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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/42146
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Silva, Cosme Teixeira da | - |
dc.date.accessioned | 2020-07-31T11:47:40Z | - |
dc.date.available | 2020-07-31T11:47:40Z | - |
dc.date.issued | 2020-07-31 | - |
dc.date.submitted | 2019-09-24 | - |
dc.identifier.citation | SILVA, C. T. da. Sistema inteligente para controle da climatização de aviários para produção de frangos de corte. 2020. 71 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/42146 | - |
dc.description.abstract | In this study, the control and monitoring process for a broiler house was improved to mitigate or eliminate thermal stresses in the birds’ environment. An architecture based on the Internet of Things (IoT) and agribusiness 4.0 was used to implement a fuzzy controller embedded in an ESP8266 microcontroller. A multiplatform web application (consisting of open-source applications and free software, such as Node-RED, a tool based on data streams) communicated the conditions of the aviary climate system to the fuzzy controller. Data were collected by a DS18B20 temperature sensor and a DHT22 temperature and humidity sensor. A Raspberry Pi 3 served as a low-cost central computer system to store these data and the rating provided by the microcontroller-embedded fuzzy controller. This information was transmitted to the central web server via message queue telemetry transport (MQTT). Data persistence was achieved using a MySQL database installed on the Raspberry Pi 3. The system performed decision-making to control the aviary thermal environment of broilers ranging from one to 49 days old. The input variables of the system were the black globe-humidity index (BGHI) and the bird age. Defuzzification by the center of gravity method produced environmental ratings as output variables that were used to control the aviary thermal environment in an automatic and smart manner. The inference was performed using the Mamdani method, and the accuracy of the results was determined by comparison with an environmental classification performed in MATLAB. Using the low-cost intelligent prototype produced a 100% accuracy (based on the MATLAB results) for the thermal environment score for 200 scenarios simulated with different thermal environments. Thus, the intelligent prototype can be used to automatically supervise evaluation variables and equipment control in aviary thermal environments. This alternative system can be used as an agribusiness 4.0 application to mitigate thermal stress conditions in aviaries and, consequently, reduce productivity losses. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | pt_BR |
dc.rights | acesso aberto | pt_BR |
dc.subject | Avicultura de corte | pt_BR |
dc.subject | Frangos de corte - Conforto térmico | pt_BR |
dc.subject | Internet das coisas | pt_BR |
dc.subject | Agroindústria 4.0 | pt_BR |
dc.subject | Poultry Industry | pt_BR |
dc.subject | Broilers - Thermal comfort | pt_BR |
dc.subject | Internet of things | pt_BR |
dc.subject | Agribusiness 4.0 | pt_BR |
dc.title | Sistema inteligente para controle da climatização de aviários para produção de frangos de corte | pt_BR |
dc.title.alternative | Intelligent system for the control of climate broiler house for the production of chicken | pt_BR |
dc.type | dissertação | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFLA | pt_BR |
dc.publisher.country | brasil | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Yanagi Junior, Tadayuki | - |
dc.contributor.advisor-co1 | Bettio, Raphael Winkler de | - |
dc.contributor.referee1 | Yanagi Junior, Tadayuki | - |
dc.contributor.referee2 | Bettio, Raphael Winkler de | - |
dc.contributor.referee3 | Schiassi, Leonardo | - |
dc.contributor.referee4 | Nascimento, José Wallace Barbosa do | - |
dc.contributor.referee5 | Ferreira, Danton Diego | - |
dc.description.resumo | Neste trabalho, objetivou-se na melhoria de processo de controle e monitoramento para galpão de frango de corte, para obter um melhor do ambiente térmico para as aves, onde o não haja stress térmico seja por calor ou frio, uma arquitetura com fundamentos de Internet of Things (IoT) e agricultura 4.0, implementar um controlador fuzzy embarcado em microcontrolador ESP8266 e um aplicativo web multiplataforma utilizando aplicações open source e softwares livres como o Node-RED uma ferramenta baseada em fluxos de dados e que esse aplicativo web comunique-se com o controlador fuzzy e atue no sistema de climatização do aviário. O controlador fuzzy foi embarcado em um microcontrolador ESP8266, tendo como central do sistema um computador de baixo custo o Raspberry Pi 3 para armazenamento das variáveis coletadas pelos sensores de temperatura DS18B20 e temperatura e umidade DHT22 e, a classificação fornecida pelo controlador fuzzy embarcado em microcontrolador, sendo as informações transmitidas via Message Queue Telemetry Transport (MQTT) para a central web. A persistência de dados é feita utilizando um banco de dados MySQL, instalado no Raspberry Pi3. O sistema atua nas tomadas de decisão para o controle do ambiente térmico de aviários para frangos de corte com idades variando e 1 a 49 dias de vida. As variáveis de entrada do sistema são o Índice Temperatura Globo Negro e Umidade e a idade das aves (dias), e como saída, após a defuzzificação por meio do método do Centro de Gravidade, a classificação do ambiente e atuação na climatização do galpão de forma automática e inteligente quando necessário. A inferência foi realizada por meio do método Mamdani, sendo que, comparou-se a classificação do ambiente realizada pelo MATLAB e pelo protótipo desenvolvido. O protótipo inteligente de baixo custo apresentou percentagem de acerto da classificação do ambiente térmico de 100%, após simular 200 cenários com diferentes ambientes térmicos, quando comparado ao aplicativo computacional MATLAB. Desta forma, o protótipo inteligente mostra-se adequado para operacionalizar, de forma automática, a supervisão das variáveis de avaliação do ambiente térmico e o controle de equipamentos relacionados à ambiência térmica de aviários, possibilitando a mitigação de condições de estresse térmico no interior de aviários e, consequentemente, de perdas de produtividade, sendo uma alternativa para aplicação na agroindústria 4.0. | pt_BR |
dc.publisher.department | Departamento de Engenharia | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Sistemas de Computação | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2558685559818656 | pt_BR |
Appears in Collections: | Engenharia de Sistemas e automação (Dissertações) |
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