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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/32557Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.creator | Silva, Mateus Antonio da | - |
| dc.date.accessioned | 2024-11-22T18:53:58Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-24 | - |
| dc.date.available | 2024-11-22T18:53:58Z | - |
| dc.date.issued | 2024-05-16 | - |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/32557 | - |
| dc.description.abstract | Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), also known as drones, are widely utilized across various applications owing to their versatility and real-time data acquisition capabilities. However, monitoring the performance of these devices during flight is very important to ensure safe and efficient operation. Research and development of ways to increase their reliability is essential to ensure not only the safety of the equipment, which tends to be expensive, but also the safety of the people who operate it and are involved in its use. This paper proposes the development of an embedded system grounded in Chaos Theory, specifically Chaos Signal Analysis using Maximum Density (SAC-DM), to gather and process vibration data in real-time. The system is designed employing an ESP32 develop ment kit and an Inertial Measurement Unit (IMU), alongside other components, aimed at identifying vibration patterns indicative of potential drone failures, thereby enhancing reliability and operational safety. Additionally, the collected data will be transmitted to a cloud platform for remote analysis and diagnostics. | pt_BR |
| dc.description.provenance | Submitted by Michelle Barbosa (mi.2020@outlook.com.br) on 2024-11-22T18:53:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Mateus Antonio da Silva_TCC.pdf: 7994548 bytes, checksum: 1841548c30e85f322e4d18787ac059d4 (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2024-11-22T18:53:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Mateus Antonio da Silva_TCC.pdf: 7994548 bytes, checksum: 1841548c30e85f322e4d18787ac059d4 (MD5) Previous issue date: 2024-05-16 | en |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal da Paraíba | pt_BR |
| dc.rights | Acesso aberto | pt_BR |
| dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | * |
| dc.subject | ESP32 | pt_BR |
| dc.subject | SAC-DM | pt_BR |
| dc.subject | Detecção de falhas | pt_BR |
| dc.subject | Drones | pt_BR |
| dc.title | Desenvolvimento de um Sistema Embarcado para coleta de dados de vibração em Drones utilizando a Densidade de Máximo | pt_BR |
| dc.type | TCC | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1 | Brito, Alisson Vasconcelos de | - |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6321676636193625 | pt_BR |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2322580243528576 | pt_BR |
| dc.description.resumo | Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), também conhecidos como drones, são amplamente utilizados em uma variedade de aplicações devido à sua versatilidade e capa cidade de coleta de dados em tempo real. No entanto, o monitoramento do desempenho desses dispositivos durante o voo é crucial para garantir sua operação segura e eficiente. A pesquisa e desenvolvimento de meios para o aumento da confiabilidade deles é essencial para garantir não só a segurança do equipamento, que costuma ser caro, como também a segurança das pessoas que operam e estão envolvida no seu uso. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema embarcado baseado na Teoria do Caos, especificamente na Análise de Sinal Baseada no Caos utilizando Densidade de Máximos (SAC-DM), para coletar e processar dados de vibração em tempo real. O sistema é projetado utilizando um kit de desenvolvimento com ESP32 e uma Unidade de Medição Inercial (IMU), além de outros componentes, com o intuito de identificar padrões de vibração indicativos de possíveis falhas no drone, aumentando assim a confiabilidade e a segurança operacional. Além disso, as informações serão enviadas para uma plataforma na nuvem para análises e diagnósticos remotos. | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Computação Científica | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFPB | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::OUTROS | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação - CI | |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Mateus Antonio da Silva_TCC.pdf | TCC | 7,81 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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