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Previous issue date: 2017-04-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The conventional household equipment we use on a day-to-day basis is practically not
monitored for real-time faults and defects. In this work, an approach will be presented to the
application of machine learning with the use of selected data of the equipment when in
operation, and of data references extracted from the datasheets.
In order to analyze, compare and evaluate differences in data sets, the fault detection
and diagnosis device was developed to classify the symptoms that may represent defects in
the equipment in real time. The occurrences of these equipment failures are traditionally
identified by the users themselves when the expected performance does not occur. With the
use of a microprocessed board connected to the electronic sensors installed at strategic points
in the equipment, the data comparison step is started, the data collected are transmitted to the
server, which through the Machine Learning algorithm performs the tasks for identification of
the Detected failures. Real-time monitoring of the behavior of electrical and physical
magnitudes of conventional household equipment is aimed at monitoring functional behavior
and informing the user of any faults using local or Internet resources. / Os equipamentos domésticos convencionais que utilizamos no dia a dia, praticamente,
não são monitorados para verificação de falhas e defeitos em tempo real. Neste trabalho, será
apresentada uma abordagem da aplicação do aprendizado de máquina com a utilização de
dados selecionados dos equipamentos quando em funcionamento, e de dados referências
extraídos das fichas técnicas.
Para analisar, comparar e avaliar as diferenças nos conjuntos de dados, foi
desenvolvido o dispositivo de detecção e diagnóstico de falha para classificar os sintomas que
podem representar defeitos nos equipamentos em tempo real. As ocorrências das falhas destes
equipamentos, tradicionalmente são identificadas pelos próprios usuários quando o
desempenho esperado não acontece. Com a utilização de uma placa micro processada
conectada aos sensores eletrônicos instalados em pontos estratégicos no equipamento, iniciase
a etapa da comparação de dados, os dados coletados são transmitidos ao servidor que
através do algoritmo de Aprendizado de Máquina executa as tarefas para identificação das
falhas detectadas. O monitoramento em tempo real do comportamento das grandezas elétricas
e físicas dos equipamentos de usos domésticos convencionais tem como objetivo, monitorar o
comportamento funcional e informar ao usuário, eventuais falhas, utilizando os recursos da
rede local ou da internet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/6042 |
| Date | 28 April 2017 |
| Creators | Seabra, Jorge da Costa, 92-99216-0120 |
| Contributors | ppgee@ufam.edu.br, Lucena Júnior, Vicente Ferreira de |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFAM, Brasil, Faculdade de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5930111888266832212, 500 |
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