Publicação
Advanced Monitoring of Home Appliances
| Resumo: | Os 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. |
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| Autores principais: | Carvalho, Cláudia Alexandra Almeida |
| Assunto: | Eletrodomésticos Anomalias Deteção Monitorização Tomada Inteligente Home appliances Anomalies Detection Monitoring Smart Plug |
| Ano: | 2020 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Coimbra |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | Estudo Geral - Universidade de Coimbra |
| Resumo: | Os 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. |
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Atividades financiadas
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