DECAT - Departamento de Controle e Automação
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Item Desenvolvimento de uma solução embarcada para identificação de falhas em sistemas UPS (Uninterruptible Power Supply) por meio de aprendizado de máquina.(2023) Andrade, Patrick Rafael Portes; Pessin, Gustavo; Pessin, Gustavo; Coelho, Bruno Nazário; Rocha Filho, Geraldo PereiraSistemas que utilizam algoritmos de Machine Learning (ML) para classificação e predição de informações são cada vez mais comuns na indústria. Relatórios que unem inteligência analítica e big data são capazes de prover insights preciosos sobre comportamentos de clientes, tendências de mercado e oportunidades de negócio, contudo, o uso de IA embarcado no chão de fábrica ainda é reduzido. Com avanço do poder de processamento de microcontroladores e utilização de técnicas de otimização de algoritmos de ML, surgiram algumas bibliotecas dedicadas para embarcar modelos de ML em placas microcontroladas de baixo custo. O sistema UPS é de extrema importância para o Sistema Elétrico de Potência (SEP), uma vez que é o responsável por garantir monitoramento e comando no caso da falta de tensão primária. O retificador trifásico é a parte mais sensível do sistema UPS e é o mais susceptível a falhas. Os retificadores atuais possuem um sistema de alarmes para indicar falhas, todavia esses alarmes, na maioria das vezes, vêm de forma tardia, quando o equipamento parou de funcionar. Esse trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução embarcada utilizando a placa Arduino Nano 33 BLE Sense e algoritmos de ML para identificação de falhas em sistemas UPS através do processamento do som emitido por esses equipamentos. Foram obtidos resultados com acurácia de 99,74% para identificação de retificadores com defeito.