Diseño del sistema de control electrónico para la adquisición de datos de un cultivo vertical de Pleurotus Ostreatus (original) (raw)
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CULTIVO DE PLEUROTUS OSTREATUS COMO UN SISTEMA AGROECOLOGICO PARA LA ENSEÑANZA DE LA BIOLOGÍA
RESUMEN El Pleurotus ostreatus es un hongo comestible y medicinal, cuyo cultivo se realiza en Latinoamérica como una alternativa alimentaria desde la época precolombina, representando en la actualidad uno de los procesos biotecnológicos de mayor importancia económica en el mundo; debido a su capacidad de degradar materiales de naturaleza lignocelulósica para su crecimiento, dando origen a un alimento de alto valor nutricional y un compost agotado útil como biofertilizante o alimento para animal. En Venezuela, la producción de Pleurotus ostreatus se ha abordado de forma artesanal con la implementación de aislados o cepas comerciales importadas de otros países, desconociendo la existencia de estos microorganismo presentes en el país; y destinando las cosechas a estratos socioeconómicos altos como un alimento gourmet; haciendo necesario la búsqueda, identificación y caracterización de estos microorganismos en el territorio nacional, la divulgación y formación en todos los niveles educativos como una estrategia para la enseñanza de la biología y comunidades agroproductoras con miras al desarrollo del cultivo de este hongo para su implementación como una alternativa de seguridad alimentaria. ABSTRACT Pleurotus ostreatus is an edible and medicinal mushroom, the cultivation is carried out in Latin America as an alternative food since the pre-Columbian era, currently representing one of the biotechnological processes of major economic importance in the world; due to its ability to degrade lignocellulosic material nature for growth, giving birth to a food of high nutritional value and a useful compost exhausted as biofertilizer or animal feed. In Venezuela, the production of Pleurotus ostreatus has been made by hand with the cultivation of commercial strains imported from other countries, ignoring the existence of these microorganisms in our country; and allocating crops to high socioeconomic status as a gourmet food; we addressed the search, identification and characterization of these microorganisms in the country, as an strategy for the divulgation and training at all levels of education, both for teaching biology and the training of rural communities for the development of the culture of this fungus, as an alternative food security.
Actas 49° Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO) – 12° Congreso Argentino de AgroInformática (CAI). Facultad de Ingeniería de la UBA, Buenos Aires, 26-30 octubre 2020. p. 69-82., 2020
Resumen. La agricultura familiar es la forma de producción de alimentos predominante a nivel mundial. En latitudes elevadas, como las de Patagonia Austral, las técnicas de hidroponía compensan factores limitantes como la baja fertilidad del suelo y condiciones climáticas adversas para la producción vegetal. El monitoreo y control de las principales variables que inciden en la producción es necesario para aumentar la calidad de los cultivos y simplificar las labores culturales. En este trabajo se propone un sistema de monitoreo y control de bajo costo basado en tecnologías IoT para su aplicación en hidroponía. Para esto se diseñó e implementó un prototipo actualmente en funcionamiento que incorpora las cinco capas del modelo genérico de Internet de las Cosas o Internet of Things (IoT): objetos o percepción, red o transmisión, middleware, aplicación y negocio. Se presentan los detalles de la implementación de las propuestas particulares desarrolladas para cada una de estas capas y los resultados preliminares obtenidos.
Diseno de Control Digital para un terrario de criadero de anfibios
– In the following report, the process for construction of a terrarium for an amphibian hatchery is described, which will be implemented a temperature control system, using different types of digital controllers learned in the subject of control theory. I. MARCO TEÓRICO Los métodos de identificación permiten analizar de diferentes puntos de vista, los resultados que se obtiene en diferentes sistemas para mejorar sus variables o permitir la comparación las variaciones del sistema para observar si puede ser estable al modificar sus variables. • Control Predictivo basado en el modelo El GPC es uno de los métodos MPC más populares en la industria como también en el medio académico, por tratar problemas de control para una amplia gama de plantas y con un número razonable de variables. El GPC calcula básicamente una secuencia futura de señales de control tal que minimice una función objetiva definida para un horizonte de predicción. El índice a ser optimizado es una esperanza matemática de la función cuadrática que mide la distancia entre la salida predecida del sistema y alguna secuencia de referencia predecida sobre este horizonte, más una función cuadrática que incluye el desvío del esfuerzo de control. A pesar del GPC ser basado en los mismos conceptos de los controladores predictivos mencionados, existen algunas diferencias: provee una solución analítica y puede manipular plantas inestables o de fase no-mínima. De otra manera, este control se basa en CARIMA (" Controlled Autoregressive Integrated Moving Average "), que se expresa mediante í µí°´(í µí± § −1)í µí±¦(í µí±) = í µí°µ(í µí± § −1)í µí± § −í µí± í µí±¢(í µí± − 1) + í µí° ¶(í µí± § −1) í µí¼(í µí±) ∆ (1) Donde ∆ es el operador diferencia (∆= 1 − í µí± § −1), í µí¼(í µí±) es una secuencia aleatoria descorrelacionada, d el tiempo muerto del sistema y A, B, C son polinomios que: í µí°´(í µí± § −1) = 1 + í µí± 1 í µí± § −1 + ⋯ + í µí± í µí±í µí± í µí± § −í µí±í µí± (2) í µí°µ(í µí± § −1) = í µí± 0 + í µí± 1 í µí± § −1 + ⋯ + í µí± í µí±í µí± í µí± § −í µí±í µí± (3) í µí° ¶(í µí± § −1) = 1 + í µí± 1 í µí± § −1 + ⋯ + í µí± í µí±í µí± í µí± § −í µí±í µí± (4) Donde na, nb y nc corresponden a los órdenes de atrasos para la salida, entrada y ruido, respectivamente. De la misma forma que el MAC, considera la trayectoria de referencia como un sistema de primer orden: í µí±¤(í µí± + í µí±) = í µí»¼í µí±¦ í µí± (í µí± + í µí± + 1) + (1 − í µí»¼)í µí±¦ í µí± í µí± (í µí±) (5) El objetivo de la ley de control es manipular las salidas futuras de la planta, í µí±¦ í µí± ̂ (í µí± + í µí±) lo más próximo posible a la trayectoria de referencia í µí±¤(í µí± + í µí±), utilizando el concepto del horizonte desplazado para el futuro de cada instante k. Los pasos que sigue la ley de control son: a) La secuencia de trayectoria de referencia futura es calculada. b) Un modelo de predicción es usado para generar un conjunto de salidas predecidas,í µí±¦ í µí± ̂ (í µí± + í µí±), con los correspondientes errores de proceso predecidos í µí±̂ (í µí± + í µí±). c) Una función cuadrática apropiada que considere el error futuro y el desvío de control es minimizada, asumiendo que después del horizonte de control los futuros incrementos en el control son nulos. d) El primer elemento í µí±¢(í µí±) de la secuencia es introducido y los cálculos son repetidos para el siguiente intervalo de muestreo. De igual manera, esta fórmula interpone las siguientes restricciones í µí°½(í µí±) = í µí°¸{ ∑ í µí»¿(í µí±) [í µí±¦ ̂ (í µí± + í µí± í µí±) − í µí±¤(í µí± + í µí±)] 2 í µí±í µí± í µí±=í µí±í µí± + ∑ í µí¼(í µí±)[∆í µí±¢(í µí± + í µí± + 1)] 2 í µí±í µí±¢ í µí±=1
Sistema electrónico de alerta y captura de roedores para el sector agroindustrial
Revista I+i, volumen 12, 2017
En el Perú, el control de roedores requiere mucho tiempo y esfuerzo del controlador de plagas. Una empresa agroindustrial coloca entre 50 y 200 dispositivos, que se verifican periódicamente. A veces, se encuentran roedores en estado de putrefacción con alto riesgo de contaminación. El objetivo es desarrollar un método de desratización permanente (24 horas / 7 días) que reemplace a la desratización «tradicional». Por ello se desarrolló un sistema de control inteligente, que envía alertas ante la presencia o la captura de un roedor en los dispositivos, sea mediante un mensaje de texto o correo electrónico, lo que permite una rápida intervención; asimismo se cuenta con un software que registra todas las capturas y eventos en los dispositivos. El proyecto se desarrolló desde marzo hasta diciembre de 2017. En la fase de laboratorio, se diseñaron y ensamblaron los prototipos 1, 2 y 3, posteriormente, se incluyó el prototipo 4, importado, para comparación con los anteriores. Las pruebas se hicieron en la empresa Control S. A. C., en La Victoria, Lima. Los prototipos con mayor eficacia en el envío de las comunicaciones fueron los prototipos 1 y 4 con un 100 % y 95.76 % de eficacia, respectivamente. Autores: Iván Jeri (Control S. A. C., Perú) Alfredo Rodríguez (Tecsup, Perú) Natalie Reynaga (Control S. A. C., Perú) Jéssica Villar (Control S. A. C., Perú)