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Desenvolvimento de uma plataforma vestível modular multissensor baseada no ESP32-C6
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-08-06) Franco, Guilherme da Costa; Schwarz, Leandro; http://lattes.cnpq.br/7560362299598160; http://lattes.cnpq.br/0421782211144214; Miranda, Fernando Pedro Henriques de; https://orcid.org/0009-0000-3979-0351; http://lattes.cnpq.br/9948443912971404; Starke, Renan Augusto; https://orcid.org/0000-0002-6845-344X; http://lattes.cnpq.br/6573744620845452
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de uma plataforma vestível modular multissensor baseada no ESP32-C6. A versão final integrou interface gráfica circular sensível ao toque, relógio de tempo real, fotopletismografia, temper- atura, iluminância, radiação ultravioleta, bússola e pedômetro em uma mesma aplicação embarcada. O método combinou testes isolados dos componentes, separação entre acesso ao dispositivo, processamento e apresentação, integração incremental e re- gressão das funções existentes. A arquitetura resultante emprega contratos de ciclo de vida, tarefas independentes e serviços compartilhados para concorrência, persistência e recuperação do barramento I²C. Os ensaios confirmaram a navegação entre as telas, a aquisição e o tratamento dos canais sensoriais, a continuidade da inicialização nos ensaios com sensores ausentes e o funcionamento da leitura de bateria. Os resultados demonstram o atendimento dos objetivos de integração e modularidade e confirmam a plataforma como base técnica funcional para novas extensões. O alcance da avaliação é funcional e arquitetural, sem pretensão de certificação clínica ou metrológica.
Sistema de aquisição de dados para análise de apneia do sono
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-08-06) Rodrigues, Diana Macedo; Speranza; Carlos Gontarski; Giassi Junior; Pedro; http://lattes.cnpq.br/4901201441360861; https://orcid.org/0000-0003-0296-9491; http://lattes.cnpq.br/8142364274393185; http://lattes.cnpq.br/6875675620806158; Lohmann, Daniel; http://lattes.cnpq.br/8484239081492938; Marcondes, Hugo; http://lattes.cnpq.br/5845370403988138
A apneia obstrutiva do sono (AOS) é um distúrbio respiratório caracterizado por episódios recorrentes de obstrução parcial ou completa das vias aéreas superiores durante o sono, ocasionando alterações em parâmetros fisiológicos que podem auxiliar na identificação desses eventos. Considerando a complexidade da aquisição direta dos sinais respiratórios, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados baseado em sistemas embarcados e Internet das Coisas (IoT), destinado à obtenção de parâmetros fisiológicos relacionados à AOS por meio de métodos indiretos. O sistema foi desenvolvido utilizando o microcontrolador ESP32, integrado aos sensores MAX30100, MPU6050 e INMP441 para aquisição da saturação de oxigênio, frequência cardíaca, posição corporal e sinais sonoros associados ao ronco. O gerenciamento das tarefas foi realizado por meio do sistema operacional FreeRTOS, enquanto o processamento do sinal sonoro empregou a Transformada Rápida de Fourier (FFT) para análise das frequências características do ronco. Os dados adquiridos foram processados localmente e transmitidos periodicamente para a plataforma ThingSpeak utilizando a funcionalidade Bulk Write, possibilitando seu armazenamento em nuvem. Os resultados obtidos demonstraram o funcionamento integrado do sistema, permitindo a aquisição contínua, o processamento e o armazenamento dos parâmetros fisiológicos analisados. Dessa forma, o sistema desenvolvido constitui uma plataforma para aquisição de dados relacionados à apneia obstrutiva do sono, podendo servir como base para estudos futuros voltados à análise desses sinais.
Estudo da viabilidade do uso de um Datalogger para medição de campos magnéticos variantes no tempo
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-07-14) Silveira, Bruno Mota Puls da; Pinto, Matheus Leitzke; https://orcid.org/0000-0003-3571-222X; http://lattes.cnpq.br/1431722265123081; http://lattes.cnpq.br/9801136278417258; Starke, Renan Augusto; https://orcid.org/0000-0002-6845-344X; http://lattes.cnpq.br/6573744620845452; Lohmann, Daniel; http://lattes.cnpq.br/8484239081492938
Neste trabalho, investiga-se a viabilidade do uso de um datalogger experimental para a medição de campos magnéticos variantes no tempo, propondo-se uma metodologia de ensaio capaz de caracterizar a resposta do equipamento e comparar os resultados obtidos experimentalmente com cálculos analíticos e simulações numéricas. Para isso, foi desenvolvida uma bancada experimental composta por bobinas de teste, gerador de funções, sistema de monitoramento de corrente e software de leitura do datalog- ger. O posicionamento do equipamento em relação às bobinas foi cuidadosamente definido, buscando reduzir dispersões no campo magnético e aumentar a repetibili- dade das medições. A bancada experimental também foi modelada no software Ansys Maxwell, utilizando o método dos elementos finitos, permitindo representar numerica- mente as condições aplicadas nos ensaios. Os resultados simulados apresentaram boa concordância com os cálculos analíticos clássicos para o campo magnético pro- duzido por solenoides finitos, verificando-se a coerência entre as duas referências adotadas. A partir da comparação entre os resultados experimentais, analíticos e nu- méricos, foi possível avaliar o comportamento do datalogger ao longo da faixa de frequências estudada. Os resultados indicaram que o equipamento foi capaz de iden- tificar corretamente as componentes de frequência do campo magnético alternado; entretanto, foram observadas diferenças na amplitude medida em relação aos valo- res esperados, evidenciando a necessidade de calibração dependente da frequência para o uso quantitativo do sistema de medição. Dessa forma, o estudo contribui para a avaliação experimental do datalogger e para a compreensão de suas limitações na medição de campos magnéticos variantes no tempo.
Reformulação do sistema eletrônico do equipamento Vedadetector para aumento da segurança operacional e confiabilidade de detecção
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2026-07-16) Marian, Ueslei; Schlichting, Luis Carlos Martinhago; https://orcid.org/0000-0002-8123-9536; http://lattes.cnpq.br/0006785165103677; Lima, Charles Borges de; http://lattes.cnpq.br/5559489565709812; Rangel, Paulo Ricardo Telles; http://lattes.cnpq.br/1746983689724424
A impermeabilização por mantas asfálticas é amplamente utilizada na construção civil para garantir a estanqueidade de estruturas como piscinas, reservatórios e terraços. A verificação da integridade dessas mantas pode ser realizada por equipamentos que geram alta tensão, capazes de detectar descontinuidades por meio da ruptura dielétrica do ar. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo estudar o equipamento Vedadetector e desenvolver melhorias eletrônicas voltadas ao aumento da segurança operacional e da confiabilidade na detecção de falhas. Inicialmente, foi realizado o levantamento bibliográfico dos princípios envolvidos na impermeabilização, nos materiais dielétricos e na detecção de falhas por alta tensão. Em seguida, foram efetuadas medições elétricas para caracterização dos sinais gerados durante a ruptura dielétrica, possibilitando o desenvolvimento de um novo circuito de detecção baseado em isolamento elétrico, processamento digital utilizando o ESP32 e transmissão do aviso sonoro para fones de ouvido sem fio. Os resultados demonstraram que a implementação do isolamento elétrico eliminou a exposição do operador às tensões presentes no circuito original, enquanto o algoritmo desenvolvido foi capaz de medir a largura temporal dos pulsos e permitir o ajuste de sensibilidade, aumentando a confiabilidade da detecção e reduzindo a influência de descargas superficiais. Além disso, a comunicação Bluetooth apresentou funcionamento satisfatório durante os testes realizados, proporcionando uma sinalização sonora mais eficiente em ambientes com elevados níveis de ruído. Conclui-se que as melhorias propostas atenderam aos objetivos estabelecidos, contribuindo para o aumento da segurança do operador e da confiabilidade do equipamento, além de estabelecer uma base para futuras evoluções do sistema.
Análise de algoritmo preditivo para geração fotovoltaica baseado em técnicas de machine learning
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2022-02-25) Lodetti, Paula Zenni; Aranha Neto, Edison Antonio Cardoso; Costa, Gabriel Henrique dos Santos; -; -; -; -; -; -; -; -; https://orcid.org/0000-0001-9236-2241; http://lattes.cnpq.br/5349980798840778; https://orcid.org/0000-0002-0118-8311; -; Sica, Everthon Taghori; https://orcid.org/0000-0003-1525-8218; http://lattes.cnpq.br/3384034259269673; Martins, Marcos Aurelio Izumida; https://orcid.org/0000-0002-8622-2792; http://lattes.cnpq.br/2953432098581173; -; -; -; -; -; -; -; -; -
Com as redes de energia cada vez mais descentralizadas, o tamanho do mercado mundial de microrredes apresenta um crescimento bastante significativo. O gerenciamento desse tipo de instalação requer um processo de controle e acompanhamento eficiente. Além disso, é usual a presença de fontes de energia renováveis, como solar e eólica, cuja geração tende a ser instável e de difícil previsão. Esse cenário dificulta o processo de gerenciamento otimizado, o que pode afetar negativamente a saúde financeira do proprietário. Em vista disso, é interessante que uma microrredes tenha um bom sistema de otimização, que seja capaz de fornecer uma previsão adequada da geração de energia, facilitando o gerenciamento ótimo do sistema. Assim, o presente trabalho avalia um algoritmo preditivo desenvolvido com a finalidade de ser utilizado em um projeto que usa um otimizador para coordenar a operação de microrredes. A avaliação foi feita através da aplicação do preditor em um sistema fotovoltaico localizado no campus Florianópolis do Instituto Federal de Santa Catarina por um período de 5 meses.