Amplio intervalo de valores pico
- Amplia superposición de intervalos para alturas de caída y/o posiciones
• Amortiguación del pico máximo para pruebas bajo el agua (aprox. 10-20 % inferior)
^ Pico máximo por altura para calibración relativa
• Acelerómetros tipo 4394
- Alta relación entre picos de señal y ruido
- no hay datos útiles en muchos casos
- intervalo del sensor superado y desplazamientos del cero
- Acelerómetro tipo 8394 (alto impacto)
- Sensibilidad suficiente también para impactos más ligeros
- Relación menor entre picos de señal y ruido.
• Piedra inteligente: intervalo extenso de picos de aceleración (para una altura/posición)
- Intervalo similar para sensores 111, 118, 119 ^ no específico del sensor
- ¿Explicación posible?
• La "ventana de muestreo" de piedra inteligente distribuye el pico de aceleración medido en diferentes puntos de muestreo
• El punto de muestreo a 100 Hz es la media de 10 puntos sobremuestreados, el pico medido parece menor Los picos de aceleración reales podrían ser demasiado cortos para registrarlos a 100 Hz.
Figura 79: muestra el intervalo máximo superado y desplazamientos del cero con un acelerómetro tipo 4394. La señal completa es visible - desplazamiento del cero.
Figura 80: muestra el intervalo máximo superado y desplazamientos del cero con un acelerómetro tipo 4394. Primer impacto: picos que alcanzan el intervalo máximo del sensor.
Discusión de los resultados de las figuras 79 y 80:
Posibles motivos para alcanzar el intervalo máximo del sensor:
• Fallo del registrador de datos o del software de grabación
• Fallos eléctricos en cables o conectores
Sobrecarga de elementos piezoeléctricos: puede causar desplazamientos del cero.
No causado por humedad: los problemas ocurren antes de las pruebas en agua.
Figura 81: muestra un posible desajuste de los canales del registrador de datos en el archivo (acelerómetro tipo 8339). Orden de cambio de canal (2-3), ocurre en una pequeña cantidad de conjuntos de datos: problema en el registrador o en el software de grabación.
Discusión de las figuras:
Variabilidad en los datos para repeticiones
• Picos de aceleración de piedra inteligente: intervalo < 30%
• Amplitud del acelerómetro: intervalo < 15%
• Desplazamiento de placa de alta velocidad: intervalo < 15%
•¿Mayor precisión para la altura de caída y las posiciones para reducir la variabilidad?
• Aceleración de piedra inteligente
• Los picos dependen de la altura y la posición de la caída
• amplia superposición de intervalos
• aceleración considerablemente menor en el agua
• Se necesita un gran conjunto de datos para derivar los parámetros de calibración
• Señales del acelerómetro
• Acelerómetro de choque tipo 8339: relación señal-ruido suficiente, picos de amplitud dentro del intervalo
• Diferencias observables en el momento de llegada
• Se necesita más análisis de amplitud-frecuencia
• Configuración experimental
• Suficiente para casos de prueba simples, gran número de repeticiones posibles
• Mejoras necesarias: montaje y sellado de acelerómetros, estructura de soporte
• Experimentos más completos: aplicabilidad más amplia de la calibración
Figura 82: muestra posiciones de transecto: ejemplos de repeticiones de T2.
Figura 83: muestra posiciones de transecto: ejemplos repeticiones de T4.
Figura 84: muestra posiciones de transecto: ejemplos repeticiones de T6.
Figura 85: muestra la orientación, la velocidad y la distancia obtenidas por el algoritmo AHRS. Datos del sensor en bruto y detección de tiempos estacionarios.
Figura 86: muestra la orientación, la velocidad y la distancia obtenidas por el algoritmo AHRS.
Figura 87: muestra la orientación, la velocidad y la distancia obtenidas por el algoritmo AHRS. Aceleración, corregida por estimación.
Figura 88: muestra la orientación, la velocidad y la distancia obtenidas por el algoritmo AHRS. Velocidad obtenida a partir de la aceleración corregida.
Figura 89: muestra la orientación, la velocidad y la distancia obtenidas por el algoritmo AHRS. Posición obtenida a partir de la velocidad corregida.
Figura 90: muestra la orientación, la velocidad y la distancia obtenidas por el algoritmo AHRS.
La figura 90 corresponde a la técnica anterior utilizada en el sistema.
Descripción detallada:
El objeto inteligente (3A) o la piedra inteligente (es decir, un objeto en el que al menos un primer sensor (1) está integrado en un objeto móvil (3A)) se usa para calibrar el o los sensores (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5). Estos no solo se calibran de acuerdo con la velocidad ideal de una línea de transporte de material (por ejemplo, verduras, frutas, pelotas o productos farmacéuticos). También es posible calibrar los sensores (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5) en el sentido de que la masa del objeto móvil (3A) se evalúa mejor mediante los sensores calibrados de la placa de impacto (5) (2A, 2B, 2C). Además, la calibración de los sensores (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5) mejorará la calidad de la evaluación de la forma del objeto móvil (3A) y su giro (rotación). Además, los sensores (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5) calibrados permiten ubicar mejor el lugar de impacto del objeto móvil (3A) sobre la placa (5), y las fuerzas que afectan a la estructura del segundo objeto móvil (3B). De acuerdo con este último punto, es posible evaluar la fuerza sobre el segundo objeto móvil (3B) mediante un objeto móvil inteligente (3A) (este objeto registra las fuerzas del acelerómetro). Cuando se conoce la señal correspondiente en los sensores (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5), entonces es posible utilizar solamente los sensores (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5) como herramienta de evaluación sin objetos inteligentes . En la presente invención, la calibración se realiza preferentemente con objetos móviles (3A) que se pesan previamente. Por lo tanto, se golpea el objeto móvil (3A) de un peso y una velocidad conocidos en los sensores (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5) a calibrar. Estas calibraciones son in situ, porque los objetos móviles inteligentes son objetos reales del proceso en la línea de producción a investigar. Por lo tanto, es posible realizar mediciones in situ con un primer sensor (1) implantado en el objeto móvil (3A).
La palabra "calibración" significa en la presente invención que se reúne una base de datos en el segundo medio (7) donde las señales registradas por los segundos sensores (2A, 2B, 2C) se ordenan para cada "impacto inteligente". Estas señales de golpeo del objeto inteligente (amplitud y frecuencia central del chirplet 7D del primer impacto) de los segundos sensores (2A, 2B, 2C) se almacenan en el segundo medio (7) además de la información correspondiente para cada señal sobre la velocidad del objeto, ubicación del impacto del objeto, masa del objeto y giro del objeto. Esta base de datos de espectros con la información adicional es la base de datos de calibración. El primer objeto móvil (3A) y el segundo objeto móvil (3B) solo se utilizan para evaluar esta información adicional vinculada a los espectros de los segundos sensores (2A, 2B, 2C). Una vez que se puede acceder a la base de datos, es posible evaluar cada impacto de cualquier objeto mediante una simple correlación de búsqueda con la base de datos de impactos calibrados.
El uso de "objetos inteligentes", donde los sensores se implantan en los objetos móviles (3A), que golpean o rayan la placa, abre nuevas posibilidades para calibraciones relevantes. El primer objeto móvil (3A) que contiene el módulo sensor BMX055 incluye un chip de identificación de radiofrecuencia activo, un acelerómetro, un magnetómetro y un giroscopio. Este tipo de conocido sensor es desarrollado por la empresa SST (tecnologías de sensores inteligentes) en Rheinberg (Alemania). En este caso, la sonda de autocalibración se alimenta con pilas de botón (1,55 V, 20 mAh). Este módulo consta de un sensor de aceleración triaxial de 12 bits, un giroscopio triaxial de 16 bits y un sensor geomagnético, junto con una etiqueta RFID activa, una memoria, un cronómetro y un termómetro. Los datos del módulo del sensor proporcionan orientación, inclinación, movimiento, aceleración, rotación, choque, vibración y rumbo de la sonda. El cronómetro y el termómetro proporcionan datos auxiliares de tiempo (resolución 1/32768 s) y temperatura. Los intervalos del módulo sensor son /- 4 g para el acelerómetro (donde g denota la aceleración de la gravedad), /- 2500 pT para el magnetómetro (donde T denota la unidad Tesla) y /- 2000° s-1 para el giroscopio. Un eje del sensor está alineado con el eje largo del cilindro, las orientaciones de los otros dos ejes están indicadas por el tornillo de la batería.
Los dos sensores son de diferentes tipos (el primer sensor (1) es el sensor implantado dentro del objeto móvil inteligente (3A), el segundo sensor (2A, 2B, 2C) es del tipo de sensor colocado bajo la placa de impacto (5)). Todos los segundos sensores (2A, 2B, 2C) están conectados entre sí mediante un cable eléctrico. Se usan al menos dos tipos diferentes de sensores en la presente invención.
El primer sensor (1) implantado dentro del objeto móvil inteligente (3A) es un módulo sensor BOSCH BMX055 que incluye un chip de identificación de radiofrecuencia activo (etiqueta RFID activa), un sensor de aceleración triaxial de 12 bits (acelerómetro), un sensor geomagnético (magnetómetro) y un giroscopio triaxial de 16 bits. Este primer sensor (1) está conectado al registrador de datos a través de una pequeña antena colocada dentro del objeto móvil inteligente (3A) y una antena en el exterior del registrador de datos (6A). El primer sensor (1) está incorporado en el objeto móvil (3A), y es por eso que el objeto móvil (3A) se denomina "objeto inteligente".
El segundo tipo de sensor (2A, 2B, 2C) se puede pegar, fijar, atornillar bajo una placa de acero inoxidable y actúa como sensor de impacto. La placa también puede tener varias otras formas (por ejemplo, tubo, semitubo). Al menos un segundo sensor (2A, 2B, 2C) se puede pegar, fijar o atornillar bajo la placa de impacto. Estos segundos sensores también están disponibles comercialmente. Es preferible utilizar al menos una matriz de forma triangular de tres segundos sensores (2A, 2B, 2C) en lugar de un sensor. Un patrón triangular de los segundos sensores (2A, 2B, 2C)
permite detectar la ubicación del primer impacto del objeto inteligente además de la localización de este impacto con ayuda del objeto inteligente (3A) y de la cámara de alta velocidad (20) (se hace referencia a la figura 2).
Los sensores primero y segundo no intercambian datos entre sí.
Medir el camino, la velocidad, la forma de movimiento y la fuerza de impacto directamente en los objetos móviles inteligentes (3A) que golpean la placa de impacto (5) permite mejorar el método de calibración.
Los registros del o de los sensores de impacto acústico de placa y de los objetos móviles inteligentes son señales caracterizadas por fuertes variaciones de los componentes de amplitud y frecuencia con el tiempo. Las señales de ambos sistemas se procesan por medio de un análisis de tiempo-frecuencia y un análisis de series de tiempo (haciendo coincidir el eje temporal de ambos sistemas). Las señales de objetos inteligentes se pueden procesar con técnicas similares a las utilizadas para el acelerómetro de placa (es decir, transformada de tiempo-frecuencia). Los principales intereses del objeto inteligente son la velocidad del objeto, el giro, las fuerzas de impacto y la información espacial de dónde el objeto golpea la placa. Una identificación exitosa del tipo de movimiento a partir de las características de la señal del objeto inteligente es posible, debería ser una contribución importante a los resultados de calibración del sensor de impacto de la placa. Al combinar placa y acelerómetro de roca, esta configuración completa se considera como un nuevo dispositivo de medición espacio-temporal.
Ventajas de la invención:
Una ventaja de la presente invención sobre la técnica anterior es que es posible calibrar un dispositivo (jpor ejemplo, regular la velocidad de una línea de producción en vista de la fuerza de impacto de un objeto (jpor ejemplo, una patata) contra una placa de impacto, jpor ejemplo, si las patatas son golpeadas en exceso). En la técnica anterior no es posible calibrar nada debido a la falta de varios aparatos técnicos.
Otra ventaja es que el objeto móvil inteligente (3A) utilizado para la calibración registra su camino sobre la placa de impacto (5) (por ejemplo, golpeando, deslizando, rodando). Además, los segundos sensores (2A, 2B, 2C) miden in situ los golpes a la placa (5) sin perturbar el proceso de calibración con equipos de medición externos.
Descripción detallada de la realización de trabajo de la figura 1:
- Los objetos móviles (3A, 3B) se proyectan o se mueven a través de un vacío o un fluido que puede ser un gas (por ejemplo, aire) o un líquido (por ejemplo, agua) antes de golpear una placa de impacto (5) colocada en el respectivo vacío o fluido.
- El objeto móvil (3A) se denomina objeto inteligente porque un primer transmisor de identificación por radiofrecuencia con antena (1A) está integrado en el primer sensor (1), que a su vez está integrado en el primer objeto móvil (3A). Primero se perfora/taladra un agujero ciego (dependiendo del material del objeto) en el objeto y el primer sensor (1) se coloca dentro del agujero que, a continuación, se sella con cualquier material apropiado (por ejemplo, silicona) para evitar la pérdida del sensor durante el movimiento del objeto inteligente (3A).
- Durante la proyección/movimiento del objeto inteligente (3A) a través de un vacío o fluido (gas-gas o gas-líquido o líquido-gas o líquido-líquido), y antes de golpear la placa de impacto (5) ubicada en el mismo vacío o fluido (gas-gas o líquido-líquido) o fluido diferente (gas-líquido o líquido-gas), el primer sensor (1) envía a través de la antena (1A) datos al primer medio (6) (por ejemplo, giro y trayectoria/curso del objeto).
- Cuando el objeto móvil (3A) golpea la placa de impacto (5), al menos una vez, o rueda sobre la placa de impacto (5), el o los segundos sensores (2A, 2B, 2C) envían datos a el primer medio (6) (por ejemplo, número de impactos del primer objeto (3A) sobre la placa (5), la frecuencia y fuerza de los impactos, la forma del primer objeto (3A), el tipo de movimiento del primer objeto (3A, 3B), el giro del primer objeto (3A, 3B)). Todos los segundos sensores (2A, 2B, 2C) están conectados al primer medio (6) por medio de un cable eléctrico. Los segundos sensores (2A, 2B, 2C) también se pueden conectar entre sí por medio de un cable eléctrico.
- El primer medio (6) está recogiendo todos los datos, atribuye una marca de tiempo común a los diferentes tipos de datos y los envía al segundo medio (7) que analiza los datos proporcionados por el primer sensor (1) y el o los segundos sensores (2A, 2B, 2C).
- Un programa de ordenador realiza el análisis y permite calibrar el o los segundos sensores (2A, 2B, 2C), colocados bajo la placa de impacto (5), para mediciones adicionales de los objetos móviles (3B) en procesos relevantes.
El término "calibración" significa el acto de comparación de una base de datos de calibración -creada con la ayuda de objetos inteligentes en el segundo medio (7)- con señales de los impactos de objetos móviles (3B) sin sensor interno después de la fase de calibración. Se reúne una base de datos en el segundo medio (7) donde las señales registradas por los segundos sensores (2A, 2B, 2C) se organizan para cada primer impacto de un objeto inteligente (3A). El núcleo del algoritmo de búsqueda coincidente es descomponer la señal del primer impacto en un conjunto de funciones (el llamado diccionario). Para el método FAAD (First Arrival Atomic Decomposition, descomposición atómica de primera llegada) y las señales de la placa de impacto, los inventores eligen un diccionario muy complejo
(7D-chirplet) para obtener la mejor aproximación de la señal en un número mínimo de iteraciones. FAAD permite determinar las propiedades de la señal de impacto (amplitud, frecuencia). Estas señales de golpeo del objeto inteligente (amplitud y frecuencia central del chirplet 7D del primer impacto) de los segundos sensores (2A, 2B, 2C) se almacenan en el segundo medio (7) además de la información correspondiente para cada señal sobre la velocidad del objeto, la ubicación del impacto del objeto, la masa del objeto, el giro del objeto. Esta base de datos de espectros con la información adicional del objeto inteligente (3A) es la base de datos de calibración. Los objetos móviles (3A y 3B) se utilizan para evaluar esta información adicional vinculada a los espectros de los segundos sensores (2A, 2B, 2C). Una vez que esta base de datos está disponible, es posible evaluar cada impacto de cualquier objeto mediante una simple correlación de búsqueda con la base de datos de impacto calibrado.
Además de esta calibración se obtiene más información sobre el proceso de evaluación de líneas de producción mediante sensores de impacto. Se obtiene la información de si las partículas individuales golpean la placa solo una o más veces. Esta información solo se puede extraer de la evaluación del sensor inteligente. Es importante saber esto, porque entonces se sabe con qué frecuencia los objetos se cuentan dos veces en el proceso de producción y se puede estimar un factor de corrección para este fin. Este es el segundo tipo de calibración, la evaluación y corrección de golpes dobles o múltiples.
El tercer tipo de calibración es la ganancia de conocimiento a partir de la localización del punto de impacto.
La detección de la primera llegada al acelerómetro es difícil para distancias grandes (10 cm y 20 cm) porque el primer evento es de baja amplitud y se mezcla con llegadas posteriores resultantes de rebotes de los objetos móviles (3A, 3B). En este contexto es importante el camino que el objeto (3A, 3B) toma hacia la placa. Esto proporciona la ubicación exacta del punto de impacto en la placa "antes" de que el objeto golpee la placa. Entonces, el software de análisis del 7D Chirplet (segundo medio (7)) conoce el punto de impacto previamente y puede centrarse en el análisis del acelerómetro más cercano e incluir la información sobre la distancia entre el punto de impacto y el acelerómetro.
Es necesario utilizar la cámara de alta velocidad en paralelo. La cámara de alta velocidad es necesaria para evaluar las vibraciones y deformaciones de la placa de metal debido al impacto del objeto, describir el tipo de impacto y explicar las fuerzas de gravedad de los objetos inteligentes.
Es esencial que la cámara de alta velocidad esté configurada para evaluar los parámetros debido a los impactos del primer y el segundo objetos móviles (por ejemplo, las vibraciones y deformaciones) en la placa de impacto (5). Entonces, para la patente, la cámara de alta velocidad es un dispositivo vital para la calibración.
Posibles usos industriales/comerciales:
El dispositivo y el proceso de la presente invención pueden diseñarse y fabricarse para satisfacer requisitos específicos de las líneas de producción.
Cada línea de producción donde se registran o evalúan objetos de cierto tamaño mediante sensores de impacto es mejorable. Si se tiene la posibilidad de hacer que un objeto sea inteligente (implantando un sensor especial), se puede mejorar la calibración del sensor de impacto existente relevante y los procesos de producción del mismo. Existe un mercado grande y en crecimiento.
Cabe señalar que es preferible que los objetos inteligentes no sean granos de cereal (porque los granos de cereal pueden ser demasiado pequeños para hacerlos inteligentes con sensores implantados). Los objetos móviles inteligentes (3A) de la presente invención preferiblemente no están en el rango milimétrico pero están en el rango centimétrico (al menos 2 cm de alto y 2 cm de ancho). Ejemplos no limitativos son patatas, tomates, manzanas, naranjas, bolas, productos farmacéuticos). El factor limitante es el tamaño de la placa donde se encuentran el sensor BOSCH, la batería, el almacenamiento y la antena.
La presente invención no se limita al campo agrícola. También se puede utilizar en el campo médico y deportivo. El término "que comprende" o "comprende" utilizado en las reivindicaciones no debe interpretarse como restringido a los medios enumerados a continuación. No excluye otros elementos o etapas. Debe interpretarse que este especifica la presencia de las características, números enteros, etapas o componentes indicados a los que se hace referencia, pero no excluye la presencia o adición de una o más características, números enteros, etapas o componentes, o grupos de los mismos. Por lo tanto, el alcance de la expresión "un dispositivo que comprende los medios A y B" no debe limitarse a los dispositivos que consisten únicamente en los componentes A y B.
Se aprecia que las características de la invención, que se describen, para mayor claridad, en el contexto de realizaciones separadas, también pueden proporcionarse en combinación en una sola realización. A la inversa, diversas características de la invención, que se describen, por brevedad, en el contexto de una sola realización, también se pueden proporcionar por separado o en cualquier subcombinación adecuada. Cualquier característica de una realización dada a conocer en la presente invención puede combinarse con cualquier otra característica mencionada en la presente invención, estando definido el alcance de dicha invención por las reivindicaciones adjuntas.
Claims (14)
1. Dispositivo de calibración (4) para calibrar al menos un segundo sensor (2A, 2B, 2C), que comprende:
- al menos una placa de impacto (5),
caracterizado por que el dispositivo (4) también comprende:
- al menos un primer sensor (1) integrado en un primer objeto móvil (3A), midiendo dicho primer sensor (1) el camino, la velocidad, la forma de movimiento y la fuerza de impacto directamente en el primer objeto móvil (3A) que golpea la placa de impacto (5),
- al menos un segundo objeto móvil (3B),
- al menos un primer transmisor de identificación por radiofrecuencia con antena (1A) integrado en el primer sensor (1),
- en el que el al menos un segundo sensor (2A, 2B, 2C) está fijado directamente bajo la placa (5) para determinar características del primer objeto móvil (3A), cuando golpea la placa de impacto (5),
- al menos un primer medio (6) para recibir primeros datos proporcionados por el primer sensor (1), antes y mientras golpea la placa de impacto (5), y para recibir segundos datos proporcionados por el segundo sensor (2A, 2B, 2C), cuando golpea la placa de impacto (5),
- al menos un segundo transmisor de identificación por radiofrecuencia con antena (6A) integrado en el primer medio (6),
- el primer sensor (1) y el segundo sensor (2A, 2B, 2C) interactúan con el primer medio (6),
- al menos un segundo medio (7) para analizar los datos proporcionados por el primer sensor (1) y por el segundo sensor (2A, 2B, 2C) y para calibrar el segundo sensor (2A, 2B, 2C) ubicado en la placa de impacto (5) y determinar las características de al menos un segundo objeto móvil (3B) cuando golpea la placa de impacto (5),
- una cámara de alta velocidad (20) está configurada para evaluar los parámetros de la vibración y la deformación debidas a los impactos del primer y el segundo objetos móviles sobre la placa de impacto (5).
2. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que las características del primer sensor (1) se eligen entre determinar el número de impactos del primer objeto (3A) sobre la placa (5), determinar la frecuencia y la fuerza de los impactos del primer objeto (3A) sobre la placa (5), determinar la forma y el tipo de movimiento del primer objeto (3A) y determinar el giro del primer objeto (3A).
3. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que el segundo sensor (2A, 2B, 2C), constituido por 3 sensores de impacto, está dispuesto en un patrón triangular.
4. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que el primer sensor (1) es un sensor de 9 ejes.
5. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que el primer y/o el segundo objeto móvil (3A, 3B) se selecciona de una primera familia que son verduras o el objeto se selecciona de una segunda familia que son frutas o el objeto se selecciona de una tercera familia que son bolas, o el objeto se selecciona de una cuarta familia que son medicamentos.
6. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que el primer y/o el segundo objeto móvil (3A, 3B) tiene forma cúbica, cuboidal, esférica, cilíndrica, cónica, prisma triangular, prisma hexagonal, piramidal de base triangular, piramidal de base cuadrada, piramidal hexagonal.
7. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que el primer y/o el segundo objeto (3A, 3B) tiene una altura y un diámetro de al menos 2 cm.
8. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que la placa de impacto (5) es plana, tiene una superficie lisa y una forma triangular, cuadrada, rectangular, de rombo, de paralelogramo, trapezoidal, de cometa, pentagonal, hexagonal, heptagonal, octogonal, nonagonal, decagonal, circular, elíptica, de media luna, de tubo, o de semitubo.
9. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que el primer medio (6) es un registrador de datos.
10. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que el segundo medio (7) es un diccionario de análisis de ondas planas basado en paquetes de ondas de frecuencia de barrido multiescala (pulsos de frecuencia modulada) de varias formas y duraciones.
11. Dispositivo según la reivindicación 10, en el que el diccionario de análisis de ondas planas es un átomo de pulsos de frecuencia modulada 7D.
12. Dispositivo según la reivindicación 1, en el que la placa (5) está fabricada íntegramente de un material metálico, cerámico o de grafeno.
13. Proceso de calibración que comprende las siguientes etapas sucesivas:
- integrar al menos un primer sensor (1) en un primer objeto móvil (3A), midiendo dicho primer sensor (1) el camino, la velocidad, la forma de movimiento y la fuerza de impacto directamente en el primer objeto móvil (3A) que golpea la placa de impacto (5),
- incorporar al menos un segundo objeto móvil (3B),
- fijar al menos un segundo sensor (2A, 2B, 2C) directamente bajo una placa de impacto (5),
- determinar primeros datos proporcionados por el primer objeto móvil (3A), antes y mientras golpea la placa (5), por medio del primer sensor (1),
- determinar segundos datos proporcionados por el primer objeto móvil (3A), cuando golpea la placa (5), por medio del segundo sensor (2A, 2B, 2C),
- recibir los primeros datos y los segundos datos mediante por lo menos un primer medio (6),
- analizar los datos proporcionados por el primer sensor (1) y por el segundo sensor (2A, 2B, 2C) mediante un segundo medio (7),
- calibrar el segundo sensor (2A, 2B, 2C) ubicado en la placa de impacto (5),
- determinar las características de dicho al menos un segundo objeto móvil (3B) cuando golpea contra la placa de impacto (5),
- evaluar los parámetros la de vibración y la deformación debidas a los impactos del primer (3A) y segundo (3B) objetos móviles sobre la placa de impacto (5) mediante una cámara de alta velocidad (20).
14. Programa de software que implementa el proceso de calibración según la reivindicación 13 cuando está integrado en el segundo medio (7) definido en la reivindicación 1 para analizar los primeros datos proporcionados por el primer sensor (1) y los segundos datos proporcionados por el segundo sensor (2A, 2B, 2C) con el fin de calibrar el segundo sensor (2A, 2B, 2C) de la placa de impacto (5) y determinar las características de un segundo objeto móvil (3B) cuando golpea la placa de impacto (5).
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