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Created on Wed Jul 22 18:49:57 2020

@author: User
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#Loading modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import os
from IPython import get_ipython




#selecciono el grafico en Terminal (inline) o en ventana emergente (qt5)
#get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'qt5')

#Elijo el directorio donde se encuentran los archivos que voy a analiza
os.chdir (r'C:\Users\Charly\NubeDF\Arduino\Data\Transitorios')

print("nombre del archivo completo con terminación .txt incluida")
file = input()
print("Valor de la R (ohm)")
Resist = float(input())

#Importo los datos del archivo
data = np.loadtxt(file,dtype=float,delimiter = ',',skiprows= 1)



x1i = data[:,0] #columna de tiempo en segundos
y1i = data[:,2] #caida de tensión sobre el capacitor
y2i= (data[:,1]-data[:,2])/Resist   #corriente del circuito




#vdif=y1-y2
#construyendo un vector con número de datos
numdatos=np.arange(len(y1i),step=1,dtype=int)


#Graficando nuestros datos en función del número de dato
plt.ion()
plt.close("all")
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(numdatos, y1i,'.-g');
ax1.set_ylabel('Tensión(V)');
ax1.set_xlabel('número de dato');
ax2=ax1.twinx()
ax2.plot(numdatos, y2i,'.-r')
ax2.set_ylabel('Corriente(A)', color='r')

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print("Seleccionar el semi-ciclo de carga o descarga a analizar")
print("Por ej: 1-3-5 para carga o 2-4-6 para descarga")
print("(si es que tienen 3 ciclos completos medidos)")
ciclo = int(input())

#limitar los datos al rango de interés

datoinicial1=(ciclo-1)*80
datofinal1=datoinicial1+79
  

x1=x1i[datoinicial1:datofinal1]  
y1=y1i[datoinicial1:datofinal1]
y2=y2i[datoinicial1:datofinal1]
x1corr=x1i[datoinicial1+5:datofinal1]
y2corr=y2i[datoinicial1+5:datofinal1]

#Graficamos los datos en la zona elegida en función del tiempo
fig, y1x = plt.subplots()
y1x.plot(x1, y1,'.-g');
y1x.set_ylabel('Tensión (V)');
y1x.set_xlabel('tiempo(s)');
y2x=y1x.twinx()
y2x.plot(x1corr, y2corr,'.-r')
y2x.set_ylabel('Corriente(A)', color='r')




#%%
#definimos la función que vamos a usar para el ajuste, una función exponencial decreciente + una constante
#para la corriente

def corriente(time, a,b):
    y= a*np.exp(-time*b)
    return y

#tensión capacitor
N=len(y1)
Ncorr=len(y2corr) 
Vfinal= y1[N-10] # me da el valor final que alcanza la tensión del capacitor
def tension(time, c,d):
    z= c*np.exp(-time*d)+Vfinal
    return z

# Ajuste de los datos
popt2, pcov2 = curve_fit(corriente, x1corr,y2corr)
# Ajuste de los datos
popt1, pcov1 = curve_fit(tension, x1,y1)

i=corriente(x1corr,*popt2)
VC=tension(x1,*popt1)
# ESTIMO LOS ERRORES ( 1 sigma )
perr1 = np.sqrt(np.diag(pcov1))

perr2 = np.sqrt(np.diag(pcov2))




#Grafico los resultados de la tensión del capacitor: datos +ajuste
plt.figure(3)
plt.scatter(x1, y1,  label='data')
plt.plot(x1, VC, color = 'red', linewidth = 2.0, label='fit')
plt.xlim(x1[0],x1[N-1])
plt.xlabel("Tiempo (s)")
plt.ylabel("Tensión (V)")
plt.title("RC transitorio")
plt.legend()

#Grafico los resultados de la corriente: datos +ajuste
plt.figure(4)
plt.scatter(x1corr, y2corr,  label='data')
plt.plot(x1corr, i, color = 'red', linewidth = 2.0, label='fit')
plt.xlim(x1[0],x1[N-1])
corrmin=min(y2corr[0],y2corr[Ncorr-1])
corrmax=max(y2corr[0],y2corr[Ncorr-1])
plt.ylim(corrmin,corrmax)
plt.xlabel("Tiempo (s)")
plt.ylabel("Corriente (A)")
plt.title("RC transitorio")
plt.legend()

#calculo el tiempo de carga/descarga característico a partir de las dos señales para compararlos
tauVC=1/popt1[1]
taui=1/popt2[1]
deltatauVC=perr1[1]/popt1[1]*tauVC
deltataui=perr2[1]/popt2[1]*taui
print('Tiempo característico extraído de la tensión del condensador')
print('tau = (', round(tauVC,5), '+/-',  round(deltatauVC,5), ')s')
print('Tiempo característico extraído de la corriente')
print('tau = (', round(taui,5), '+/-',  round(deltataui,5), ') s')

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#guardo los datos en un archiva de salida
fsalida=open('SalidaRCtransitorio.txt','a')
fsalida.write('%10.9f' %(tauVC)+',')
fsalida.write('%10.9f' % (deltatauVC)+',')
fsalida.write('%8.2f' % (Resist)+',')
fsalida.write('%8.2f' % (0.01*Resist)+'\n')
fsalida.close()
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