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Título: Ambientes inteligentes para racionalização de energia utilizando localização RFID
Autor(es): Souza, Josué Fernandes
Souza, Ariel Caleb Fernandes
Orientador(es): Bauchspiess, Adolfo
Assunto: Redes neurais (Computação)
Automação predial
Ar condicionado
Identificação por radiofrequência (RFID)
Data de apresentação: Mar-2011
Data de publicação: 5-Jan-2017
Referência: SOUZA, Josué Fernandes; SOUZA, Ariel Caleb Fernandes. Ambientes inteligentes para racionalização de energia utilizando localização RFID. viii, 72 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2011.
Resumo: Há tempos o Laboratório de Automação e Robótica da Universidade de Brasília vem desenvolvendo projetos na área de ambientes inteligentes visando a racionalização de energia e o conforto térmico por meio automação predial. Inserido nesse projeto está o presente trabalho de graduação, seu objetivo é acionar aparelhos de ar condicionado por meio de um sistema supervisório, decisão essa de ligar ou desligar os aparelhos tomada de acordo com a localização de usuários em um ambiente fechado fazendo-se uso da tecnologia Radio Frequency Identi cator (RFID) e de redes neurais implementadas e disponibilizadas pelo laboratório. O foco deste trabalho é a comunicação entre o sistema supervisório e o sistema de localização, a comunicação entre o sistema supervisório e os aparelhos de ar condicionado e por m uma tentativa de melhoramento da localização de usuários quando estes estiverem em movimento, dado que o sistema previamente implementado funcionava apenas para os casos em que o usuário estivesse parado. Vários softwares e equipamentos foram utilizados, RFID ativos em três ambientes distintos do laboratório, o software supervisório ActionView, o módulo de comunicação ModBus ERS 1050, scripts em MatLab para aquisição de dados das leitoras RFID e para treinamento e uso das redes neurais arti ciais Perceptron Multicamadas. O Acionamento foi realizado com êxito, quando o supervisório envia o sinal de liga, ou de desliga, os comandos são executados imediatamente e logo são mostrados na tela do software, a comunicação com o sistema de localização está funcionando sem erros através do protocolo OLE for Process Control (OPC), e as redes neurais estão realizando localizações com uma precisão aceitável para ambientes fechados. Contudo faz-se necessário um desenvolvimento melhor na parte de localização para obter-se uma robustez maior para o projeto.
Abstract: For a long time the Automation and Robotics Laboratory of the University of Brasilia is developing works in Ambient Intelligence, studding ways to save energy while ensureing thermal comfort to the users, through building automation. This graduation work is inserted in this context, its goal is to actuate air conditioning equipments through a supervisory system, this decision of turning on or turning o the equipments is taken according to the localization of the users in teh environment, using the Radio Frequency Identi cator technology, and neural networks implemented and available at the Laboratory. This work focuses on communication between the supervisory and the localization system, the communication between the supervisory and the air conditioning equipments and a try of improvement of the localization of users when these are moving around, because the localization system that exists works only if the user is static. Many software and equipments were used in this work: active RFID in three rooms of the laboratory, the supervisory software ActionView, the ModBus communication module ERS 1050 [SPIN Engenharia de automação], Matlab scripts for data acquisition of the RFID readers and for the Multilayer Perceptron neural network train and use. The actuation of the air conditioning equipments is considered successfully when the supervisory send the command to turn on and to turn o , the command is executed in real time and immediately after it has been sent, it appears on the software screen. The communication between the locallization system and the supervisory is working without errors using the OLE for Process Control Protocol (OPC), and the neural networks are locating the user with a acceptable precision for indoor localization applications, nervertheless it is still necessary to improve the localization to get into a system that is reliable.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, 2011.
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