USO DE REDES NEURONALES PARA LA OBTENCIÓN DE IMÁGENES TERMOGRÁFICAS EN EL ABSORBEDOR DE UN CONCENTRADOR SOLAR DE FRESNEL DE DOBLE REFLEXIÓN

FLORES BARAHONA; VÍCTOR H. SERRANO,; C. CADENA

PUERTO MADRYN

Congreso; CONGRESO DE ASADES 2021; 2021

ASADES

En este artículo se presenta la estimación de temperaturas por medio de redes neuronalesdesde imágenes termográficas, obtenidas de un concentrador solar de Fresnel de doble reflexión. El tipo de red neuronal empleada en este estudio, es del tipo feedforward, en la que se implementancomo entradas las coordenadas de la imagen termográfica y como salida, la temperatura a estimar de la malla obtenida previamente de un procesamiento digital de imágenes. Para este efecto, seprocesaron cuatro imágenes termográficas, de las cuales, se obtienen aproximaciones de lastemperaturas en la malla. Los pesos de la red neuronal se ajustan fuera de línea con el algoritmo“steepest descent”, de modo que se minimice el error entre la entrada real y la estimada, para obtener estimaciones precisas. También se obtuvo una imagen de error para poder verificar visualmente la precisión de la red. Además, se realiza un análisis de Fourier de la imagen procesada original, y de la imagen estimada, y así poder comparar en el dominio de la frecuencia la similitud de los dos espectros. Por último, se obtiene la raíz media cuadrada del error entre la imagen estimada y la original, con la cual se obtiene y se valida un error muy pequeño de aproximadamente 1°C para las cuatro imágenes analizadas. Estimar los valores de temperatura a partir de coordenadas, puede ser útil en optimizar el diseño y operación de dispositivos térmicos solares.