Proyecto: Datalogger Industrial Completo
Un datalogger es un sistema de adquisición de datos que registra información de sensores a lo largo del tiempo. En aplicaciones de mecatrónica industrial, estos sistemas son fundamentales para el monitoreo de procesos, mantenimiento predictivo y análisis de eficiencia.
Aplicaciones Industriales Reales
Manufactura
- Temperatura de moldes
- Velocidad de líneas
- Vibración de motores
- Consumo energético
Agroalimentaria
- Condiciones de crecimiento
- Cadena de frío
- pH y conductividad
- Control de calidad
Explicación Técnica Detallada
ESP32 y IoT
El ESP32 es un microcontrolador de bajo costo con capacidades WiFi y Bluetooth integradas, convirtiéndolo en la opción ideal para proyectos de Internet de las Cosas (IoT). Su arquitectura dual-core permite manejar múltiples tareas simultáneamente: adquisición de datos de sensores, comunicación inalámbrica y almacenamiento local.
- Procesamiento dual-core para multitarea
- Conectividad WiFi/Bluetooth integrada
- Bajo consumo energético
- Amplia gama de GPIOs configurables
Interfaz SPI y SD
El ESP32 incorpora una interfaz SPI (Serial Peripheral Interface) de alta velocidad para comunicación con tarjetas SD. Esta interfaz permite transferencias de datos rápidas y eficientes.
Conexiones SPI para SD:
MOSI | GPIO23 | Datos ESP32 → SD |
MISO | GPIO19 | Datos SD → ESP32 |
CLK | GPIO18 | Señal de reloj |
CS | GPIO5 | Selección de chip |
Código Base para Inicialización SD
#include <SD.h>
#include <SPI.h>
// Definición de pines para interfaz SPI
#define CS_PIN 5
#define MOSI_PIN 23
#define MISO_PIN 19
#define CLK_PIN 18
File dataFile;
void setup() {
Serial.begin(115200);
// Inicializar SPI con pines personalizados
SPI.begin(CLK_PIN, MISO_PIN, MOSI_PIN, CS_PIN);
// Inicializar tarjeta SD
if (!SD.begin(CS_PIN)) {
Serial.println("❌ Error: Fallo al montar la tarjeta SD");
Serial.println("Verificar:");
Serial.println("- Conexiones SPI correctas");
Serial.println("- Tarjeta SD formateada (FAT32)");
Serial.println("- Alimentación suficiente (3.3V)");
return;
}
Serial.println("✅ Tarjeta SD inicializada correctamente");
// Crear archivo de datos con timestamp
String filename = "/datalog_" + String(millis()) + ".txt";
dataFile = SD.open(filename, FILE_WRITE);
if (!dataFile) {
Serial.println("❌ Error al crear archivo de datos");
return;
}
// Escribir encabezado del archivo
dataFile.println("timestamp,sensor_id,value,unit");
dataFile.println("# ESP32 Datalogger - Iniciado: " + String(millis()));
dataFile.close();
Serial.println("📁 Archivo de datos creado: " + filename);
}
void loop() {
// Ejemplo de escritura de datos
logSensorData("DHT22", 25.6, "°C");
delay(5000);
}
void logSensorData(String sensor, float value, String unit) {
dataFile = SD.open("/datalog.txt", FILE_APPEND);
if (dataFile) {
String logEntry = String(millis()) + "," + sensor + "," +
String(value, 2) + "," + unit;
dataFile.println(logEntry);
dataFile.close();
Serial.println("📝 Datos registrados: " + logEntry);
} else {
Serial.println("❌ Error al abrir archivo para escritura");
}
}
Ejercicios Prácticos Visuales
Implementa sistemas de datalogger con diferentes sensores industriales
Objetivo: Desarrollar un sistema de monitoreo ambiental que registre temperatura y humedad con intervalos configurables y alertas por umbral.
Materiales Necesarios:
- ESP32 DevKit v1
- Sensor DHT11 o DHT22
- Tarjeta microSD (8-32GB, FAT32)
- Módulo lector SD
- Resistor pull-up 10kΩ
- Protoboard y cables
Especificaciones Técnicas:
- Precisión: ±2°C, ±5% HR
- Rango: -40~80°C, 0~100% HR
- Frecuencia: 1-60 segundos
- Formato: CSV timestampado
- Alertas: Configurable por MQTT
Objetivo: Construir un luxómetro digital que registre variaciones de luz ambiente con calibración automática y detección de patrones diurnos/nocturnos.
Componentes:
- ESP32 + Módulo SD
- Fotoresistencia LDR GL5528
- Resistor 10kΩ (divisor voltaje)
- Capacitor 100nF (filtro)
- LED indicador de estado
Características:
- Resolución: 12-bit ADC (4096 niveles)
- Rango: 0.1 - 100,000 lux
- Sampling: 1Hz - 10Hz
- Análisis: Trending automático
Objetivo: Implementar un sistema de diagnóstico predictivo industrial que detecte patrones anómalos de vibración en maquinaria rotativa usando análisis FFT.
Hardware Especializado:
- ESP32 (240MHz dual-core)
- Acelerómetro MPU6050/MPU9250
- SD Card alta velocidad (Class 10)
- Filtros analógicos pasa-bajos
- Sistema de montaje anti-vibración
Algoritmos Avanzados:
- Sampling: 1kHz - 8kHz
- Análisis: FFT 1024 puntos
- Detección: Machine Learning
- Alertas: Threshold adaptativo
- Protocolo: MQTT/InfluxDB
Proyecto Aplicado: Sistema Industrial
Desarrollo completo de un sistema de monitoreo para maquinaria industrial
Sistema de Monitoreo Predictivo Multi-Sensor
Implementación de un datalogger industrial completo que integra múltiples sensores para monitoreo de condiciones operativas en tiempo real, con capacidades de análisis predictivo y alertas automáticas.
🔧 Parámetros Monitoreados:
- Temperatura de rodamientos (±0.1°C)
- Vibración espectral (FFT)
- Corriente eléctrica (Clamp meter)
- Humedad ambiente y condensación
- Presión de sistemas hidráulicos
📊 Funcionalidades Avanzadas:
- Dashboard web responsive
- Alertas SMS/Email automáticas
- Análisis de tendencias ML
- Reportes PDF programados
- Integración con sistemas ERP
Lista de Materiales
Metodología de Implementación
Diseño del Sistema
Arquitectura de sensores, protocolos de comunicación y estructura de datos optimizada para industrial IoT.
Desarrollo Firmware
Programación modular con FreeRTOS, manejo de interrupciones y algoritmos de filtrado digital avanzados.
Validación & Deploy
Testing en ambiente industrial, calibración de sensores y documentación técnica completa.
Evaluación y Troubleshooting
Diagnóstico de problemas comunes y criterios de evaluación profesional
Problemas Comunes y Soluciones
Síntomas: "Card Mount Failed", no detecta tarjeta
Causas:
- Conexiones SPI incorrectas o flojas
- Tarjeta SD no formateada en FAT32
- Voltaje de alimentación insuficiente (<3.2V)
- Tarjeta SD dañada o de baja calidad
Solución:
// Verificación diagnóstica
if (!SD.begin(CS_PIN)) {
Serial.println("Ejecutando diagnóstico...");
// Test voltaje
Serial.println("Voltaje 3.3V: " + String(analogRead(A0) * 3.3/4095));
// Test conectividad SPI
SPI.beginTransaction(SPISettings(400000, MSBFIRST, SPI_MODE0));
}
Síntomas: Valores fuera de rango, ruido excesivo
Soluciones implementadas:
- Filtrado digital Kalman para acelerómetros
- Promediado móvil para sensores térmicos
- Detección de outliers por Z-score
- Calibración automática por software