Advanced Monitoring of Home Appliances

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carvalho, Cláudia Alexandra Almeida
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/92235
Resumo: Trabalho de Projeto do Mestrado Integrado em Engenharia Física apresentado à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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spelling Advanced Monitoring of Home AppliancesMonitorização Avançada de EletrodomésticosEletrodomésticosAnomaliasDeteçãoMonitorizaçãoTomada InteligenteHome appliancesAnomaliesDetectionMonitoringSmart PlugTrabalho de Projeto do Mestrado Integrado em Engenharia Física apresentado à Faculdade de Ciências e TecnologiaOs eletrodomésticos ajudam-nos diariamente com as tarefas domésticas. Com o uso estes começam a desenvolver anomalias que se traduzem em consumos de energia mais elevados e, muita das vezes, em avarias que obrigam a reparações que representam um incómodo e um custo inesperados. Neste projeto iniciou-se o desenvolvimento de um sistema de monitorização avançada para eletrodomésticos que permite detetar falhas antecipadamente através da análise detalhada de parâmetros operacionais. Possibilitando assim um maior controlo dos gastos energéticos e das reparações do eletrodoméstico.O sistema reutiliza uma tomada desenvolvida na VPS, a idPlug, que possibilita a medição de parâmetros elétricos (corrente, tensão, potência) e análise do sinal de corrente usando técnicas no domínio da frequência. A deteção de falhas baseia-se num método que compara a evolução dos máximos da transformada de Fourier da corrente. Para simplificar a operação do sistema foi desenvolvido interface web local que permite visualizar os dados e parametrizar o dispositivo.Os requisitos especificados foram verificados através de um conjunto de testes utilizando inicialmente um motor sem carga. Posteriormente, o sistema foi testado usando um mini-frigorífico, tendo o dispositivo detetado corretamente todos os arranques do motor. Em seguida, realizaram-se testes com uma máquina de lavar onde se verificaram falhas no algoritmo implementado devido ao facto deste eletrodoméstico possuir vários elementos de carga (motores e resistência de aquecimento) e diferentes ciclos de lavagem. Assim, a evolução futura do algoritmo deverá permitir a identificação de diferentes ciclos de operação. De igual forma, a deteção de falhas poderá incluir a análise de longo termo dos dados recolhidos usando técnicas de reconhecimento de padrões e agregação.Home appliances help us with domestic tasks every day. With usage, they start to develop small anomalies which translate into higher energy consumptions and, most of the times, faults that require repairs that represents an unwanted extra cost. This project started the development of an advanced monitoring system for home appliances, which allows detecting anomalies through a detailed analysis of operational parameters. So, this system allows for better control of energy and appliance repair costs.The system reuses a device developed in VPS, the idPlug. This device measures electrical parameters (current, voltage, power) and analyses the current signal using techniques in the frequency domain. The fault detection is based on a method that compared the maximums of the current Fourier transform. To simplify the system operation a local web interface was developed which allows data visualization and device parameterization.The specified requirements were checked by a set of tests using a motor with no load. Afterwards, the system was tested using a mini-refrigerator where the number of motor starts correctly identified. Then, the system was tested using a washing machine that revealed some shortcomings in the implemented algorithm due to the existence of several load elements (motors and heating elements) and different washing cycles. So, a future algorithm evolution should allow the washing cycle identification. Likewise, fault detection may include a long-term analysis of the collected data using pattern recognition and aggregation techniques.2020-11-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/92235http://hdl.handle.net/10316/92235TID:202554589engCarvalho, Cláudia Alexandra Almeidainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-05-25T05:07:40Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/92235Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:11:23.351256Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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