| Revista: | Informador técnico |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000367471 |
| ISSN: | 0122-056X |
| Autores: | Martínez Martínez, Víctor1 Baladrón, Carlos2 Gómez Gil, Jaime1 Ruiz Ruiz, Gonzalo1 Navas Gracia, Luis M1 Aguiar, Javier M2 Carro, Belén1 |
| Instituciones: | 1Universidad de Valladolid, Departamento de Teoría de la Señal, Comunicaciones e Ingeniería Telemática, Valladolid. España 2Universidad de Valladolid, Departamento de Ingeniería Agrícola y Forestal, Valladolid. España |
| Año: | 2013 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 77 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 35-46 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Se presenta un modelo basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) para las variables ambientales relativas al proceso de curado de Tabaco. Una RNA de ajuste se empleó para estimar y predecir la temperatura y la humedad relativa en el interior del secadero de tabaco: la estimación consiste en calcular el valor de estas variables en diferentes localizaciones del interior del secadero y la predicción consiste en vaticinar el valor de dichas variables con diferentes horizontes temporales. El modelo propuesto ha sido validado con datos de temperatura y humedad relativa adquiridos de un secadero de tabaco real utilizando una red de sensores inalámbricos (wireless sensor network, WSN). Por una parte, en la etapa de estimación se consiguió un error inferior al 2%, calculando la temperatura en función de la temperatura y la humedad relativa en otros puntos del secadero. Por otra parte, en la etapa de predicción se consiguió un error 1,5 veces inferior al obtenido con un método basado en interpolación, calculando la temperatura futura en el interior de la masa de tabaco con horizontes de predicción superiores a 2,5 horas a partir del valor actual y los valores anteriores de dicha variable. Los resultados muestran que los modelos basados en RNA se pueden utilizar para mejorar el proceso de curado del tabaco porque el valor de las variables ambientales relacionadas se puede predecir en instantes futuros cercanos y se puede estimar en otras localizaciones con errores pequeños utilizando este tipo de modelos |
| Resumen en inglés | This paper presents an Artificial Neural Network (ANN) based model for environmental variables related to the tobacco drying process. A fitting ANN was used to estimate and predict temperature and relative humidity inside the tobacco dryer: the estimation consists of calculating the value of these variables in different locations of the dryer and the prediction consists of forecasting the value of these variables with different time horizons. The proposed model has been validated with temperature and relative humidity data obtained from 36 a real tobacco dryer using a Wireless Sensor Network (WSN). On the one hand, an error under 2% was achieved, obtaining temperature as a function of temperature and relative humidity in other locations in the estimation task. Besides, an error around 1.5 times lower than the one obtained with an interpolation method was achieved in the prediction task when the temperature inside the tobacco mass was predicted with time horizons over 2.5 hours as a function of its present and past values. These results show that ANN-based models can be used to improve the tobacco drying process because with these types of models the value of environmental variables can be predicted in the near future and can be estimated in other locations with low errors |
| Disciplinas: | Ingeniería, Agrociencias |
| Palabras clave: | Ingeniería agrícola, Tabaco, Secado, Variables ambientales, Modelado de procesos, Redes neuronales |
| Keyword: | Engineering, Agricultural sciences, Agricultural engineering, Tobacco, Drying, Environmental variables, Process modelling, Neuronal networks |
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