2. Página
1INGENIERÍA ELECTRÓNICA
2SISTEMA DE CONTROL DOMÓTICO BAJO POWER ON RS/485. PhD(c). Juan Carlos Vesga Ferreira,
Esp. Gerardo Granados Acuña ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, Bucaramanga,
Colombia
9MIOFEEDBACK ANGYMIL. Orlando Harker S.
Tutor-investigador adscrito a la Escuela de Ciencias Básicas e Ingeniería, Universidad Nacional
Abierta y a Distancia UNAD, Bogotá, Colombia
orlando.harker@unad.edu.co
16DISEÑO DIRECTO DE CONTROLADORES PARA SISTEMAS LINEALES USANDO EL MÉTODO
VRFT Y EL ALGORITMO IPSO. Freddy Fernando Valderrama Gutiérrez. Escuela de Ciencias Básicas,
Tecnología e ingeniería, Universidad Nacional abierta y a Distancia UNAD, Duitama, Colombia
24EL CAMINO HACIA AUTOMATIZACIÓN FARMACOLÓGICA. Diego Sendoya. Escuela de Ciencias
Básicas, Tecnología e Ingeniería, UNAD, Neiva, Colombia
32EFECTOS DE LA RADIACIÓN ELECTROMAGNÉTICA SOBRE LA GERMINACIÓN DEL MAÍZ.
Alexander Armesto Arenas. Facultad de Ciencias Agrarias y del Ambiente, Universidad Francisco de Paula
Santander, Ocaña, Colombia
37LOCALIZACIÓN DE FUENTES DE ELECTROENCEFALOGRAFÍA BASADA EN MODELOS
PARAMÉTRICOS. Jorge Iván Padilla Buriticá, Facultad de Ingeniería, Medellín, Colombia
40DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UNA ESTACIÓN
AGROMETEREOOLÓGICA AUTOMATIZADA EN EL CENTRO BIOTECNOLÓGICO DEL CARIBE,
SENA-CESAR, Armando Brito, Jair Barrios, Jaime Agudelo, Marcos Ortiz
Centro Biotecnológico del Caribe-SENA Regional Cesar, Valledupar, Colombia
43SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE DATOS DE BAJO COSTO, BASADO EN SOFTWARE Y
HARDWARE LIBRE Y ABIERTO, CON INTERFACE MÓVIL.
Jorge Gómez A., Conrado Nieto B. Escuela de Ingeniería, Programa de Ing. Electrónica, I. Universitaria Salazar
y Herrera, Especialización Tecnológica en Desarrollo de Aplicaciones para Dispositivos Móviles,
Centro de Servicios y Gestión Empresarial, Regional Antioquia SENA.
Medellín, Colombia, Sur América.
50INGENIERÍA DE SISTEMAS
51PROYECTO DISEÑO DE MODELO AGENTE INTELIGENTE PARA APOYO A ESTUDIANTES EN
AMBIENTES VIRTUALES DE APRENDIZAJE. Pilar Alexandra Moreno, Erika María Sandoval, Carlos
Alberto Rojas1
Escuela de ciencias básicas, tecnología e ingeniería ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD,
Duitama, Colombia
59MECANISMO DE DETECCION COHERENTE PARA REDES ÓPTICAS DE ALTA VELOCIDAD.
Edgar Rodrigo Enríquez Rosero. Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, Universidad Nacional
Abierta y a Distancia, Pasto, Colombia.
63INNOVACIÓN TECNOPEDAGOGICA APLICADA A LOS CURSOS DE FUNCIONARIOS Y
DOCENTES COMPETENTES EN TIC. Víctor Fernando Cañón Rodríguez1, Leonardo Bernal Zamora.
Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e ingeniería, Vicerrectoría de Medios y Mediaciones Pedagógicas,
Universidad Nacional Abierta y A Distancia UNAD, Tunja,
Colombia
69USO DE PLATAFORMAS ROBÓTICAS COMO HERRAMIENTA EDUCATIVA. Evelyn Garnica
Estrada.
Facultad de Ingeniería, Corporación Universitaria Republicana, Bogotá, Colombia
74INNOVACIÓN EN EL DESARROLLO DE UNA APLICACIÓN MOVIL EN EL SECTOR AGRICOLA
DE NORTE SANTANDER. Alveiro Rosado, Badwin Arévalo, Sir Alexci Suarez. Facultad de Ingenierías,

3. Universidad Francisco de Paula Santander Ocaña, Ocaña, Colombia
79PROYECTO DE AULA COMO DINAMIZADOR DE NÚCLEOS PROBLÉMICOS EN PROCESO
ENSEÑANZA-APRENDIZAJE PARA DESARROLLAR SISTEMAS DE INFORMACIÓN. María Dora
Alba Sánchez Gómez, Juan Evangelista Gómez Rendón, Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería,
Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Medellín, Colombia.
85ESCUELA, NTICS Y PEDAGOGÍAS ACTIVAS
Santiago Botero-Sierra. Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia
89SOFTWARE DE ACCESO A INFORMACION INTITUCIONAL BASADO EN REALIDAD
AUMENTADA EN LA UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER OCAÑA. Carlos
Eduardo Lobo Jaime, Dewar Willmer Rico Bautista2
94EDUCACIÓN Y TECNOLOGÍA EN LOS PROCESOS COMUNICATIVOS. José Alejandro Franco
Calderón
Evelyn Garnica Estrada Facultad de Ingeniería, Corporación Universitaria Republicana, Bogotá, Colombia
99FORMACIÓN DEL DOCENTE EN CONTEXTOS B-LEARNING: IMPLICACIONES TECNOLÓGICAS,
INVESTIGATIVAS Y HUMNISTICAS. Karolina González Guerrero, José Eduardo Padilla Beltrán, Diego
Armando Rincón Caballero. Facultad de Educación y humanidades, Universidad Militar Nueva Granada,
Bogotá, Colombia
106INGENIERÍA INDUSTRIAL
107IMPACTO EXPLORATORIO EN LA IMPLEMENTACION DE SISTEMAS DE CALIDAD Y
AMBIENTAL EN LA GESTION Y PRODUCTIVIDAD DE LAS PYMES EN BOGOTA D.C. Oscar
Alejandro Vásquez Bernal, Diana Patricia Díaz Velandia1
ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Bogotá, Colombia
112DIAGNÓSTICO BASADO EN EL MODELO SCOR PARA LA CADENA DE SUMINISTRO DE LA
EMPRESA MATECSA S.A. Investigador: José Ignacio Campos Naranjo Autores: Claudia Marcela Cruz
Reyes, Juan Camilo Sánchez Rodríguez. Facultad de Ingeniería, Universidad Libre, Bogotá Colombia
118INTEGRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE GESTIÓN PARA ACREDITACIÓN Y CERTIFICACIÓN DE
LABORATORIOS. Adriano Cano Cuervo1, Jorge Acevedo Bohórquez2, Manuel Arturo Jiménez Ramírez
126ANÁLISIS DEL IMPACTO DE LA BUROCRACIA EN EL DESEMPEÑO DEL PROGRAMA DE
INGENIERÍA INDUSTRIAL EN BOGOTÁ D.C. Manuel Jiménez1, Adriano Cano. Facultad de Ingeniería,
Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia
135ANÁLISIS DE LOS FACTORES QUE INCIDEN EN EL NIVEL ACTUAL DE IMPLEMENTACIÒN DEL
SISTEMA DE GESTIÓN (ISO/TS16949) EN EMPRESAS DEL SECTOR AUTOPARTISTA. Nelson
Vladimir Yepes González, John Jairo González Bulla. UAN, Regional Bogotá – Facultad de Ingeniería
Industrial- Universidad Antonio Nariño 2012
141State of Knowledge Analysis to certification criteria for professional engineers Case Study in Colombia,
United States, Canada, Guatemala, Honduras, El Salvador
O. A.. Vásquez Bernal. National Distance Open University, Bogotá, Colombia. School of Basic Science,
Technology and Engineering, Industrial Engineer Program.
147ANÁLISIS DE IMPACTOS ECOSISTÉMICOS GENERADOS POR LA EXPLOTACIÓN DE LA MINA
PALACIO. FELIX ORLANDO AMAYA COCUNUBO
ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Bogotá, Colombia
150LA ECOEFICIENCIA COMO ESTRATEGIA DE CRECIMIENTO PARA LAS PYMES.
William Eduardo Mosquera Laverde. Facultad de Ciencias Administrativas Económicas y contables,
Universidad Cooperativa
de Colombia, Bogotá, Colombia
158INGENIERÍA DE ALIMENTOS
159IMPLEMENTACIÓN Y VALIDACIÓN DE UN PANEL PARA LA EVALUACIÓN SENSORIAL DEL
CACAO (Theobroma cacao) EN SAN VICENTE DE CHUCURI.
Lucas Fernando Quintana Fuentes*, Salomón Gómez Castelblanco**

4. ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia “UNAD”, Bucaramanga, Colombia.
166PRODUCCIÓN DE UNA BEBIDA ALCOHÓLICA DESTILADA TIPO LICOR A PARTIR DE LA
FERMENTACIÓN DE UN JARABE HIDROLIZADO DE ALMIDÓN DE ÑAME (Dioscórea
rotundata)CARLOS RAMÓN VIDAL TOVAR*, MARBELALVAREZ CASTELLAR,
ALVARO ECHEONAMARTÍNEZ, Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD
171DISEÑO Y EVALUACIÓN DE UN EMPAQUE BIODEGRADABLE DE MORA EN FRESCO PARA LOS
CULTIVADORES DEL DEPARTAMENTO DE
RISARALDA. Carlos Cardona1, Henao Natalia. Facultad de Ciencias e Ingeniería, Fundación Universitaria del
Área Andina, Pereira,
Colombia
175EVALUACION DEL CONTENIDO DEL ÁCIDO ASCÓRBICO Y ACTIVIDAD PEROXIDASA SOBRE
FLORETES DE BRÓCOLI (Brassica oleracea L, var.
legacy), SOMETIDOS A PROCESO DE ESCALDADO Y LIOFILIZACIÓN. Golda Meyer Torres, Dairo
Gil, Julie Carolina Parra, UNAD
181PURIFICACION DE UNA DEXTRANSACARASA (DS) PRODUCIDA POR LEUCONOSTOC
MESENTEROIDES IBUN 91.2.98 CEPA NATIVA COLOMBIANA
Glaehter Y. Flórez1, Sonia A. Ospina2, Gustavo Buitrago Hurtado3,
Instituto de Biotecnología IBUN, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.

5. INGENIERÍA ELECTRÓNICA

6. SISTEMA DE CONTROL DOMÓTICO BAJO POWER ON RS/485
PhD(c). Juan Carlos Vesga Ferreira, Esp. Gerardo Granados Acuña
ECBTI, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, Bucaramanga, Colombia
Resumen
En este trabajo se implementó un sistema inteligente básico didáctico asistido por computador para el control, supervisión,
programación y ahorro de energía, mediante el uso del protocolo de comunicación RS/485 y una estructura de trama propia
de tipo experimental. El sistema Domótico permite disponer de una vivienda o instalación dotada de un Sistema de Control
capaz de realizar cualquier función que le pida. El módulo se programa de manera independiente a través del software de
control según su identificación, lo que permite conformar sistemas de control distribuido en forma modular. Cada una de las
salidas presenta funciones como: interruptor, interruptor programado, DIMMER para control de tensión aplicada a la carga.
Este módulo didáctico servirá para el adiestramiento en todo lo referente a sistemas domóticos, incentivando, generando y
capacitando a los estudiantes en el desarrollo de aplicaciones en el campo de la domótica y la inmótica.
Palabras claves: Domótica, Control, Protocolo, Potencia.
1 INTRODUCCIÓN
La Domótica se define como la integración en el hogar de
los sistemas provenientes de sectores como el de la
electricidad, la electrónica, informática, la robótica y las
telecomunicaciones. El término “domótica”, derivada de
las palabras doméstico e informático. No se trata de dar
nombre a una nueva tecnología, sino a un conjunto de
servicios integrados de la vivienda, para una mejor gestión
de aspectos como el confort, la seguridad y el ahorro
energético. En otro contexto también los franceses han
respondido con una doble clasificación muy general;
“domótica”, cuando se refiere a la vivienda, e “inmótica”
cuando se refiere a la edificación no residencial
(hospitales, hoteles, estaciones, plantas industriales,
centros comerciales, edificios, otros.).
Una vivienda es considerada Domótica, si incluye una
infraestructura de cableado y los equipos necesarios para
disponer de servicios avanzados en la misma; el conjunto
de servicios de la vivienda está garantizado por sistemas
que realizan varias funciones, las cuales están conectadas
entre sí mediante redes interiores y exteriores de
comunicación, que gracias a ello se obtiene un notable
ahorro de energía, alto grado de comodidad, un nivel de
seguridad y una nueva comunicación con el interior y/o
exterior de la vivienda.
En los sistemas informáticos fue donde se comenzó a
utilizar el término ‘inteligente’ para distinguir aquellos
terminales con capacidad de procesamiento de datos
(inteligentes), de aquellos sin esa capacidad (no
inteligentes). (Lamas, 2005). Esta capacidad de procesar
automáticamente datos está íntimamente relacionada con
la utilización de los microprocesadores y microcon-
troladores; así, la incorporación de estos en distintas áreas
ha hecho que se extienda comercialmente el uso de este
sustantivo. Por ello, a pesar de que los llamados edificios
inteligentes han sido objeto de la observación pública y
han merecido la atención de los medios informativos, no
puede decirse que exista una asimilación de los conceptos
implicados, con denominaciones poco claras y en
ocasiones engañosas.
La Domótica se encarga de gestionar principalmente tres
grandes campos de aplicación que son: el confort, la
seguridad y la gestión de la energía. Actualmente, este
tema es objeto de estudio al interior de un nuevo concepto
denominado “Smart Grid”, el cual obedece a un nuevo
concepto orientado al control, gestión y optimización de la
red eléctrica. Un sistema domótico hace uso de una
infraestructura de red y protocolos de comunicación
especializados que permiten la interconexión de una serie
de equipos y sensores, con el objetivo de obtener
información en tiempo real sobre las variables a controlar
en el entorno doméstico, generando con ello acciones
sobre dicho entorno acorde con los resultados obtenidos
en cada una de las mediciones.
Para poder clasificar técnicamente un sistema de
automatización de viviendas, es necesario tener claros una
serie de conceptos técnicos, como son: Tipo de
arquitectura, medio de transmisión, velocidad de
transmisión y protocolo de comunicaciones. La
arquitectura de un sistema domótico, como la de cualquier
sistema de control, específica el modo en que los
diferentes elementos de control del sistema se van a
ubicar. Existen dos arquitecturas básicas: La arquitectura
centralizada y la distribuida.
Arquitectura Centralizada: Es aquella en la que los
elementos a controlar y supervisar (sensores, luces,

7. válvulas.) han de cablearse hasta el sistema de control de
la vivienda (PC o similar). El sistema de control es el
corazón de la vivienda, en cuya falta todo deja de
funcionar y su instalación no es compatible con la
instalación eléctrica convencional en cuanto que en la
etapa de construcción hay que elegir esa topología de
cableado.
Arquitectura distribuida: Es aquella en la que el
elemento de control se sitúa próximo al elemento a
controlar. En las arquitecturasdistribuidas, las redes de
control pueden intercambiar datos mediante cables de
pares trenzados, por corrientes portadoras sobre la misma
red de baja tensión (powerlinecomunication), vía radio,
por fibra óptica o con cable coaxial, siendo las dos
primeras las de uso más frecuente. En los sistemas de
arquitectura distribuida se deben de tener en cuenta
para poder realizar comparaciones objetivas los
siguientes criterios: Medios de transmisión, velocidad
de transmisión, topología de la red y protocolos de
comunicaciones.
Entre los protocolos aplicados en domótica, el protocolo
más extendido entre los diferentes elementos de la
reddomótica es el X10, que utiliza la red eléctrica como
medio de transmisión, aunque existen otros protocolos
europeos como el EIB, CeBus, EHS y el llamado
Lonworks. X-10 es uno de los protocolos más antiguos
que se están usando en aplicaciones domóticas. Fue
diseñado en Escocia entre los años 1976 y 1978 con el
objetivo de transmitirdatospor las líneas de baja tensión a
muy baja velocidad (60 bps en EEUU y 50 bps en
Europa). Resulta muy económico ya que al usar las líneas
de eléctricas de la vivienda, no es necesario tender nuevos
cables para conectar dispositivos. (Sandoval 2000).
Entre los sistemas propietarios más conocidos tenemos:
Amigo, Biodom, Dialogo, Dialoc, Domolon, Cardio, SSI,
Starbox, Simon Vox, Vantage, Crestron, Redes de datos,
HomeRF, HomePNA, HomePlug, Middleware, HAVI,
UpnP, JINI, HomeAPI, SWAP, OSGi y MHP, entre otros.
La domótica se muestra como toda una promesa que
revolucionará muchos hábitos facilitando las actividades
mecánicas, monótonas o triviales, brindando mayor
seguridad dentro del hogar. Por el momento, los altos
costos de instalación de estos sistemas, hacen que la
domótica llegue a un número limitado de usuarios; sin
embargo, la tecnología seguirá su natural proceso
exponencial de desarrollo, ofreciendo en un par de años
más el acceso a estos sistemas integrales de control casero
apta para toda la familia.
2 DESCRIPCIÓN DEL FUNCIONAMIENTO DEL
MÓDULO DIDÁCTICO
Figura 1. Esquema general del Módulo Didáctico una Vivienda
Este sistema de control permite instalar un módulo en
cada uno de los recintos a controlar. Cada módulo se
encuentra constituido por tres entradas análogas y tres
salidas, las cuales pueden manejar corrientes de hasta 20
amperios cada una. Adicionalmente, presenta dos
terminales que se pueden utilizar como terminales para
detección, conexión y configuración de sensores de humo,
de humedad o de movimiento.En la figura 1, se ilustra el
esquema general de conexión de los módulos domóticos
en una vivienda.
El módulo se programa de manera independiente a través
del software de control según su identificación, lo que
permite conformar sistemas de control distribuido en
forma modular, además presenta protección de sobre
corrientes, debido a que posee fusibles en caso de
sobrecargas de energía a través de alguna de sus salidas.
El módulo presenta dos conectores de tipo RJ-45 mediante
los cuales se efectúa la comunicación, energización del
módulo y conexión con la red de módulos inteligentes.
Las principales características son:
• Se utilizó Topología BUS para la conexión de los
módulos, permitiéndose un máximo 15, debido a
que se utilizó 4 bits para la identificación de cada
módulo.
• El protocolo de comunicación utilizado para la
capa física es el RS-485, el cual permite
transmisión de datos serial, con una distancia
máxima entre el primero y el último módulo de 1
kilómetro según especificaciones del fabricante
Texas Instrument, como norma para el uso del
circuito integrado SN75176 utilizado para tal fin.
• Fácil instalación

8. • Cada una de las salidas presenta funcionescomo:
interruptor, interruptor programado, DIMMER
para control de tensión aplicada a la carga.
El sistema Domótico permite disponer de una vivienda o
instalación dotada de un Sistema de Control capaz de
realizar cualquier función que le pida. Comunicarse,
proteger el establecimiento, controlar encendido y
apagado de electrodomésticos, luces, toma corrientes
incluyendo una gran variedad de controladores conectados
por medio de una red bajo el uso de cable UTP como
medio físico de transmisión. La alimentación de cada
módulo al igual que la comunicación se transmite a través
de este medio. Entre las funciones implementadas en el
módulo domótico se pueden mencionar:
• On/Off
• Dimmer
• Verificación del estado de comunicación
• Cambio de número de identificación del módulo
• Verificación de estado (Activado o desactivado)
de sensores.
• Programación de horarios On/Off
• Habilitación y deshabilitación de salidas
gobernadas por triacs.
En la etapa de potencia se puede dividir en dos partes:
• Detector de fase y cruce por cero
• Generación de señales de control para activación
de los triacs a un ángulo dado.
2.1 Detector de fase y cruce por cero.
El detector de fase y cruce por cero, consiste en un
circuito que se encarga de sensar la señal presente en la
red eléctrica, señal que permite indicarle al
microcontrolador los instantes en los cuales la onda de
60Hz cambia de semiciclo positivo a negativo y viceversa.
El detector de fase está conformado por un divisor de
tensión tal como se muestra en la figura 2, mediante una
resistencia de 100k (la cual soporta la mayor parte del
voltaje) y un diodo zener de 5.1V, el cual durante el
semiciclo positivo se comporta como un regulador de 5V
y durante el semiciclo negativo se comporta como un
corto circuito.
Figura 2. Detector de fase y cruceporcero
A la salida del optotransistor se tiene una señal cuadrada
de 5v a 60hz, la cual es enviada directamente al
microcontrolador para ser analizada y cuantificar con
precisión el ángulo de disparo deseado para los Triacs. La
onda es aplicada al pin RB0 del Microcontrolador
PIC16F84, el cual por medio de la interrupción externa
detecta los flancos ascendentes o descendentes de la señal,
identificando de esta manera el comienzo de un semiciclo.
Figura 3. Formas de Onda presentes en el detector de fase y cruce por
cero
El voltaje presente en el Zener es aplicado a un circuito
serie conformado por una resistencia de 220 y un led
perteneciente a un optotransistor. Cuando el voltaje del
Zener es de 5V, el led del optotransistor enciende,
provocando que el transistor entre en modo saturación y el
voltaje de salida sea de 5V. Cuando el voltaje del Zener es
de 0V, el led del optotransistor se apaga, provocando que
el transistor se comporte como un circuito abierto y el
voltaje de salida sea de 0V. Este circuito entrega una señal
de 5Vpp al optotransistor, el cual aísla la señal de la red
eléctrica de los circuitos de control.
En la figura 3, se muestran las señales presentes en el
detector de fase y cruce por cero. Hay que observar que en
este circuito ocurren dos cosas interesantes:

9. El ancho correspondiente a los niveles a
voltaje de salida no son iguales, lo qu
pequeño error en el disparo de los triacs.
El error mencionado se debe al tiempo q
en alcanzar su tensión regulada, la
aproximar al instante en el que el voltaj
fase sea igual a 5.1V. Este error se refleja
ángulo de error, calculado aproxima
siguiente forma:
ERROR
M
M
V
ARCSEN
SENV
qq
q
=÷÷
ø
ö
çç
è
æ
=
=
1.5
)(*1.5
En casos generales podemos asumir
reemplazando en la ecuación obtenemos q
o
ARCSEN qq ==÷
ø
ö
ç
è
æ
= 72.1
170
1.5
Lo que indica que el error en el ángulo d
triac se puede considerar despreciable.
semiciclo positivo, el ángulo de error será
semiciclo negativo será de -1.72o
.
2.2 Interfase para activación de un triac
Este circuito, el cual se puede observar en
que permite activar el TRIAC en un dete
de tiempo desde el microcontrolador, real
entre este y la parte de potencia median
Esta activación en pruebas experimental
muy estable y libre de activaciones
transitorios existentes en la red eléctrica.
Figura 4. Circuito de disparo para TR
El pulso de disparo que es aplicado a es
desde el microcontrolador y tiene una
grado (16.66ms/360), equivalente a 50
mente. En este caso como cada módulo
dad de controlar tres TRIACs, se requier
de estos por cada TRIAC y por cons
independiente de disparo desde el m
utilizándose RB1,RB2 y RB3 para tal fin.
2.3 Rutinas que activan los triacs en un
En el microcontrolador se configuraron
activación de cada uno de los TRIACs
disparo específico, las cuales actúa
alto y bajo en el
ue conlleva a un
que tarda el zener
cual se puede
je instantáneo de
a realmente en un
adamente de la
R
a VM=170V, y
que:
ERRORq
de disparo de un
Ya que para el
á de 1.72o
y en el
c
n la figura 4, es el
erminado instante
lizando el acople
nte un optotriac.
les demostró ser
falsas debida a
TRIACs
ste circuito viene
duración de un
0µs aproximada-
tiene la posibili-
re de un circuito
siguiente un pin
microcontrolador,
ángulo dado
n rutinas para la
a un ángulo de
an de manera
sincronizada con el detector d
el instante en el cual se cum
ángulo de disparo, se aplica u
través del pin correspondiente
activar.
2.4 Rutinas para el control d
Esta rutina permite controlar
en forma ascendente o descen
de tensión, pasando de tensió
un tiempoa proximado de 5
recibe el valor del nuevo áng
con el ángulo de dispar
disminuyendo su valor según
2.5 Etapa de comunicación
y el computador personal PC
La comunicación serial, como
la transferencia de informac
datos descompuestos en
secuencialmente uno tras otro
Association) ha desarrollado es
RS232 y RS423, que tratan c
Estos estándares previamente
para indicar que eran los est
actualidad se les denomina están
Las transmisiones en modo D
diferencial balanceadas o equ
prestaciones en procesos de
señales diferenciales puedena
del offset y señales de ruido in
como tensiones de modo co
transmitir se codifican y dec
diferencial entre dos conducto
corresponde al “0” lógico. Mient
corresponde al “1” lógico). El ra
soportable va de -7 a +12 V.R
diseñado para grandes distan
velocidades de transmisión (ha
especifica hasta 32 emisores y
de 2 hilos.
2.6 Comunicación serial con
En el entorno de los mic
establecer comunicaciones se
que poseen funciones y regist
como la familia 8X5X d
Microchip, que se encargan
relacionados a las comu
previamente se han definido
microcontrolador no posee im
comunicaciones seriales, com
de fase y cruce por cero. En
mple el tiempo equivalente al
un pulso de duración 46µs a
e según el triac que se desea
de tensión
la tensión aplicadaa la carga,
ndente, generando una rampa
ón cero a tensión máxima en
segundos. En esta rutina, se
gulo de disparo y se compara
ro actual, aumentando o
el caso.
entre el módulo de control
C.
o su nombre lo indica, realiza
ción enviando o recibiendo
bits, los cuales viajan
o. La EIA (Electronics Industry
stándares para RS485, RS422,
con comunicaciones de datos.
se les reconocían como "RS"
tándares recomendados, en la
ndares EIA.
Diferencial (señales en modo
uilibradas) ofrecen mayores
e comunicación serial. Las
a yudar a anular los efectos
nducido que pueden aparecer
omún en la red. Los datos a
codifican en forma de voltaje
ores (Si Va - Vb es < -0.2V,
tras que si Va - Vb es > +0.2 V,
ango de voltaje en modo común
RS/485 (modo diferencial) fue
ncias (hasta 1200m) y altas
asta 100 Kbits/s). El estándar
32 receptores en un único bus
n el Microcontrolador
crocontroladores es posible
eriales, e incluso hay algunos
tros especiales para ello, tales
e Intel o PIC16F87X de
manejar todos los aspectos
unicaciones asíncronas, si
sus parámetros. Aún, si un
mplementada la opción de las
mo es el caso del PIC16F84,

10. ésta se puede implementar conociendo el proceso de
transmisión serial asíncrono.
Como el microcontrolador PIC16F84 no posee rutinas ni
registros propios para comunicación serial, como ocurre
con la familia PIC16F87X, fue necesario implementar las
rutinas para transmisión y recepción serial. El proceso de
comunicación se ha establecido a 2400 baudios, sin
paridad, 8 bits de datos y un bit de parada. Tal como se
ilustra en la figura 5. En el microcontrolador se utilizó el
pin RA0 para recepción y RA1 para transmisión
Figura 5. Estructura para envío/recepción de bit serialmente
En este caso, el dato a transmitir debe estar en un registro
de la RAM al que se ha denominado TRANSM.
Igualmente, se utilizó en el microcontrolador el pin RA1
como línea de transmisión de datos. Los cuatro bits menos
significativos corresponden al número de identificación
del módulo (numerando los módulos de 1 a 15, el 0 no se
utiliza por ser valor neutro en casos como cambio ángulo
de disparo).
Figura 6. Protocolo de Comunicación
Los cuatro bits más significativos corresponden a la orden
que se desea ejecutar. En la tabla 1 se muestra el listado de
órdenes, con su respectivo código y función.
Tabla 1. Listado de órdenes ejecutadas por el módulo domótico
ORDEN CÓDIGO FUNCIÓN
0 0000 NO HACE NADA "COMODIN"
1 0001 DIMMER
2 0010
VERIFICAR ESTADO DEL SENSOR
(ACTIVO O NO)
3 0011 ON_OFF
4 0100
CABIAR CONFIGURACION
INTERRUPTOR - DIMMER
5 0101
CAMBIAR EL NUMERO DEL MODULO EN
EEPROM
6 0110 LEER EL NUMERO DEL MODULO
7 0111 VERIFICAR ESTADO DE LA
COMUNICACION
8 1000 LEER CONFIGURACION DEL MODULO
9 1001 HABILITAR Y DESHABILITAR SALIDAS
Como se requiere de una interfase que permita convertir
los niveles RS-232 a niveles RS-485. En el proyecto se
utilizó el MAX232 como un integrado que permite
convertir los niveles RS-232 a niveles TTL, y el integrado
SN75176, que permite la conversión de niveles TTL a
niveles RS-485.
El SN75176, es un integrado fabricado por Texas
Instrument, y permite configurarse como transmisor o
como receptor, siendo necesario la implementación de dos
integrados de este tipo, configurados como transmisor y
receptor respectivamente, empleando como medio físico
de transmisión cable UTP sin blindaje (según
recomendaciones de la Texas Instrument); el esquema
final de esta interfase se ilustra en la figura 7.
Figura 7. Interfase de comunicación RS232/485
Figura 8. Onda correspondiente al valor 85 (01010101) recibida en
PIC16F84 a través del pin RA0 a 2400 baudios
La figura 8, muestra la forma de onda recibida en
PIC16F84 a través del pin RA0, cuando desde el PC se
envía serialmente el número 85 (01010101) a una
velocidad de 2400 baudios, 8 bits de datos, un bit de

11. parada y sin paridad. La figura 9, ilustra la forma de onda
correspondiente al valor 85 bajo el protocolo RS/485.
Figura 9. Onda correspondiente al valor 85 (01010101) tomada entre
los terminales T+ y T- del SN75176 (RS485)
2.7 Comunicación serial con el computador personal
En esta aplicación se establece la comunicación serial
entre el microcontrolador y el PC, empleando las rutinas
de transmisión y recepción mediante Visual Basic. Para la
utilización del puerto serial en Visual Basic se debe
utilizar un control ActiveX llamado MICROSOFT
COMM CONTROL, el cual permite manipular las
comunicaciones seriales desde cualquier puerto serial
existente en el PC y a velocidades configurables por el
usuario.
2.8 Descripción del funcionamiento del software.
El software de control permite obtener una visualización
de toda la vivienda controlada, indicando zonas donde hay
y no hay energía, dónde hay instalados sensores y su
condición (activados o desactivados), aires
acondicionados, tomas controladas, y otros elementos
domóticos; lo que facilita el control de actividades.
El software fue diseñado en Visual Basic 6.0 y es el
encargado de realizar el control domótico, está constituido
por dos formularios, uno de ellos es el formulario
principal en el cual se puede construir el plano de la
vivienda por plantas o pisos.
Figura 10. Formulario Principal Módulo Domótico
El otro formulario es el formulario de configuración de los
módulos domóticos, en el cual se pueden programar las
diferentes funciones de los módulos tales como horarios
de funcionamiento, Dimmer, estado de los interruptores,
verificación de la comunicación, habilitación de salidas de
potencia y configuración de numeración del módulo. Este
formulario sufre cambios o modificaciones en su aparien-
cia según el tipo de módulo que se está trabajando.
Figura 11. Cuadro de Elementos
Elementos domóticos. En este cuadro se encuentran todos
los elementos necesarios para la configuración del sistema
domótico. En esta zona encontramos aquellos elementos
que nos permiten dibujar el plano residencial, ilustrando
paredes, lámparas incandescentes, toma corrientes,
electrodomésticos, aires acondicionados, sensores de
movimiento, sensores de humo, sensores de temperatura,
interruptores sencillos, interruptores dobles e interruptores
triples, los cuales son equivalentes a los módulos
domóticos indicando cuantas salidas desean controlar
como máximo. Por ejemplo, si se dibuja un interruptor
doble significa que el módulo al cual representa, de las
tres salidas que posee solamente utilizará dos y siempre se
encontrará una salida deshabilitada.

12. Figura 12. Ventana de Configuración de función Dimmer y monitoreo de
Sensores
La ventana mostrada en la figura 12, permite habilitar y
deshabilitar las funciones de Dimmer y detección de
estado del sensor (Activado o Desactivado) conectado al
módulo domótico. Cuando se habilita la opción Dimmer,
el control de tensión suministrado a la carga (Min = 0% de
tensión, Máx. = 100% de tensión), se debe efectuar
utilizando el deslizador que se muestra en la figura
siguiente.
Figura 13. Deslizador para control de tensión suministrada a la carga
Figura 14. Ventana para habilitación de salidas
En la figura 14, se muestra la ventana que permite
habilitar y deshabilitar las salidas controladas por los
triacs que gobiernan la parte de potencia.
Figura 15. Ventana de programación de horario ON/OFF
En la figura 15, se muestra la ventana de configuración de
horario On/Off de las salidas del módulo domótico,
indicando la hora de encendido, la hora de apagado y se
selección de los días en que se utilizará este horario. Se
debe tener en cuenta que para habilitar esta función, se
debe seleccionar la opción “Programar horario”.
3. CONCLUSIONES
La comunicación se realizó empleando un sistema similar
al maestro-esclavo, donde el PC hace las veces de maestro
y es el encargado de enviar las órdenes y la configuración
de cada uno de los módulos domóticos conectados a la
red. El módulo, que hace las veces de esclavo, retransmite
una trama (dirección + función) que recibió como orden,
con lo cual el controlador o maestro compara bit a bit la
trama recibida con la enviada confirmando que el módulo
domótico recibió la orden correctamente.
Debido a que los datos a transmitir no son de gran
extensión, se opto por utilizar un protocolo de
comunicación propio, que permite configurar todos los
equipos que se vayan a conectar a la red. El sistema no
detecta la presencia de equipo conectado a la red sin
configuración previa. Se logró variar el ángulo de disparo
de los Triacs grado a grado y de maneraprecisa, gracias a
la exactitud que se pudo alcanzar con el microcontrolador,
debido a que este brinda las ventajas de trabajar con un
cristal de cuarzo y no con una red de tipo RC con la cual
se hace convencionalmente.
El sistema de comunicación mediante el uso de cable UTP
como medio físico de transmisión, se comportó de manera
estable, baja interferencia por fuentes electromagnéticas,
permite comunicación a velocidades superiores a la
establecida en el prototipo, facilidad de implementación y
construcción, presenta un tamaño reducido, permite
alcanzar mayores distancias en comparación con otros
protocolos, reduce el empleo de redundancia en la
comunicación.
REFERENCIAS
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ed. México, Ed. McGraw-Hill.ISBN 92-315-2116-6.
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transmisión. Revista Generación Digital Vol. 9 No. 1.
Edición 16. ISSN 1909-9223.

13. MIOFEEDBACK ANGYMIL
Orlando Harker S.
Tutor-investigador adscrito a la Escuela de Ciencias Básicas e Ingeniería, Universidad Nacional
Abierta y a Distancia UNAD, Bogotá, Colombia
orlando.harker@unad.edu.co
Resumen
El Miofeedback capaz de adquirir, procesar, y visualizar las señales tomadas en la superficie del musculo bíceps, se diseñó e
implemento como proyecto de grado presentado por las Ingenieras Yudy Milena Canizales y Ángela Jazmín Arévalo, bajo
la dirección del autor, y para producción industrial en Colombia a través de Phoenix EM.
Se desarrolló en tres fases, así: La primera fase consistió en el diseño del acondicionador de señal, el cual incluyó los
amplificadores de niveles, los filtros pasa bajas, pasa altas y notch. Se diseñó e implemento el sistema de aislamiento y
protección del equipo y del paciente. La segunda fase consistió en el procesamiento digital de la señal obtenida. La tercera
fase fue la visualización de la señal por medio de un software realizado en LabVIEW.
Se obtuvo finalmente un prototipo de acuerdo con los objetivos que se establecieron conjuntamente con la empresa Phoenix
EM. Ltda.
Palabras claves: Miofeedback, filtros pasa altas, filtros pasa bajas, filtros notch, adquisición no invasiva, procesamiento
digital.
Abstrac: The Miofeedback is able to acquire, process, and visualize signals taken from the surface of the biceps. It was
designed and implemented as a thesis project by the engineers Yudy Milena Canizales and Ángela Jazmín Arévalo, under
the supervision of the author, and for the industrial production in Colombia through Phoenix EM Ltd. The project
was designed in three mayor phases: The first phase comprised the signal conditioner design which included level
amplifiers, low pass and high pass filters, and notch. The isolation and equipment protection system, as well as the system
for the patient were designed and implemented. The second phase consisted on the digital processing of the obtained signal.
The third phase was endeavored to the signal visualization trough a software designed by LabVIEW. Finally, a prototype
according to the established objectives was obtained jointly with Phoenix EM Ltda.
Keywords: Miofeedback, low pass filters, high pass filters, non-invasive acquisition, digital processing.
1 INTRODUCCIÓN
La miografía es una técnica de la electromedicina que nos
permite realizar la medición y diagnóstico del estado de
los músculos. Esta ha tenido un gran desarrollo en las
décadas recientes. Los intentos por desarrollar sistemas de
miofeedback eficientes y confiables han sido muchos en la
década 2000 y comienzos de la década 2010. Uno de los
problemas que más ha llamado la atención de los
investigadores es el acondicionamiento de la señal
muscular cuando esta es adquirida superficialmente (con
métodos no invasivos).
Los desarrollos que se han tenido en el procesamiento
digital de señales, ha llevado al desarrollo de filtros que
han conseguido un buen acercamiento a la solución del
problema de interferencias, y poder liberar la señal de las
interferencias externas e internas del sistema. No obstante,
aunque teóricamente se ha conseguido eliminar la
interferencia de la red de alimentación, los filtros digitales
no han conseguido este propósito, y se ha recurrido a
seguir utilizando la jaula de Faraday para garantizar el
filtrado de las interferencias externas.
Con esto se soluciona en buena parte el problema de las
interferencias, pero siguen coexistiendo con el sistema los
problemas de las interferencias en la frecuencia de 60 Hz
por factores internos. La presente investigación ha
buscado diseñar y desarrollar los filtros notch análogos,
obteniendo los resultados que se muestran a continuación.

14. 2 DESARROLLO TECNOLÓGICO
En una primera fase se diseña y desarrolla los
amplificadores y filtros análogos de frecuencia. Las
principales fuentes de ruido que afectan las señales
mioeléctricas son las siguientes:
•••• El ruido inherente en los componentes electrónicos.
Todos los equipos electrónicos generan un ruido, cuyas
características en frecuencia comprenden un rango desde
0Hz a cientos de Hertz, este ruido no puede ser eliminado,
tan solo puede ser reducido por equipos electrónicos de
alta calidad, diseño del circuito y técnicas de construcción.
•••• El ruido del ambiente. Cualquier mecanismo que
genere electromagnetismo contribuye al ruido, como es la
transmisión de radio y televisión, cables de poder
eléctrico, bombillos, lámparas fluorescentes, etc. Este
ruido es inevitable, la principal fuente de ruido que
debemos tener en cuenta en el ambiente, y en general que
afecta la señal, es el proveniente de las fuentes de energía
con una frecuencia de 60Hz. La señal de ruido en el
ambiente tiene una amplitud del orden de uno a tres veces
mayor que la señal mioeléctrica.
•••• Movimiento de las partes. Hay dos principales
movimientos en los componentes del sistema, uno de ellos
se encuentra en la interface de detección, entre la
superficie del electrodo y la piel. El otro movimiento se
encuentra en el cable que conecta el electrodo al
amplificador.
•••• La inestabilidad de la señal. La amplitud de la señal es
por naturaleza cuasi-aleatoria. Los componentes de
frecuencia en el rango de 0 a 20Hz son particularmente
inestables, por lo que es recomendable considerarlas como
ruido indeseado y quitarlas del sistema. El ruido que más
afecta, en la práctica, es el proveniente de las fuentes de
alimentación de energía eléctrica. Para solucionar esto, la
primera medida que se toma es la de utilizar un cable
blindado para la conexión de los electrodos con el
amplificador. Las mallas que blindan cada uno de los
cables se conectan unidas al circuito y a través de éste a la
referencia del mismo; de este modo, las perturbaciones se
encuentran con un escudo” que presenta un potencial fijo,
que es la malla que blinda los conductores de la señal
mioeléctrica, por lo que no contaminan la señal. La
segunda medida, se representan las señales mioeléctricas
percibidas por cada electrodo como m1 y m2. Como
ambos cables recorren aproximadamente la misma
distancia desde el electrodo hasta el amplificador
diferencial, y asumiendo que ambos puntos de medición
se encuentran expuestos a la misma contaminación
electromagnética del ambiente, resulta razonable concluir
que el ruido sobre cada una de las señales m1 y m2 al
entrar al circuito es casi idéntico para ambas.
La señal mioeléctrica es representada por “m” y la señal
de ruido por “n”. La respuesta que entrega el
amplificador diferencial es la resta de las dos señales de
entrada contaminadas, es decir:
SeñalEMG = (m1 + n) – (m2 + n) = m1 – m2 [1]
Se obtiene entonces la diferencia pura entre las dos
señales mioeléctricas registradas.
Pre amplificación
Teniendo en cuenta las características de la señal
mioeléctrica, es indispensable que pase por una etapa de
amplificación debido a su pequeña amplitud, ésta señal es
afectada en gran parte por el ruido. El amplificador
diferencial se selecciona en esta etapa teniendo en cuenta
su característica de eliminación de ruido, de este modo la
selección de un amplificador debe tener como criterio
principal un CMR alto, los amplificadores de
instrumentación (INA) tienen un CMR que cumple esta
condición. Teniendo en cuenta que la amplitud de la señal
electromiográfica va desde 0 hasta 6mV y que los factores
que influyen en la fidelidad de la señal es el ruido y la
precisión, para esta etapa se empleó el circuito integrado
INA114 de Burr- Brown, un amplificador diferencial de
instrumentación que ofrece una excelente precisión, un
rechazo de modo común (115dB a G = 1000).
El valor de 50K , a partir de la cual se realizan los
cálculos de ganancia, viene de la suma de las dos
resistencias de realimentación internas de los
amplificadores uno y dos (A1 y A2), como se observa en
la siguiente figura.
Fig. 1: Diagrama eléctrico de amplificador para
instrumentación
Fuente: www.datasheetcatalog.com.
Este amplificador contiene internamente tres amplifi-
cadores, los cuales realizan la diferencia entre las dos
señales que le ingresan, pues la señal EMG se toma de dos
partes del brazo, y hace la amplificación de la diferencia

15. dependiendo de la ganancia que se defina, en este caso se
establece una ganancia aproximadamente de 50. Al
establecer la ganancia se puede determinar RG por la
siguiente forma:
[2]
Las pruebas se realizaron con la señal miográfica del
musculo bíceps y con una ganancia de 10, 20, 30, 40, 50,
100, 200, 300, 400 y 500, observando que la señal se
adquiere mejor y más definida amplificada 50 veces.
Filtrado
Se realiza diseño e implementación de los filtros pasa
banda. Teniendo en cuenta que las señales mioeléctricas
se generan en un rango de frecuencia de 0 a 500Hz, y que
se deben eliminar las altas y las bajas frecuencias que
habitualmente se consideran como ruido, se diseña y
realiza un filtro pasa-banda de Butterworth de
60dB/década de 20Hz a 500Hz, este se compone de un
filtro pasaaltas y de un filtro pasa-bajas de 60dB/década,
este filtro fue elegido por su mayor eficiencia ya que un
pasa-altas y pasa-bajas de -20dB/década tiene un ángulo
de -45 a c , un filtro Butterworth de -40dB/década tiene un
ángulo de fase de -90 a c y un filtro de -60db/década tiene
un ángulo de fase de -135 a c, el filtro Butterworth es
además lineal. Las frecuencias de corte están en 20Hz y
500 Hz. Finalmente se diseña el filtro de muesca (Notch),
el cual atenúa el ruido que produce la señal eléctrica, es
decir 60Hz.
Fig. 2: Diagrama eléctrico de filtro pasa-altas
Fuente: Autor
Filtro pasa altas
Veamos:
La función de transferencia que describe este sistema es:
Veamos entonces el diseño realizado:
Como se puede observar en la siguiente figura, la señal en
20 Hz sale (señal en rojo) con amplitud de 65% y la
misma fase. A partir de 25Hz encontramos que la señal de
salida es igual a la de entrada.
Fig. 3: Respuesta de filtro pasa-altas
Fuente: Autor
Filtro pasa bajas
La siguiente es la configuración del filtro pasa bajas:

16. Fig. 4: Diagrama eléctrico de filtro pasa-bajas
Fuente: Autor
Filtro pasa bajas
La función de transferencia que describe este sistema es:
Veamos entonces el diseño realizado:
Fh=500Hz con
C3=10nF C1=1/2C3=5 nF C2=2C3=20 Nf
Las pruebas se realizaron de la misma forma que en el
filtro pasa altas, ingresando una señal senoidal a la
entrada.
Fig. 5: Respuesta de filtro pasa-bajas
Fuente: Autor
Como se puede observar en la figura, la señal en 523HZ
se encuentra atenuada en un 70%, confirmando un
funcionamiento correcto a la frecuencia de corte superior.
Al tener funcionando los dos filtros (pasa altas y pasa
bajas), se procede a unirlos en cascada para obtener el
pasa banda entre 20 y 500 como se observa en la siguiente
figura.
Fig. 6: Respuesta de filtro pasa-banda
Fuente: Autor
Filtro rechaza banda
Este filtro se construye con un filtro pasa banda más un
sumador inversor para eliminar la frecuencia de 60Hz.
Fig. 7: Diagrama eléctrico de filtro rechaza banda
Fuente: Autor

17. fr=60Hz
Como se puede observar en la figura, la señal de 60Hz se
encuentra atenuada más del 70%, esto nos garantiza la no
interferencia de ésta frecuencia sobre nuestra mioseñal.
Protección al paciente y amplificación
La protección al paciente está compuesta por 4 etapas,
como se observa en la siguiente figura. La Etapa 1 es el
sumador, la etapa 2 es el optoaislador, la etapa 3 es el
restador y la etapa 4 es el inversor y amplificador que
Fig. 8: Respuesta filtro rechaza banda
Fuente: Autor
Fig. 9: Diagrama eléctrico de protección y amplificación
Fuente: Autor
entrega la señal a nuestro acondicionador ya descrito.
Procesamiento digital de la señal
Para realizar la conversión análoga digital se utiliza la
tarjeta de adquisición de datos DAQ NI USB 6008 de la
National Instrument conectada en modo diferencial con
una frecuencia de muestreo de 5KHz.
Es claro, establece el teorema de Nyquist, la frecuencia de
muestreo debe ser al menos el doble de la componente
frecuencial más alta de la forma de onda que se quiere
registrar, que para el caso de las señales mioeléctricas se
encuentran en el rango de 20Hz a 500Hz donde las de
mayor concentración están ubicadas en el rango de los
50Hz y 150Hz. La resolución en la medida del voltaje
depende del número de bits dígitos binarios del conversor.
Con 12 bits, la ventana total de diferencia de potencial de
la señal proveniente del amplificador queda dividida en
4.096 (212) valores discretos de amplitud.
La cuantización se realiza mediante el siguiente
procedimiento:
Donde:
Considerando el retenedor de orden cero:

18. Obtenemos nuestra señal como:
Donde:
Aplicamos a ésta el algoritmo DFT (mediante el macro
LabView) y obtenemos finalmente:
Se aplica a ésta el algoritmo de la FFT y se obtiene en la
reconstrucción de la señal, mediante el interface gráfico,
lo siguiente:
Fig. 10: Comparación de respuestas sin filtro y con filtro
En la figura se puede observar una comparación de tres
señales las cuales fueron visualizadas en el osciloscopio
tektronix y en la interfaz gráfica de labVIEW:
La que está en amarillo fue visualizada en el osciloscopio
tektronix de la Universidad de Cundinamarca donde se
observa una interferencia eléctrica producida por el mismo
osciloscopio, esto hace que la señal mioeléctrica se
observe con ruido.
La segunda que se encuentra en la parte superior derecha
y la tercera en la parte inferior derecha fueron visualizadas
mediante la plataforma labVIEW donde se observa que el
filtrado digital es necesario pues la interferencia captada
es demasiado grande.
La precisión de la reproducción es superior al 99%, y la
exactitud es de 99.6%.
3 CONCLUSIONES
Al Miofeedback diseñado e implementado, se le realizó
pruebas in situ, bajo la supervisión y con la colaboración
de personal médico del hospital Santa Clara, Misericordia,
Instituto Roosevelt y hospital occidente de Kennedy se
confirma el funcionamiento del prototipo MFB que se
diseñó e implemento con los requerimientos establecidos
por la empresa Phoenix EM. Se requiere un trabajo
riguroso de investigación con el fin de complementar el
proceso realizado hasta el momento.
Quizás para la parte más crítica del sistema, cual es el
filtro, y en particular el filtro para suprimir el ruido
presente en las señales de EMG de superficie corresponde
a 60 Hz. provenientes la red eléctrica, se observa que la
mejor forma de filtrar esta señal es utilizando un filtro
análogo por su efectividad y fácil implementación.
Este proceso de investigación ha arrojado algunos datos
interesantes como aporte en el estudio de la
instrumentación biomédica, pero su principal aporte es, a
no dudarlo, la plataforma de investigación que se ha
dejado como base para futuras investigaciones en el área
de la bioingeniería.
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20. DISEÑO DIRECTO DE CONTROLADORES PARA SISTEMAS LINEALES
USANDO EL MÉTODO VRFT Y EL ALGORITMO IPSO.
Freddy Fernando Valderrama Gutiérrez
Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e ingeniería, Universidad Nacional abierta y a
Distancia UNAD, Duitama, Colombia.
Resumen
Este trabajo muestra un proceso alternativo de diseño de controladores que no requiere el modelo matemático de la planta
(basados en datos), el cual se usa el método VRFT (Sintonización de realimentación mediante referencia virtual) el cual se
resuelve mediante el algoritmo IPSO (Optimización mediante enjambre de partículas mejorado). Aunque VRFT permite
identificar controladores parametrizados linealmente aplicando solo un experimento en la planta, cuando los datos están
contaminados con ruido aditivo en la medida, dicha metodología requiere del uso de variables instrumentales (IV) para
identificar el controlador adecuado debido a que el vector de parámetros se polariza y el desempeño logrado no es
satisfactorio; la determinación de variables instrumentales requiere un segundo experimento en la planta, o de la
identificación de la misma. En este trabajo se explora el uso del algoritmo IPSO para resolver el problema VRFT en un
sistema de transmisión flexible (Benchmark para sistemas de control digital), comprobándose que los resultados obtenidos
son similares a los de variables instrumentales, siempre y cuando el ruido en la medida sea blanco con media cero, con la
ventaja que al usar IPSO no se requiere del segundo experimento ni de la identificación de la planta, lo cual resulta útil para
plantas industriales donde la experimentación puede resultar costosa en cuanto a tiempo y dinero.
Palabras claves: Control basado en datos, VRFT, IPSO, variables instrumentales.
1 INTRODUCCIÓN
El proceso clásico de diseño de controladores para
sistemas dinámicos requiere en principio de un modelo
matemático de la planta. Los modelos obtenidos usando
leyes físicas pueden contener imprecisiones debido a
dinámicas no modeladas y parámetros con algún grado de
incertidumbre, esto lleva a que los controladores
diseñados no cumplan con los requerimientos de la planta
en lazo cerrado; por otra parte los modelos obtenidos
pueden resultar muy complejos (orden elevado),
aumentando a su vez la complejidad del controlador
diseñado, y en este caso es necesario usar técnicas de
reducción de orden cuyos resultados pueden llevar a que
el controlador no se desempeñe satisfactoriamente, de
hecho, los modelos confiables de plantas industriales
resultan demasiado complejos o su construcción implica
costos excesivos (Van Heusden, Karimi, & Soderstrom,
2011).
La necesidad de modelos confiables para diseñar
controladores llevó a plantear la teoría de identificación de
sistemas (Ljung, 1990), en la cual no se requiere conocer
exactamente las leyes que rigen el sistema dinámico, a
cambio de ello, se realizan experimentos adecuados en la
planta y los datos resultantes se usan para inferir las
propiedades del sistema que los produjo (Ljung, 1990).
Al considerar el problema de control donde las
especificaciones se dan en términos de un modelo de
referencia, el objetivo es diseñar un controlador que al ser
conectado a la planta en lazo cerrado imite el
comportamiento del modelo de referencia, esto se ilustra
en la figura 1. La solución clásica a dicho problema
requiere la identificación de la planta (diseño de
controladores basados en el modelo) el cual es usado para
calcular el controlador que minimiza el error entre el
sistema en lazo cerrado y el modelo de referencia, este
enfoque requiere resolver dos problemas de optimización,
uno para identificar el modelo de la planta y otro para
identificar el controlador, aún mas, en este enfoque puede
resultar necesario aplicar una reducción de orden del
controlador hallado, lo cual puede perjudicar el
desempeño (Van Heusden, Karimi, & Soderstrom, 2011).
Figura 1. Control basado en el modelo de referencia. Fuente Autor.

21. Recientemente se ha propuesto en (Hjalmarsson, 2002),
(Karimi, Miscovic, & Bonvin, 2004), (Campi, Lechinni, &
Savaresi, 2002), (Kosut, 2001) y (Helvoort, Jager, &
Steinbuch, 2007) diseñar el controlador directamente a
partir de datos experimentales de la planta en lazo abierto
(Diseño directo de controladores basados en datos).
Debido a que no se requiere el modelo de la planta con
este enfoque se evita el modelamiento impreciso de la
misma, por otra parte el controlador diseñado no depende
de la estructura de la planta, además el orden y estructura
del controlador pueden ser prefijados mientras que en las
técnicas basadas en modelo, el orden del controlador es
seleccionado de acuerdo al orden del modelo de la planta.
Los métodos para el diseño directo de controladores
basados en datos se pueden clasificar en dos grupos, los
que necesitan de una serie de experimentos para ajustar
progresivamente los parámetros del controlador, y en los
métodos en que basta un experimento para calcular el
controlador. La sintonización iterativa de realimentación
(IFT) (Hjalmarsson, 2002) y la sintonización iterativa
basada en correlación (ICbT) (Karimi, Miscovic, &
Bonvin, 2004) hacen parte del primer grupo, y se puede
decir que hacen parte de técnicas basadas en datos para
control adaptativo, mientras que VRFT (Campi, Lechinni,
& Savaresi, 2002) y la sintonización basada en correlación
con garantía de estabilidad (CbT-GS) (Heusden, Karimi,
& Bonvin, 2011) y el control no falsificado (UC)
(Helvoort, Jager, & Steinbuch, 2007) hacen parte del
segundo grupo, se resalta que estos métodos son
adecuados en plantas industriales pues en este ámbito el
factor económico, la seguridad y la disponibilidad resultan
importantes, puesto que la realización de varios
experimentos resulta costosa, y puede generar una parada
extensa de la producción, en este trabajo el enfoque es
VRFT.
2 MARCO TEÓRICO
El método VRFT requiere solucionar un problema de
optimización sin restricciones con métodos de estima del
error de predicción (PEM), dicho método permite obtener
buenos resultados cuando no existe ruido en la medida, de
lo contrario se hace necesario realizar un nuevo
experimento en la planta o la estimación del modelo de la
misma, esto último hace que VRFT pierda sentido pues la
idea de la identificación directa de controladores busca
evitar la identificación de la planta para no tener
problemas de sub-modelamiento. La realización de un
segundo experimento puede provocar varianza en la
estima de los parámetros del controlador. En las siguientes
secciones se describen brevemente VRFT e IPSO.
2.1 VRFT
Dada una planta lineal SISO (Una sola entrada y una sola
salida) desconocida y un problema de control donde las
especificaciones en lazo cerrado están descritas por un
modelo de referencia estrictamente propio, el objetivo es
diseñar un controlador lineal parametrizado de orden fijo
para el cual el lazo cerrado se comporta de manera similar
al modelo de referencia. Esto se hace minimizando la
norma 2 elevada al cuadrado escrita en la ecuación 1,
donde W es un filtro adecuado seleccionado por el
usuario, M es el modelo de referencia mencionado, P es la
planta y C corresponde al controlador cuyos parámetros
son , el esquema se muestra en la figura 2.
Figura 2. Representación esquemática de controladores
basados en referencia virtual. Tomada de (Campi,
Lechinni, & Savaresi, 2002)
Por lo tanto la pregunta a resolver es ¿Cuáles son los
parámetros que minimizan la diferencia entre el modelo
de referencia y la función de transferencia en lazo
cerrado?
Enfoque de la referencia virtual.
Suponga que un controlador C(z, ) es tal que el sistema
en lazo cerrado resulta igual a M(z) , por lo tanto si el
sistema es alimentado por cualquier señal de referencia
r(t) su salida resulta ser M(z)r(t) , entonces una condición
necesaria para que los dos sistemas tengan la misma
función de transferencia es que la salida de ambos sea la
misma dado una . La pregunta ahora es ¿Cuál debe
ser para que la determinación del controlador sea
fácil?
Si se dispone de dos archivos de datos tomados de la
planta, en uno de ellos los datos de entrada a la planta u y
en el otro la salida obtenida y , ambos libres de ruido,
entonces dado se selecciona tal que
donde se le llama referencia
virtual puesto que no es una señal que se aplique
realmente a la planta, se obtiene matemáticamente a partir

22. de la salida y del modelo de referencia conocido, dadas las
especificaciones de diseño:
Se observa que M resulta impropio y es necesario agregar
polos cuya respuesta desaparezca rápidamente en el
tiempo para poder obtener la referencia virtual mediante
simulación. Ahora es posible calcular el error virtual de
seguimiento a la referencia así:
Se debe notar que el modelo de referencia no puede ser 1,
pues el error sería nulo. Aunque la planta no es conocida
se sabe que está alimentada por el archivo de datos u (t )
por lo tanto un buen controlador sería aquel que genere u
(t ) cuando es alimentado por e(t ) . Tales tareas se pueden
describir en el siguiente algoritmo propuesto por (Campi,
Lechinni, & Savaresi, 2002).
Algoritmo básico VRFT.
Se debe anotar que para que el algoritmo funcione u (t )
debe ser una señal suficientemente informativa y
persistentemente excitante (ljung), Aunque el mínimo de
(4) y (1) no coinciden en REFXX se demuestra que al
seleccionar adecuadamente el filtro L los argumentos son
cercanos y con ello la solución a (4) es sub-óptima; El
filtro propuesto es:
L( z ) = (1-M ( z ))M ( z ) (5)
El anterior algoritmo no funciona cuando las medidas
contienen ruido aditivo, para atacar este nuevo problema
en VRFT se plantean dos opciones, ambas basadas en la
técnica de variables instrumentales (lyung). La primera
requiere realizar un nuevo experimento en la planta cuya
entrada u sea la misma, lo cual resulta improcedente y
difícil de lograr en un ambiente industrial. El segundo
enfoque requiere de una estimación del modelo de la
planta. En el ámbito de variables instrumentales los
parámetros se obtienen mediante la siguiente expresión:
Donde el regresor de IV se define así:
3 IPSO
El algoritmo IPSO es un algoritmo de optimización global
multivariable basado en el comportamiento de un
enjambre de insectos, propuesto inicialmente por
(Kennedy & Eberhart, 1995) y hace parte de los
algoritmos de búsqueda directa pues debe evaluar la
función objetivo para encontrar la solución. La idea es que
cada partícula (i.e insecto del enjambre) usa su
inteligencia individual, la inteligencia del grupo para
encontrar una dirección que las lleve a todas a encontrar
comida (i.e minimizar la función objetivo). En un instante
dado cada partícula tendrá una posición y cierta velocidad,
al inicio tales posiciones y velocidades son aleatorias. En
cualquier instante cada partícula debe recordar la mejor
posición descubierta (i.e donde encontró el valor mínimo
de la función), y debe comunicar al resto del enjambre
sobre las mejores posiciones halladas, de manera que

23. ajuste su velocidad basada en la información propia y la
recibida del enjambre. Dado lo anterior el comportamiento
de un enjambre cumple con tres propiedades:
• Cohesión: Permanecer juntas.
• Separación: Una partícula no debe permanecer tan cerca
de las demás.
• Alineación: Las partículas deben seguir a la mejor de
ellas.
Breve descripción de IPSO
Se describirá brevemente el algoritmo IPSO, debido al
espacio reducido para el documento, el lector puede
referirse a (Rao, 2009) para profundizar. Dado el
problema sin restricciones:
Donde c1rata de aprendizaje individual y c2 representa la
grupal, por su parte r1 y r2 son variables aleatorias
uniformemente distribuidas entre cero y uno.
Normalmente se asume c1 y c2 con un valor de 2. El
factor q (i) se calcula para cada iteración así:
Donde el máximo y el mínimo típicos de q son 0.9 y 0.1
respectivamente.
d. Actualizar X en la iteración i-ésima y calcular
nuevamente la función objetivo con las
siguientes expresiones:
e. El algoritmo finaliza bien sea por un máximo
de iteraciones o con un límite inferior de la
función objetivo (tolerancia) ambos entregados
por el usuario.
Dada la descripción del algoritmo se puede
concluir ue este realiza una bús ueda
exhaustiva, mediante la evaluación continua de la
función objetivo y la actualización adecuada de
la posición de cada partícula del enjambre. En el
contexto de identificación directa de
controladores cada partícula será un vector de
parámetros q , así ue el tamaño de la partícula
(Par) depende de la estructura del controlador
seleccionada previamente, así ue:
Donde r es la cantidad de parámetros de la estructura del
controlador seleccionada. La función objetivo es la
descrita en (4) donde N es la cantidad de datos
disponibles.
4 VRFT – IPSO
El algoritmo propuesto en este trabajo para la
identificación directa de un controlador parametrizado de
forma lineal en una planta SISO lineal e invariante en el
tiempo se describe así:

24. x. Entregar el vector de parámetros obtenido.
5 METODOLOGÍA
En principio se estudia el problema de diseño directo de
controladores, sus diferentes enfoques y se selecciona uno
de ellos para ser implementado mediante IPSO, luego se
procede a implementar el algoritmo PSO de acuerdo con
la codificación adecuada de las partículas y la evaluación
de la función objetivo, la cual se logra implementar en
Matlab R2010b dado que su cálculo requiere la
simulación de un sistema dinámico discreto descrito por:
La evaluación del desempeño de IPSO para VRFT versus
VRFT con IV, se realiza mediante la simulación de un
sistema dinámico de transmisión flexible, el cual es muy
usado como Benchmark de control digital, y finalmente se
comparan los resultados en el dominio de la frecuencia y
el dominio del tiempo para diferentes realizaciones y
distribuciones de ruido en la medida. Los criterios de
comparación usados son la máxima desviación (Md) entre
el modelo de referencia y el modelo obtenido en lazo
cerrado, y el error cuadrático medio (mse).
6 EJEMPLO DE SIMULACIÓN
La planta usada para comparar los resultados en un
sistema de transmisión flexible se describe en el siguiente
apartado. Nótese que para hallar el vector y(t) a partir de
u(t) se requiere el modelo matemático cuando la planta
física no está disponible, este es el caso de este trabajo, sin
embargo el modelo usado se encuentra previamente
validado en (Sojoodi & Majd, 2010).
6.1 Sistema de transmisión flexible
Figura 3. Sistema de transmisión flexible. Tomado de
(Sojoodi & Majd, 2010)
Consiste en tres poleas conectadas mediante correas
flexibles, la primera de ellas es conectada a un motor DC
cuya posición ya está controlada mediante un lazo de
realimentación local. El objetivo es diseñar un sistema de
control de posición de la tercera polea. Las conexiones se
ilustran en la figura 3.
Como se observa el control es digital y se implementa en
un PC, la función de transferencia se puede deducir
mediante el análisis de tor ues y aceleraciones angulares
de las poleas, en este trabajo no se especifica tal
deducción, el resultado se muestra en la ecuación (10).

25. Donde:
Los valores usados en el Benchmark son:
Se asume un tiempo de muestreo Ts = 0.05 s . Por lo tanto
al discretizar la planta se obtiene:
La transmisión flexible es usada como Bechmark dado
ue presenta dos frecuencias resonantes, ue resultan
relativamente difíciles de manejar por un controlador
clásico, esto se ilustra en la figura 4.
Figura 3.Magnitud de la respuesta en frecuencia para el Sistema de
transmisión flexible. Fuente: Autor.
6.2 Experimentos
Como entrada suficientemente informativa se selecciona
ruido blanco gaussiano con media cero y varianza 0.1, se
toman 512 muestras con el periodo de muestreo usado
para discretizar la planta. El modelo de referencia usado
es:
Donde el factor se usa debido al tiempo muerto de la
planta. Además, donde indica el ancho de
banda seleccionado para el modelo, en este caso se usa
. La estructura del controlador seleccionada para
ambos experimentos es:
Para el primer experimento el ruido aditivo en la medida
se selecciona con una varianza 10 veces menor al de la
señal de prueba (0.01), para el segundo la varianza será
solo cinco veces menor. Para hallar los resultados de
VRFT con IV se usa la toolbox de matlab disponible en
(Campi M. , 2011), lo referente a VRFT-IPSO se obtiene
con el algoritmo planteado por el autor en la sección 4.
Figura 4. Experimento 1. Respuesta al escalón del modelo de referencia,
en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV. Fuente: Autor.

26. Figura 5. Experimento 1. Respuesta en frecuencia del modelo de
referencia, en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV.
Fuente: Autor.
Experimento 1.
En VRFT con IPSO el número de partículas usado es 15,
la tolerancia de la función objetivo es 0.001, y el número
máximo de iteraciones es 100. El modelo de referencia es
el mismo para ambos métodos, y consecuentemente el
filtro L también es el mismo. Para VRFT con IV las
variables instrumentales se obtienen mediante la
identificación de la planta con un modelo ARX de orden
4, y W se asume igual a 1. La figura 4 ilustra los
resultados en el dominio del tiempo para ambos métodos,
y la figura 5 muestra la respuesta en frecuencia.
Experimento 2.
Para revisar la sensibilidad ante la varianza del ruido de
medida de ambos métodos, se usan los mismos parámetros
del primer experimento y se cambia dicha varianza por
0.02. Los resultados se ilustran en las Figuras 5 y 6.
Figura 5. Experimento 2. Respuesta al escalón del modelo de referencia,
en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV. Fuente: Autor.
Figura 6.Experimento2. Respuesta en frecuencia del modelo de
referencia, en lazo cerrado con VRFT-IPSO y con VRFT-IV.
Fuente: Autor
6.3 Resumen de resultados
En cuanto a las respuestas en el dominio del tiempo no se
aprecian diferencias significativas, en el dominio de la
frecuencia se observa ue VRFT-IPSO atenúa más las
ganancias en frecuencias altas, se observa también ue el
lazo cerrado para ambos métodos presenta picos de
resonancia atenuados de menor amplitud en IPSO, al
calcular los parámetros de comparación se obtiene la
siguiente tabla:
Tabla 1. Error cuadrático medio (mse) y Máxima desviación En
VRFT-IPSO y VRFT-IV.
7 CONLUSIONES
El algoritmo VRFT-IPSO planteado en este trabajo
permite diseñar controladores basados en datos con
calidad similar a los diseñados mediante VRFT-IV con la
ventaja de evitar el segundo experimento en la planta o la
identificación de la misma.
Dado ue la frecuencia de muestreo es 20 Hz, la respuesta
en frecuencia importa desde cero hasta 10 Hz, y se puede
concluir ue tanto VRFT-IPSO como VRFT-IV logran
seguir el modelo de referencia adecuadamente hasta los 10
Hz.
En VRFT-IPSO es posible imponer un valor muy pe ueño
de la tolerancia para la función objetivo (Mayor precisión

27. entre el modelo de referencia y la función de transferencia
en lazo cerrado), y para lograrlo basta con aumentar el
número de iteraciones máximo, mientras ue en VRFT-IV
el valor de la función objetivo no se puede ajustar. Es
posible verificar la convergencia de VRFT-IPSO al revisar
si todas las partículas tienden a un mismo punto en el
espacio de los parámetros del controlador buscado. No
obstante la convergencia de IPSO para VRFT depende
altamente del vector inicial de parámetros, no converge
cuando tal rango no contiene al vector de parámetros
buscado.
8 REFERENCIAS
[1] Ljung, L. (1990). System Identification. Prentice-
Hall.
[2] Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm
optimization. Proceedings of the 1995 IEEE International
Conference on Neural Networks. Piscataway.
[3] Kosut, R. (2001). Uncertainty model unfalsification
for robust adaptative. Annual reviews in control, 65-76.
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Virtual reference feedback tunning: A direct method for
the design of feedback controllers. Automatica, 1337-
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[5] Hjalmarsson, H. (2002). Iterative Feedback Tunning-
an overview. International Journal of Adaptative Control
and Signal Processing , 373-395.
[6] Karimi, A., Miscovic, L., & Bonvin, D. (2004).
Iterative Correlation-Based controller tunning.
International Journal of Adaptative Control and Signal
Processing , 645-664.
[7] Helvoort, J. v., Jager, B. d., & Steinbuch, M. (2007).
Direct data-driven recursive controller unfalsification with
analytic update. Automatica , 2034 – 2046.
[8] Rao, S. (2009). Engineering Optimization theory and
practice. United States: John Wiley & Sons.
[9] Sojoodi, M., & Majd, V. J. (2010). A Technical
Approach to H2 and Hinf Control of a Flexible
Transmission System. Robotics Automation and
Mechatronics (RAM), 2010 IEEE Conference on (págs.
124 - 128 ). Singapore: IEEE.
[10] Campi, M. (22 de Marzo de 2011). Virtual Reference
Feedback Tunning. Recuperado el 12 de 01 de 2012, de
http://www.ing.unibs.it/~campi/VRFTwebsite/index
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[11] Heusden, K., Karimi, A., & Bonvin, D. (2011). Data-
driven model reference control with asymptotically
guaranteed stability. International journal of adaptive
control and signal processing , 331–351.
[12] Van Heusden, K., Karimi, A., & Soderstrom, T.
(2011). On identification methods for direct datadriven
controller tuning. International journal of adaptive control
and signal processing , 448–465.
i Correspondencia: freddy.valderrama@unad.edu.co

28. EL CAMINO HACIAAUTOMATIZACIÓN FARMACOLÓGICA
Diego Sendoya1
Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, UNAD, Neiva, Colombia
Resumen
Una de lasespecialidades de la medicinamás adecuadapara la aplicacióndela teoría de controles la
farmacologíaclínica. El médico de hoy tiene unextensoarsenalde medicamentospara eltratamiento de una
enfermedad. Sin embargo,la dosis adecuadade medicamentoses a menudo imprecisay puede ser unacausa
importante del incremento en los costos, la morbilidad y la mortalidad. La muy significativavariabilidad
farmacocinética y farmacodinámica entre pacienteslleva a lainevitable conclusión de uela dosificación
precisare uiere un control en lazo cerrado. El enfo ue de estetrabajo ha sidoestudiarla reciente evolución
delos métodosde controlen lazo cerradoyesbozar algunos delos retos futuros delcontrol para elsuministro
activo de medicamentos. Haynumerosasaplicaciones potencialestales como el controlde la glucosa, la
frecuencia cardíaca, la presión sanguínea, etc., ue puedenser mejoradascomo resultado delcontrol activoen
la dosificaciónde medicamentos. Los resultados finales dependerán dela colaboración entrelos ingenieros
de control y los investigadoresbiomédicos, y se verán reflejados enlas mejorasen el cuidado médico, la
confiabilidad de los e uipos dedosificaciónde medicamentos, así como en la reducción de costospara el
cuidado dela salud.
Palabras claves: Modelos compartimentales; Control farmacológico; Control adaptativo no negativo;
Dosificación controlada de medicamentos; Anestesia automatizada.
1 INTRODUCCIÓN
Los avances en la ingeniería de control se han convertido
en la base para alcanzar desarrollos tecnológicos en
diversos sectores de la industria tales como: el energético,
el uímico, el transporte, la electrónica, las redes, y las
comunicaciones; sin embargo en áreas como la medicina
se ha tenido un impacto mucho menor. Aun ue se han
producido avances interesantes tales como la cirugía
robótica, los sistemas electrofisiológicos, las má uinas
para el soporte de vida, y las terapias o cirugías guiadas
por imágenes; todavía existen, en general, grandes
barreras para la aplicación de las técnicas de control
modernas a la medicina. Los mayores obstáculos son: en
primer lugar la incertidumbre de los sistemas, lo cual es
inherente a biología, y en segundo lugar la escasa
comunicación entre los ingenieros y la comunidad médica.
Ambos impiden la elaboración de modelos matemáticos y,
por ende, la aplicación de muchas de las herramientas de
la ingeniería de control moderna. Por lo tanto, los avances
futuros dependerán de la colaboración entre los ingenieros
de control y los investigadores biomédicos.
Una de las especialidades de la medicina más adecuada
para la aplicación de la teoría de controles la farmacología
clínica, una disciplina en la ue el modelamiento
matemático ha tenido un papel destacado. Algunos de los
avances más importantes en la medicina moderna se han
presentado en esta especialidad. El médico del siglo 21
tiene un amplio arsenal de medicamentos para el
tratamiento de una enfermedad. Sin embargo, aun ue se
tiene una gran cantidad de agentes terapéuticos, la dosis
adecuada de medicamentos es a menudo imprecisa y
puede ser una causa importante del incremento en los
costos, la morbilidad y la mortalidad.
Es importante considerar cómo se derivan las directrices
de dosificación. El desarrollo de medicamentos se inicia
con la experimentación animal, de donde los agentes
prometedores son llevados a ensayos en humanos,
comenzando con voluntarios sanos y siguiendo con
pacientes ue tienen la enfermedad para la ue se está
desarrollando el medicamento. Las etapas iniciales de
estos ensayos se centran en la seguridad del paciente
mientras ue las pruebas finales por lo general involucran
la administración ciega y aleatoria de un placebo y de
dosis diferentes del medicamento para evaluar la eficacia.
Si se observa un efecto terapéutico, entonces, el
medicamento puede ser aprobado y, en general, la dosis
recomendada es la ue se encuentra eficaz en el paciente
promedio.

29. El problema es ue ningún paciente es un paciente
promedio. Existe una gran variabilidad entre pacientes en
el efecto terapéutico de cual uier dosis dada (variabilidad
interpaciente). En la gran mayoría de los casos, la dosis
adecuada para un paciente específico se encuentra por
ensayo y error. Por ejemplo, el tratamiento para un
paciente con hipertensión arterial se iniciará con la
prescripción de la dosis recomendada y luego, durante el
seguimiento, se observa el efecto del medicamento sobre
la presión sanguínea y se ajusta la dosis deforma empírica.
Este proceso puede ser engorroso, lento e impreciso.
2 FARMACOLOGÍA CLÍNICA BÁSICA
Desde hace algún tiempo ha sido evidente ue la
dosificación de medicamentos se podría hacer sobre una
base más racional, mediante la utilización del
modelamiento farmacocinético y farmacodinámico. La
farmacocinética es el estudio de la concentración de
medicamentos en diversos tejidos como una función del
tiempo. La farmacodinámica es el estudio de la relación
entre la concentración del medicamento y el efecto. Este
modelamiento se basa en la teoría de los sistemas
dinámicos.
La disposición de los medicamentos en el cuerpo es una
compleja interacción de numerosos procesos metabólicos
y de transporte, muchos de los cuales son todavía poco
entendidos [1],[2]; sin embargo, los modelos
compartimentales pueden encapsular efectivamente estos
procesos[3]. Con el propósito de describirla disposición
del medicamento, estos modelos suponen ue el cuerpo
está compuesto de unos pocos compartimientos
homogéneos y ue el medicamento se transporta entre los
compartimientos o se elimina mediante procesos
metabólicos lineales.
Un modelo común para los medicamentos ue se
administran por vía intravenosa, es el modelo
bicompartimental. Este modelo supone ue hay un
compartimiento central ue recibe la dosis intravenosa y
la mezcla instantáneamente. El medicamento se transfiere
entonces a un compartimiento periférico o se metaboliza y
elimina del cuerpo. El medicamento en el compartimiento
periférico se transfiere de nuevo al compartimiento central
con una cinética lineal. El supuesto de la mezcla
instantánea no es realista, pero tiene poco efecto sobre la
precisión del modelo, siempre y cuando no se intente
modelar la concentración de medicamento
inmediatamente después de la dosis inicial.
Los datos experimentales utilizados para el modelamiento
fármaco cinético se recogen mediante la administración
del medicamento a los pacientes y la posterior extracción
de muestras de sangre en varios instantes después de
iniciada la dosificación; esto permite determinar la
concentración de medicamento como una función del
tiempo. En consecuencia, la mayoría de las
investigaciones farmacocinéticas se enfocan en las
concentraciones sanguíneas, ya ue es técnicamente
imposible medir realmente la concentración de
medicamento en el tejido donde se cree ue es el sitio del
efecto terapéutico, y con frecuencia se supone ue la
concentración en el sitio del efecto y la concentración
sanguínea se relacionan linealmente.
Por otra parte, el modelamiento farmacodinámico es más
empírico. Se puede suponer ue el efecto del
medicamento es proporcional a la concentración de
medicamento en el sitio del efecto, pero esto es
claramente poco realista, ya ue admite la posibilidad de
un efecto ilimitado del medicamento. Por ejemplo,
considérese un medicamento ue disminuye la frecuencia
cardiaca. No es realista suponer ue el efecto del
medicamento es proporcional a su concentración ya ue
no hay límite en la concentración del medicamento, pero
si existe un límite sobre su efecto (la frecuencia cardiaca
no puede ser menor ue cero). El modelo empírico debe
incorporar un efecto techo.
Cabe señalar ue los modelos farmacodinámicos son
inherentemente no lineales, encontraste con los modelos
farmacocinéticos, ue son generalmente lineales. Sin
embargo, la interacción con la farmacodinámica puede dar
lugar también a una farmacocinética no lineal.
3 DOSIFICACIÓN DE MEDICAMENTOS
Además de la seguridad y la eficacia, la aprobación de
cual uier nuevo medicamento re uiere una evaluación
farmacocinética. El perfil farmacocinético puede ser útil
en el desarrollo de las directrices de dosificación. Sin
embargo, la aplicación de los principios básicos
usualmente se simplifica bastante. Por ejemplo, si se sabe
ue una dosis de 50 mg de un medicamento
antihipertensivo es eficaz en el paciente promedio y
también se sabe ue su vida media es de 12 horas,
entonces se puede proponer un es uema de dosificación
ue comienza con una dosis inicial de 50 mg con la
subsiguiente dosificación de 25 mg cada 12 horas. De
hecho, muchas de las directrices de dosificación
recomendadas por los fabricantes de medicamentos se
basan en cálculos sencillos como estos. Y, aun ue a
menudo no es percibida como tal por el médico, la
dosificación inicial del medicamento es una forma de
control en lazo abierto, es decir, control sin

30. realimentación, ser peligrosamente lento o impreciso en
entornos como la sala de operaciones o la unidad de
cuidados intensivos. Es en este ambiente donde la
tecnología de control tiene mucho ue ofrecer a la
medicina moderna.
Los primeros intentos de control en lazo cerrado se
centraron en el control sobre las variables ue se pueden
medir adecuadamente, y las principales aplicaciones para
la administración de medicamentos se han dado en la
regulación hemodinámica yen el control de los niveles de
conciencia. Se revisará brevemente el control en lazo
cerrado de la función cardiovascular, ya ue muestra
muchos de los problemas en la aplicación de la tecnología
de control a las funciones fisiológicas.
4 CONTROL EN LAZO CERRADO DE LA
FUNCIÓN CARDIOVASCULAR
Después de una cirugía mayor, como una cirugía cardiaca,
muchos pacientes se hacen profundamente hipertensos [7],
y necesitan tratamiento ya ue la presión sanguínea
elevada puede causar disfunción cardiaca, lo ue conlleva
al edema pulmonar o a la is uemia de miocardio y puede
ser un factor de riesgo para el accidente cerebro vascular.
Hay un número de potentes medicamentos disponibles
para el tratamiento de la hipertensión post-operatoria, pero
la dosificación para alcanzar la presión sanguínea deseada
puede ser difícil. La dosis insuficiente deja al paciente con
hipertensión y la sobredosis puede reducir la presión
sanguínea a niveles asociados con el shock.
Desde finales de 1970, ha habido interés en el desarrollo
de controladores para la administración de nitroprusiato de
sodio, un antihipertensivo potente y de uso común. Los
primeros intentos utilizaron métodos simples como los
controladores proporcional-derivativos o proporcional-
integral-derivativo ue asumían una relación lineal entre
la velocidad de infusión y el efecto [8]. Uno de los retos
significativos en el diseño de un controlador de presión
sanguínea es el hecho de ue hay un tiempo de retardo
entre la administración del medicamento y el efecto
clínico. No tomar en cuenta este tiempo de retardo puede
conducir a oscilaciones significativas del sistema. Estos
controladores iniciales de presión sanguínea incluían un
tiempo de retardo en el modelo del sistema, sin embargo,
se suponía ue el retardo era el mismo para todos los
pacientes. Estos controladores fueron exitosos en algunos
pacientes, pero no tuvieron una aplicación clínica muy
amplia, ya ue es evidente ue la variabilidad
interpacientes y el hecho de ue la sensibilidad individual
del paciente al medicamento varía con el tiempo, hacen
esencial el uso de controladores adaptativos.
Posteriormente, se desarrollaron controladores adaptativos
de modelos sencillos y con modelos múltiples [9], [10].
Los controladores adaptativos de modelo sencillo se basan
en la estimación online de los parámetros del sistema
mediante la metodología de varianza mínima o de
mínimos cuadrados. Estos controladores no fueron
tampoco aceptados debido a los transitorios de gran
amplitud. Los controladores adaptativos de modelos
múltiples representan el sistema por uno de un número
finito de modelos. Para cada modelo hay un controlador
independiente. La salida del controlador es la suma de la
probabilidad ponderada de las salidas de cada modelo. Los
controladores adaptativos de modelos múltiples han
demostrado ser algo más satisfactorios. Los posteriores
refinamientos al control de la presión sanguínea han
incluido el control adaptativo con modelo de referencia
simple [11], ue aparenta ser prometedor en las
simulaciones, y los métodos basados en redes neuronales
[12]. También ha habido un interés sustancial en el control
óptimo ya ue el nitroprusiato de sodio tiene efectos
tóxicos secundarios cuando la dosis es demasiado alta
[13].
Estas investigaciones sobre el control de la presión
sanguínea revelan los desafíos inherentes a los sistemas
biológicos, específicamente la no linealidad, la
variabilidad interpacientes (incertidumbre del sistema), y
el tiempo de retardo. A pesar de las mejoras, los
controladores de la presión sanguínea en lazo cerrado rara
vez se utilizan clínicamente.
El hecho de ue el control en lazo cerrado de la presión
sanguínea no ha sido adoptado ampliamente por los
médicos no es demasiado sorprendente si se tienen en
cuenta las complejas interrelaciones de las variables
hemodinámicas. Sin embargo, esto también indica un área
donde las futuras aplicaciones de la teoría de control
podrían ser muy valiosas.
5 CONTROL EN LAZO CERRADO DE LA
ANESTESIA
Desde hace mucho tiempo ha existido interés en el control
de la anestesia en lazo cerrado. La anestesia adecuada se
compone de varios elementos: la analgesia, ue consiste
en la falta de respuesta refleja, tal como mayor presión
sanguínea o frecuencia cardiaca ante un estímulo
uirúrgico; la arreflexia, la falta de movimiento ( ue
simplifica la tarea del cirujano), y la hipnosis o la falta de
conciencia. A fin de implementar un control en lazo
cerrado es necesario medir y evaluar el estado de la
conciencia.

31. El electroencefalograma (EEG), es una medida de la
actividad eléctrica en el cerebro, y desde hace años se
conoce ue sus valores cambian con la inducción de la
anestesia [14]. Sin embargo, relacionar cuantitativamente
el EEG al efecto anestésico ha sido un desafío.
Recientemente, ha habido un progreso sustancial en el
desarrollo de monitores de EEG procesado ue
proporcionan una medida de la profundidad de la
anestesia.
A partir del trabajo pionero de Bickford [15], Schwilden y
sus colegas desarrollaron y probaron clínicamente un
controlador adaptativo basado en modelo para la entrega
de la anestesia por vía intravenosa utilizando la frecuencia
media del espectro de potencia del EEG como variable de
control[16]. El algoritmo implementado no ofrecía una
gran ventaja sobre el método de control manual.
Se han hecho intentos para desarrollar un control más
preciso, especialmente en el área de farmacología
anestésica. En la década de 1980, con el incremento de la
disponibilidad de pe ueños computadores ue podían ser
llevados a la sala de operaciones, varios grupos de
investigadores desarrollaron sistemas de bombas
controladas por computador ue ajustaban continuamente
la velocidad de infusión de medicamento para alcanzar y
mantener la concentración de medicamento deseada por el
médico [4] – [6].
Aun ue las directrices de dosificación inicial pueden
basarse en el paciente promedio, la muy significativa
variabilidad farmacocinética y farmacodinámica entre
pacientes, observada en la mayoría de los medicamentos,
lleva a la inevitable conclusión de ue la dosificación
precisa del medicamento re uiere un control en lazo
cerrado. Pero note ue mejorar solamente la precisión de
alcanzar una determinada concentración de medicamento
ue puede o no conducir a un mejor control de su efecto,
dada la variabilidad farmacodinámica.
Aun ue el proceso de dosificación del medicamento para
lograr el efecto deseado puede ser aceptable para el
tratamiento ambulatorio crónico, este proceso puede ser
peligrosamente lento o impreciso en entornos como la sala
de operaciones o la unidad de cuidados intensivos. Es en
este ambiente donde la tecnología de control tiene mucho
ue ofrecer a la medicina moderna.
Los primeros intentos de control en lazo cerrado se
centraron en el control sobre las variables ue se pueden
medir adecuadamente, y las principales aplicaciones para
la administración de medicamentos se han dado en la
regulación hemodinámica y en el control de los niveles de
conciencia. Se revisará brevemente el control en lazo
cerrado de la función cardiovascular, ya ue muestra
muchos de los problemas en la aplicación de la tecnología
de control a las funciones fisiológicas.
6 CONTROL EN LAZO CERRADO DE LA
FUNCIÓN CARDIOVASCULAR
Después de una cirugía mayor, como una cirugía cardiaca,
muchos pacientes se hacen profundamente hipertensos [7],
y necesitan tratamiento ya ue la presión sanguínea
elevada puede causar disfunción cardiaca, lo ue conlleva
al edema pulmonar o a la is uemia de miocardio y puede
ser un factor de riesgo para el accidente cerebro vascular.
Hay un número de potentes medicamentos disponibles
para el tratamiento de la hipertensión post-operatoria, pero
la dosificación para alcanzar la presión sanguínea deseada
puede ser difícil. La dosis insuficiente deja al paciente con
hipertensión y la sobredosis puede reducir la presión
sanguínea a niveles asociados con el shock.
Desde finales de 1970, ha habido interés en el desarrollo
de controladores para la administración de nitroprusiato de
sodio, un antihipertensivo potente y de uso común. Los
primeros intentos utilizaron métodos simples como los
controladores proporcional-derivativos o proporcional-
integral-derivativo ue asumían una relación lineal entre
la velocidad de infusión y el efecto [8]. Uno de los retos
significativos en el diseño de un controlador de presión
sanguínea es el hecho de ue hay un tiempo de retardo
entre la administración del medicamento y el efecto
clínico. No tomar en cuenta este tiempo de retardo puede
conducir a oscilaciones significativas del sistema. Estos
controladores iniciales de presión sanguínea incluían un
tiempo de retardo en el modelo del sistema, sin embargo,
se suponía ue el retardo era el mismo para todos los
pacientes. Estos controladores fueron exitosos en algunos
pacientes, pero no tuvieron una aplicación clínica muy
amplia, ya ue es evidente ue la variabilidad
interpacientes y el hecho de ue la sensibilidad individual
del paciente al medicamento varía con el tiempo, hacen
esencial el uso de controladores adaptativos.
Posteriormente, se desarrollaron controladores adaptativos
de modelos sencillos y con modelos múltiples [9], [10].
Los controladores adaptativos de modelo sencillo se basan
en la estimación online de los parámetros del sistema
mediante la metodología de varianza mínima o de
mínimos cuadrados. Estos controladores no fueron
tampoco aceptados debido a los transitorios de gran
amplitud. Los controladores adaptativos de modelos
múltiples representan el sistema por uno de un número

32. finito de modelos. Para cada modelo hay un controlador
independiente. La salida del controlador es la suma de la
probabilidad ponderada de las salidas de cada modelo. Los
controladores adaptativos de modelos múltiples han
demostrado ser algo más satisfactorios. Los posteriores
refinamientos al control de la presión sanguínea han
incluido el control adaptativo con modelo de referencia
simple [11], ue aparenta ser prometedor en las
simulaciones, y los métodos basados en redes neuronales
[12]. También ha habido un interés sustancial en el control
óptimo ya ue el nitroprusiato de sodio tiene efectos
tóxicos secundarios cuando la dosis es demasiado alta
[13].
Estas investigaciones sobre el control de la presión
sanguínea revelan los desafíos inherentes a los sistemas
biológicos, específicamente la no linealidad, la
variabilidad interpacientes (incertidumbre del sistema), y
el tiempo de retardo. A pesar de las mejoras, los
controladores de la presión sanguínea en lazo cerrado rara
vez se utilizan clínicamente.
El hecho de ue el control en lazo cerrado de la presión
sanguínea no ha sido adoptado ampliamente por los
médicos no es demasiado sorprendente si se tienen en
cuenta las complejas interrelaciones de las variables
hemodinámicas. Sin embargo, esto también indica un área
donde las futuras aplicaciones de la teoría de control
podrían ser muy valiosas.
7 CONTROL EN LAZO CERRADO DE LA
ANESTESIA
Desde hace mucho tiempo ha existido interés en el control
de la anestesia en lazo cerrado. La anestesia adecuada se
compone de varios elementos: la analgesia, ue consiste
en la falta de respuesta refleja, tal como mayor presión
sanguínea o frecuencia cardiaca ante un estímulo
uirúrgico; la arreflexia, la falta de movimiento( ue
simplifica la tarea del cirujano), y la hipnosis o la falta de
conciencia. A fin de implementar un control en lazo
cerrado es necesario medir y evaluar el estado de la
conciencia.
El electroencefalograma (EEG), es una medida de la
actividad eléctrica en el cerebro, y desde hace años se
conoce ue sus valores cambian con la inducción de la
anestesia [14]. Sin embargo, relacionar cuantitativamente
el EEG al efecto anestésico ha sido un desafío.
Recientemente, ha habido un progreso sustancial en el
desarrollo de monitores de EEG procesado ue
proporcionan una medida de la profundidad de la
anestesia.
A partir del trabajo pionero de Bickford [15], Schwilden y
sus colegas desarrollaron y probaron clínicamente un
controlador adaptativo basado en modelo para la entrega
de la anestesia por vía intravenosa utilizando la frecuencia
media del espectro de potencia del EEG como variable de
control [16]. El algoritmo implementado no ofrecía una
gran ventaja sobre el método de control manual.
Posteriormente se desarrollaron otras medidas de la
profundidad de la anestesia a partir del EEG.
Posiblemente, la más notable de ellas es el índice
biespectral o BIS [17]. El BIS es una medida derivada del
EEG ue parece estar estrechamente relacionada con el
nivel de conciencia y ue puede seguir los cambios en la
latencia de algunos de los componentes de frecuencia de
la señal EEG.
Recientemente, Struys y sus colegas han descrito un
controlador en lazo cerrado para la administración del
anestésico propofol por vía intravenosa mediante un
algoritmo adaptativo basado en modelo con el BIS como
la variable de control [18]. Utilizando este algoritmo,
Struys y sus colegas demostraron un excelente
rendimiento, medido por la diferencia entre la señal BIS
de referencia y la señal BIS observada.
En contraste con estos controladores adaptativos basados
en modelos, Absalom y sus colegas han desarrollado un
controlador proporcional-integral-derivativo utilizando la
señal BIS como la variable para controlarla infusión de
propofol [19]. El error de rendimiento absoluto promedio
de este sistema fue bueno(8.0%), aun ue en 3 de 10
pacientes se observaron oscilaciones de la señal BIS
alrededor del punto de operación y la anestesia se
consideró clínicamente inadecuada en 1de los 10
pacientes.
Dadas las incertidumbres de los modelos farmacocinéticos
y farmacodinámicos, y la magnitud de la variabilidad
interpaciente, se están investigando controladores
adaptativos independientes de los parámetros. En
particular, en una serie de trabajos se desarrollaron
algoritmos de control adaptativo directo y de redes
neuronales adaptativas para sistemas no negativos y de
compartimientos. Los modelos no negativos y
compartimentales proporcionan un amplio marco de
referencia para los sistemas biológicos y fisiológicos,
incluyendo la farmacología clínica, y son muy adecuados
para el problema de control en lazo cerrado de la
administración de medicamentos.
Utilizando estructuras de modelos no negativos y
compartimentales, un trabajo sobre el control adaptativo