Publicação
Development of a sensory data concentrator for network broadcasting
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Rodrigues, Pedro João | |
| dc.contributor.advisor | Rodrigues, Nelson | |
| dc.contributor.advisor | Bertotti, Fábio Luiz | |
| dc.contributor.author | Girardi Neto, João Valter | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-16T15:31:38Z | |
| dc.date.available | 2022-05-16T15:31:38Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description | Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_PT |
| dc.description.abstract | This work is part of the ON-SURF project, which is involved in surface engineering in manufacturing processes such as metal stamping and plastic injection. On this matter, ON-SURF explores surface optimization procedures, aiming to improve the cost-benefit of the molds and the quality control of the produced parts. To this end, a data acquisition system was created to monitor the pressure and temperature of these surfaces, meeting the requirements of modularity and scalability, so that it can be expanded or contracted depending on the number of sensors required. This project consists of three different modules, in which one is responsible for the signal conditioning of the sensors, the other module, where the Olimex ESP32-PoE-ISO microcontroller was used, acquires, digitizes and sends this signal to a concentrator through Ethernet, while the last module, which was implemented in a Raspberry Pi and is the focus of this dissertation, is the data concentrator, responsible for gathering, processing and storing the data in a database. Some robustness tests were performed to verify the system. It was concluded that each conditioning module can support up to eight sensors simultaneously, with a sampling rate for 1kHz data acquisition, transferring to the concentrator using UDP protocol, with virtually zero packet losses, at a speed of 2000 packets per second. | pt_PT |
| dc.description.abstract | O presente trabalho faz parte do projeto ON-SURF, que está envolvido com engenharia de superficies nos processos de manufatura, tais como a estampagem metálica e a injeção plástica. Neste contexto, o ON-SURF explora procedimentos de otimização, visando melhorar o custo benefício dos moldes e o controle de qualidade das peças produzidas. Com esse objetivo, criou-se um sistema de aquisição de dados, visando monitorizar a pressão e a temperatura dessas superfícies, atendendo aos requisitos de modularidade e escalabilidade, para que possa ser expandido ou contraído dependendo do número de sensores necessários. Esse projeto é composto de três diferentes módulos, em que um é responsável pelo condicionamento do sinal dos sensores, o outro módulo, onde foi usado o microcontrolador Olimex ESP32- PoE-ISO, faz a aquisição, digitalização e envio desse sinal para um concentrador através de comunicação Ethernet, enquanto o último módulo, implementado em um Raspberry Pi e é o foco dessa tese, é o concentrador de dados, responsável por reunir, processar e guardar em banco de dados. Alguns testes de robustez foram realizados e se concluiu que cada módulo de condicionamento pode suportar até oito sensores simultaneamente, com uma taxa de amostragem para aquisição de dados de 1kHz, transferindo para o concentrador usando protocolo UDP, com perdas de pacotes virtualmente nulas, a uma velocidade de 2000 pacotes por segundo. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203010701 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/25456 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | On-surf | pt_PT |
| dc.subject | concentrator | pt_PT |
| dc.subject | modular | pt_PT |
| dc.subject | scalable | pt_PT |
| dc.subject | data acquisition | pt_PT |
| dc.title | Development of a sensory data concentrator for network broadcasting | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Engenharia Industrial | pt_PT |
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