Estimación de la Respuesta de un Sensor de Temperatura a Usarse en la Carga Útil del Cohete Sonda Peruano Mediante el Filtro de Kalman Usando Lógica Reconfigurable

Abstract

El área de instrumentación científica en C.O.N.I.D.A. (Agencia Espacial del Perú), es la dependencia la cual es encargada de implementar las cargas útiles de los cohetes sonda. Una de las actividades de esta dependencia es la caracterización de la señal de los sensores para los cohetes sonda; en esta actividad se encontró el problemas de ruido, y una de ellas era causado por falta de puesta a tierra de los equipos (fuente de alimentación, osciloscopios, etc.).

En el transcurso del desarrollo de la primera carga útil, se trato de eliminar el ruido con un filtro de fase lineal y centrado en 60 Hz hecho en labview, pero el filtro no proveía del todo una señal deseable para la caracterización.

El uso de los sensores se ha hecho muy frecuente en las aplicaciones de las investigaciones, pero en muchos casos no se caracterizan los sensores que se usan con lo cual se tienen malos resultados en las mediciones.

Se sabe que las hojas de datos de los sensores, nos muestran graficas de la respuesta de estos con condiciones óptimas para su caracterización (como una excelente puesta a tierra) ya que tienen patrones estandarizados y sin problemas de circuitos mal dimensionados (adaptación de impedancias). Cuando se compara la respuesta real de los sensores en los laboratorios, no se acercan a las curvas características que se proponen en las hojas de datos ya sea por ruido o por circuitos mal dimensionados.

En la caracterización de los sensores de la carga útil del cohete sonda, se tuvo problemas de ruido, como por ejemplo, ruido de línea, EMI, acoplamientos capacitivos e inductivos, corrientes y voltajes parásitos entre otros, por lo que este trabajo va a poder describir estos ruidos para poder comprenderlos, analizarlos y modelarlos.

Sabiendo que hay diferentes formas de eliminación del ruido, como por ejemplo el de eliminación del ruido de línea por medio de circuitos con transformadores isoladores, o filtros de línea (filtros notch) en hardware, que no son reconfigurables, y habiendo obtenido una respuesta no optima en las caracterizaciones de los sensores con el filtro de fase lineal, y a su vez de la influencia de otros ruidos, este trabajo propone implementar el Filtro de Kalman, el cual usa conceptos de procesos aleatorios, en el FPGA V2P30 de lógica reconfigurable, para estimar la señal del sensor de temperatura dentro de la señal con ruido.

Este trabajo se divide en las siguientes partes:

En el primer capitulo, tenemos los fundamentos generales de los cohetes sonda, cargas útiles y la descripción de los ruidos que han podido afectar a la caracterización.

En el segundo capitulo, se explicará el análisis del ruido por medio de procesos estocásticos, se dirá que tipo de ruido se esta eliminando, y también se dará un modelo para analizarlo y por consiguiente, se van a nombrar los ruidos que se pueden encontrar en los sistemas aerospaciales.

En el tercer capitulo, se analiza el sensor mas apropiado para este trabajo, como también se muestra la forma de caracterización del mismo, se describirá los problemas que pasan por la caracterización y por ultimo se mostrara el diseño de la interfase implementada del sensor de temperatura.

En el cuarto capitulo, se explicara los fundamentos teóricos del filtro de kalman, y el desarrollo del mismo.

En el quinto capitulo, se explicara las características de los dispositivos de lógica reconfiguradle, como también el proceso de diseño con los FPGAs, y por último se describirá los tipos de FPGAs para los sistemas aerospaciales.

En el sexto capitulo, se describirá la implementación del filtro de kalman en el FPGA, empezando con el diseño de la arquitectura, después el diseño usando system generador y se presentara la co-simulación con la tarjeta XUP2VP30.

En el séptimo capitulo se darán a conocer los resultados de las simulaciones y las cosimulaciones que se hicieron con el hardware.

En el octavo capitulo se darán las conclusiones del presente trabajo.

Para poder complementar algunos temas teóricos y prácticos de la tesis se presentan los siguientes apéndices.

En el apéndice A, se darán a conocer más propiedades de la media y la varianza.

En el apéndice B, se darán a conocer más propiedades de la covarianza.

En el apéndice C, se mostraran los códigos Utilizados en Matlab.

En el apéndice D, se describirá los significados del Histograma y PMF.

En el apéndice E, se explicara por medio de un ejemplo los significados de exactitud y precisión.

En el apéndice F, Se describirán los conceptos básicos de la termocupla.

En el apéndice G, se describirá un ejemplo Implementado con un filtro de kalman.

En el apéndice H, Se mostrara como se obtiene la ganancia del filtro discreto de kalman, K.

En el apéndice I, se dará una breve introducción a los números flotantes.

En el apéndice J, se dará a conocer el Translation report y Pads.

En el apéndice K, se dará una breve introducción de importación de Cores en Simulink.

Y por ultimo se van a colocar algunos anexos del dato técnico del AD595 y un trabajo relacionado.