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http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/3301
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Identificação e classificação de cargas através do conteúdo harmônico via redes neurais artificiais fazendo uso de um sistema de aquisição de dados baseado em arduino |
Autor(es): | Souza, César Augusto Gomes de |
Primeiro Orientador: | Biasotto, Etienne |
metadata.dc.contributor.referee1: | Gibelli, Gerson Bessa |
metadata.dc.contributor.referee2: | Turdera, Eduardo Mirko Valenzuela |
Resumo: | O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados baseado em Arduino para amostragem do sinal elétrico. O sistema é composto por um transformador de corrente (TC), um transformador de potencial (TP), circuitos de condicionamento do sinal e o Arduino como conversor analógico-digital e meio de comunicação com o computador. Os dados foram obtidos de três tipos de pares de lâmpadas diferentes: incandescentes, fluorescentes compactas e LEDs. Um script criado no software Matlab se encarregou de armazená-los. Os dados da corrente foram submetidos a análise de Fourier, através do algoritmo da Fast Fourier Transform (FFT), de forma que as harmônicas presentes no sinal fossem extraídas. Foi observado que as cinco primeiras harmônicas ímpares eram muito distintas entre as cargas. Partindo desse conjunto de dados a eficiência do uso de harmônicas como forma de classificação de cargas foi investigada através da ferramenta Neural Network Pattern Recognition do software Matlab, uma rede neural de classificação, onde foi constatado que de fato as harmônicas são uma fonte de dados que podem ser empregados para se classificar cargas. |
Abstract: | This paper presents the development of a data acquisition system based on Arduino for signal sampling. The system consists of a current transformer (CT), a voltage transformer (VT), signal conditioning circuits, and the Arduino as the analog-to-digital converter and means of communication with the computer. Data were obtained from three different pairs of lamps: incandescent, compact fluorescent and LEDs. A script created in Matlab was in charge of storing the data. The current data were input in a fast Fourier transform (FFT) algorithm in order to extract the harmonics content. It was observed that the first five odd harmonics were quite distinct among the loads. From this set of data, the use of harmonics as a way for load classification was investigated by employing the Neural Network Pattern Recognition tool on Matlab, a classification neural network, where it was found that indeed the harmonics are a source of reliable data that can be used to classify loads. |
Palavras-chave: | Rede neural (Ciência da computação) Neural computers Harmônicos (ondas elétricas) Harmonics (Electric waves) |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOS |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal da Grande Dourados |
Sigla da Instituição: | UFGD |
metadata.dc.publisher.department: | Faculdade de Engenharia |
Citação: | SOUZA, César Augusto Gomes de. Identificação e classificação de cargas através do conteúdo harmônico via redes neurais artificiais fazendo uso de um sistema de aquisição de dados baseado em arduino. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Energia) – Faculdade de Ciências Biológicas e Ambientais, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2016. |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/3301 |
Data do documento: | 7-Out-2016 |
Aparece nas coleções: | Engenharia de Energia |
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