Plataforma IOT de baixo custo para utilização em manutenção preditiva.

Sousa, Magdiel Campelo Alves de

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Silva, Wendley Souza da	-
dc.contributor.author	Sousa, Magdiel Campelo Alves de	-
dc.date.accessioned	2019-05-23T13:39:23Z	-
dc.date.available	2019-05-23T13:39:23Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.identifier.citation	SOUSA, M.C.A. (2018)	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/41931	-
dc.description	SOUSA, M.C.A. Plataforma IOT de baixo custo para utilização em manutenção preditiva. 2018. 77f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Ceará - campus Sobral, Sobral, 2018.	pt_BR
dc.description.abstract	The present work presents a low cost predictive maintenance platform, based on Internet of Things technologies, using a NodeMCU as a data collection device connected to temperature and current sensors and an accelerometer. It will be responsible for sending the data to a server, where an API that was developed to treat the data and build a Recurrent Neural Network with the purpose of identifying the system, that is, mathematically simulating the failure probability of an equipment based on collection of intrinsic data to its operation, being able to predict future values, providing an estimate of failure period, and compare with other estimators. The evaluation of the system will be performed with real data collection for the system, in addition to the use of a database with a long period data collection of another real system to analyze the efficiency in predicting values.	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.subject	Internet das coisas	pt_BR
dc.subject	Manutenção preditiva	pt_BR
dc.subject	NodeMCU	pt_BR
dc.subject	Rede neural recorrente	pt_BR
dc.title	Plataforma IOT de baixo custo para utilização em manutenção preditiva.	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.description.abstract-ptbr	Este trabalho apresenta uma plataforma para manutenção preditiva de baixo custo, baseando-se emtecnologiasdeInternetdasCoisas,utilizandodeumNodeMCUcomodispositivodecoletade dados conectado à sensores de temperatura e corrente e um acelerômetro. O qual é responsável por enviar os dados à um servidor, em que foi desenvolvido uma API para tratar os dados e construir uma Rede Neural Recorrente com o objetivo de identificar o sistema, ou seja, simular matematicamente a chance de falha de um equipamento baseado na coleta de dados intrínsecos a seu funcionamento. Dessa forma, sendo capaz de prever valores futuros, fornecendo uma estimativa de período de falha, e comparar com outros estimadores. A avaliação do sistema será realizada com coleta de dados reais para o sistema, além do uso de um banco de dados com coletas de um longo período de tempo de outro sistema real para análise da eficiência em predição de valores.	pt_BR
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