Sistema de Monitorização em Tempo Real para Máquinas de Extração de Bebidas
# Medição da Resistência do Gelo
Foram desenvolvidas dois tipos de sondas para medir a espessura de gelo. A medição da espessura do gelo assenta na medição de resistência eléctrica entre os dois eléctrodos das sondas. Este método de medição da espessura não é fiável porque à medida que o gelo cresce a variação da resistência eléctrica não é suficiente para distinguir diversas espessuras de gelo, como podemos comprovar na imagem abaixo.
# Número de sensores utilizados
Numa fase inicial foram usados 12 sensores de temperatura colocados em diferentes pontos da máquina para perceber como é que a temperatura evoluia. Após 2 ensaios de 24 horas permitiu concluir que as temperaturas recolhidas pelos sensores situados no mesmo local não apresentavam uma variação elevada da temperatura, o que permitiu reduzir de 12 para 7 sensores de temperatura. A figura abaixo mostra um exemplo da temperatura medida pelos sensores situados na zona das máquinas. Por análise desta figura podemos concluir que o sensor T2 ou T3 pode ser retirado.
# Conclusão
Este documento reflete o trabalho desenvolvido sobre uma máquina de extração de bebidas à pressão de 100 litros, com apenas uma coluna de extração de bebida.
Numa fase inicial, foi necessário elaborar um estudo teórico sobre a topologia e funcionamento da máquina, o qual permitiu escolher os sensores de temperatura e o controlador que melhor se adequam face aos problemas de excesso de humidade e medição da espessura de gelo.
Para combater estas adversidades, foram inicialmente instalados doze sensores de temperatura à prova de água com o intuito de perceber o valor das temperaturas à volta da máquina em ensaio. Após os primeiros testes conseguiram-se reduzir os doze sensores para oito, uma vez que a variação de temperaturas em alguns sensores dentro da mesma zona eram irrelevantes.
Quanto à medição da massa de gelo, foram desenvolvidos dois pares de sondas com o objetivo de obter uma medição continua da massa. Esta estratégia não foi bem sucedida, pois o crescimento de gelo, ao longo do tempo, não provoca uma variação de resistência elétrica a partir da qual sejamos capazes de inferir a massa de gelo real. A nova estratégia passou pelo desenvolvimento de sondas que possibilitaram uma medida discreta da espessura de gelo. Estas apresentaram bons resultados, apesar de as diferentes condutividades da água das várias cubas ser um problema a resolver, obrigando assim a uma prévia calibração das sondas.
O modelo termodinâmico desenvolvido em MATLAB, permitiu simular uma máquina de extração de 100 litros, onde foram contemplados os ganhos energéticos. Este modelo possibilita estimar a massa de gelo e a temperatura da água contida na máquina, sendo este corrigido ao longo do tempo pelo valor vindo das sondas discretas. A estimação feita inicialmente com recurso a sondas de medida contÃnua de resistividade, usando o filtro de Kalman, não foi possÃvel, dado o fracasso das primeiras sondas desenvolvidas. No entanto este filtro acabou por ser usado como meio de validação das sondas discretas, permitindo assim verificar se as correções ao modelo eram satisfatórias.
Posteriormente, foi desenvolvida uma base de dados que permite armazenar todos os dados provenientes quer da BeagleBone, quer introduzidos pelos utilizadores. Caso exista Internet, a BeagleBone comunica diretamente com a base de dados, enviando os dados armazenados no cartão de memória. Este cartão é uma alternava ao armazenamento de dados local caso não exista uma conexão à rede.
A conexão a uma rede Ethernet, permite ainda que com apenas um smartphone seja possÃvel entrar no sistema da BeagleBone através de um servidor VNC instalado nesta. Em alternativa, pode-se ligar à BeagleBone com computador de um cabo USB, ou através de uma outra ligação ponto a ponto, tal como Ethernet.
# Trabalho Futuro
Neste tópico são apresentadas algumas melhorias a introduzir para complementar o trabalho apresentado. Para tal, propõe-se:
• Melhorar a pesquisa de dados para ser mais rápida;
• Desenvolver um algoritmo para lidar com um grande volume de dados (Big Data);
• Atribuir um endereço IP estático à BeagleBone para tornar mais fácil o acesso a esta sem a necessidade de uma ligação cablada;
• Converter parte do modelo matemático desenvolvido em MATLAB para outra linguagem;
• Otimizar o sistema de aquisição de dados de forma a diminuir o tempo de aquisição associado;
• Testar o modelo desenvolvido na BeagleBone e instalar a máquina num ponto de venda para primeiros teste de integração;
• Proteger motores contra curto circuitos e sobrecargas;
• Otimizar o algoritmo de previsão de perda de massa de gelo com extrações conhecidas à priori.
