Vibration Measurement &amp; Analysis Using Arduino Based Accelerometer

Hasibuzzaman, Md.; Shufian, Abu; Shefa, Rubayat Kabir; Raihan, Rifat; Ghosh, Jayita; Sarker, Avijit

doi:10.1109/tensymp50017.2020.9230668

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“…However, it can be applied for a wide range of applications, e.g., characterization of kinetic energy harvested by wireless IoT nodes, implementation of vibration-powered sensing for machine condition monitoring, detecting induction motor faults caused by mechanical or electrical faults based on IoT using the wireless vibration sensing nodes. ADXL-345 accuracy is +-4.6%, measuring a range frequency of 3.2kHz [41]. ADXL-345 readings were compared against standard accelerometer, and results show that low-frequencies (<60Hz) have a reasonable error and can be used in low-frequency applications [39].…”

Section: Mems Sensorsmentioning

confidence: 99%

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Building Appliances Energy Performance Assessment

Jasiunas

Ferreira

Cecílio

2021

Communications in Computer and Information Science

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Conjunto de dados de consumo de energia de eletrodomésticos: Os dados recolhidos podem ser usados para futura investigação científica sobre o consumo de consumo de energia, padrões de uso de energia pelos eletrodomésticos e classificação dos mesmos.Abordagem de computação na borda (Edge Computing): O sistema de monitorização proposto explora o paradigma de computação na borda, onde parte da computação de preparação de dados é executada na borda, libertando recursos da nuvem para cálculos essenciais e que necessitem de mais poder computacional.Classificação precisa de dispositivos em tempo real: Com a proposta desenhada nesta tese, podemos classificar os dispositivos com alta precisão, usando os dados recolhidos pelo sistema de monitorização desenvolvido na tese. A abordagem proposta consegue classificar os dispositivos, que são monitorizados, com baixas taxas de falsos positivos.Para fácil compreensão do trabalho desenvolvido nesta tese, de seguida descreve-se a organização do documento. O Capítulo 1 apresenta o problema do consumo de energia na União Europeia e discute o aumento do consumo da mesma. O capítulo apresenta também os principais objetivos e contribuições do trabalho.No Capítulo 2 revê-se o trabalho relacionado em termos de sistema de monitorização remota, que inclui sensores, microcontroladores, processamento e filtragem de sinal. Por fim, este capítulo revê os trabalhos existentes na literatura relacionados com o problema de classificação de dispositivos usando abordagens de machine learning.No Capítulo 3 discutem-se os requisitos do sistema e o projeto de arquitetura conceitual do sistema. Neste capítulo é proposta uma solução de hardware, bem como, o software e firmware necessários à sua operação. Os algoritmos de machine learning necessários à classificação são também discutidos, em termos de configurações necessárias e adequadas ao problema que queremos resolver nesta tese.O Capítulo 4 representa a implementação de um protótipo que servirá de prova de conceito dos mecanismos discutidos no Capítulo 3. Neste capítulo discute-se também a forma de integração do protótipo na plataforma SATO. Com base na implementação feita, no Capítulo 5 especificam-se um conjunto de testes funcionais que permitem avaliar o desempenho da solução proposta e discutem-se os resultados obtidos a partir desses testes. Por fim, o Capítulo 6 apresenta as conclusões e o trabalho futuro que poderá ser desenvolvido partindo da solução atual.

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Section: Mems Sensorsmentioning

confidence: 99%

“…The work done in [41] regarding accelerometer data collection used WiFi for data transmission. The hardware used in work has a wireless internet connection.…”

Section: Transmission Solutions For Wireless Data Collection Solution...mentioning

confidence: 99%

Building Appliances Energy Performance Assessment

Jasiunas

Ferreira

Cecílio

2021

Communications in Computer and Information Science

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“…No setor de engenharia civil podemos destacar o uso dos sensores, uma vez que uma das principais causas de danos estruturais são as vibrações. Portanto podemos usar os dispositivos para medir o quanto o fenômeno afeta precocemente as estruturas (Hasibuzzaman et al, 2020). Aplicações para análise de inspeção em estruturas de vigas de aço envelhecidas podem ser observadas nos trabalhos de Nakamura, Higashi, Masuda e Tanaka (2018).…”

Section: Introductionunclassified

Análise de amortecimento em decremento logarítmico com acelerômetro de vibração

Ribeiro

Santana

Tavares

et al. 2021

RSD

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O amortecimento é uma propriedade dos materiais que pode ocorrer em aspecto de escala micro e macroscópica. Há um crescimento no conceito da análise de marcadores de trincas internas estruturais que causam danos em materiais diversos, devido sua ampla aplicabilidade na resolução de problemas. No processo de amortecimento ocorre a perda de energia do material quando este entra em contato físico com outro material, no qual o fenômeno pode ser observado por meio de equipamentos modernos de alta sensibilidade sob ambiente controlado. Há poucos institutos de pesquisa com capacidade de análises em ensaios de amortecimento precisos com corpos de prova. O uso de dispositivo acelerômetro contorna a problemática do alto custo laboratorial envolvidos e permite maior acessíbilidade. Objetiva-se apresentar uma metodologia de análise de parâmetros associados ao fenômeno de amortecimento, fazendo-se uso de algotítmos para acesso aberto e que permita sua replicação em modelos físicos. O trabalho apresentou efciência em determinar a frequência e parâmetros associados de sinais de corpos de prova.

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