Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Lima, Thiago Fernandes Oliveira de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/217107
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Resumo: |
O desenvolvimento da automação industrial teve como principal motivação a redução do esforço físico para a realização de tarefas, entretanto, os custos envolvidos para a aquisição e manutenção de tais equipamentos são altos. A área acadêmica também é afetada, pois para uma instituição arcar com os custos de sensores, atuadores e programas de computadores proprietários para o ensino da automação industrial está cada vez maior. Buscou-se com este trabalho o desenvolvimento de uma plataforma de aquisição de dados de baixo custo para usinagem de materiais, com a utilização do Raspberry Pi para processamento e monitoramento dos dados adquiridos e sensores com baixo valor de aquisição, sendo esses dados de vibração e de captura da emissão acústica, utilizando para validação do protótipo ensaios de usinagem de uma peça de alumínio. Construiu-se esta plataforma de aquisição com a utilização do Raspberry Pi 3 Model B, de um conversor analógico digital, sensores de vibração e para captação de emissão acústica, jumpers e matriz de contatos para acomodação dos materiais. Além disso, desenvolveu-se no Raspberry Pi três aplicações na linguagem Python, sendo um para aquisição dos dados que são utilizados na aplicação para exibição local de gráficos e uma terceira aplicação para aquisição de dados utilizado no monitoramento remoto dos dados, ou seja, os dados sendo adquiridos no Raspberry Pi e mostrados remotamente em outro microcomputador dentro da mesma rede. Realizou-se 27 (vinte e sete ensaios), torneando uma peça de alumínio, variando-se entre os ensaios a profundidade de corte, o avanço e a posição dos equipamentos para a aquisição. Os dados adquiridos foram exibidos na tela de acordo com o fenômeno físico que estava sendo observado. Pelas restrições aplicadas dado o estado de calamidade pública devido ao agravamento da doença do coronavírus 2019, não foi possível calibrar os sensores e validar os dados adquiridos. O sistema proposto pode receber mais sensores, pois a produção do protótipo contempla essa possibilidade, sendo necessário apenas pequenas alterações nas aplicações. Diante dos resultados apresentados, a plataforma de baixo custo desenvolvida pode ser uma solução a ser considerada para a aquisição de dados de usinagem de materiais, pelo menos em nível acadêmico, dada a sua flexibilidade, adaptabilidade e baixo custo de aquisição de novos sensores, em comparação com os sistemas comercialmente estabelecidos. O custo total dos materiais utilizados para a plataforma de aquisição de dados ficou em torno de $85 (oitenta e cinco dólares americanos). |
