Tecnologia IoT de baixo consumo de energia para monitoramento de máquinas e diagnóstico de falhas para manutenção preditiva

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dc.contributor.advisorPerin, André Luiz
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8473854572180435
dc.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0001-6577-4611
dc.contributor.authorSilva, Bianca Dias Alcântara da
dc.contributor.authorRua, Guilherme Almir Nunes
dc.contributor.authorPinto, Lucas dos Santos Alves
dc.contributor.authorSilva, Matheus Chagas da Silva
dc.contributor.authorSilva, Matheus Orlandi Pereira da
dc.date.accessioned2023-09-06T13:31:02Z
dc.date.available2023-09-06T13:31:02Z
dc.date.issued2023-06-14
dc.description.abstractCombinar 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.pt_BR
dc.description.abstractCombine 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.en
dc.format.extent63
dc.identifier.urihttps://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5093
dc.language.isopt_BR
dc.rightsRestrito
dc.subjectsensores IoT
dc.subjectharvesty energy
dc.subjectManutenção preditiva
dc.subjectIoT sensors
dc.subjectpredictive maintenance
dc.titleTecnologia IoT de baixo consumo de energia para monitoramento de máquinas e diagnóstico de falhas para manutenção preditiva
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
fei.date.entrega2023
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