Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/76145 |
Resumo: | No mercado altamente globalizado de hoje, a manutenção dos equipamentos tem se tornado um fator crucial para as empresas dos mais diversos segmentos. Técnicas de manutenção baseadas no nível de degradação dos equipamentos estão sendo preferidas em detrimento das técnicas tradicionais como manutenção corretiva e preventiva, e trazem benefícios como tempos de paradas reduzidos, tarefas de manutenção facilitadas e melhor gerenciamento de ativos. Com o desenvolvimento das técnicas de manutenção inteligente, os sistemas embarcados que comportarão estes algoritmos necessitarão cada vez mais de alta flexibilidade, combinada com alta velocidade de processamento e baixo consumo. Em outras palavras, eles tornam-se cada vez mais complexos, o que tem impacto direto no projeto destes sistemas. Neste contexto, a programação baseada em modelos em conjunto com a capacidade de geração automática de código para uma dada plataforma tem despertado grande interesse. O presente trabalho tem como objetivo realizar a análise dos espaços de projeto e também do desempenho de diferentes implementações para algoritmos de manutenção inteligente quando executados em hardware e software. A partir de implementações disponíveis nos ambientes MATLAB e LabVIEW™ de um sistema de manutenção inteligente chamado Watchdog Agent™, e utilizando ferramentas de geração automática de código, o desempenho dos sistemas de manutenção gerados é comparado usando-se parâmetros como tempo de execução e ocupação de memória ou da área do FPGA. Para os testes são utilizados dados de vibração coletados de uma bancada de testes composta por um atuador eletromecânico para válvulas. |
id |
URGS_7f4bdd01c69da2351b6c4743c5845021 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/76145 |
network_acronym_str |
URGS |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
repository_id_str |
1853 |
spelling |
Lazzaretti, Elisandra PavoniPereira, Carlos Eduardo2013-07-24T01:45:10Z2012http://hdl.handle.net/10183/76145000883463No mercado altamente globalizado de hoje, a manutenção dos equipamentos tem se tornado um fator crucial para as empresas dos mais diversos segmentos. Técnicas de manutenção baseadas no nível de degradação dos equipamentos estão sendo preferidas em detrimento das técnicas tradicionais como manutenção corretiva e preventiva, e trazem benefícios como tempos de paradas reduzidos, tarefas de manutenção facilitadas e melhor gerenciamento de ativos. Com o desenvolvimento das técnicas de manutenção inteligente, os sistemas embarcados que comportarão estes algoritmos necessitarão cada vez mais de alta flexibilidade, combinada com alta velocidade de processamento e baixo consumo. Em outras palavras, eles tornam-se cada vez mais complexos, o que tem impacto direto no projeto destes sistemas. Neste contexto, a programação baseada em modelos em conjunto com a capacidade de geração automática de código para uma dada plataforma tem despertado grande interesse. O presente trabalho tem como objetivo realizar a análise dos espaços de projeto e também do desempenho de diferentes implementações para algoritmos de manutenção inteligente quando executados em hardware e software. A partir de implementações disponíveis nos ambientes MATLAB e LabVIEW™ de um sistema de manutenção inteligente chamado Watchdog Agent™, e utilizando ferramentas de geração automática de código, o desempenho dos sistemas de manutenção gerados é comparado usando-se parâmetros como tempo de execução e ocupação de memória ou da área do FPGA. Para os testes são utilizados dados de vibração coletados de uma bancada de testes composta por um atuador eletromecânico para válvulas.In today’s highly globalized market, equipment maintenance has become a crucial factor for companies from several segments. Maintenance strategies based on equipment’s condition level are being preferred in place of traditional techniques such as corrective and preventive maintenance, and incur in benefits such as reduced downtime, facilitated maintenance tasks and better assets management. With the development of intelligent maintenance techniques, the embedded systems that will be used with such algorithms will need increasingly more flexibility, combined with high processing speed and low power consumption. In other words, they became increasingly more complex, what directly impact in their project. Within this context, model based engineering associated with automatic platform-specific code generation capabilities are of great interest. This work has as objective to perform a design space exploration by analyzing the performance of different implementations for intelligent maintenance algorithms when executed in hardware and software. Based on implementations available in MATLAB™ and LabVIEW™ environments of an intelligent maintenance system called Watchdog Agent, and using automatic code generation tools, the performance of the generated systems are compared using parameters such as execution time and memory or FPGA area occupation. For the validation tests, vibration data collected from a test bench composed by an electric mechanical actuator will be used.application/pdfporAutomação industrialManutenção industrialSistemas embarcadosIntelligent maintenanceWatchdog agent™FPGAEmbedded systemsAutomatic code generationAvaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligenteinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaPorto Alegre, BR-RS2012mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000883463.pdf000883463.pdfTexto completoapplication/pdf2156793http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/76145/1/000883463.pdf1f6d9a50196e8d72020cda0be6b32f65MD51TEXT000883463.pdf.txt000883463.pdf.txtExtracted Texttext/plain142258http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/76145/2/000883463.pdf.txtb0329b3fa3f64f7a3f867ddfa0463edeMD52THUMBNAIL000883463.pdf.jpg000883463.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1009http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/76145/3/000883463.pdf.jpge426d855dc3fd9535cb19c6dc64c00b4MD5310183/761452018-10-15 08:20:03.734oai:www.lume.ufrgs.br:10183/76145Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-15T11:20:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente |
title |
Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente |
spellingShingle |
Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente Lazzaretti, Elisandra Pavoni Automação industrial Manutenção industrial Sistemas embarcados Intelligent maintenance Watchdog agent™ FPGA Embedded systems Automatic code generation |
title_short |
Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente |
title_full |
Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente |
title_fullStr |
Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente |
title_full_unstemmed |
Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente |
title_sort |
Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente |
author |
Lazzaretti, Elisandra Pavoni |
author_facet |
Lazzaretti, Elisandra Pavoni |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Lazzaretti, Elisandra Pavoni |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Pereira, Carlos Eduardo |
contributor_str_mv |
Pereira, Carlos Eduardo |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Automação industrial Manutenção industrial Sistemas embarcados |
topic |
Automação industrial Manutenção industrial Sistemas embarcados Intelligent maintenance Watchdog agent™ FPGA Embedded systems Automatic code generation |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Intelligent maintenance Watchdog agent™ FPGA Embedded systems Automatic code generation |
description |
No mercado altamente globalizado de hoje, a manutenção dos equipamentos tem se tornado um fator crucial para as empresas dos mais diversos segmentos. Técnicas de manutenção baseadas no nível de degradação dos equipamentos estão sendo preferidas em detrimento das técnicas tradicionais como manutenção corretiva e preventiva, e trazem benefícios como tempos de paradas reduzidos, tarefas de manutenção facilitadas e melhor gerenciamento de ativos. Com o desenvolvimento das técnicas de manutenção inteligente, os sistemas embarcados que comportarão estes algoritmos necessitarão cada vez mais de alta flexibilidade, combinada com alta velocidade de processamento e baixo consumo. Em outras palavras, eles tornam-se cada vez mais complexos, o que tem impacto direto no projeto destes sistemas. Neste contexto, a programação baseada em modelos em conjunto com a capacidade de geração automática de código para uma dada plataforma tem despertado grande interesse. O presente trabalho tem como objetivo realizar a análise dos espaços de projeto e também do desempenho de diferentes implementações para algoritmos de manutenção inteligente quando executados em hardware e software. A partir de implementações disponíveis nos ambientes MATLAB e LabVIEW™ de um sistema de manutenção inteligente chamado Watchdog Agent™, e utilizando ferramentas de geração automática de código, o desempenho dos sistemas de manutenção gerados é comparado usando-se parâmetros como tempo de execução e ocupação de memória ou da área do FPGA. Para os testes são utilizados dados de vibração coletados de uma bancada de testes composta por um atuador eletromecânico para válvulas. |
publishDate |
2012 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2012 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2013-07-24T01:45:10Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/76145 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
000883463 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/76145 |
identifier_str_mv |
000883463 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/76145/1/000883463.pdf http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/76145/2/000883463.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/76145/3/000883463.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
1f6d9a50196e8d72020cda0be6b32f65 b0329b3fa3f64f7a3f867ddfa0463ede e426d855dc3fd9535cb19c6dc64c00b4 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br |
_version_ |
1810085263886516224 |