Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/92235
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorLandeck, Jorge Afonso Cardoso-
dc.contributor.authorCarvalho, Cláudia Alexandra Almeida-
dc.date.accessioned2020-12-15T10:29:10Z-
dc.date.available2020-12-15T10:29:10Z-
dc.date.issued2020-11-23-
dc.date.submitted2020-12-15-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10316/92235-
dc.descriptionTrabalho de Projeto do Mestrado Integrado em Engenharia Física apresentado à Faculdade de Ciências e Tecnologia-
dc.description.abstractOs eletrodomésticos ajudam-nos diariamente com as tarefas domésticas. Com o uso estes começam a desenvolver anomalias que se traduzem em consumos de energia mais elevados e, muita das vezes, em avarias que obrigam a reparações que representam um incómodo e um custo inesperados. Neste projeto iniciou-se o desenvolvimento de um sistema de monitorização avançada para eletrodomésticos que permite detetar falhas antecipadamente através da análise detalhada de parâmetros operacionais. Possibilitando assim um maior controlo dos gastos energéticos e das reparações do eletrodoméstico.O sistema reutiliza uma tomada desenvolvida na VPS, a idPlug, que possibilita a medição de parâmetros elétricos (corrente, tensão, potência) e análise do sinal de corrente usando técnicas no domínio da frequência. A deteção de falhas baseia-se num método que compara a evolução dos máximos da transformada de Fourier da corrente. Para simplificar a operação do sistema foi desenvolvido interface web local que permite visualizar os dados e parametrizar o dispositivo.Os requisitos especificados foram verificados através de um conjunto de testes utilizando inicialmente um motor sem carga. Posteriormente, o sistema foi testado usando um mini-frigorífico, tendo o dispositivo detetado corretamente todos os arranques do motor. Em seguida, realizaram-se testes com uma máquina de lavar onde se verificaram falhas no algoritmo implementado devido ao facto deste eletrodoméstico possuir vários elementos de carga (motores e resistência de aquecimento) e diferentes ciclos de lavagem. Assim, a evolução futura do algoritmo deverá permitir a identificação de diferentes ciclos de operação. De igual forma, a deteção de falhas poderá incluir a análise de longo termo dos dados recolhidos usando técnicas de reconhecimento de padrões e agregação.por
dc.description.abstractHome appliances help us with domestic tasks every day. With usage, they start to develop small anomalies which translate into higher energy consumptions and, most of the times, faults that require repairs that represents an unwanted extra cost. This project started the development of an advanced monitoring system for home appliances, which allows detecting anomalies through a detailed analysis of operational parameters. So, this system allows for better control of energy and appliance repair costs.The system reuses a device developed in VPS, the idPlug. This device measures electrical parameters (current, voltage, power) and analyses the current signal using techniques in the frequency domain. The fault detection is based on a method that compared the maximums of the current Fourier transform. To simplify the system operation a local web interface was developed which allows data visualization and device parameterization.The specified requirements were checked by a set of tests using a motor with no load. Afterwards, the system was tested using a mini-refrigerator where the number of motor starts correctly identified. Then, the system was tested using a washing machine that revealed some shortcomings in the implemented algorithm due to the existence of several load elements (motors and heating elements) and different washing cycles. So, a future algorithm evolution should allow the washing cycle identification. Likewise, fault detection may include a long-term analysis of the collected data using pattern recognition and aggregation techniques.eng
dc.language.isoeng-
dc.rightsopenAccess-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectEletrodomésticospor
dc.subjectAnomaliaspor
dc.subjectDeteçãopor
dc.subjectMonitorizaçãopor
dc.subjectTomada Inteligentepor
dc.subjectHome applianceseng
dc.subjectAnomalieseng
dc.subjectDetectioneng
dc.subjectMonitoringeng
dc.subjectSmart Plugeng
dc.titleAdvanced Monitoring of Home Applianceseng
dc.title.alternativeMonitorização Avançada de Eletrodomésticospor
dc.typemasterThesis-
degois.publication.locationDF-
degois.publication.titleAdvanced Monitoring of Home Applianceseng
dc.peerreviewedyes-
dc.identifier.tid202554589-
thesis.degree.disciplineFísica Aplicada Tecnológica-
thesis.degree.grantorUniversidade de Coimbra-
thesis.degree.level1-
thesis.degree.nameMestrado Integrado em Engenharia Física-
uc.degree.grantorUnitFaculdade de Ciências e Tecnologia - Departamento de Física-
uc.degree.grantorID0500-
uc.contributor.authorCarvalho, Cláudia Alexandra Almeida::0000-0001-9092-8520-
uc.degree.classification17-
uc.degree.presidentejuriCardoso, João Manuel Rendeiro-
uc.degree.elementojuriLandeck, Jorge Afonso Cardoso-
uc.degree.elementojuriMoura, Pedro Manuel Soares-
uc.contributor.advisorLandeck, Jorge Afonso Cardoso-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairetypemasterThesis-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCom Texto completo-
item.languageiso639-1en-
crisitem.advisor.researchunitLIBPhys - Laboratory for Instrumentation, Biomedical Engineering and Radiation Physics-
crisitem.advisor.parentresearchunitUniversity of Coimbra-
crisitem.advisor.orcid0000-0003-4666-9722-
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado
Files in This Item:
File Description SizeFormat
Dissertacao_ClaudiaCarvalho_MIEF.pdf20.06 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record

Page view(s)

179
checked on Apr 23, 2024

Download(s)

348
checked on Apr 23, 2024

Google ScholarTM

Check


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons