ESTGV - DI - Trabalhos de projeto (após aprovados pelo júri)
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Browsing ESTGV - DI - Trabalhos de projeto (após aprovados pelo júri) by Subject "Arduino"
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- Implementação de um sistema de domótica. Análise exploratória dos Dados recolhidosPublication . Rocha, Júlio Filipe da Silva; Quental, Carlos Alberto TorresO constante crescimento das tecnologias e melhoria em arquitetura de sistemas vem resolver muitos dos problemas dos cidadãos e da sua qualidade de vida. A diversidade de aplicações da Internet das Coisas tem vindo a revolucionar a forma como nos relacionamos com a tecnologia. Redes de sensores industriais sem fio, casas inteligentes controladas remotamente utilizam arquiteturas de rede e protocolos com um nível de automação impensável há alguns anos. Este projeto propõe a implementação de um sistema de domótica que pretende resolver ou minimizar problemas nas instalações de uma piscina municipal, tais como: assaltos às instalações; controlo da qualidade do ar; fuga de gás no espaço envolvente à caldeira; redução do consumo de energia e o controlo da temperatura e humidade no Cais da Piscina. Esta proposta, como solução de baixo custo, contempla a montagem de placas Arduino, de forma a que os responsáveis da organização possam obter informações numa aplicação Android, em tempo real, e, dessa forma, poderem tomar decisões de acordo com a interpretação dos dados recolhidos. O projeto divide-se em duas fases: 1) Montagem de três microcontroladores e respetivos sensores e atuadores nas instalações da piscina; 2) Análise dos dados gerados pelo sistema de domótica, recolhidos pelos microcontroladores e armazenados na base de dados. A primeira fase será dedicada à codificação dos microcontroladores, processamento dos dados recolhidos, armazenamento numa base de dados para lidar com dados de séries temporais, e apresentação dos dados numa aplicação Android bem como na aplicação desktop Grafana. Na fase de codificação, destacam-se algumas funcionalidades, como o envio de alertas e o trabalho dos atuadores (relés), cruciais para o bom serviço prestado. A segunda fase será a análise dos dados e apresentação estatística, através de bibliotecas, como Seaborn. O conjunto de dados deriva de uma série temporal, ou seja, os dados sofrem alterações ao longo do tempo, por isso os dados históricos serão analisados e explorados por diversas funções da biblioteca Pandas, bem como a produção de uma matriz de correlação, onde será verificada uma correlação negativa, entre os dados da temperatura e humidade e, se possível, a correlação bem visível entre as variáveis do sensor magnético, aplicado na porta, e do sensor de movimento.