Tese de mestrado. Mestrado integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

Determinar quais são os aparelhos eletrônicos de uma residência que possuem maior influência na conta de luz não é tarefa trivial. As Redes de Sensores Sem Fios (RSSF) auxiliam os usuários nessa tarefa, permitindo descobrir se há algum tipo de desperdício no ambiente monitorado e assim, auxiliá-los a fazer as devidas correções. Por isso, é fundamental usar nas smart grids métodos que detectam novidades, também conhecido como anomalias , de forma individual e autônoma, para os usuários quando algo anômalo surge no consumo de energia dos equipamentos eletrônicos. Tais anomalias podem surgir, por exemplo, quando um equipamento consome energia acima do esperado, o que pode indicar um defeito. Nesse contexto, este trabalho propõe um método inteligente, nomeado como Novelty Detection Power Meter (NodePM), para detectar as novidades no consumo de energia dos equipamentos eletrônicos monitorados por uma smart grid. O NodePM detecta as novidades considerando a entropia de cada equipamento monitorado, a qual é calculada com base em um modelo de cadeia de markov que é gerado através de um algoritmo de aprendizado de máquina. Para tanto, o NodePM é integrado a uma plataforma de monitoramento remoto de consumo de energia, que consiste de uma RSSF associada a uma aplicação em nuvem. Para validar o desempenho do NodePM foram feitos experimentos utilizando a análise de variância e testes paramétricos e não-paramétricos. Os resultados de tais experimentos, obtidos mediante a análise estatística, evidenciou a viabilidade do NodePM na plataforma desenvolvida / It is not a simple task to determine which pieces of elevtronic equipment have the greatest influence on the electricity bill. The Wireless Sensor Networks (WSN) assist users in this task, allowing to discover if there is any type of a waste in a monitored environment and thus, help them to take proper actions. Hence, it is of crucial importance to use intelligent methods in the smart grids for a novelty detection and to inform the users in an individual and autonomous way when some anomaly has occurred in the energy consumption of electronic equipment. These anomalies can arise, for instance, when a piece of equipment consumes more energy than expected. In this context, we propose an intelligent method, named the Novelty Detection Power Meter (NodePM), to detect the novelties in the energy consumption of electonic equipment monitored by a smart grid. The NodePM detects the novelties considering the entropy of each device monitored, which is calculed based on a Markov chain model that is generated through a machine learning algorithm. For this end, the NodePM is integrated into a platform for the remote monitoring of energy consumption, which consists of a WSN associated with a cloud application. To validate the performance of the NodePM, experiments were done using analysis of variance and parametric and non-parametric tests. The result of these tests, which were obtained from a statistical analysis, provided evidence of the feasibility of the NodePM in the platform that was developed

Determinar quais são os aparelhos eletrônicos de uma residência que possuem maior influência na conta de luz não é tarefa trivial. As Redes de Sensores Sem Fios (RSSF) auxiliam os usuários nessa tarefa, permitindo descobrir se há algum tipo de desperdício no ambiente monitorado e assim, auxiliá-los a fazer as devidas correções. Por isso, é fundamental usar nas smart grids métodos que detectam novidades, também conhecido como anomalias , de forma individual e autônoma, para os usuários quando algo anômalo surge no consumo de energia dos equipamentos eletrônicos. Tais anomalias podem surgir, por exemplo, quando um equipamento consome energia acima do esperado, o que pode indicar um defeito. Nesse contexto, este trabalho propõe um método inteligente, nomeado como Novelty Detection Power Meter (NodePM), para detectar as novidades no consumo de energia dos equipamentos eletrônicos monitorados por uma smart grid. O NodePM detecta as novidades considerando a entropia de cada equipamento monitorado, a qual é calculada com base em um modelo de cadeia de markov que é gerado através de um algoritmo de aprendizado de máquina. Para tanto, o NodePM é integrado a uma plataforma de monitoramento remoto de consumo de energia, que consiste de uma RSSF associada a uma aplicação em nuvem. Para validar o desempenho do NodePM foram feitos experimentos utilizando a análise de variância e testes paramétricos e não-paramétricos. Os resultados de tais experimentos, obtidos mediante a análise estatística, evidenciou a viabilidade do NodePM na plataforma desenvolvida / It is not a simple task to determine which pieces of elevtronic equipment have the greatest influence on the electricity bill. The Wireless Sensor Networks (WSN) assist users in this task, allowing to discover if there is any type of a waste in a monitored environment and thus, help them to take proper actions. Hence, it is of crucial importance to use intelligent methods in the smart grids for a novelty detection and to inform the users in an individual and autonomous way when some anomaly has occurred in the energy consumption of electronic equipment. These anomalies can arise, for instance, when a piece of equipment consumes more energy than expected. In this context, we propose an intelligent method, named the Novelty Detection Power Meter (NodePM), to detect the novelties in the energy consumption of electonic equipment monitored by a smart grid. The NodePM detects the novelties considering the entropy of each device monitored, which is calculed based on a Markov chain model that is generated through a machine learning algorithm. For this end, the NodePM is integrated into a platform for the remote monitoring of energy consumption, which consists of a WSN associated with a cloud application. To validate the performance of the NodePM, experiments were done using analysis of variance and parametric and non-parametric tests. The result of these tests, which were obtained from a statistical analysis, provided evidence of the feasibility of the NodePM in the platform that was developed

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2425731 bytes, checksum: 3f05e964526e281aa2761b2a01cac8f6 (MD5) Previous issue date: 2010-03-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present study portrays the development of a telemetric system integrating wireless sensor networks and data processing into an embedded system for monitoring vehicles in metropolitan railway networks, enabling real-time monitoring of train movements. The main objective of this system is to allow constant evaluation of numerous factors which can influence train performance, such as speed and pressure in air bags. By so doing, it may become possible to generate information so as to facilitate intervention strategies, thereby preventing the partial or total degradation of the transport services provided to the population. In order to perform real-time telemetry, wireless sensor networks with ZigBee technology will be mounted alongside the entire route of the train traffic. These networks capture and transmit data collected in each train until they reach base stations where a processing embedded system in an FPGA is responsible for receiving the data, performing the necessary calculations and sending the obtained information to a central monitoring system through an Ethernet network. The embedded system functions as a data server providing information to a monitoring system installed in the Operational Control Center (OCC) and in other sectors requiring this information. The use of a dedicated processing device such as an FPGA gives the system far greater efficiency than that typically found in general purpose processors. Furthermore, it allows the customization of the hardware, thus reducing the final cost of the system. The monitoring system installed in the OCC is responsible for managing the storage and display of the data received. It will display the data in tables and graphs in real time, enabling the traffic controllers to analyze the operation of each train and also to detect possible problems. The system also stores the data in a database for further study. Keywords: Telemetry, Wireless Sensor Networks, ZigBee Protocol, Embedded Systems, Nios II processor, FPGA. / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema telemétrico que integra redes de sensores sem fio e processamento de dados em sistema embarcado para monitoramento de veículos em redes de transportes metroferroviários, possibilitando um acompanhamento em tempo real do movimento dos trens. Este sistema tem como principal objetivo permitir uma constante avaliação de vários fatores que influenciam o desempenho dos trens, como velocidade e pressão nas bolsas de ar, de forma a gerar informações que possibilitem estratégias de operação e manutenção, evitando assim uma degradação parcial ou total dos serviços de transporte prestados à população. Para realizar a telemetria em tempo real, redes de sensores sem fio com tecnologia ZigBee são montadas em toda a via de tráfego. Estas redes realizam a captação e envio dos dados coletados em cada trem até estações base onde um sistema de tratamento embarcado em um FPGA fica encarregado de receber os dados, realizar os cálculos necessários e enviar as informações obtidas, através de uma rede ethernet, a um sistema central de supervisão. O sistema embarcado atua como um servidor de dados disponibilizando informações para um sistema de supervisão instalado no Centro de Controle de Operações (CCO) e em outros setores que necessitem destas informações. A utilização de um dispositivo de processamento dedicado, como uma FPGA, proporciona ao sistema uma eficiência muito maior do que normalmente é encontrada em processadores de uso geral, além de permitir a customização do hardware, reduzindo o custo final do sistema. O sistema de supervisão instalado no CCO é responsável por gerenciar o armazenamento e a visualização dos dados recebidos. Ele exibe os dados em tabelas e gráficos em tempo real permitindo aos controladores de tráfego analisar o funcionamento de cada trem e detectar possíveis problemas. O sistema também armazena os dados em um banco de dados para realização de estudos posteriores.

Submitted by Ricardo Cedraz Duque Moliterno (ricardo.moliterno@uefs.br) on 2016-04-07T00:24:20Z No. of bitstreams: 1 Posicionamento de Multiplos Sinks em RSSF com Priorizacao.pdf: 1718384 bytes, checksum: e4372e2075ce58446664e4be89f2676f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-07T00:24:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Posicionamento de Multiplos Sinks em RSSF com Priorizacao.pdf: 1718384 bytes, checksum: e4372e2075ce58446664e4be89f2676f (MD5) Previous issue date: 2015-12-15 / Wireless Sensor Networks can be used for environment monitoring, which may be in indoor scenarios such as in industries, warehouses and buildings, or in outdoor scenarios, just like forests, vulcanos and cities. Due to its energy supply limitations, researchers have been developing several approaches to reduce energy consumption in sensors and extend their lifetime. One of the ways to improve energy usage in a Wireless Sensor Network is by using multiple mobile sinks. In this work, a method to position multiple sinks in a relevance-based Wireless Sensor Network is proposed. After several simulations, it was observed that in applications where sensors have di erent importance levels, the network lifetime can be extended by using this approach. / Redes de Sensores Sem Fios podem ser utilizadas para o monitoramento de ambientes, sejam eles internos como ind ?strias, galp?es, constru??ess, ou externos como florestas, vulc?es, cidades, entre outros. Devido a sua limita ??o no fornecimento de energia, pesquisadores tem desenvolvido diversas abordagens para reduzir o consumo energ?tico nos sensores e prolongar seu tempo de vida. Uma das formas de melhorar o consumo de energia em uma Rede de Sensores Sem Fios e atrav?s do uso de m ?ltiplos sinks m oveis. Neste trabalho, e proposto um m ?todo para posicionamento de m ?ltiplos sinks em uma Rede de Sensores Sem Fios baseada em relev?ncias. Ap ?s diversas simula ??es, foi observado que em aplica ??es onde sensores possuem diferentes ni veis de import?ncia, o uso dessa abordagem aumenta o tempo de vida da rede.

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:59:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 2517556 bytes, checksum: 9883a09fdf1ae27baf9f5980a3611a85 (MD5) Previous issue date: 2009-12-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This paper presents the development of a dynamic telemetric system of rail transit vehicles in metropolitan rail meshes that uses the transmission of signals via radio, according to communication protocol international standard. It consists of microcontrollers and of a radio transceiver, which, when coupled to sensors, capture and transmit the data in question, acting as a wireless transducer. It is modular technology of low cost, low power, consumption security and it is also capable of monitoring several variables simultaneously. It is innovative with regard to the monitoring of vehicles operating in permanent ways, assessing real-time performance. This assessment is intended to assist in preventive and corrective operation and maintenance of rail vehicles in order to improve the quality of services provided. This system has as main objective to enable a constant evaluation of factors which influence in the performance of the trains, as actual speed and pressure on the stock air suspension, so as to allow intervention strategies, thus avoiding a partial or total degradation of the transport services to passengers. To perform real-time telemetry, a network of wireless sensors, using ZigBee technology was set up in the way of traffic. The network made the capture and transmission of data collected from a train to the base station where a program installed on a personal computer is instructed to receive and send the collected data through an Ethernet network to a central monitoring system. The base station system acts as a data server providing information to a monitoring system installed in the Operational Control Center (OCC) of the Brazilian Company of Urban Train - Recife (CBTU / METROREC). The monitoring system installed in OCC is responsible for managing the storage and display of data received. It will display data and graphics in real time allowing traffic controllers monitor the functioning of the train and detect possible problems. The system also stores the data in a database for further studies. / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema telemétrico dinâmico de veículos em malhas metroferroviárias que utiliza a transmissão de sinais via radiofrequência, de acordo com protocolo de comunicação padrão internacional. Compõese de microcontroladores e um rádio transceptor, que, quando acoplados a sensores, captam e transmitem os dados em questão, funcionando como transdutores sem fio. Tratase de tecnologia modular de baixo custo, baixo consumo de energia, segura e capaz de monitorar diversas variáveis simultaneamente. É uma técnica inovadora no que se refere ao monitoramento de veículos que circulam em vias permanentes, avaliando em tempo real o seu desempenho. Essa avaliação pretende-se que auxilie nas ações preventivas e corretivas de operação e manutenção dos veículos rodoferroviários, a fim de melhorar a qualidade dos serviços prestados. Esse sistema tem como principal objetivo permitir uma constante avaliação de fatores que influenciam o desempenho dos trens, como velocidade real e pressão nas bolsas de ar da suspensão, de forma a possibilitar estratégias de intervenção, evitando assim uma degradação parcial ou total dos serviços de transporte prestados aos passageiros. Para realizar a telemetria em tempo real, montou-se na via de tráfego uma rede de sensores sem fio, com tecnologia ZigBee. Essa rede efetuou a captação e envio dos dados coletados em um trem até a estação base onde um programa instalado em um computador pessoal fica encarregado de receber e enviar os dados obtidos, por meio de uma rede ethernet, a um sistema central de supervisão. O sistema da estação base atua como um servidor de dados disponibilizando informações para um sistema de supervisão instalado no Centro de Controle de Operacional (CCO) da Companhia Brasileira de Trens Urbanos Metrô do Recife (CBTU/METROREC). O sistema de supervisão instalado no CCO é responsável por gerenciar o armazenamento e a visualização dos dados recebidos. Ele exibirá os dados e gráficos em tempo real permitindo aos controladores de tráfego analisar o funcionamento do trem e detectar possíveis problemas. O sistema também armazenará os dados em um banco de dados para a realização de estudos posteriores.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Adriana Gomes Penaranda.pdf: 2772639 bytes, checksum: e4d23c72018fc1400d20f9996f6aacc1 (MD5) Previous issue date: 2013-03-01 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / Wireless Sensor Networks (WSNs) are composed of a large number of sensor nodes. These networks require density control to ensure a better functioning because the high concentration of sensor nodes generates collision data, interference, and retransmittions. In addition, sensor nodes have limited energy, processing, and communication, therefore is interesting to optimize the energy consumption of the network in order to extend its lifetime. Density control schemes have been used to prolong the network lifetime. The Density Control Problem in Wireless Sensor Networks (DCP-WSNs) minimizes the energy consumed by the sensor nodes active, choosing a subset of sensor nodes that meets the application requirements and maximize the use of network resources. This paper presents two approaches to treat DCP-WSN: Periodic and Multiperiod. The Periodic Approach always chooses the best solution for a given period, having a local view of the network lifetime and repeats this proceduce periodically. The Multiperiod Approach defines an expected life time of the network and divide it into periods. For each period the solution is chosen taking into consideration the other periods, thus with an global view of the network lifetime and periods. Both approaches are modeled with Integer Linear Programming and solved by an optimization software. For the Periodic Approach model is proposed a Lagrangean Relaxation with a Lagrangean Heuristic which relax difficults constraints in order to make the problem easier to be solved. We also present a Genetic Algorithm Hybrid (GA) which uses the Periodic Approach to generate the solution of each period and execute a refinement stage based on concepts of the Multiperiod Approach. The proposed heuristics are compared with algorithms of the literature and results show that the Lagrangean Relaxation and Heuristic reach better energy consumption and solution time. Furthermore the Lagrangean relaxation generates lower bounds for the DCP-WSN that may be used to evaluate other algorithms Density Control. / As Redes de Sensores Sem Fios (RSSFs) são redes compostas por um grande número de nós de sensores. Estas redes necessitam de controle de densidade para garantir um melhor funcionamento, pois a alta concentração de nós sensores gera colisão de dados, interferências e consequentemente retransmissão de dados. Os nós sensores possuem limitações de energia, processamento e comunicação e por isto é interessante otimizar o consumo de energia da rede com o objetivo de estender seu tempo de vida. Esquemas de controle de densidade têm sido utilizados como recursos para prolongar o tempo de vida da rede. O Problema de Controle de Densidade em Redes de Sensores Sem Fios (PCD-RSSFs) consiste em minimizar a energia consumida pelos nós sensores ativos, escolhendo um subconjunto de nós que atenda os requisitos da aplicação e maximize a utilização dos recursos da rede. Este trabalho apresenta duas abordagens para tratar o PCD-RSSFs: Periódica e Multiperíodo. A Abordagem Periódica escolhe a melhor solução para um dado período, tendo uma visão local do tempo de vida da rede e repete este procedimento periodicamente. A Abordagem Multiperíodo consiste em definir um tempo esperado de vida da rede e dividí-lo em períodos. Para cada período a solução é escolhida levando em consideração os outros períodos, caracterizando uma visão global do tempo de vida da rede e dos períodos. Ambas as abordagens foram modeladas com Programação Linear Inteira e resolvidas por um software de otimização. Para a modelagem da Abordagem Periódica é proposta uma Relaxação Lagrangeana em conjunto com uma Heurística Lagrangeana onde a ideia é relaxar restrições difíceis com o intuito de deixar o problema mais simples de ser resolvido. Também é apresentado um Algoritmo Genético (AG) híbrido que utiliza Abordagem Periódica para gerar a solução de cada período e em seguida uma fase de refinamento baseada nos conceitos da Abordagem Multiperíodo. As heurísticas implementadas são comparadas com algoritmos da literatura e os resultados mostram que a combinação Relaxação Lagrangeana e Heurística Lagrangeana obtêm melhor desempenho tanto em consumo de energia quanto em tempo de solução. Além disso a Relaxação Lagrangeana gera limites inferiores para o PCD-RSSFs que podem ser utilizados para avaliação de outros algoritmos de controle de Densidade

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquiuvototal.pdf: 6365528 bytes, checksum: 4e27c7390c2e3c53b8c85b58dabd1b55 (MD5) Previous issue date: 2012-08-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work presents a monitoring infrastructure for people in a situation of home care through the integration of wireless sensor networks and data processing in embedded systems, enabling a real-time monitoring of the clinical picture of each patient. To perform real-time telemetry, a sensor network with ZigBee technology was set and some biological signals were captured in order to validate the proposed infrastructure. This network performs the capture and transmission of data collected to base stations where a treatment system embedded in an FPGA is instructed to receive data, perform the necessary calculations and send the information obtained through an Ethernet network to a central installed in a monitoring central station. The use of a dedicated processing device such as an FPGA, provides a much greater efficiency than is typically found in general purpose processors and allows the customization of the hardware. Besides, reduces the final cost of the system. It also presented the integration of Arthron and InteliCare. Arthron is tool that works with flow distribution. This integration allows more real experiences of telemedical procedures so that you can have in a single transmission, audio, video, and biological signals. The monitoring system installed in the central station is responsible for storage and display the received data. It will display data in tables and graphs in real time and allow a team of experts make decisions and guide patients and / or their caregivers to perform a certain procedure. / Este trabalho apresenta uma infraestrutura de monitoramento para pessoas em situação de internação domiciliar através da integração de redes de sensores sem fio e processamento de dados em sistemas embarcados, possibilitando um acompanhamento em tempo de execução (online) do quadro clínico de cada paciente. Para realizar a telemetria online, uma rede de sensores com tecnologia ZigBee, foi montada e alguns sinais biológicos foram captados de forma a validar a infraestrutura proposta. Esta rede realiza a captação e envio dos dados coletados até estações base onde um sistema de tratamento embarcado em um FPGA fica encarregado de receber os dados, realizar os cálculos necessários e enviar as informações obtidas, através de uma rede Ethernet, a um sistema central de supervisão instalado em uma central de monitoramento. A utilização de um dispositivo de processamento dedicado, como um FPGA, proporciona ao sistema uma eficiência muito maior do que normalmente é encontrada em processadores de uso geral além de permitir a customização do hardware reduzindo o custo final do sistema. É apresentada também a integração da infraestrutura InteliCare com a ferramenta de distribuição de fluxos Arthron. Esta integração permite tornar mais real a experiência de colaboração em procedimentos médicos de forma que é possível ter numa mesma transmissão, áudio, vídeo e sinais biológicos. O sistema de supervisão instalado na central de monitoramento é responsável por gerenciar o armazenamento e a visualização dos dados recebidos. Ele exibe os dados em tabelas e gráficos em tempo de execução e permitirá que uma equipe de especialistas tome decisões e oriente os pacientes e/ou seus cuidadores para realizar determinado procedimento.