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Title: Internet das coisas e monitoramento de vibração : protótipo de um nó sensor.
Other Titles: Internet of things and vibration monitoring: prototype of a sensor node.
Authors: Fernandes, Fernando dos Santos Alves
metadata.dc.contributor.advisor: Rêgo Segundo, Alan Kardek
Garcia, Luis Guilherme Uzeda
Keywords: Áreas de risco de desastres
Redes de computadores
Metais - fadiga
Dinâmica estrutural - vibração
Issue Date: 2020
metadata.dc.contributor.referee: Rêgo Segundo, Alan Kardek
Garcia, Luis Guilherme Uzeda
Coelho, Bruno Nazário
Silva, Saul Emanuel Delabrida
Vieira, Robson Domingos
Citation: FERNANDES, Fernando dos Santos Alves. Internet das coisas e monitoramento de vibração: protótipo de um nó sensor. 2020. 82 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.
Abstract: Encostas, barragens e estruturas de engenharia como pontes e edifícios podem ser consideradas áreas de risco de desastres. Dentre outros fatores que podem desencadear um colapso nessas estruturas, encontra-se a vibração, por se tratar de um possível gatilho para processos que levem a rupturas e danos. Muitos trabalhos têm buscado avaliar o uso das novas tecnologias de rede de longo alcance e baixo consumo de energia (Low Power Wide Area Network - LPWAN) para essa finalidade e em outras aplicações de Internet das Coisas. Na ponta da infraestrutura das redes LPWAN estão os nós sensores ou End Devices, que precisam atender a um de seus principais requisitos: baixo consumo de energia. Nesse sentido, neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de um protótipo de nó sensor com interface LPWAN para monitoramento de vibração, com requisitos compatíveis com algumas aplicações de monitoramento de áreas de risco. O protótipo, constituído de um acelerômetro MPU-6050 e uma placa de desenvolvimento ESP32 LoRa, foi desenvolvido e avaliado em termos de aplicabilidade e consumo de energia. O uso de diferentes estratégias de coleta de dados de sensores e transmissão via rede pode contribuir para a economia de energia dos nós. Foram obtidas taxas de amostragem de: 0,29 Hz, para a estratégia que transmite os dados brutos de aceleração a cada leitura; 1,71 Hz, para a estratégia que transmite o maior pacote possível de dados; e 292,5 Hz, para a estratégia que realiza a FFT como pré-processamento dos dados, antes do envio para a aplicação. As estratégias com menores taxas de amostragem (E1 e E2) são indicadas para aplicações de monitoramento de encostas e barragens, enquanto o uso da estratégia com maior taxa de amostragem (E3) pode incluir o monitoramento de vibrações em aplicações de integridade de estruturas.
metadata.dc.description.abstracten: Slopes, dams and engineering structures such as bridges and buildings can be considered disaster risk areas. Among other factors that can trigger a collapse in these structures, there is vibration, as it is a possible trigger for processes that lead to ruptures and damage. Many studies have sought to evaluate the use of new low power wide area network (LPWAN) technologies for this purpose and in other Internet of Things applications. At the end of the LPWAN network infrastructure are sensor nodes or End Devices, which need to meet one of their main requirements: low energy consumption. In this sense, this work proposes the development of a sensor node prototype with LPWAN interface for vibration monitoring, with requirements compatible with some risk area monitoring applications. The prototype, consisting of an MPU-6050 accelerometer and an ESP32 LoRa board, was developed and evaluated in terms of applicability and energy consumption. The use of different strategies for collecting sensor data and transmitting via the network can contribute to the energy savings of nodes. Sampling rates were provided: 0.29 Hz, for the strategy that transmits raw acceleration data, at each reading; 1.71 Hz, for the strategy that transmits the largest possible data package; and 292.5 Hz, for the strategy that performs FFT as pre-processing, before sending it to the application. Strategies with lower sampling rates (E1 and E2) are indicated for slope and dam monitoring applications, while using the strategy with a higher sampling rate (E3) may include monitoring vibrations in structural integrity applications.
Description: Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/13474
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 06/08/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.
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