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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/35366
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorCavalcante Filho, Francisco Lima-
dc.date.accessioned2025-07-30T18:33:48Z-
dc.date.available2025-05-20-
dc.date.available2025-07-30T18:33:48Z-
dc.date.issued2025-05-12-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/35366-
dc.description.abstractThis work presents the development of an embedded device for vibration data acquisition in drones, focused on predictive maintenance and aligned with Industry 4.0 principles. The system was built using a Kria KR260 FPGA, leveraging its parallelism to integrate multiple MicroBlaze cores, each dedicated to reading ADXL345 accelerome ter sensors via the I²C protocol. The acquired data was stored, processed, and finally transmitted via UART to an HC-05 Bluetooth module, enabling wireless communication with external devices. The goal of the project is to enable efficient real-time vibration signal collection, allowing for the identification of mechanical faults through subsequent analysis. Experiments were conducted on a MARK4 drone operating under four distinct condition classes, including a healthy state and various simulated faults. A measurement range of ±16g was used, with a sampling rate of 400 Hz. The results demonstrated that the proposed solution is effective for embedded applications requiring low latency, high reliability, and scalability, serving as a viable tool for real-time diagnostic and monitoring systems.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Michelle Barbosa (mi.2020@outlook.com.br) on 2025-07-30T18:33:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Francisco Lima Cavalcante Filho_TCC.pdf: 11028382 bytes, checksum: c436c0ca1500df27b6c247c4fad914c2 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-07-30T18:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Francisco Lima Cavalcante Filho_TCC.pdf: 11028382 bytes, checksum: c436c0ca1500df27b6c247c4fad914c2 (MD5) Previous issue date: 2025-05-12en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectFPGApt_BR
dc.subjectVibraçãopt_BR
dc.subjectIoT. 5pt_BR
dc.subjectManutenção preditivapt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um dispositivo para a coleta de dados de vibração em drones utilizando uma FPGA Kria Kr260, acelerômetros ADXL345 e envio via Bluetoothpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Brito, Alisson Vasconcelos de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6321676636193625pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1504439955571767pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta o desenvolvimento de um dispositivo embarcado para co leta de vibrações em drones, com foco em manutenção preditiva, alinhada aos princípios. da Indústria 4.0. O sistema foi desenvolvido utilizando uma FPGA Kria KR260, explo rando seu paralelismo para integrar múltiplos núcleos MicroBlaze, cada um dedicado ` a leitura de sensores acelerômetros ADXL345 conectados via protocolo I²C. Os dados ad quiridos foram armazenados, processados e, por fim, transmitidos via UART para um Módulo Bluetooth HC-05, permitindo comunicação sem fio com dispositivos externos. O O propósito do projeto ´e viabilizar a coleta eficiente de sinais de vibração em tempo real, possibilitando a identificação de falhas mecânicas por meio de análise posterior. Os testes foram conduzidos em um drone modelo MARK4, operando em quatro classes distintas de condição, incluindo estado saudável e diferentes falhas simuladas. Foi utilizada a faixa de medição de ±16g, com taxa de amostragem de 400 Hz. Os resultados demonstra ram que a solução proposta ´e eficaz para aplicações embarcadas com requisitos de baixa Latência, alta confiabilidade e escalabilidade, contribuindo como uma ferramenta viável. para sistemas de diagn´ ostico e monitoramento em tempo real.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentComputação Científicapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROSpt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Engenharia de Computação

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