Adquisición y Análisis de Datos en el STC Metro

La adquisición y análisis de datos cobra especial interés en un mundo que se dirige a la digitalización. Para lograr esto, las señales análogas deben ser capturadas, purificadas de ruido y acondicionadas rápidamente para ser de utilidad. El Sistema de Transporte Colectivo Metro es una de tantas organizaciones que enfrenta este reto de digitalización. En este artículo compartimos el caso de un proyecto realizado recientemente por esta organización.

Contexto

El STC se construyó hace más de cuarenta años con tecnología de punta de esos momentos. Cuatro décadas después, darle mantenimiento a este sistema para que pueda atender a más de 5 millones de usuarios diarios, tiene diversas complicaciones. Una de ellas surge de que la mayoría de los componentes electrónicos  en los vagones utilizan tecnología vieja que ya no es soportada.

Tal es el caso de los equipos de tracción que utilizan más de 17 mil tarjetas electrónicas para controlar el movimiento de los más de 150 trenes. Aunque los vagones siguen funcionando bien, los escáneres de lógica de tracción se diseñaron con microcontroladores antiguos que después de tantos años presentan fallas de cableado y dejan de funcionar. Al solicitar nuevos equipos al proveedor comentó que ya no soportaba esa tecnología y la única opción era comprar vagones nuevos.

Solución

A través de una colaboración con el Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial (CIDESI) con sede en Querétaro, se estableció el Laboratorio de Electrónica Digital Avanzada (LEDA), que homologa las comunicaciones de este medio de transporte en un formato de electrónica digital. CIDESI se encarga principalmente de implementar tecnología para adquisición y análisis de datos, mientras que el personal de STC aporta su profundo conocimiento de los trenes y operación.

Uno de los proyectos derivados de esta iniciativa fue la actualización del sistema de diagnóstico de las tarjetas de potencia. Anteriormente, este era un procedimiento lento y complicado en el que las señales analógicas de voltaje y/o corriente eran sometidas a diversos sistemas separados de prueba que incluían osciloscopio, fuente, generador, etcétera. Cada uno entregaba diferentes gráficas y en base a ellas los técnicos diagnosticaban las reparaciones requeridas.

El sistema de pruebas ahora se basa en una plataforma de software a la que se conectan tarjetas de adquisición de datos y las tarjetas de tracción. Lo más interesante es que, a través de la plataforma, se pueden simular  las condiciones de uso real de los trenes y con ello extraer los datos correctos para hacer el diagnóstico. El sistema de pruebas consta de dos etapas. La primer etapa consiste en obtener una señal analógica, limpiarla y digitalizarla. En la segunda etapa, la plataforma trabaja con esta señal digital para inyectar señales que simulan el comportamiento de un tren en movimiento. Ya con los resultados de la simulación, el técnico determina que área de la tarjeta de tracción es la que presenta problemas.

Beneficios

Sergio Guevara, laboratorista del STC, nos comenta que el nuevo sistema ha cuadruplicado su capacidad para diagnosticar tarjetas. Adicionalmente, el nuevo sistema disminuye significativamente la curva de aprendizaje de los técnicos y operarios, ya que es mucho más amigable.

Otra ventaja consiste en que el conocimiento para diagnosticar las tarjetas ya no solo está en la mente de los técnicos que trabajan en STC por muchos años y que al jubilarse o cambiar de empleo se pierde, sino que ahora también reside en una plataforma que permite tener esa información siempre disponible.

Después de este proyecto, se han hecho otras evoluciones tecnológicas dentro de STC, la mayoría basada en software, como por ejemplo, las pruebas de los pilotos automáticos de los trenes.

El Sistema de Transporte Colectivo se incorpora de esta forma a la era moderna de la adquisición  y análisis de datos, teniendo como misión, dentro de su recién inaugurado Laboratorio de Electrónica Digital Avanzada, seguir evolucionando conforme el metro lo requiera.