Plataforma IOT de baixo custo para utilização em manutenção preditiva.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/41931 |
Resumo: | SOUSA, M.C.A. Plataforma IOT de baixo custo para utilização em manutenção preditiva. 2018. 77f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Ceará - campus Sobral, Sobral, 2018. |
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Plataforma IOT de baixo custo para utilização em manutenção preditiva.Internet das coisasManutenção preditivaNodeMCURede neural recorrenteSOUSA, M.C.A. Plataforma IOT de baixo custo para utilização em manutenção preditiva. 2018. 77f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Ceará - campus Sobral, Sobral, 2018.The present work presents a low cost predictive maintenance platform, based on Internet of Things technologies, using a NodeMCU as a data collection device connected to temperature and current sensors and an accelerometer. It will be responsible for sending the data to a server, where an API that was developed to treat the data and build a Recurrent Neural Network with the purpose of identifying the system, that is, mathematically simulating the failure probability of an equipment based on collection of intrinsic data to its operation, being able to predict future values, providing an estimate of failure period, and compare with other estimators. The evaluation of the system will be performed with real data collection for the system, in addition to the use of a database with a long period data collection of another real system to analyze the efficiency in predicting values.Este trabalho apresenta uma plataforma para manutenção preditiva de baixo custo, baseando-se emtecnologiasdeInternetdasCoisas,utilizandodeumNodeMCUcomodispositivodecoletade dados conectado à sensores de temperatura e corrente e um acelerômetro. O qual é responsável por enviar os dados à um servidor, em que foi desenvolvido uma API para tratar os dados e construir uma Rede Neural Recorrente com o objetivo de identificar o sistema, ou seja, simular matematicamente a chance de falha de um equipamento baseado na coleta de dados intrínsecos a seu funcionamento. Dessa forma, sendo capaz de prever valores futuros, fornecendo uma estimativa de período de falha, e comparar com outros estimadores. A avaliação do sistema será realizada com coleta de dados reais para o sistema, além do uso de um banco de dados com coletas de um longo período de tempo de outro sistema real para análise da eficiência em predição de valores.Silva, Wendley Souza daSousa, Magdiel Campelo Alves de2019-05-23T13:39:23Z2019-05-23T13:39:23Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSOUSA, M.C.A. (2018)http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/41931porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-05-23T13:39:23Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/41931Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T19:02:25.570609Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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