Modelación del deshidratado de plátano mediante modelos autorregresivos en un secador solar tipo invernadero apoyado con IOT

Abstract

La modernización del proceso de secado permitirá la disminución del desperdicio de productos agrícolas y la reducción de la contaminación ambiental. El objetivo de este estudio fue el diseño de un sistema de monitoreo basado en la internet de las cosas (IoT), de la temperatura (𝑇𝑎) y humedad relativa del aire (𝑅𝐻) para un secador solar. El sistema desarrollado está compuesto por un módulo de adquisición de datos, que recopila datos de 𝑇𝑎, 𝑅𝐻 y el tiempo de encendido y apagado de los extractores del secador; un módulo de comunicación, que transmite información de 𝑇𝑎 y 𝑅𝐻 a través de los protocolos LoRa y Wifi a ThingSpeak para el monitoreo en un dispositivo móvil; y un módulo de alimentación, que suministra energía eléctrica al sistema usando energía solar. El funcionamiento del sistema IoT fue evaluado en tres experimentos de secado de plátano dominico (Musa paradisiaca var sapientum) durante los cuales el desempeño del sistema fue satisfactorio, permitiendo al usuario visualizar de manera gráfica en una interfaz web y móvil el comportamiento de 𝑇𝑎 y 𝑅𝐻. Los datos medidos por el sistema se emplearon para identificar en línea modelos autorregresivos con variables exógenas (ARX), para predecir un paso hacia adelante el contenido de humedad del plátano (𝑀𝑤𝑏). Adicionalmente, se identificaron modelos ARX lineales y no lineales (NARX) para predecir 𝑀𝑤𝑏 y 𝑇𝑎. Se consideraron dos casos para las entradas: medidas en el exterior y medidas en interior del secador. Los modelos obtenidos predijeron de forma satisfactoria el comportamiento de 𝑀𝑤𝑏 y 𝑇𝑎, de acuerdo con el coeficiente de determinación, error cuadrático medio y error absoluto medio. Se logró reducir el contenido de humedad de los plátanos hasta un 19.84% base húmeda (w.b.) en un periodo de cuatro días y en un 20.03% w.b. durante cinco días en presencia de lluvias.