Otimização do consumo de bateria em hardware de internet das coisas industrial
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14800 |
Resumo: | Electrical Engineering offers a wide area of expertise, regarding not only to solving problems in the field of electricity, electronics, control and automation, but also relates to everything that is being currently migrated to the "cloud", with an innovative digitalization technology. In the 21st century, the Internet of Things has improved its performance and thus, the usage of monitoring equipment has improved in applications for both personal use and industrial solutions. The industrial startup TRACTIAN, created in 2019, develops and markets remote sensing devices, which operate connected to the power grid or baterry, and also offers a software platform that shall process and present the information. This sensor collects vibration and temperature data from machines operating in industrial environments and forwards them to TRACTIAN’s digital platform, where the use of artificial intelligence and machine learning techniques are applied to identify possible failures in machinery, before they are completely damaged or broken. The primary goal of this work is to identify a possibility of decrease in the device’s battery consumption, and for that two main optimizations were applied: decrease in the amount of information sent from the sensor to a wireless network, as a result of a change in its internal processing still in the hardware, and another decrease in the access time to the microprocessor’s memory to obtain the data to be sent. From these two changes, it was possible to identify decreases not only in the duration of each operation cycle of the sensor, but also in the amount of current consumed per cycle. Therefore, its baterry will last longer and the product will have a greater potential in the market. |
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In the 21st century, the Internet of Things has improved its performance and thus, the usage of monitoring equipment has improved in applications for both personal use and industrial solutions. The industrial startup TRACTIAN, created in 2019, develops and markets remote sensing devices, which operate connected to the power grid or baterry, and also offers a software platform that shall process and present the information. This sensor collects vibration and temperature data from machines operating in industrial environments and forwards them to TRACTIAN’s digital platform, where the use of artificial intelligence and machine learning techniques are applied to identify possible failures in machinery, before they are completely damaged or broken. The primary goal of this work is to identify a possibility of decrease in the device’s battery consumption, and for that two main optimizations were applied: decrease in the amount of information sent from the sensor to a wireless network, as a result of a change in its internal processing still in the hardware, and another decrease in the access time to the microprocessor’s memory to obtain the data to be sent. From these two changes, it was possible to identify decreases not only in the duration of each operation cycle of the sensor, but also in the amount of current consumed per cycle. Therefore, its baterry will last longer and the product will have a greater potential in the market.A Engenharia Elétrica oferece uma ampla área de atuação, no que diz respeito não somente à resolução de problemas no âmbito de eletricidade, eletrônica, controle e automação, mas também relaciona-se com tudo aquilo que está sendo migrado para a "nuvem", com a tecnologia inovadora da digitalização. No Século XXI, a Internet das Coisas teve seu desempenho aprimorado e com isso, mais equipamentos de monitoramento vêm sendo utilizados em aplicações tanto para uso pessoal em residência como para ambiente industrial. A startup industrial TRACTIAN, fundada em 2019, desenvolve e comercializa dispositivos de sensoriamento remoto, que operam conectados à rede elétrica de energia ou à bateria, e oferece também a plataforma de software que processará e apresentará as informações coletadas. Este sensor coleta dados de vibração e temperatura de máquinas operando em ambientes industriais e encaminha-os para a plataforma digital da empresa, onde é aplicado o uso de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para identificar possíveis falhas nos maquinários, antes que estes sejam completamente acometidos e quebrados. O objetivo primordial deste trabalho é identificar uma possível diminuição no consumo de energia do dispositivo à bateria, e para tanto foram aplicadas duas otimizações principais: uma na quantidade de informação enviada do sensor para a rede de transmissão sem fio, resultado de uma alteração em seu processamento interno no hardware, e a outra no tempo de acesso à memória do microprocessador para obter os dados a serem enviados. Destas duas mudanças, foi possível identificar diminuições no tempo de duração de cada ciclo de operação do sensor e também na quantidade de corrente consumida por ciclo. Sendo assim, sua bateria terá mais tempo de duração e este produto apresentará um potencial maior de inserção e competitividade no mercado.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEngenharia Elétrica - EEUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessInternet das CoisasMonitoramentoBateriaMicroprocessadorENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOSENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS; INSTRUMENTACAOOtimização do consumo de bateria em hardware de internet das coisas industrialBattery consumption optimization in industrial things internet hardwareinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis60060015c1505d-b650-414f-9557-c97410e7aaedreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTCC_Anelise_2021_Corrigido.pdfTCC_Anelise_2021_Corrigido.pdfTrabalho de conclusão de cursoapplication/pdf3688902https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14800/1/TCC_Anelise_2021_Corrigido.pdf0340202dfe3896c4ed185ec5aaae7312MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14800/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52TEXTTCC_Anelise_2021_Corrigido.pdf.txtTCC_Anelise_2021_Corrigido.pdf.txtExtracted texttext/plain66930https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14800/3/TCC_Anelise_2021_Corrigido.pdf.txt1b58c461f6972871adfb424b06ee57bbMD53THUMBNAILTCC_Anelise_2021_Corrigido.pdf.jpgTCC_Anelise_2021_Corrigido.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6942https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14800/4/TCC_Anelise_2021_Corrigido.pdf.jpg52b8801b2dc569459ca6345e79d37bc4MD54ufscar/148002023-09-18 18:32:14.741oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/14800Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:14Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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