Tecnologia IoT de baixo consumo de energia para monitoramento de máquinas e diagnóstico de falhas para manutenção preditiva
Carregando...
Citações na Scopus
Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2023-06-14
Autores
Silva, Bianca Dias Alcântara da
Rua, Guilherme Almir Nunes
Pinto, Lucas dos Santos Alves
Silva, Matheus Chagas da Silva
Silva, Matheus Orlandi Pereira da
Rua, Guilherme Almir Nunes
Pinto, Lucas dos Santos Alves
Silva, Matheus Chagas da Silva
Silva, Matheus Orlandi Pereira da
Orientador
Perin, André Luiz
Periódico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Citação
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
sensores IoT,harvesty energy,Manutenção preditiva,IoT sensors,predictive maintenance
Resumo
Combinar Inteligência Artificial com sensores IoT para coleta de dados automaticamente, sem a necessidade da presença humana para o monitoramento é uma das novas tendências tecnológicas. A requisição de dados de sensores automatizados está se tornando cada vez mais acessível e lucrativa para empresas com o propósito em melhorar o setor de manutenção, portanto o investimento em análise de grandezas de um motor elétrico trifásico (corrente, temperatura e vibração), é extremamente importante para a indústria, pois pode antecipar falhas inesperadas que prejudicam o bom rendimento da máquina. Com a implementação de um sistema conectado utilizando o conceito de Harvest Energy, é possível observar essas grandezas em tempo real, e assim salvar as informações coletadas em um banco de dados. Após o monitoramento dos parâmetros com o auxílio de uma inteligencia artificial, pode-se prevenir e combater possíveis erros, os quais venham afetar a vida útil do motor.
Combine Artificial Intelligence with IoT sensors to collect data automatically, without the need for human presence for monitoring is one of the new technological trends. The data collection from automated sensors is becoming increasingly accessible and profitable for companies with the purpose of improving the maintenance sector, so the investment in the analysis of magnitudes of a three-phase electric motor (current, temperature and vibration) is extremely important for the industry, as it can anticipate unexpected failures that jeopardize the good performance of the machine. The implementation of a connected system using the concept of Harvest Energy, it is possible to observe these magnitudes in real time and then save the collected information in a database. After monitoring the parameters with the aid of an artificial intelligence, it is possible to prevent and combat possible errors, which may affect the useful life of the engine.
Combine Artificial Intelligence with IoT sensors to collect data automatically, without the need for human presence for monitoring is one of the new technological trends. The data collection from automated sensors is becoming increasingly accessible and profitable for companies with the purpose of improving the maintenance sector, so the investment in the analysis of magnitudes of a three-phase electric motor (current, temperature and vibration) is extremely important for the industry, as it can anticipate unexpected failures that jeopardize the good performance of the machine. The implementation of a connected system using the concept of Harvest Energy, it is possible to observe these magnitudes in real time and then save the collected information in a database. After monitoring the parameters with the aid of an artificial intelligence, it is possible to prevent and combat possible errors, which may affect the useful life of the engine.