Supervisão e controlo remoto da iluminação e ar comprimido, em ambiente industrial

Ao longo dos anos tem-se assistido à crescente consolidação do paradigma da Internet of Things em ambiente industrial, tendo sido exatamente neste âmbito que se desenvolveu o Projeto descrito no presente documento. Com vista à promoção da eficiência do consumo dos recursos energéticos utilizados na...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Ferreira, Danny Dias (author)
Format: masterThesis
Language:por
Published: 2022
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10773/29143
Country:Portugal
Oai:oai:ria.ua.pt:10773/29143
Description
Summary:Ao longo dos anos tem-se assistido à crescente consolidação do paradigma da Internet of Things em ambiente industrial, tendo sido exatamente neste âmbito que se desenvolveu o Projeto descrito no presente documento. Com vista à promoção da eficiência do consumo dos recursos energéticos utilizados na Atena - Automação Industrial Lda, procedeu-se a um levantamento dos principais desperdícios de energia associados às redes de iluminação e de ar comprimido nesta empresa. A partir deste levantamento identificaram-se as necessidades mais prementes de intervenção que guiaram o desenvolvimento dos trabalhos efetuados. Neste sentido, e face à realidade encontrada, reconheceu-se como essencial criar um sistema de controlo e monitorização remotos da iluminação e do ar comprimido nas suas instalações. Assim, concebeu-se um sistema modular com diferentes módulos a desempenhar funções específicas, comunicando entre si através do protocolo MQTT. Relativamente à iluminação, implementou-se uma arquitetura de controlo por zonas com base em níveis (thresholds) de fluxo luminoso configuráveis. Os horários de funcionamento do sistema de iluminação são também programáveis por zona. Quanto à rede de ar comprimido, apenas se procedeu à monitorização dos consumos de ar, com possibilidade de incorporação de uma electroválvula com controlo remoto para cessar o fornecimento de ar em caso de necessidade. A modularidade dos componentes sensoriais e de controlo com comunicação sem fios permitiu contornar a necessidade de cablagens ao longo da instalação fabril, permitindo de igual modo a escalabilidade rápida do sistema. Por último, procedeu-se ainda ao estudo da aplicabilidade de algoritmos de machine learning à deteção humana nas zonas de escritórios dentro da empresa, tendo em vista a otimização da iluminação nestas áreas. Aplicaram-se os algoritmos Suport Vector Machine (SVM) e Decision Trees (DT). A implementação de todo o projeto assenta sobre a plataforma Node-Red que desempenha o papel de servidor central onde a informação é processada, sendo ainda responsável pela criação da interface acessível remotamente (juntamente com os controlos manuais). Concluindo, a solução implementada apresentou um bom desempenho, cumprindo as funções para as quais foi desenvolvida. A interface remota intuitiva permite consultar o estado do sistema e configurar os parâmetros que o utilizador considere necessários. O baixo custo aliado à fácil instalação fazem desta uma solução atrativa que poderá ser implementada noutras instalações, no meio industrial e residencial.