Convertidor de asincronías y sincronías en estados binarios: Aplicaciones a señales cuadradas y analógicas no lineales

Con la finalidad de identificar la pérdida de sincronía en sistemas dinámicos, se propone construir una señal de alerta binaria que, con sus estados lógicos, ayude a tomar medidas precisas de tolerancia o de abatimiento de esta deficiencia. En particular, en este trabajo se presenta un estudio experimental que consiste en detectar y evaluar, en tiempo real, las diferencias entre las señales producidas por sistemas dinámicos interconectados de manera unidireccional, para lo cual se considera la fase y/o los perfiles de amplitud de dichas señales, utilizando un análisis de envolvente particular y los programas DADiSP® y LabVIEW®. Las señales (sincronizadas) que se utilizan en este trabajo, se miden de maquetas de enseñanza que emulan el comportamiento de sistemas biológicos y caóticos. Específicamente, en este estudio se considera un par de “luciérnagas electrónicas”, construidas con multivibradores astables opto-sincronizados, los cuales producen formas de onda cuadradas y también, dos circuitos caóticos de Lorenz, cuyas señales son analógicas. Las condiciones de sincronía y asincronía se identifican por medio de una señal binaria con los estados lógicos 0 y 1, respectivamente. Para construir dicha señal, se necesita conocer: a) los instantes en que se inician las diferencias o las asincronías, así como su duración, y b) donde se encuentran los puntos máximos de la señal de error y sus magnitudes. Por consiguiente, se utiliza una función envolvente particular producida por un filtro FIR promediador que, con un factor de suavizado positivo, exhibe gráficamente, las magnitudes máximas de las asincronías y sus posiciones y, con la ayuda de un comparador de umbral, se detectan los instantes de aparición y su duración. La señal resultante forma un ciclo de trabajo que se modula por la asincronía e informa sobre su grado. El procedimiento propuesto se puede utilizar para validar las semejanzas o ataques en las tendencias de factores de cresta que son importantes para el cuidado de maquinaria industrial.