Publicação da ICCEEG versão 18, Manuais, Projetos, Pesquisas de Engenharia Elétrica

Baixe Publicação da ICCEEG versão 18 e outras Manuais, Projetos, Pesquisas em PDF para Engenharia Elétrica, somente na Docsity! Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 REVISTA JUNIOR - ICCEEg - Revista Junior de Iniciação Científica em Ciências Exatas e Engenharia Volume 1 – Número 18 – Julho de 2018 ISSN 2236-0093 Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 Revista Jr de Iniciação Científica em Ciências Exatas e Engenharia FOCO A ICCEEg é um periódico semestral de publicação digital dos cursos as áreas de ciências exatas e engenharia que tem por objetivos: Divulgar pesquisas pertinentes nas áreas da computação, automação, sistemas da informação, matemática aplicada e licenciatura, de interesse das comunidades educacional, cultural, científica e tecnológica; Estimular o intercâmbio de informação científica entre as diversas subáreas; Estimular a produção científica a nível de graduação. SUBMISSÕES O artigo deve ser original e destinado exclusivamente para a ICCEEg, ou seja, não ter sido publicado em nenhum outro veículo, seja anais de evento, revista ou periódico. Trabalhos apresentados em eventos serão aceitos desde que não tenham sido publicados integralmente em anais, devendo ser autorizados, por escrito, pela entidade organizadora do evento, quando as normas do mesmo assim exigirem, ou em situações especialmente definidas pela comissão editorial da revista. Os artigos devem estar relacionados diretamente com trabalhos de iniciação científica. Tópicos Aceitos As submissões devem ser artigos técnicos e científicos acerca de temas das áreas computação, automação, sistemas de informação, matemática aplicada e licenciatura. Exemplos de tópicos são, dentre outros:  Sistemas Multiagentes  Aprendizado de Máquina  Mineração de dados  Engenharia de Software  Interface Humano-Computador  Bancos de Dados  Problemas Inversos  Processamento de Imagens  Computação Gráfica  Computação de alto desempenho  Problemas de Localização  Fluxos em redes  Modelagem por grafos  Problemas de coberturas de conjuntos  Geometria na atualidade  Formação Continuada de Professores de Matemática EDITORA  Prof.ª Dra. Diana Francisca Adamatti  Fernanda Luiz Pinto  André Luiz da Silva Kelbouscas ICCEEg - Revista Junior de Iniciação Científica em Ciências Exatas e Engenharias – vol 1 – no. 18 Universidade Federal do Rio Grande: Rio Grande / RS FURG, 2018 – Semestral ISSN 2236-0093 1st Pablo Francisco Benitez Baratto Engenheiro Agrimensor Universidade Federal do Pampa Itaqui – Brasil pablofbbaratto@gmail.com 4th Rogério Rodrigues de Vargas Prof. Doutor em Sistemas e Computação Universidade Federal do Pampa Itaqui – Brasil rogeriovargas@unipampa.edu.br 2nd Cristiano Galafassi Prof. Mestre em Computação Aplicada Universidade Federal do Pampa Itaqui – Brasil cristianogalafassi@unipampa.edu.br 5th Emanuelly Wouters Silva Graduanda do curso de Licenciatura em Química Instituto Federal Farroupilha Panambi – Brasil Emanuellywouters@gmail.com 3rd Leonard Niero da Silveira Prof. Mestre em Geomática Universidade Federal do Pampa Itaqui – Brasil leonardsilveira@unipampa.edu.br 6th Everton Colling Nedel Engenheiro Agrimensor Universidade Federal do Pampa Itaqui – Brasil everton_nedel@hotmail.com Resumo — A partir de ferramentas computacionais de desenvolvimento é possível criar aplicativos direcionados aos cálculos geodésicos, cartográficos e topográficos que, por sua vez, são bastante complexos para serem efetuados manualmente, além de demandarem recursos financeiros para a aquisição de licenças de uso para softwares proprietários. A situação se torna mais complicada quando é necessária a instalação destes softwares em várias máquinas ou mesmo a sua portabilidade para utilização em campo. É possível generalizar o uso de um aplicativo específico quando este tem baixo custo (ou mesmo gratuito) e simplicidade de operação (interface amigável). Como qualquer curso de Engenharia, o de Agrimensura e Cartografia precisa desenvolver uma gama das equações para resolver os problemas do cotidiano no exercício da profissão. Nesse sentido, o intuito de desenvolver uma ferramenta compacta onde se possa agrupar alguns cálculos pertinentes à Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (principalmente a transformação de coordenadas) tem caráter inovador, devido não haver no mercado aplicações gratuitas com a mesma praticidade de operação com que o presente trabalho objetiva produzir. Assim, fazendo uso da plataforma virtual de desenvolvimento de aplicativos para Android do Google, mantida pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), foi possível desenvolver gratuitamente um aplicativo no formato APK, que poderá ser facilmente instalado em smartphones e tablets com o sistema operacional Android, denominado E TOPO. Palavras Chave— Android, Geodésia, Plano Topográfico. I. INTRODUÇÃO Desde o surgimento dos smartphones, houveram diversas mudanças no panorama atual, dentre elas, o modo de se comunicar e se relacionar em sociedade. Com o uso que vem sendo empregado para estes aparelhos é possível visualizar seus respectivos impactos no cotidiano de todos, além de que grandes empresas têm se adaptado a essa nova realidade. De acordo com o estudo “Smathphones Users and Penetration Worldwide”, previu-se que um quarto da população teria um smartphone em 2015 e 51,7% dos usuários de celulares utilizarão o sistema Android em 2018, demonstrando o crescimento do uso desse sistema no mundo todo [1]. Nesse sentido, a utilização de smartphones e suas tecnologias têm conquistado cada vez mais espaço na vida em sociedade, tornando-se um meio facilitador das atividades realizadas no nosso dia a dia [2], permitindo a interação entre pessoas e aplicações práticas na vida de todos. No meio profissional não é diferente, tal tecnologia tem se tornado uma ferramenta cada vez mais poderosa para realizar atividades de maneira simples, rápida, possibilitando resolver inúmeros problemas utilizando o aparelho na palma da mão através de seus aplicativos, os quais são fáceis de instalar, rápidos e simples de manusear. Os desenvolvedores em linguagem compatível com o Sistema Operacional Android estão se adequando às novas possibilidades de mercado que a plataforma computacional oferece. Esses aplicativos, basicamente são softwares desenvolvidos com a finalidade de utilização em dispositivos móveis como smartphones e tablets que são usados para atender as necessidades específicas do usuário. Esses serviços têm como objetivo de informar ou entreter [3]. Assim, o trabalho em questão tem uma grande relevância tecnológica, por estar atualizando e simplificando o uso das ferramentas aplicadas na área da Engenharia de Agrimensura e Cartográfica. Tal engenharia necessita de novos meios para resolução de problemas e, mesmo os profissionais mais antigos, têm de aprender a utilizar das novas tecnologias para tornarem-se competitivos no mercado de trabalho. O intuito foi desenvolver uma ferramenta compacta onde se possa agrupar alguns cálculos pertinentes à Engenharia de Agrimensura (principalmente a transformação de coordenadas) utilizando a plataforma virtual de desenvolvimento de aplicativos para Android do Google, mantida pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) [4], chamada App Inventor 2. Nela possível desenvolver gratuitamente aplicativos no formato APK, podendo ser facilmente instalados em smartphones e tablets com o sistema operacional Android. A simplificação dos cálculos por meio de um aplicativo móvel é de suma importância para os profissionais que trabalham na área. O desenvolvimento do aplicativo denominado E TOPO traz, para a Engenharia de Agrimensura e Cartográfica, uma nova perspectiva e horizonte de trabalho, sendo que atualmente, dentro das engenharias, é necessária a criação de equipamentos, métodos, dispositivos e softwares que Desenvolvimento de Aplicativo para Sistemas Operacionais Android direcionado à Engenharia de Agrimensura: E TOPO ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 1 *Disponível em: https://storage.googleapis.com/datageosis/datageosisoffice_full.exe ** Disponível em: http://www.topograph.com.br/index.html#produtos otimizem o trabalho dos engenheiros. Embora o referencial teórico passe por raras atualizações, a inovação no modo de aplicação e desenvolvimento dos resultados obtidos nunca foi tão imperativa. II. REFERENCIAL TEÓRICO No âmbito da Engenharia de Agrimensura e Cartográfica, rotineiramente há a necessidade de efetuar a transformação de coordenadas, sabendo que a Terra pode ser projetada com uma redução de escala, com formato esférico, por meio de um globo terrestre. Nesse globo são representados os aspectos naturais e artificiais com finalidade apenas cultural, como um meio de representação qualitativa [5]. Mesmo que a geodésia refira-se à superfície curva da Terra, a grande maioria dos processos práticos realizados em campo e escritório utilizam uma superfície plana (cartográfica) e esses processos acabam gerando distorções. Nesse sentido, é possível minimizar tais distorções, utilizando uma fração limitada da superfície terrestre (topográfica) [6]. No mercado não há aplicativos móveis específicos para este fim, existem apenas softwares para computadores como o DataGeosis*, o TopoGRAPH**, o Sistema Posição, entre outros, que realizam funções como a criação de cadernetas com coordenadas topográficas ou Universal Transversa de Mercator (UTM). Porém, todos estes softwares supracitados necessitam de uma chave paga para sua utilização completo. A. Fator de Escala Basicamente, o fator de escala corrige as deformações lineares causadas pelo sistema de projeção. No caso do Sistema de Projeção UTM, o qual é adotado oficialmente para o mapeamento sistemático no Brasil, as distâncias medidas no terreno deverão ser multiplicadas pelo fator de escala correspondente à posição em que se encontram no fuso. Já as distâncias tomadas na carta deverão ser divididas pelo fator de escala afim de se obter as distâncias reais [7]. Para desenvolver a superfície do elipsoide no cilindro, algumas informações acabam sendo perdidas em determinadas regiões pela aplicação do fator de escala K, que se trata de um coeficiente de deformação linear, que é a relação matemática entre um comprimento na projeção (cilindro) e o seu correspondente no elipsoide [8]. Logo, distâncias sobre a superfície terrestre localizadas entre as linhas de secância dentro de um dado fuso acabam por diminuir seu tamanho quando projetadas no plano UTM, enquanto distâncias exteriores às linhas de secância acabam aumentando seu tamanho quando projetadas, conforme a Figura 1. Figura 1. Detalhe do fuso em corte. Fonte: [9]. A equação (1), é utilizada para calcular o fator de escala K em função das coordenadas geodésicas, [10]: K0 – fator de escala do meridiano central do fuso (0,9996); Φm – Latitude geodésica do ponto; λm – Longitude geodésica do ponto; λMC – Longitude geodésica do meridiano central do fuso. B. Convergência Meridiana A convergência meridiana é o ângulo C (denominado como (γ) na Figura 2), que num determinado ponto P, é formado pela tangente ao meridiano deste, e a paralela ao meridiano central, como pode ser vista na Figura 2. Desta forma, a convergência meridiana é o ângulo formado entre o norte verdadeiro e o Norte de quadricula [11]. Figura 2. Sinal da Convergência Meridiana. Fonte: [12]. As equações (3-8) são utilizadas no cálculo da convergência meridiana [5], onde os termos P, XII, XIII e C’5 são equações parciais utilizadas para o efetivo cálculo da convergência meridiana (C). Onde: a - semieixo maior do elipsoide de referência; b - semieixo menor do elipsoide de referência; e’ – segunda excentricidade do elipsoide de referência; ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 2 DI” – diferença entre a longitude do ponto e do meridiano central do fuso (em segundos). C. Plano Topográfico Local O plano topográfico local é um plano elevado ao nível médio do terreno da área de abrangência do Sistema Topográfico Local, segundo a normal à superfície de referência no ponto de origem do sistema conforme a Figura 3 (ponto de tangência do plano topográfico de projeção no elipsoide de referência) [13], de tal forma que não são levados em conta os erros sistemáticos provenientes da desconsideração da curvatura terrestre e do desvio da vertical, definido pela determinação de coordenadas topográficas a partir de coordenadas geodésicas [14]. Para a criação de um plano topográfico local, é necessário escolher um ponto sobre a superfície física terrestre e conhecer suas coordenadas homólogas sobre a superfície de referência, onde passará um plano tangente com origem em tal ponto. Assim, tanto a escolha da superfície de referência como a do elipsoide de revolução (para a representação que melhor se adequa ao geoide) apoia-se na comprovação de Newton de que a Terra era achatada nos polos e com o formato semelhante à de um elipsoide de revolução [15]. Assim como descrito por [9] e [15], o Plano Topográfico Local serve para simplificar os cálculos de coordenadas em levantamentos topográficos e evitar o uso do sistema de coordenadas planas UTM, as quais, por sua vez, não são indicadas para obras de engenharia pelas deformações decorrentes de tal sistema. Figura 3. Ilustração do Plano Topográfico Local – Sistema Geodésico Local. Fonte: [16]. As Equações (9-26) mostram o procedimento de transformação de coordenadas geodésicas em coordenadas plano-retangulares no Sistema Topográfico Local, segundo a NBR 14166 [13]. Onde as Equações (11-26) servem como cálculos intermediários para o efetivo cálculo das coordenadas topográficas locais expressas nas Equações (9-10), para X e Y, respectivamente. Para realizar toda essa conversão, basta ter a Latitude (φo) e Longitude (λ0) de um ponto de origem do seu plano Topográfico Local, a altitude ortométrica média (Ht) de todos os pontos do seu plano, juntamente com as Latitudes (φP) e Longitudes (λP) de todos os demais pontos a serem transformados, a partir de sua origem definida, que irão equivaler à X=150000m e Y=250000m. D. Problema Inverso da Topografia O problema inverso da Topografia consiste na determinação do Azimute e da distância entre dois pontos, a partir dos valores de suas coordenadas (X, Y), abscissa e ordenada. Não basta apenas calcular numericamente, é necessário compreender o que de fato são tais grandezas topográficas. Sendo assim, o Azimute é definido como o ângulo horizontal formado entre a direção Norte/Sul e o alinhamento em questão. O Azimute é medido a partir do Norte, no sentido horário (à direita), podendo variar de 0° a 360° [8], [17]. Porém, quando se trata do cálculo do Azimute a partir das coordenadas, pode ser calculado a partir do Rumo (α), que é basicamente o menor ângulo formado pela meridiana que materializa o alinhamento Norte-Sul e a direção considerada. Uma vez que o Rumo varia de 0º a 90º, sendo contado do ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 3 Através da Figura 6 é possível ver as oscilações dos resultados obtidos na Tabela IV quando comparadas à igualdade dos dados de saída do aplicativo e pelo software DataGeosis Office. Figura 6. Comparativo gráfico entre as distâncias dos pontos obtidas pelo aplicativo e pelo DataGeosis Office em relação à reta que representa igualdade entre os pontos calculados. Nota-se na Figura 6 que a discrepância entre as coordenadas foi relativamente baixa, pois mesmo no gráfico com amplitude de 0,05 m ou 5 cm, as oscilações entre as distâncias não atingiram a amplitude de 0,01 m ou 1 cm. V. DEMONSTRAÇÃO VISUAL DA APLICAÇÃO O aplicativo encontra-se desenvolvido, como apresentam as Figuras (7-11), demonstrando a interface gráfica de comunicação aplicativo - usuário. A Figura 7 mostra a tela inicial ao inicial o aplicativo, onde encontram-se as opções de suas funcionalidades, embora fora abordada somente a opção Geodésia neste Artigo. Figura 7. Tela inicial e menu do aplicativo. Já a Figura 8, demonstra a tela que se abre ao escolher a opção Geodésia. Figura 8. Sub Menu da opção Geodésia do aplicativo. A Figura 9 apresenta a tela que se abre ao escolher a opção ABNT/NBR 14166 (Figura 8), e onde foram adicionados os dados de entrada, cuja origem utilizada foi o Ponto 1 (Tabela 1), e calculados todos os resultados para os demais Pontos, denominados dados de saída (Tabela 2). Figura 9. Tela do aplicativo para a opção ABNT/NBR 14166. A Figura 10 apresenta o preenchimento da tela ABNT/NBR 14166 e como o smartphone Android se comporta para tal finalidade. Os valores inseridos são referentes ao Ponto 2 (Tabela 1). ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 6 *Disponível em: https://mega.nz/#F!0yoSHaQJ!M5po4W_cljYu2fxCjed3_g Figura 10. Preenchimento da tela ABNT/NBR 14166. E por fim, a Figura 11 apresenta a tela de resultados para cada Ponto calculado após pressionar o botão Transform na tela ABNT/NBR 14166. Os valores obtidos nessa figura são resultados da transformação do Ponto 2 (Tabela 1) nos valores do Ponto 2 (Tabela 2). Figura 11. Resultado das coordenadas geodésicas transformadas em coordenadas planas locais (X, Y). Como fica visível, na Figura 11 apresentam-se os valores das coordenadas geodésicas (Latitude, Longitude) em graus decimais, tanto da origem, quanto do Ponto que está sendo transformado em coordenadas planas topográficas locais (X, Y), além da altitude ortométrica média do Plano. Após desenvolvido, o aplicativo E TOPO* foi disponibilizado de forma gratuita à comunidade por meio de sítio específico, via um link para download diretamente no celular. VI. CONSIDERAÇÕES FINAIS O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma ferramenta compacta onde se possa agrupar alguns cálculos pertinentes à Engenharia de Agrimensura (principalmente a transformação de coordenadas e sistemas de referência), utilizando a plataforma virtual de desenvolvimento de aplicativos para Android do Google App Inventor 2, mantida pelo MIT, na qual é possível desenvolver gratuitamente aplicativos no formato APK, podendo ser facilmente instalados em smartphones e tablets com o sistema operacional Android. Espera-se que, além da facilidade de operação, a versão final do aplicativo seja disponibilizada de forma gratuita, tornando este fato como um dos atrativos para sua utilização de forma generalizada e sua portabilidade como uma das soluções definitivas para muitos dos problemas de engenharia. Intrinsicamente se espera a utilização de forma mais corriqueira das normas brasileiras, principalmente na implantação das redes de referência cadastral municipal, orientada pela norma NBR 14166 [13], na qual há a necessidade de criação do Plano Topográfico Local para a implantação de obras e serviços municipais. No meio acadêmico-profissional, é importante buscar inovações dentro de todas as áreas do conhecimento, deste modo, a utilização de aplicativos que otimizam o tempo de processos e cálculos onerosos demonstram a facilidade que tais aplicativos trouxeram ao mundo. A falta de ferramentas para o intercâmbio de informações entre a geodesia, a cartografia e a topografia são problemas importantes para o bom gerenciamento de projetos e obras, e, na falta destes recursos, são implementados de forma incorreta. Softwares proprietários, além de escassos no mercado, não abrangem todas as soluções necessárias, de tal modo, a transição de coordenadas de um plano de projeção cartográfica em coordenadas no plano topográfico local, necessário à materialização de um projeto sem o risco de erros gerados pela negligência dos efeitos da curvatura terrestre. Deste ponto de vista, este trabalho tem um caráter inovador, trazendo soluções inéditas na Engenharia de Agrimensura e Cartográfica, realizando isto em dispositivos móveis de forma gratuita, podendo, a médio prazo, mudar paradigmas na comunidade técnica brasileira. REFERÊNCIAS [1] Emarketer. 2 Billion Consumers Worldwide to Get Smart(phones) by 2016 [online]. 2014. Acesso em 4 setembro 2017. Disponível em http://www.emarketer.com/Article/2- BillionConsumers-Worldwide-Smartphones-by- 2016/1011694 [2] Ramos, F. A. Tecnologia de Informação e Comunicação (TICs) no Contexto Escolar. 2012. 62f. Dissertação (Especialização) – Faculdade de Quatro Marcos. São José dos Quatro Marcos, 2012. [3] A. Farias, C. G. V. Cruz, É. Ramos, J. Belém, L. Souza and A. Morisson. Comunicação interativa: aplicativo para dispositivos móveis voltados ao turismo em Belém do Pará. In anais do Congresso Brasileiro de Ciências da Comunicação (XXXVI Intercom), Manaus, Amazonas, Brasil, 2013. [4] MIT. Massachusetts Institute of Technology: App inventor Abouts, US [online]. Acesso em 4 setembro de 2017. Disponível em http://appinventor.mit.edu/explore/about-us.html [5] M. Tuler, S. Saraiva. Fundamentos de geodésia e cartografia. 2nd ed. Porto Alegre: Bookman, 2016. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 7 [6] L. A. K. Veiga, M. A. Z. Zanetti, P. L. Faggion. Fundamentos de Topografia. 2nd ed. Curitiba: UFPR, 2012. [7] M. A. Z. Zanetti. Geodésia. Curitiba: UFPR, 2007. [8] L. A. K. Veiga, M. A. Z. Zanetti, P. L. Faggion. Fundamentos de Topografia. 1st ed. Curitiba: UFPR, 2007. [9] L. C. Silveira. Uso de coordenadas pseudo utm em locação de obras (HEs E PCHs). 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Levantamento planialtimétrico no plano topográfico local: estudo comparativo dos resultados obtidos a partir de métodos geodésicos e topográficos. Journal of Geoscience (Gaea). São Leopoldo, Volume 5, Issue 2, July 2009, Pages. 51-60. [16] MUNDOGEO. O Sigef [online]. 2013. Acesso em 22 agosto de 2017. Disponível em http://mundogeo.com/blog/2013/09/15/o-sigef/ [17] C. E. T. Pastana. Topografia I e II. Marília: UNIMAR, 2010. [18] IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística: Altera a caracterização do Sistema Geodésico Brasileiro [online]. 2005. Acesso em 20 agosto de 2017. Disponível em http://www.inde.gov.br/images/inde/rpr_01_25fev2005. pdf ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 8 para os próximos bits, oferendo alternativas para redução do problema de caminho crı́tico do Ripple-Carry. Basicamente, são dois principais sinais: generate e propagate. O primeiro deles é o Generate (G), que será ”1”quando o carry-out for ”1”independente do carry-in, como mostra a equação (3). Já o sinal Propagate (P) será ”1”quando as entradas forem diferentes, de acordo com a equação (4), representando que o carry-out será igual ao carry-in. Esses sinais ainda podem ser relacionados com as equações (1) e (2) do FA para se obter os sinais de ”Sum”e ”Cout”em função de P e G, resultando em: G = A.B (3) P = A⊕B (4) Sum = A⊕B ⊕ Cin = P ⊕ Cin (5) Cout = A.B + A.Cin + B.Cin = G + P.Cin (6) 3) Somador Carry-Lookahead: Diferentemente do modelo Ripple-Carry, onde cada FA espera o carry-out do anterior para realizar a sua soma, no somador Carry-Lookahead cada módulo computa seu próprio bit de carry-in independente- mente. A Figura 3 mostra a organização desse modelo para 4 bits, onde nenhum FA se comunica diretamente. De forma geral, um somador Carry-Lookahead de n bits necessita de n módulos somadores e a geração do sinal de propagação de carry. Figura 3. Somador Carry-Lookahead Utilizando os sinais auxiliares o somador Carry-Lookahead consegue obter os sinais carry-out para cada bit através das equações (7), (8), (9) e (10), definidas como: Cout0 = G0 + P0.Cin0 (7) Cout1 = G1 + P1.G0 + P1.P0.Cin0 (8) Cout2 = G2 + P2.G1 + P2.P1.G0 + P2.P1.P0.Cin0 (9) Cout3 = G3 + P3.G2 + P3.P2.G1 + P3.P2.P1.G0+ P3.P2.P1.P0.Cin0 (10) 4) Somador Carry-Select: O somador Carry-Select con- siste basicamente em dois somadores Ripple-Carry e um multiplexador. Como mostrado na Figura 4, para a soma de 4 bits são necessários dois somadores em paralelo, onde o primeiro é alimentado com o carry-in ”0”e segundo com carry-in ”1”. Então o multiplexador seleciona o sinal correto a partir do carry-in inicial da soma. Figura 4. Somador Carry-Select Apesar de apresentar uma boa vantagem na diminuição do caminho crı́tico em relação as outras abordagens, este somador necessita de mais hardware e consome mais energia. Para aplicações que buscam alto desempenho, somadores ligados em árvores são mais utilizados. 5) Somador Kogge-Stone Tree: Arquiteturas de somadores baseadas em árvores são propostas para somadores de vários bits, ou seja, módulos somadores maiores que 4 bits. Dentre as alternativas propostas na literatura, o somador Kogge-Stone destaca-se pelo seu desempenho [3]. A Figura 5 mostra um somador baseado na árvore de Kogge-Stone para 16 bits. Cada tipo de célula nessa arquitetura é responsável por uma equação diferente e dividem-se por camadas, sendo o número de camadas igual a log2n, como n representando o número de bits do somador. Figura 5. Somador Kogge-Stone Inicialmente, calcula-se todos os sinais de propagate e generate para cada bit. As outras equações são representadas por: Sumi = Pi ⊕ Cini (11) Gi:j = Gi:k + Pi:k.Gk−1:j (12) Gi:j = Gi:k + Pi:k.Gk−1:jePi:j = Pi:k.Pk−1:j (13) B. Multiplicadores Há muitas décadas vem-se desenvolvendo circuitos com o objetivo de realizar a operação aritmética de multiplicação. Em um primeiro momento, essa operação era realizada utilizando ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 11 iterativamente um circuito somador. Porém, com o passar dos anos, surgiram algumas restrições em relação a taxa de clock, criando a necessidade de obter um hardware dedicado. Neste contexto, começaram a ser propostas implementações de multiplicadores matriciais [20]. O funcionamento de todas as arquiteturas de multiplicado- res propostas na literatura pode ser dividido em 3 estágios: geração de produtos parciais, adição de produtos parciais e um estágio final de adição. A velocidade da multiplicação pode ser aumentada diminuindo-se o número de produtos parciais, pois quanto menor for o número de produtos parciais menor será a quantidade de somas necessárias para obter-se o produto final, por isso muitos algoritmos e modificações foram propostos para acelerar este procedimento [12]. Na literatura estão disponı́veis multiplicadores com arqui- teturas simples que realizam a operação de números binários sem sinal. As principais delas são os multiplicadores Array [8] e Wallace Tree [22]. A vantagem destas é o bom desem- penho, porém, são limitadas pelo fato de trabalharem apenas com números binários positivos. Com o tempo foram sendo propostas implementações para a multiplicação de números positivos e negativos representados em complemento de 2. A representação em complemento de 2 é a mais usada em sistemas digitais [5]. Esta representação adiciona complexi- dade aos algoritmos de multiplicação porque o sinal do número está inserido em sua própria representação, diferentemente da representação sinal magnitude, onde o sinal e o número podem ser separados, tornando a multiplicação muito mais simples. Uma das implementações mais conhecidas é a do algo- ritmo de Booth Modificado [7]. Ela possui um esquema de recodificação junto à uma árvore de redução de profundidade logarı́tmica e um somador final. Essa implementação tem a vantagem de reduzir o número de produtos parciais gerados pela metade em comparação a geração de produtos parciais baseada em duas portas AND, diminuindo assim o circuito. Como as árvores de redução de profundidade logarı́tmica pos- suem estruturas variáveis, o uso de um circuito menor facilita a implementação e melhora o desempenho do multiplicador. A motivação para o uso da arquitetura de Booth Modificado é o ganho em velocidade. Porém, o fato da dissipação de energia ter se tornado recentemente um fator crı́tico fez com que o uso de tal implementação deixasse de ser tão irrefutável. Apesar de seu alto consumo, o multiplicador de Booth ainda prevalece quando faz-se necessário um circuito de alta velocidade [20] Dos trabalhos relacionados encontrados no levantamento bibliográfico destacam-se dois trabalhos recentes. O trabalho de [4] que apresenta uma comparação entre os multiplicadores de Booth Modificado, Vedic, Wallace e Dadda e o trabalho de [20] que compara os multiplicadores de Baugh-Wooley e Booth Modificado. Das arquiteturas de multiplicadores disponı́veis na literatura foram escolhidas duas que são consideradas as principais para multiplicação de números binários com sinal: a arquitetura Baugh-Wooley e a de Booth. Ambas são projetadas para a multiplicação de números inteiros positivos e negativos, representados em complemento de 2. Estas arquiteturas são alvo de muitos estudos e propostas de modificações para aumento de desempenho. Em circuitos multiplicadores podemos considerar duas en- tradas, A e B. Este trabalho apresenta arquiteturas para a multiplicação de 4 bits onde as entradas são representadas pelos bits a3a2a1a0 e b3b2b1b0. A saı́da é o produto P que tem seus bits representados por p7p6...p0. Vale lembrar que o resultado de uma multiplicação de dois valores de n-bits é expresso por um valor de 2n bits [13]. As Seções a seguir descrevem as principais caracterı́sticas dos multiplicadores estudados. 1) Baugh-Wooley: O algoritmo de Baugh-Wooley proposto em [5] é uma das melhores opções para multiplicação de números com sinal porque maximiza a regularidade do mul- tiplicador e permite que todos os produtos parciais tenham bits de sinal positivo. A função booleana AND de cada bit do multiplicador por cada um do multiplicando produz os bits dos produtos parciais, estes são ajustados de forma que o sinal negativo seja movido para a última etapa da operação e somados até gerar o produto final [13]. A criação do array de produtos parciais da multiplicação de n-bit é composta por 3 etapas [20]: 1) O bit mais significativo das primeiras n − 1 linhas de produtos parciais geradas e todos os bits da última linha exceto o mais significativo, são invertidos. 2) O valor lógico 1 é adicionado a coluna à esquerda do bit mais significativo do primeiro produto parcial gerado. 3) O bit mais significativo do resultado final é invertido. A Figura 6 ilustra o processo citado para uma multiplicação de 5 bits. Figura 6. Multiplicação 5*5 Baugh-Wooley Existem diferentes propostas de arquiteturas para o algo- ritmo de Baugh-Wooley, a arquitetura convencional (BW1) é apresentada na Figura 7. Nesta topologia, a multiplicação é realizada por um circuito composto por 15 somadores, 16 por- tas lógicas AND (NAND mais inversor) e 8 inversores. Neste diagrama de blocos, os menores representam as expressões lógicas A AND B (A.B), A’ AND B (A’.B) e A AND B’ (A.B’), enquanto os blocos maiores representam os somadores (FA). Uma topologia alternativa também baseada no algoritmo de BW e mostrada em [19] é apresentada na Figura 8. Esta arquitetura apresenta uma organização baseada em células que podem ser de dois tipos diferentes, as cinzas que são usadas para operar bits em complemento de 2 e as brancas que são destinadas a multiplicação sem sinal. Células cinzas são compostas por um somador completo (FA) com uma porta ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 12 Figura 7. Multiplicador Baugh-Wooley Figura 8. Outra implementação do Multiplicador Baugh-Wooley [19] NAND conectada a uma de suas entradas, já as brancas, possuem uma porta lógica AND nesta função, como pode- se observar na Figura 9. Estas portas geram produtos parciais combinando um bit do multiplicador e um do multiplicando. Figura 9. Células do Multiplicador Baugh-Wooley Cada um dos blocos que formam a arquitetura recebe quatro entradas: a entrada B (linha horizontal), a entrada A (linha vertical), o carry da célula anterior (linha vertical) e a soma da célula anterior (linha diagonal) e produzem 2 saı́das: a soma (linha diagonal) e o carry de saı́da (linha vertical) [19]. Para operações de 4x4 bits são necessárias 6 células cinzas 10 brancas e 4 somadores normais que forma o estágio final de soma. 2) Booth Radix-2: O algoritmo de Booth proposto em [6] forma a base dos algoritmos de multiplicação de números com sinal e possui uma implementação simples no nı́vel de hardware. Este algoritmo é baseado em recodificar o valor do multiplicador x, para um valor z, deixando o multiplicando y em sua forma original. Na recodificação Booth, cada digito do termo multiplicador pode assumir os valores positivo, negativo e zero. Essa é uma notação especial para expressar dı́gitos com sinal, chamada codificação Signed Digit (SD) [10]. Na execução do algoritmo, a etapa mais importante é a recodificação, que tem suas regras mostrada na I utiliza um par de bits da entrada x como base. Se o par for “00” ou “11” é realizado apenas um shift para a esquerda sobre o produto. Se o par for “01” o valor da entrada y é somado ao produto parcial e se o par for “10” o valor de y é subtraı́do. Após cada recodificação os bits do novo produto devem ser deslizados para a esquerda [16]. Tabela I TABELA DE RECODIFICAÇÃO BOOTH (RADIX-2) Bit xi Bit xi-1 Digito recodificado Operação em y 0 0 0 Shift (0*y) 0 1 +1 Soma (+1*y) 1 0 -1 Sub (-1*y) 1 1 0 Shift (0*y) Façamos um exemplo onde o multiplicador é x = +4 (0100) e o multiplicando é y = +3 (0011) e o produto parcial inicial é P = 0 (0000). Primeiramente coloca-se um bit “0” depois do bit menos significativo do multiplicador deixando-o no formato ”01000”. Observando da direita para a esquerda o primeiro par formado é “00”, isto faz com que o produto parcial inicial sofra um shift. O segundo par também é “00” então o produto parcial é deslocado novamente. O terceiro par é “10”, logo deve-se subtrair o valor de y do produto parcial. Para realizar-se a subtração, o complemento de 2 de y, que tem valor “1101”, é adicionado ao produto parcial. O último par formado é “01” então o valor de y, “0011”, é adicionado ao produto parcial. Depois de realizadas estas operações, o bit mais significativo de cada produto parcial deve ser replicado para a esquerda até ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 13 Figura 14. Fluxograma Aplicação no arco, mudava de estado depois de um perı́odo de tempo, enquanto as demais permaneciam constantes. O perı́odo de tempo adotado para o sinal de entrada ficar estável em cada um dos nı́veis lógicos foi de 2ns. A aplicação identificou 5088 arcos de atraso para a multiplicação. A Figura 14 apresenta um fluxograma dos passos desenvolvidos pelo programa para a multiplicação. A primeira etapa consiste em preencher duas matrizes de dimensão 8x256. A matriz Entrada possui como linhas todas as combinações de entradas possı́veis para o multiplicador, já a matriz Saı́da apresenta o produto dos quatro primeiros bits pelos quatro últimos da linha i correspondente na Entrada. 1) Potência: Observar a potência dissipada dos circuitos faz-se importante para escolher uma arquitetura que consuma menos energia. Isto se faz cada vez mais importante devido ao grande desenvolvimento dos dispositivos eletrônicos portáteis que fazem uso de baterias. Também é importante ressaltar que alto consumo pode gerar sobreaquecimento do dispositivo gerando falhas operacionais. O simulador elétrico utilizado neste trabalho não possuı́ uma função especifica para medir a potência, mas determina a energia consumida em um determinado intervalo de tempo. Através da Equação 1 obtêm-se a energia, calculando a integral da corrente consumida da fonte durante o tempo de cada simulação (4ns). Nesta equação, i corresponde à corrente, ∆t à variação de tempo e Vdd à tensão na fonte. Energia = ∫ ∆t 0 (V dd)dt (14) Depois de obtido o valor da energia, calculou-se a potência a partir da Equação 2, que determina que a potência média é a razão entre a energia consumida ao longo do intervalo de tempo, multiplicados pela tensão de alimentação. Estes valores foram observados para cada simulação de arco de atraso. P (V dd) = Energia ∆t ∗ V dd (15) 2) Cálculo do PDP: Para verificar a eficiência utilizando potência e atraso, foi utilizado um fator denominado power- delay-product (PDP) que consiste no produto entre os mesmos. Este trabalho avalia os valores de PDP para os cinco arcos de que apresentaram o maior valor de atraso, considerando a respectiva potência dissipada nestes casos. PDP = Atraso ∗ Potencia (16) IV. RESULTADOS Os dados obtidos, com exceção do número de transistores, foram tratados utilizando as funções matemáticas: média, máxima e desvio padrão. Os resultados serão mostrados di- vididos em quatro seções: a) Estimativa do número de transis- tores; b) Medição dos atrasos de propagação; c) Medição de Potência; d) Power-delay-product (PDP). A. Estimativa do número de transistores O número de transistores total em cada arquitetura permite uma estimativa de área. Os circuitos dos somadores apresen- tam 102 transistores no Ripple-Carry (RC), 240 no Carry- Lookahead (CL), no 280 Carry-Select (CS) e 192 no Kogge- Stone Tree (KST). O número de transistores nos multiplica- dores é superior, sendo 532, 644 e 888 para as arquiteturas BW1, Bw2 e Booth respectivamente. A Figura 15 apresenta um gráfico de comparação dos valores obtidos. Avaliando os valores apresentados pode-se notar que entre os somadores o Ripple-Carry apresenta o menor número de transistores, e o BW1 é o menor dos multiplicadores. Em contrapartida, Booth é o circuito composto por mais transistores. Nos somadores, arquiteturas com propagação de carry, Carry-Select e Carry- Lookahead, apresentaram as maiores estimativas de área. exe Figura 15. Comparação número de transistores ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 16 B. Análise dos tempos de propagação A análise dos tempos de propagação permitem estimar o pior atraso de cada circuito, ou seja, os tempos crı́ticos. Para os circuitos somadores os resultados são apresentados na Tabela III. Observa-se que para 4-bits a arquitetura Carry- Select apresenta os melhores resultados com tempos máximos de atraso significantemente inferiores aos demais somadores. O somador Carry-Lookahead apresentou o pior desempenho, com tempos superiores a todos os outros somadores avaliados, e com grande desvio padrão entre os atrasos. Tabela III COMPARAÇÃO DOS TEMPOS DE PROPAGAÇÃO DO SINAL Modelo Maiores atraso (ns) Média (ns) DP (ns) Ripple-Carry 0,81 0,81 0,79 0,25 1,65 Carry-Lookahead 3,56 3,56 3,56 0,64 5,65 Carry-Select 0,40 0,40 0,40 0,34 0,97 Kogge-Stone Tree 1,39 1,40 1,40 0,50 3,41 O multiplicador BW1 possui os menores tempos médios para todas as saı́das, com exceção da p7 onde o Booth mostra- se mais eficiente. O multiplicador Booth possui atrasos médios menores que BW2 para as quatro saı́das correspondentes aos bits mais significativos do produto. Entretanto, o mais importante é analisar os valores máximos de atraso porque estes mostram com o circuito se comporta no pior caso. O multiplicador BW1 possui os menores máximos enquanto Booth apresenta os maiores. As Figuras 16 e 17 apresentam gráficos de comparação entre os tempos de atrasos médios, máximos e desvio padrão para ambos multiplicadores. Figura 16. Comparação atrasos médios (ps) e os desvios padrão para cada uma das saı́das A arquitetura BW1 apresenta tanto o menor atraso médio como também o menor valor máximo. Os multiplicadores BW2 e Booth apresentaram atrasos médios semelhantes, porém o primeiro leva vantagem em questão de eficiência por possuir um atraso máximo menor. C. Potência Na Tabela IV estão dispostos os valores médios e máximos relacionados a potência dos circuitos aritméticos. Dentre os somadores, o Carry-Select foi o que apresentou o menor consumo de energia. Por outro lado, o Kogge-Stone Tree Figura 17. Comparação atrasos máximos (ps) apresentou grande consumo de energia, sendo praticamente 5 vezes superiores ao encontrados no Ripple-Carry. Tendo em vista os resultados para os multiplicadores, percebe-se que BW1 e BW2 dispõem de valores semelhantes, além de apresentar um consumo energético 29% e 24% menor que o do Booth considerando a potência média. Considerando a potência máxima a economia ainda é maior, aproximada- mente 33% . Tabela IV POTÊNCIA MÉDIA E MÁXIMA Arquitetura Médio (µW) Máximo (µW) Ripple-Carry 1,81 3,59 Carry-Lookahead 0,76 1,73 Carry-Select 0,15 0,35 Kogge-Stone Tree 5,19 9,11 BW1 3,70 7,09 BW2 3,92 7,00 Booth 5,19 10,57 D. Ánalise do PDP A Figura 18 ilustra uma comparação entre os valores de PDP calculados para cada arquitetura de circuito aritmético avaliado. O somador Carry-Select, devido ao seu baixo con- sumo energético, apresentou um PDP significativamente me- lhor comparado aos demais somadores. Conforme os resulta- dos obtidos, pode-se constatar que BW1 apresentou um PDP máximo 16 menor que o do BW2 e 46 menor que o do Booth. Figura 18. Comparação dos PDP’s (aJ) ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 17 V. CONCLUSÃO Neste trabalho foram avaliadas diferentes arquiteturas de circuitos aritméticos de 4 bits para números positivos e nega- tivos, com entrada representada em complemento de 2. Estes circuitos foram simulados adotando a tecnologia CMOS de 16nm. Estudou-se a quantidade de transistores utilizada e as caracterı́sticas elétricas de atraso e potência. Nos somado- res, observou-se que a arquitetura Carry-Select apresentou os melhores resultados para o pior atraso e atraso médio. Na avaliação de potência a arquitetura Kogge-Stone Tree apresentou um consumo muito elevado, se mostrando pouco viável para a análise em somadores de 4 bits. Já o modelo Carry-Select gerou um baixo consumo e consequentemente um PDP significativamente melhor quando comparado aos demais somadores. A estimativa do número de transistores se mostrou mais elevada para as arquiteturas com propagação de sinal, mas espera-se que esse número cresca exponencialmente de acordo com o número de bits utilizados para somadores em árvores, como na arquitetura Kogge-Stone Tree. Em relação aos multiplicadores, quanto aos tempos de atraso conclui-se que BW1 é a arquitetura com melhor desempenho por apresentar os menores valores médios e máximos. Refe- rente à potência , chegou-se à conclusão de que o uso das arquiteturas BW1 e BW2 impacta respectivamente em econo- mia de 29% e 24% no consumo médio, em relação ao Booth. Este resultado está relacionado ao fato de que o multiplicador Booth apresenta um maior número de transistores, como já foi dito anteriormente. No que diz respeito ao PDP, é possı́vel observar que BW1 apresentou um valor máximo 16% menor que o do BW2 e 46% menor que o do Booth. Este resultado indica que BW1 possui o melhor desempenho avaliando-se atraso e consumo simultaneamente. Este trabalho demonstra a relevância da escolha da arqui- tetura mais adequada para cada tipo de projeto de circuito aritmético e o impacto nos atrasos e potência em circuitos de 4 bits. Para circuitos aritméticos de maior número de bits, como 6, 16, 32 ou 64 bits, determinadas arquiteturas podem ter suas caracterı́sticas melhor explorada, sendo diferente a conclusão de melhor arquitetura. Como continuidade deste trabalho, estas arquiteturas serão exploradas com maior número de bits, assim como serão explorados outros circuitos somadores de 1 bit como célula componente dos demais circuitos aritméticos. Estes circuitos tem aplicação direta em circuitos integrados para processamento de video e tratamento de sinais. AGRADECIMENTOS Os autores gostariam de agradecer ao suporte fornecido pelo CNPq, CAPES, FAPERGS e PIBIC/PIBIT FURG. REFERÊNCIAS [1] M. Alioto and G. Palumbo, “Analysis and comparison on full adderblock in submicron technology,”IEEE Transactions on Very Large ScaleIntegration (VLSI) Systems, vol. 10, no. 6, pp. 806–823, 2002. [2] C.-H. Chang, J. Gu, and M. 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O GRIB2 apresenta uma maior compressão dos arquivos, o que significa que os arquivos no formato GRIB2 geralmente possuem uma quantidade menor de ​bytes ​em relação aos do GRIB1, e também na extração de dados, podendo guardar informações sobre previsões de um período maior [5]. Na seção 1 (Product definition section), dos arquivos GRIB1, gerados pelo INPE/CPTEC, o octeto 5 refere-se a identificação do centro e o octeto 4 ao número da versão da tabela de parâmetros. São preenchidos com os valores 46 (Brazilian Space Agency - INPE) e 254, respectivamente. A Tabela 254 informa a relação dos números das variáveis meteorológicas com os seus nomes reais. Na seção 1 (Identification section), dos arquivos GRIB2, os octetos 6-7 referem-se a identificação de origem/centro de geração e o octeto 10 contém a informação sobre o número da versão da tabela GRIB mestre (atual = 4) [4], mantida pela WMO. Caso seja utilizada informações locais (octeto 10 = 255) o octeto 11 informará o número da versão da tabela locais GRIB. O desenvolvimento do projeto teve como objetivo realizar um estudo comparativo entre as bibliotecas Iris, GRIB-API e Pygrib. Dentro deste contexto foram analisados suas funcionalidades para a extração de metadados e visualização de dados gerados em formato GRIB1 e GRIB2 A Iris é uma biblioteca para análise e visualização de dados meteorológicos e oceanográficos desenvolvida pela Uk Met Office no Reino Unido [6]. Com ela, é possível ler diversos tipos de arquivos, como por exemplo: arquivos no formato ​NetCDF, ​formato de pós-processamento, que são arquivos utilizados para guardar dados meteorológicos, e não está restrita apenas ao GRIB. As variáveis identificadas são tratadas como cubos, que contém os dados e os metadados sobre um fenômeno. Cada cubo é uma interpretação da Convenção de Metadados de Clima e Previsão (CF) [7]. O objetivo da convenção de dados CF é padronizar os dados a fim de que eles contenham metadados suficientes para serem autodescritivos, para tanto possuem metadados que incluem unidades físicas, como localização e tempo [7]. Um cubo é capaz de descrever apenas um único fenômeno, e possui nome, uma unidade e um array n-dimensional que representa os valores do cubo. Possui também coordenadas para que seja possível a sua representação no mundo real (espaço e tempo) [6]. A GRIB-API [8] é uma interface de programa aplicativo (API) desenvolvida pelo European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Pode ser acessada a partir de programas (C, FORTRAN ou Python) desenvolvidos para codificação e decodificação de mensagens WMO FM-92 GRIB 1 e 2. Possui um conjunto de ferramentas de linha de comando que é fornecido para acesso rápido às mensagens GRIB. A Pygrib [9] ​utiliza a ​GRIB-API para decodificar e ler os arquivos GRIB, sendo ​um módulo Python desenvolvido para leitura e escrita de arquivos GRIB nas edições 1 e 2. Os campos meteorológicos são interpretados na forma de mensagens meteorológicas, e também apresentam seus correspondentes metadados, como níveis de pressão, latitude e longitude, hora de saída. III. MATERIAIS E MÉTODOS Em Ciência da Terra, observa-se uma crescente utilização da linguagem Python devido a facilidade e flexibilidade de programação. Ela possui bibliotecas gráficas e numéricas, além de possuir uma estrutura de dados moderna [10]. Sua utilização vai desde análise de dados até computação distribuída, e interfaces gráficas de usuários a sistemas de informação geográficas [11]. Para o desenvolvimento deste trabalho foram utilizadas bibliotecas desenvolvidas na linguagem Python que realizam a leitura e manipulação de arquivos meteorológicos. Para a instalação das bibliotecas foi utilizado o software Anaconda [12], que é uma ferramenta de ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 21 gerenciamento de bibliotecas e ambientes virtuais que tem como principal vantagem o fato de vários pacotes científicos já estarem inclusos em sua instalação, o que facilita e agiliza o desenvolvimento. Outra grande vantagem é que o Anaconda permite trabalhar com diversos ambientes virtuais, cada um deles com seu próprio interpretador Python. Para o desenvolvimento deste trabalho, foi utilizada a versão 2.7 da linguagem Python, devido à sua compatibilidade com as bibliotecas necessárias. Os arquivos no formato GRIB1 e GRIB2 foram obtidos acessando os dados de saída do modelo BAM, gerados pelo supercomputador CRAY XE-6 (Tupã) do Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) . Adicionalmente obteve-se os arquivos no 1 formato CTL (acrônimo para ​controller​), que são originalmente arquivos de texto contendo metadados sobre os dados binários utilizados pelo visualizador GRADS. Os arquivos são utilizados como suporte ao GRADS para a manipulação de arquivos em formato GRIB. Foram iniciados os testes para a leitura dos arquivos utilizando as bibliotecas a fim de realizar um estudo comparativo entre elas, identificando seus maiores problemas e vantagens, levando alguns fatores em consideração. As bibliotecas foram testadas na capacidade em ler arquivos GRIB1 e GRIB2, e também se na leitura dos campos apresentavam erros de coordenadas, ou se a variável meteorológica não era identificada. A documentação de ambas foi estudada, para dar início aos testes de manipulação e visualização dos arquivos GRIB utilizando as diferentes possibilidades que elas oferecem, e as visualizações dos campos meteorológicos dos arquivos GRIB foram realizadas utilizando bibliotecas gráficas da linguagem Python, tais como Matplotlib [13] e Cartopy [14]. A Pygrib foi utilizada para extrair informações do GRIB a fim de colocar essas informações em um novo arquivo de texto no padrão ASCII. Essa extração foi feita com a intenção de realizar uma comparação entre os 1 ​https://www.cptec.inpe.br metadados extraídos e o arquivo CTL descritor de metadados gerado pelo BAM. Em nosso trabalho, os arquivos no formato CTL foram utilizados para verificar se os metadados obtidos pelas bibliotecas estavam corretos. Desta forma, foi desenvolvido um programa para obter os metadados do arquivo GRIB, armazenar em formato texto e comparar com o conteúdo do arquivo CTL. IV. RESULTADOS E ANÁLISES A análise foi iniciada pela GRIB-API, no entanto ela não foi utilizada neste trabalho. Verificou-se durante a revisão bibliográfica, que a mesma foi utilizada no desenvolvimento da ferramenta Pygrib. Analisando a biblioteca Iris, foi verificado que a mesma possui uma documentação ampla fornecida pelo UK Met Office​, e fornece ferramentas integradas para a análise dos dados meteorológicos, como a extração de dados de uma região específica, e também apresenta grande assertividade nos metadados referentes a coordenadas, não apresentando erro na leitura de latitude e longitude dos arquivos GRIB2. Ao analisar o arquivo GRIB1, a Iris não conseguiu identificar nenhuma variável, retornando todos os campos como UNKNOWN. A Figura 1 apresenta a leitura de um arquivo GRIB 1 utilizando a Iris. … 0:UNKNOWN LOCAL PARAM 132.254 / (unknown)(latitude: 1000; longitude: 2000) 1:UNKNOWN LOCAL PARAM 194.254 / (unknown)(latitude: 1000; longitude: 2000) 2:UNKNOWN LOCAL PARAM 36.254 / (unknown)(pressure: 33; latitude: 1000; longitude: 2000) 3:UNKNOWN LOCAL PARAM 226.254 / (unknown)(latitude: 1000; longitude: 2000) 4:UNKNOWN LOCAL PARAM 85.254 / (unknown)(latitude: 1000; longitude: 2000) … Figura 1 - Leitura dos metadados do arquivo Grib1 com Iris Utilizando a Iris, foi possível ler os arquivos do tipo GRIB2. Na leitura, foram retornados os campos meteorológicos contendo informações sobre suas coordenadas de latitude, longitude e níveis de pressão. A Figura 2 demonstra a leitura de alguns campos, e é possível perceber que alguns são devidamente retornados, porém os campos 1 e 2 não são identificados. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 22 … 0: precipitable_water / (kg m-2) (latitude: 1000; longitude: 2001) 1: unknown / (unknown) (latitude: 1000; longitude: 2001) 2: unknown / (unknown) (latitude: 1000; longitude: 2001) 3: air_pressure / (Pa) (latitude: 1000; longitude: 2001) 4: air_pressure_at_sea_level / (Pa) (latitude: 1000; longitude: 2001) 5: relative_humidity / (%) (latitude: 1000; longitude: 2001) … Figura 2 - Leitura dos metadados do arquivos Grib2 com Iris A Figura 3 demonstra a utilização da Iris para a visualização de campos meteorológicos de um arquivo GRIB2. Nela os dados umidade relativa na superfície, referente à data de 25/03/2018 no horário de 12 UTC, são plotados em conjunto com um mapa de contorno dos continentes . Figura 3 - Umidade relativa na superfície. A Pygrib possui um número de funcionalidades e documentação reduzida em comparação com a Iris. Na leitura de um arquivo GRIB, a Pygrib identifica quais são as variáveis contidas no arquivo e as retorna no formato de mensagens meteorológicas contendo alguns metadados mais relevantes, como nome, data, altitude, coordenadas. Na leitura do arquivo GRIB1 utilizando a Pygrib, não foi possível ler o nome de seis variáveis (10, 199, 216, 217, 228 e 229) do arquivo GRIB1 (Figura 4). Isto ocorreu devido a inexistência dessas variáveis na tabela 254 que os desenvolvedores do Pygrib tiveram acesso. 1:Topography:m (instant):regular_ll:surface:level 0:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 ... 4:Surface zonal wind (u):m s**-1 (instant):regular_ll:surface:level 0:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 5:Zonal wind (u):m s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 1020:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 6:Zonal wind (u):m s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 1000:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 .... 346:​var199 undefined:unknown (instant)​:regular_ll:surface:level 0:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 .... 463:Ground/surface cover temperature:K (instant):regular_ll:surface:level 0:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 464:​var229 undefined:unknown (instant):regular_ll:heightAboveGround:level 2:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 465:​var228 undefined:unknown (instant):regular_ll:heightAboveGround:level 2:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 466:Divergence of specific humidity:s**-1 (instant):regular_ll:heightAboveGround:level 10:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 467:​var10 undefined:unknown​ (instant):regular_ll:surface:level 0:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 468:​var216 undefined:unknown (instant):regular_ll:heightAboveGround:level 2:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 469:​var217 undefined:unknown (instant):regular_ll:heightAboveGround:level 2:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 ... 484:Time ave ground ht flx:W m**-2 (instant):regular_ll:surface:level 0:fcst time 6 6 hr periods:from 201709061200 Figura 4 - Leitura dos metadados do arquivos Grib1 com Pygrib A Figura 5 apresenta resultados referentes a leitura de um arquivo no formato GRIB2 utilizando a Pygrib. Neste caso não houve problemas com a leitura do nome das variáveis devido a utilização da tabela GRIB mestre da WMO. 2​:Land-sea mask:(0 - 1) (instant):regular_ll:surface:level 0:fcst time 24 hrs:from 201803251200 10​:U component of wind:m s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 70000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 18​:U component of wind:m s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 7000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 26​:V component of wind:m s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 85000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 34​:V component of wind:m s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 15000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 42​:Vertical velocity:Pa s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 100000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 50​:Vertical velocity:Pa s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 25000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 58​:Vertical velocity:Pa s**-1 (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 1000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 66​:Geopotential Height:gpm (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 40000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 74​:Geopotential Height:gpm (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 3000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 82​:Temperature:K (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 85000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 90​:Temperature:K (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 15000 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 98​:2 metre temperature:K (instant):regular_ll:heightAboveGround:level 2 m:fcst time 24 hrs:from 201803251200 106​:Relative humidity:% (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 77500 Pa:fcst time 24 hrs:from 201803251200 ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 23 http://www.wmo.int/pages/prog/www/WMOCodes/Guides/GRIB/G RIB1-Contents.html (accessado em Abril 28, 2018) ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 26 Image Acquisition and Process Variable Measurement System for Weld Deposition Evaluation Bryan Stefan Galani Pernambuco, Cristiano Rafael Steffens and Silvia Silva da Costa Botelho Federal University of Rio Grande Computational Sciences Center Rio Grande - RS, Brazil http://c3.furg.br Abstract—Understand and improve weld deposition is a key challenge to upgrade the overall metallic welding process. However controlling and understanding the welding process is still an open challenge. In order to study the phenomenon involved in the metallic transfer we employ a high-speed camera and laser lighting equipment to record the deposition images using the shadowgraph technique. Combining the image acquisition setup with voltage, current and wire speed data, we were able to obtain a dataset of different welding conditions, which allow us to observe critical aspects of the deposition. We present a software based on computer vision that makes possible to analyze each frame from a recorded welding, providing per sample statistics, frame’s stats and a framework to save and show annotations of the due video. Through visual information and inferential statistics we were able to identify the transfer mode used and how the parameters influence the weld of steel plates. Furthermore, we believe the tools provided, will enable researchers to evaluate the process and foster the development of hardware, software and control techniques related to the field. Keywords—Weld, Computer Vision, Upgrading Welding Process, Measurements, Statistical Functions. I. INTRODUCTION Metallic welding performs an important role in manufacturing and construction industries. Understanding and properly con- trolling the metallic deposition are goals that have been studied for a long time [1]. Research in fields such as material science, metallurgical engineering, production engineering, and manu- facturing technology have contributed to the development of technologies and techniques that enabled the welding industry to improve its effectiveness and drastically reduce the material waste. According to [2], there are three major types of fusion welding process: i. Gas Welding, ii. Arc Welding, iii. High- Energy Beam Welding. Pohanish et al. [3] claims there are among one hundred welding and allied processes. In this paper, we are interested in the arc welding process, which uses the fusion of the base metal to make the weld. The electric arc presents a good combination of characteristics, such as the small cost of equipment, the small health risk to operators and its ease control [4]. For the tests made in this paper we used the Gas Metal Arc Welding (GMAW) process, which is one of the most popular welding processes, once its simple setup makes it suitable for both shop-floor and field welding. Sometimes referred to by the gases that protect the arc and weld pool, MIG (Metal Inert Gas) or MAG (Metal Active Gas). GMAW is an arc welding process in which an electric arc forms between a continuous metal electrode (consumable wire) and the work-piece [5], which heats the work-piece and the consumable wire causing them to melt and join. The MIG/MAG welding process is normally executed using Reverse Polarity (CC+). In Reverse Polarity the plate is negatively charged and the electrode positively charged [6]. According to [7], the use of Direct Polarity (CC-) is limited to globular transfer mode and is barely used because it produces undesired spatter, the resulting arc is unstable, and the droplet becomes asymmetric due to a repulsive cathodic force that acts on the fused end of the electrode in response to the electron flow [8]. The welding arc is an electric current conductor, therefore, the electric current interacts with the electromagnetic field produced by itself. This interaction generates some effects that could enhance or damage the weld [9]. In some cases, depending on how the current enters in the weld puddle the electromagnetically induced flow can turn toroidal, leading the weld pool to rotate [10]. This effect occurs only when the weld pool is almost hemispherical, that means, its format looks like half of a sphere. This geometry occurs when welding using TIG (Tungsten Inert Gas) at low current [10]. Gas Metal Arc Welding can be classified in three main transfer modes: • Short-Circuit, in which the consumable wire is melted in the weld puddle through fast and successive con- tacts, in each short-circuit the current values tend to increase and the voltage values tend to decrease, extinguishing the electric arc and transferring the drop to the weld puddle [11]. • Spray, is characterized by a continuous flow of fine droplets and vaporized metal from the electrode to the work-piece rapidly, as the current increases, the diameter of the droplet decreases causing an increase in the transfer frequency [4]. • Globular, is a transfer mode between the short-circuit ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 27 and the spray in which large drops of liquid wire are released at low frequency from the electrode end, mainly due to the gravitational force [4]. The radius of the drop can be up to 1.5 times greater than the radius of the wire. The welding process has several variables to indicate crit- ical information about controlling it, as the dynamical change in weld pool surface [12] and the quality of the equipment that was used [13]. A properly adjusted level of current, voltage and wire speed avoids smoke, welding spatter, and deformation. For instance, the spray mode should not be used to weld thin plates due to their high current requirement, while short-circuit transfer is generally used to weld thin plates due to their low current and voltage level. Finally, the globular transfer mode is the most undesirable because it has many spatter, high heating and lower welding quality [14]. Therefore, each transfer mode has its limitations and should be carefully chosen by the operator in order to produce acceptable results. We propose an acquisition system and a computer vision based software that allows a frame-by-frame analysis of a recorded welding, combined with a multi-scalar graphic that shows the behavior of the values of current, voltage and wire speed and how the change of this values interfere in the video. To improve the understanding of the variables, a board with statistical techniques was inserted, for instance, median, mode, standard deviation, skewness, and kurtosis. With our results, the operator can achieve the best-configured parameters for improving and mastering the welding process. Datasets play a fundamental role in the development and validation of new models and techniques. Datasets such as [15], [16] and [17] laid the foundation to improve the develop- ment of their respective areas. More recent works such as [18], [19], brought significant enhancement, combining reliability and knowledge to new and larger databases. II. ACQUISITION SYSTEM The acquisition system is composed of two main arrangements: Image Acquisition and Data Acquisition. For the data acquisi- tion, we used a micro-controller to store and process data about the electrical variables of the process, a current transducer, a voltage transducer, and an incremental encoder, as can be observed in Figure1. Aiming to assist in the understanding of the deposition process and overcome the challenges posed by the light produced by the welding process, to obtain the images used in the remaining part of this paper, we made use of a Phantom Miro 311 high-speed camera, manufactured by Vision Research Inc., a Cavilux high-power laser illumination system manufactured by Cavitar Ltd., and a narrow band optical filter. The image acquisition equipment was positioned in two arrangements as shown in Figures 2 and 3. A. Shadowgraph Imaging One of the arrangements used for image acquisition was the shadowgraph method [20], also known as back-lighting, which makes it possible to observe the contours of the welding joint, consumable wire and weld puddle. This technique basically consists of the positioning of a high-speed camera synchro- nized with a laser and a micro-controllable circuit as can be observed in Figure 4. Fig. 1. Abstraction of the arrangement used for image acquisition in synchrony with the electrical quantities of the process. Fig. 2. The technique of imaging using frontal illumination allows visualizing information of brightness and detachment of gases. Allows welding visualization within the butt welding joints. Due to the high brightness coming from the electric arc, the laser must be positioned so that it exceeds the brightness of the weld. The beam of light emitted by the laser is enlarged with the aid of divergent and convergent lenses, which illuminates only the region of interest and generates as input to the camera the shadow of the process. In this experiment a wavelength of 640 ± 10 nm was used at a frequency of 1 kHz or 3 kHz with an energy pulse of 500 Watts. Combined with a band-pass optical filter. The camera has also been set to a frequency of 1 kHz or 3 kHz. The images acquired with shadowgraph method facilitate the digital image processing, since they are gray-scale and present high contrast between the background and the foreground, usually filled in black (wire, molten wire, droplet, and pool shadow) or white (laser light that passes through the filter and reaches the sensor of the camera) as it can be observed in Figure 3. B. Frontal Imaging The other arrangement used was the frontal imaging, which consists in the utilization of both the camera and the laser in Fig. 3. The technique of imaging using shadowgraph allows the visualization of the wire’s contour, droplet, and weld puddle. Its application is restricted to welding on sheet metal.. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 28 to add a comment in the frame (that will be saved in the same directory of the video in a CSV file (Comma-separated values), making it easier to handle) and a last button to remove all comments from the video (remove all annotations from the CSV file). The software also displays statistical calculations provided by the video and the tests, including the limit data of the files, mean and standard deviation of current and voltage, average wire speed, the correlation between electric current and voltage, current and wire speed, the auto-correlation of voltage and current. In addition to these variables, the pro- posed software computes data from the current frame, such as average brightness, median, standard deviation, slope, kurtosis and a gray-scale image histogram. All wire current, voltage, and velocity values are plotted on a multi-scale chart that may or may not be reproduced in sync with the video. The flowchart shown in Figure 7, depicts the order of execution of the visualization tool modules that can be divided into 4 major steps: • The first one to be executed is the one of processing, that carries the files with the values of current, tension and speed of the wire, verifying their existence and associating the video with the comments. • The second computes the static values based on the inserted data and renders the graphs. • The third module is responsible for processing the video itself, loading the video, extracting the charac- teristics of the image and computing the data of the frame. • The fourth and last module is responsible for the display, where the rendering of images and annotations occurs and displays them on the interface. IV. RESULTS For the validation of the functionality and reliability of the software, more than 20 weld videos were evaluated, being 7 of frontal illumination and 14 using shadowgraph, alternating between the modes of globular transfer, short circuit, and spray. In the Figures 8 and 9 we can observe the statistical data from the whole test and individual frame displayed at the developed visualization tool and a graph of the values of voltage (red), current (blue) and wire speed (green), respectively. The processing time for the four software modules takes about 42 seconds on a conventional computer. The Figures 10 and 11 were collected from a GMAW welding process with Reverse Polarity (CC+), in which the plate is negatively charged and the electrode positively charged. The inverse polarity acts so that the electron flow is generated in the inverse direction of the gravitational force, incurring a higher melt rate and a concentration of arc heat in the base [8]. The welding machine acts to control the voltage level. The current variation occurs primarily as a function of the electric resistance in the arc. Through the analysis of the data obtained by the tool, it becomes possible to observe the voltage and current peaks and to make corrections in the next welding process. In addition, Fig. 7. The developed Data Analysis System allows to load, validate and compute descriptive statistics measures. The rendering of the video and the graphs of the electric quantities allows the researcher to identify the occurrence of phenomena of interest. Fig. 8. Graph of voltage values in volts (red), current in amperes (blue) and wire speed in meters per minute (green). Fig. 9. The display of frame statistics in the visualization tool. It can be seen that the average voltage during the welding was 25 volts, which is regulated in a stable manner by the welding source. The current has a standard deviation greater than the average in function of the short-time peaks in the short-circuit when it closes contact between the electrode and the work-piece. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 31 Fig. 10. A sequence of frames showing the formation and detachment of the drop using globular transfer mode in GMAW welding process with inverted polarity. Sequence allows visualization of the forces acting on the detachment. Fig. 11. A Sequence of frames showing the contact of the droplet with the work-piece (puddle of molten material) in GMAW welding process. Fig. 12. A sequence of frames showing the formation and detachment of the drop using short-circuit transfer mode in GMAW welding process with inverted polarity. Sequence allows visualization of the forces acting on the detachment. Fig. 13. A sequence of frames showing the formation and detachment of the drop using spray transfer mode in GMAW welding process with inverted polarity. Sequence allows visualization of the forces acting on the detachment. it enabled the observation of the wire’s droplet detachment phenomena and the contact of the same with the plate such as the electron flow, the repulsive force acting upward in the drop due to the emission of electrons, which justifies the droplet being asymmetrically repelled [8]. Such phenomena can be clearly seen in the Figures 10 and 11, which were welded using globular transfer mode. The different configurations of the levels of current, voltage and wire speed affect directly the behavior of the phenomena as could be seen comparing the Figures 10, 12 and 13. Some visual differences that could be observed are the size of the electron flow, the different drop asymmetry for each mode, and the accumulation of molten wire at the tip of the electrode. The images were acquired using three different transfer mode, globular, short-circuit and spray. The results presented in the data analysis system also collaborate in the validation of models such as [32], as shown in the Figures 8, 9 , 2 and 4. Our dataset includes both direct polarization and inverse polarization. Data was collected using three main weld deposition modes including spray, short- circuit, and globular transference. On one side, we notice that images obtained through the shadowgraph method present sharp and well-defined edges that provide a clear visualization of the melted wire and the welding pool. Images obtained using frontal illumination, on the other side, provide additional data on the behavior of the gases, fumes and ion flow. V. CONCLUSION Through the literature review of transfer modes and electric quantities of the welding process, it was possible to identify the potential of studying the variables used in the GMAW weld deposition process. In this sense, the contribution of our research is related to the analysis and visualization of the parameters that were generated by the process, through image acquisition, computer vision techniques and a system for synchronized variable measuring. Through the use of the acquisition system and the software artifact presented, welding researchers can evaluate the process and promote the development of hardware, software, control techniques, and robotic systems related to the field. In future work, we intend to implement segmentation, de- tection and classification algorithms through the droplet image, in order to upgrade the visualization tool with substantial information about the weld deposition, such as the droplet’s centroid, diameter and detachment speed. The extraction of that information allows a wide study about the welding process, encompassing evaluation of the drop movement in transfer [33] and evaluation of the influence of the current pulse, time of pulsing, transference, as well as the robot’s end- effector position and movement. REFERENCES [1] A. I. H. Committee and D. Olson, ASM handbook: Welding, brazing, and soldering, ser. ASM Handbook. ASM International, 1993. [Online]. Available: https://books.google.com.br/books?id=y0VLAQAAIAAJ [2] S. Kou, Welding metallurgy. John Wiley & Sons, 2003. [3] R. Pohanish, Glossary of Metalworking Terms. In- dustrial Press, 2003. [Online]. Available: https://books.google.com.br/books?id=6zTREw5lrjMC ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 32 [4] P. J. Modenesi, “Introdução à física do arco elétrico e sua aplicação na soldagem dos metais,” Belo Horizonte, 2007. [5] P. J. Modenesi, P. V. Marques, and D. B. Santos, “Introdução à metalurgia da soldagem,” Belo Horizonte: UFMG, 2012. [6] C. 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ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 33 Frequência (Hz) 30 40 50 60 70 80 90 A m p lit u d e ( d B ) -40 -20 0 20 40 60 80 Espectro da corrente elétrica Uma barra quebrada Sem defeito Fig. 5: Espectros de sinais de corrente de um MIT sem defeito e com uma barra quebrada. Uma vez disponível a informação processada no domínio do tempo, sinal janelado, e em frequência, pela TFD, passa-se a determinação dos parâmetros característicos: 1) Diferença de amplitude - Parâmetro P1: Parâmetro calculado utilizando-se a magnitude do espectro do sinal do quadro j, |Xj [k]|, medindo-se a diferença relativa de amplitude entre a frequência fundamental, neste caso 60 Hz, e o pico da primeira banda lateral direita (BLD) conforme ilustrado na Fig. 6. Note que a presença de defeito no MIT acarreta a mudança na amplitude da BLD. Frequência (Hz) 30 40 50 60 70 80 90 A m p lit u d e ( d B ) -40 -20 0 20 40 60 80 Espectro Parâmetro diferença de amplitude Fig. 6: Representação do parâmetro diferença de amplitude. 2) Taxa de cruzamento por zero - Parâmetro P2: Parâmetro calculado utilizando-se o sinal no domínio do tempo e tem relação intrínseca com a frequência do sinal sendo definido por Zj = N−1 ∑ n=0 |sgn(xj [n])− sgn(xj [n− 1])|w[n], (3) sendo que xj [n] representa o quadro j do sinal x[n] e a função sgn(.) é definida por sgn(x) = { +1 se x > 0, −1 se x < 0. (4) 3) Taxa de espalhamento - Parâmetro P3: Parâmetro cal- culado pelo desvio padrão do espectro de magnitudes de cada quadro definido por Espj = √ √ √ √ 1 M − 1 M−1 ∑ m=0 (Xj [m]− µXj )2, (5) sendo que µXj é a média de amplitude do espectro do quadro j e M consiste na quantidade de amostras existentes na representação do sinal no domínio da frequência. Pelas propriedades da TFD tem-se que M = N/2 considerando- se N par. A Fig. 7 ilustra a taxa de espalhamento. Frequência (Hz) 30 40 50 60 70 80 90 A m p lit u d e ( d B ) -40 -20 0 20 40 60 80 Espectro Esp j µ Xj Fig. 7: Representação do parâmetro taxa de espalhamento. 4) Diferença entre bandas - Parâmetro P4: Parâmetro cal- culado medindo-se a distância entre a frequência fundamental de 60Hz e a frequência da BLD conforme ilustrado na Fig. 8. Frequência (Hz) 30 40 50 60 70 80 90 A m p lit u d e ( d B ) -40 -20 0 20 40 60 80 Espectro Parâmetro diferença entre bandas Fig. 8: Representação do parâmetro diferença entre bandas. 5) Centróide espectral - Parâmetro P5: Parâmetro caracte- rístico que representa a frequência média poderada do espectro de um sinal [4] do quadro j calculado por Cj = ∑M−1 m=0 f [m]|Xj [m]|2 ∑M−1 m=0 |Xj [m]|2 , (6) sendo que f [m] é a respectiva frequência espectral. Este parâmetro é análogo ao centro de gravidade da mecânica. 6) Largura do espectro - Parâmetro P6: Parâmetro carac- terístico que é diretamente relacionado ao centróide espectral e determina o quão espalhado está a distribuição de potência do sinal com relação ao centróide espectral e é calculada por ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 36 Lj = √ √ √ √ ∑M−1 m=0 (Cj − f [m])2|Xj [m]|2 ∑M m=1 |Xj [m]|2 , (7) em que Cj é o centróide espectral para o quadro j. A Fig. 9 representa a largura do espectro e o centróide espectral. Note como ambos estão diretamente relacionados. Frequência (Hz) 30 40 50 60 70 80 90 A m p lit u d e ( d B ) -40 -20 0 20 40 60 80 Espectro C j L j Fig. 9: Largura do espectro e centróide espectral. 7) Ponto de roll-off - Parâmetro P7: Parâmetro caracterís- tico que mede a frequência abaixo da qual concentra-se 85% da energia do sinal [4] calculado por R ∑ m=0 |Xj [m]| = 0, 85 M−1 ∑ m=0 |Xj [m]|, (8) ou seja, o ponto de roll-off é o menor valor de R que satisfaça a relação para o quadro j. A Fig. 10 representa o ponto aproximado R abaixo do qual se concentra 85% da energia presente no espectro. Altos valores de R indicam que a energia do sinal está distribuída por todo o espectro. Baixos valores de R indicam maior concentração de energia em baixas frequências. Frequência (Hz) 30 40 50 60 70 80 90 A m p lit u d e ( d B ) -40 -20 0 20 40 60 80 Espectro R 85% da energia do sinal Fig. 10: Ponto de roll-off. E. Classificador Um sistema de classificação é um sistema de reconheci- mento de padrões cujo objetivo é classificar padrões a partir de informações previamente conhecidas. O classificador utilizado nesta pesquisa é SVM que busca separar um conjunto de dados em dois subconjuntos distintos, com e sem defeitos, a partir da definição de um hiperplano que divide os dados no espaço dos parâmetros característicos [4]. Na Fig. 11 tem-se um exemplo ilustrativo do espaço dos parâmetros característicos formado por um conjunto de dados bidimensionais. Fig. 11: Representação de vetores em um espaço bidimen- sional de parâmetros. Na Fig. 11, xi é um vetor de parâmetros característicos e yi o rótulo ou classe conhecida deste parâmetro, para i = 1, 2. O SVM deverá encontrar o hiperplano ótimo, ou separador de margem máxima [5] que melhor divide as observações destas duas classes. Podemos representar este plano pela função f(x) = wTx+ b, (9) que irá separar o espaço em duas regiões, definidas por wTx+ b > 0 e wTx+ b < 0. Podemos encontrar um número infinito de hiperplanos equivalentes pela multiplicação de w e b por uma constante. Logo definimos o hiperplano canônico [6], ou ótimo, como aquele em que w e b satisfazem a equação { w T xi + b ≥ +1 se yi = +1; w T xi + b ≤ −1 se yi = −1. Selecionado um ponto x1 tal que wTx1+b = 1 e x2 tal que w T x2+b = −1, ou seja, um ponto pertencente a cada classe e sendo w um vetor perpendicular ao hiperplano de separação e início na origem, calcula-se a margem de separação d através da projeção do vetor (x2−x1) sobre o vetor w. Esta projeção pode ser visualizada na Fig. 11 que é calculada através de Projw(x1 − x2) = (x1 − x2) ( w T ||wT|| (x1 − x2) ||x1 − x2|| ) . (10) Definido que wTx1 + b = +1 e wTx2 + b = −1, da diferença entre estas equações obtem-se w T(x1 − x2) = 2, (11) e substituindo a Eq. (11) na Eq. (10) obtêm-se ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 37 Projw(x1 − x2) = 2(x1 − x2) ||wT|| ||x1 − x2|| . (12) O objetivo de um SVM é maximizar a distância d, e podemos encontrar d tomando o módulo da projeção do vetor w sobre o vetor (x1 − x2), logo d = ||Projw(x1 − x2)|| = 2 ||w|| . (13) para ||wT || = ||w||. Observe que para maximizar d devemos minimizar ||w||, resultando no problema de otimização min w,b 1 2 ||w||2, (14) observada a restrição yi(wTxi + b)− 1 ≥ 0. Este problema pode ser solucionado com a introdução de uma função lagrangiana, englobando as restrições e a função que se deseja minimizar, associados aos parâmetros multiplicadores lagrangianos αi, sendo definida por L(w, b, α) = 1 2 ||w||2 − n ∑ i=1 αi(yi(w T xi + b)− 1). (15) Minimizar a Eq. (15) implica em minimizar w e b e maximizar αi. Minimizar w e b se traduz em encontrar o ponto de sela da função [7], isto é ∂L ∂b = 0, (16) ∂L ∂w = 0, (17) o que resulta em ∑ i αixi = 0 (18) e w = ∑ i αixiyi. (19) Desta forma, substituindo as Eqs. (18) e (19) na Eq. (15) obtemos o problema de otimização max α ( ∑ i αi − 1 2 n ∑ i,j=1 αiαjyiyj(xi T xj)), (20) sujeito às restrições αi ≥ 0 e ∑ i αiyi = 0. Este é um problema de computação quadrática cuja solução, a função que define o separador ótimo, é dada por h(x) = sgn( ∑ j αiyi(x T xj)− b). (21) O exemplo apresentado é o mais simples possível, visto que os dados já são linearmente separáveis em seu domínio de origem. Para o caso em que os dados não são separáveis, o SVM irá utilizar uma função de mapeamento denominada kernel que mapeia o espaço dos parâmetros característicos em uma dimensão superior, ou seja, se as distribuições apresen- tadas na Fig. 11 não estivessem separadas, o SVM utilizaria uma função kernel para representar estes parâmetros em um espaço de dimensão superior no qual os dados poderiam ser linearmente separáveis. A Eq. (22) apresenta matematicamente uma função kernel [6], [7], K(xi,xj) = Φ(xi) TΦ(xj), (22) desta forma a Eq. (20) com uma função kernel é definida como max α ( ∑ i αi − 1 2 ∑ i,j αjαiyiyj(Φ(xi) TΦ(xj)), (23) e a Eq. (21) se torna h(x) = sgn( ∑ j αiyi(Φ(x) TΦ(xj))− b). (24) De forma geral, salvo algumas excessões, se tivermos um vetor de N pontos, eles serão separáveis em espaços de N − 1 ou mais dimensões [5]. Entre as funções kernel comuns estão as funções lineares, polinomiais, quadráticas, cúbicas e gaussianas [6], ficando a critério da análise do problema e da distribuição dos dados a seleção do kernel mais apropriado. Neste trabalho foi empregado o kernel linear, definido por Φ(xi,xj) = (xi T xj). (25) III. RESULTADOS O conjunto de dados disponível foi dividido em con- junto de treinamento e teste realizando-se validação cruzada permutando-se os dados cinco vezes de modo que os dados de treinamento são sempre distintos de dados de teste. Os resulta- dos apresentados correspondem a média das cinco validações. O desempenho dos classificadores foi medido através da taxa de acerto geral (TA GERAL) que consiste na relação entre a quantidade de dados corretamenta classificada em relação a quantidade total de dados de teste. É interessante também analisar as taxas de acerto através da taxa de acerto de motor com defeito (TA COM), que correspondem a taxa de acerto de dados de motor com defeito classificadas corretamente como motor com defeito e, taxa de acerto de motor sem defeito (TA SEM), quando os dados de motor sem defeito são classficados corretamente como sendo de motor sem defeito. A análise destas taxas separadamente pode revelar informações sobre o desempenho do classificador quanto a falsos-positivo e falsos- negativo. A. SVM - Modelos com um parâmetro Inicialmente foram testados os parâmetros propostos na Seção II individualmente cujos resultados estão na Tabela I. O parâmetro P1 apresentou a maior TA com 100%. O segundo parâmetro mais eficaz foi P2, que obteve taxa de acerto de 83,2%, classificando 91,8% das observações de motor com defeito corretamente e 74,7% para motor sem defeito. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 38 Desenvolvimento de um medidor de grandezas elétricas utilizando Arduino Marcos Antonio Andrade Silva1, Francisco Jonatas Siqueira Coelho2, Poliana Silva3, Ricardo Maia Costa4, Paulo Soares Filho5. Resumo—A medição de grandezas elétricas na indústria, comércio e residências é realizada por meio de equipamentos eletrônicos que, quando para um nível alto de precisão, nor- malmente possuem atrelado um alto custo de aquisição. Neste patamar estão os multímetros e wattímetros True RMS (valor médio quadrático – do inglês Root Main Square) que, mesmo com a presença de distúrbios no sinal, conseguem fazer o cálculo correto do valor eficaz da grandeza em questão. Neste artigo são apresentados os passos para elaboração de um medidor de energia, com um baixo custo para implementação, utilizando o Arduino. O protótipo montado é capaz de medir o fator de potência e calcular as potências ativa, reativa e aparente, além de também permitir a expansão para transmissão de dados, ou ainda o registro e armazenamento. Palavras-Chave—Medição de grandezas, Arduino, Fator de Potência. I. INTRODUÇÃO PARA mensurar grandezas elétricas como tensão, correntee potência, é necessária a utilização de instrumentos de medição, sejam digitais com valores discretos, ou analógicos, que assumem infinitos valores dentro de sua faixa de ope- ração. Estes instrumentos analógicos possuem características construtivas comuns, dentre elas a presença de uma agulha móvel, espelho e escala graduada, mas também características que os diferem de acordo com sua aplicação [1]. Os instrumentos analógicos têm, ainda, grande utilização devido a relação custo de fabricação x confiabilidade, sendo empregados na indústria, principalmente em portas de painéis elétricos, tendo como limitação a impossibilidade de interação ou integração com outros sistemas. Neste quesito, destacam-se os instrumentos construídos com o advento da microeletrônica, em que, além da facilidade de utilização associada, se tem a possibilidade de comunicação com outros sistemas [2]. Estes equipamentos eletrônicos, quando para a indústria, necessitam de uma melhor acurácia, devido a presença de distúrbios na rede elétrica, provenientes de um dos reveses da expansão da eletrônica: o chaveamento de circuitos transisto- rizados. Desta forma, é comum a utilização de equipamentos ditos eficazes verdadeiros, que realizam o cálculo do sinal baseado na integral da área da curva, em detrimento aos equipamentos comuns que realizam um cálculo simplificado com o valor de pico e um fator constante [3]. Para desenvolvimento de um equipamento que atenda, tanto as necessidades de uso da indústria, quanto das aplicações 1,2,3,4Professores do Instituto Federal do Sertão Pernambucano – IFSertão- PE, Pernambuco, Brasil. 5Aluno do Curso Técnico em Eletrotécnica no Instituto Federal do Sertão Pernambucano – IFSertão-PE, Pernambuco, Brasil. E-mail: marcos.andrade, jonatas.coelho, poliana.silva, ricardo.maia@ifsertao- pe.edu.br, paulo99.filho@gmail.com. residenciais e comerciais, é proposto um dispositivo baseado em Arduino que, com o uso de sensores, torna possível a medição de valores verdadeiros de tensão, corrente, potência e fator de potência. II. MATERIAIS E MÉTODOS A metodologia utilizada contou com um levantamento bi- bliográfico, que ajudou a referenciar o assunto, tendo como base as técnicas utilizadas e soluções já adotadas. Depois do levantamento bibliográfico, foi realizado o esboço do projeto, sendo proposta a montagem de circuito para leitura de tensão, outro para leitura de corrente, assim como, também, para o fator de potência, sendo estes valores processados pelo Arduino e tendo, por fim, a apresentação em um display de LCD. A partir do esboço iniciaram-se as montagens, primeira- mente num ambiente simulado, sendo necessárias algumas modificações no circuito, para adequar ao que se havia pro- posto num menor custo, como a realização da leitura sem a necessidade de uso de um transformador. As etapas realizadas são descritas nas subseções a seguir: A. Leitura de tensão Inicialmente, pensou-se em utilizar um circuito divisor de tensão associado a um transformador. A ideia era reduzir a amplitude da tensão da rede elétrica para 6 VRMS (tensão de saída do transformador), e utilizando dois resistores em série nessa saída, fazer a leitura da tensão senoidal em valores inferiores a 5 VRMS e superiores a zero. Para isto, caso fosse decidido manter todo o ciclo da onda senoidal, seria necessária a injeção de um valor de tensão em corrente contínua (C.C.), um offset, para excursionar o semiciclo da senóide a um valor acima de 0 V, ou ainda um circuito retificador, para garantir que seriam utilizados apenas sinais positivos [4]. Na implementação, evitou-se a montagem de um circuito divisor de tensão associado a um transformador, devido ao elevado custo de um transformador. Optou-se por utilizar a tensão de entrada, alimentando diretamente um optoacoplador, com um resistor em série. O objetivo do resistor, é o de reduzir a corrente que passa pelo optoacoplador, fazendo com que o mesmo opere dentro dos limites estabelecidos pelo fabricante. Este novo circuito, apresentado na Figura 1, tem em sua saída um sinal de meia onda, que é proporcional a tensão de entrada, porém limitado aos 5 V que está alimentando o terminal coletor do componente. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 41 Figura 1. Circuito medidor de tensão. No circuito implementado, cujo sinal de saída é mostrado na Figura 2, mesmo que ocorra um surto de tensão, as carac- terísticas construtivas do optoacoplador impedem que a tensão de entrada interaja com a da saída, já que seu LED interno produz luz, cujo feixe luminoso é utilizado para excitar a base do fototransistor. Esta característica tem, por consequência, proteger o Arduino dos distúrbios da rede elétrica, já que há uma separação física do circuito de entrada de energia, com a entrada analógica do Arduino. Figura 2. Comparação entrada (amarelo) x saída (azul) do optoacoplador. B. Leitura de corrente Assim como para leitura de tensão, o circuito implementado foi modificado da proposta inicial para melhoria da perfor- mance do sistema. A medição de corrente foi realizada pri- meiramente por meio do sensor de corrente invasivo ACS712 30 A (Figura 3), que utiliza do efeito Hall para leitura de corrente [5]. O sensor apresenta em sua saída um sinal de tensão, proporcional à corrente de entrada. Pelo fato do sinal da rede elétrica ser senoidal, no algoritmo do Arduino deve-se calcular a raiz quadrada da soma quadrática dos valores lidos para encontrar o valor RMS da corrente, que é o valor lido e mostrado pelos instrumentos convencionais. Figura 3. Sensor de corrente ACS712. Devido aos valores de corrente serem predominantemente baixos, comparados com o seu fundo de escala (30 A), foi necessário realizar a montagem de um circuito para conseguir um ganho no sinal, isto é, um circuito amplificador, utilizando, para isto, um amplificador operacional LM741. Apesar do sensor ACS712 apresentar um baixo valor de aquisição, seu uso em medições tornar-se-ia inviável, tendo em vista que é necessária a interrupção do circuito, e um circuito adicional para utilização em baixos valores de corrente. Desta forma, optou-se pelo uso do sensor de corrente não invasivo SCT-013-30A, ilustrado na Figura 4. Figura 4. Sensor de corrente SCT-013-30A. Este sensor, além da vantagem de não interromper o circuito a ser medido, apresenta uma tensão senoidal de 0 a 1 V, proporcional a sua corrente máxima de leitura (30 A). A leitura do sinal analógico pode ser realizada diretamente no Arduino, sem a necessidade de nenhum circuito adicional. Todavia, assim como no circuito do sensor ACS712, foi necessário calcular o valor RMS. C. Leitura de fator de potência O fator de potência pode ser definido como o cosseno do ângulo de defasagem entre a tensão e a corrente. Ele representa o afastamento que ocorre entre os sinais de tensão e corrente, característico de circuitos reativos (indutivos ou capacitivos). ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 42 A leitura do fator de potência é necessária para o cálculo das potências ativa e reativa do sistema, já que apenas a potência aparente pode ser encontrada com o produto escalar do módulo da tensão e da corrente. Para fazer a leitura do fator de potência, foi necessário implementar um circuito chamado “detector de zero”, o qual utiliza a borda de transição de uma onda quadrada (borda de subida e/ou borda de descida), que é lida por meio da interrupção externa do Arduino [6], registrando assim o instante em que ocorre esta borda de transição. Em outras palavras, o circuito é responsável por marcar o instante em que cada semiciclo senoidal passa por um mesmo ponto, seja o máximo, mínimo ou ponto de inflexão. Desta forma, inicialmente foi necessário implementar o circuito para converter o sinal alternado numa onda quadrada, como pode ser visto na Figura 5. O circuito projetado utiliza o amplificador operacional LM358 (que tem como vantagem não precisar de alimentação simétrica) como comparador (Figura 6), ou seja, na entrada não inversora é injetado o sinal proveniente da leitura de tensão ou de corrente e, por sua vez, na entrada inversora é adicionado o valor de tensão a se comparar (proveniente de um circuito divisor de tensão). Quando o valor é menor que a referência, a saída é levada a 0V, já quando o valor é maior, ela é levada a 5 V. Figura 5. Comparação entre a onda senoidal e quadrada. D. Programação do Arduino O Arduino é uma plataforma microcontrolada de prototi- pagem eletrônica, contendo diversos terminais que permitem a conexão com dispositivos externos, como motores, relés, sensores luminosos, diodos a laser, alto-falantes e outros [7]. A escolha do modelo específico a ser utilizado é feita com base nas necessidades do projeto, sendo que, para este, pôde- se utilizar o modelo UNO. Seja em qualquer versão do Arduino, para sua utilização, deve-se elaborar a programação utilizando a linguagem C/C++ em um compilador como o Maria Mole IDE, feito por um programador brasileiro, ou o próprio do fabricante, disponível em sua página oficial1. Para a leitura de um valor analógico, o Arduino utiliza do seu conversor analógico-digital interno, que possui resolução 1https://www.arduino.cc/ Figura 6. Circuito comparador com LM358. de 10 bits, ou seja, o valor lido de 0 a 5 V é convertido em um valor que varia de 0 a 1023 (210). Desta forma, para se obter o valor analógico dentro do programa da programação, deve-se multiplicar pelo valor da tensão C.C. do Arduino2 (5 V) o valor lido na entrada analógica, e dividir pela sua resolução (1024), sendo implementado tanto para tensão como para corrente. Já na leitura de defasagem, foi necessário utilizar a interrup- ção externa do Arduino. A rotina de interrupção, ou ISR (do inglês Interrupt Service Routine), identifica toda vez que há uma transição de subida (mudança de 0 para 5 V, por exemplo), ou de descida (o oposto do anterior), desde que utilizando os pinos específicos do Arduino, que, para o Uno, se tem apenas os pinos 2 e 3 [9]. A função utilizada no programa atribui a uma variável o instante que a interrupção ocorreu, tanto para a tensão, como para corrente, sendo a diferença deste valor encontrado utilizado para medição do fator de potência. O cálculo do fator de potência se dá com a relação entre o tempo de defasagem das interrupções de tensão e corrente lidas e o fator de potência correspondente. Tendo em vista que a frequência da rede elétrica é de 60Hz, o período de cada onda será de 16.666,67 µs, que corresponde a um ciclo completo. Assim sendo, para calcular o fator de potência, o valor teórico pode ser encontrado por meio de uma regra de três simples, em que a variação da defasagem será proporcional a variação em graus, sendo necessário apenas calcular o valor do cosseno do ângulo correspondente para apresentar o fator de potência do sistema. 2O valor da tensão pode variar devido a fonte de alimentação e outras variáveis do circuito que não serão exploradas aqui. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 43 Figura 11. Comparação da medição com o valor do voltímetro. Tabela II MEDIÇÕES DE CORRENTE. isto é, para verificar a curva que melhor se acomodava. Para este caso, a aproximação linear mostrou um coeficiente de determinação próximo de 1 (R2 = 0,998), sendo assim, a equação gerada por meio da curva gerada (Equação 3) foi implementada no algoritmo para leitura de corrente. y = 0, 0469x + 0, 1363 (3) Figura 12. Curva de distribuição do sinal de corrente. 3) Calibração do Fator de Potência: A calibração do fator de potência se deu com base no valor teórico das cargas utili- zadas, sendo calculada de acordo com a fase da impedância, tendo em vista que ela representa a defasagem da tensão em relação a corrente. Para conversão do ângulo encontrado no instante de tempo correspondente, foi utilizada a Equação 4. Instante = Φ × 106 × T × 1 360 (4) Em que: • Φ: indica o ângulo de defasagem entre a tensão e corrente; • Instante: indica o tempo de atraso correspondente ao ângulo Φ, em microssegundos; • T: indica o período do sinal, que para o caso da rede elétrica do Brasil, corresponde ao período da frequência de 60Hz; • 1/360: indica o período de um ciclo trigonométrico, que é de 360o. Com esta conversão, foi realizada as mesmas etapas das grandezas de amplitude, isto é, coletados os valores e gerada a curva, apresentados na Tabela III e na Figura 13. Pode-se ver na Figura 13 que, assim como na corrente, o melhor valor foi apresentado quando utilizada uma equação polinomial de grau 2 (Equação 5) cujo R2 foi de 0,9981. y = −0, 0002x2 + 0, 9603x − 1178, 6 (5) C. Grandezas medidas Com todos os dados calibrados, foi possível, então, apre- sentar os valores de medições de tensão, corrente e fator de potência integrados, bem como o da potência ativa, calculado pelo produto dessas três grandezas, que podem ser observados nas duas medições com cargas diferentes, apresentadas na Figura 14. Apesar de ser possível o cálculo das potências reativa e aparente, optou-se por mostrar apenas a potência ativa, tendo em vista que é a potência apresentada nos eletrodomésticos ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 46 Tabela III MEDIÇÕES DE FATOR DE POTÊNCIA. Figura 13. Curva de distribuição do sinal de defasagem. e de conhecimento do público em geral, independente de conhecimento na área técnica de eletrotécnica. IV. CONSIDERAÇÕES FINAIS A medição de grandezas elétricas por meio de um dispo- sitivo microcontrolado permite a integração e transmissão de dados por meio da telemetria, podendo ser utilizado para um gerenciamento remoto de dados em uma planta (ou processo) industrial, ainda, como parâmetros de entrada de um sistema para escolha de ações, como acionamento de capacitores ou, simplesmente, indicações de alarmes. Grande parte dos projetos atuais de medição de potência apresentam apenas a medição de tensão e corrente elétrica para cálculo de potência, desconsiderando o fator de potência que influencia de forma significativa no cálculo da potência ativa, tendo em vista a presença de cargas indutivas no sistema, como os motores e transformadores na área industrial ou, ainda, os eletrodomésticos presentes no dia a dia do cidadão comum. Esses eletrodomésticos apresentam, muitas vezes, um baixo Figura 14. Medições das grandezas. fator de potência, pois como o consumidor do grupo B3 não é tarifado pelo consumo de energia reativa, não há a preocupação com o controle do consumo deste tipo de energia, ficando isto a cargo das concessionárias de energia elétrica, que precisam instalar bancos de capacitores na rede de distribuição para suprir essas demandas. O objetivo do projeto foi atingido, pois, por meio do sistema implementado, é possível realizar a medição de tensão, corrente, fator de potência e potência ativa. Em trabalhos futuros para a melhoria do projeto, se propõe a medição dessas grandezas de forma temporal, isto é, a medição de energia, convertendo o sistema em um equipamento com memória de massa, além de transmitir os dados por meio de comunicação sem fio, para um dispositivo móvel. REFERÊNCIAS [1] R. Senra, Instrumentos e Medidas Elétricas. São Paulo: Barauna, 2011. [2] L. A. C. dos Santos, Apostila de Instrumentos de Medidas Elétricas. Aracaju: Faculdade Pio Décimo, 2013. [3] K. Nakashima, Valor médio e eficaz. Universidade Federal de Itajubá, 2007. [4] F. G. Copuano, Laboratório de Eletricidade e Eletrônica, 24a ed. Editora Érica, 2007. [5] ACS712, Datasheet, Fully Integrated, Hall Effect-Based Linear Current Sensor IC with 2.1 kVRMS Isolation and a Low-Resistance Current Conductor, Allegro MicroSystems, 2006. [6] S. Monk, Programação com Arduino II: Passos Avançados com sketches. Bookman Editora, 2015. [7] S. Monk, Programação com Arduino: começando com Sketches. Book- man Editora, 2017. [8] F. Souza, Arduino MEGA 2560. 28 Abril 2014. Disponível em <http://www.embarcados.com.br/arduino-mega-2560/> Data de acesso: 10 Setembro de 2017. [9] J. A. Silveira, Arduíno: cartilha de programação em C. Revista do Arduino, 2012. [10] T. Ryan, Estatística moderna para engenharia. Elsevier Brasil, 2009. [11] L. A. Bertolo, Estatística aplicada no Excel: probabilidades e estatística. Matemática, Versão Beta, 2010. 3De acordo com a Resolução 414/2010 da ANEEL, o Grupo B é o grupamento composto de unidades consumidoras com fornecimento em tensão inferior a 2,3 kV, caracterizado pela tarifa monômia, sendo subdividido nos subgrupos B1, B2, B3 e B4. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 47 O Polo Naval e o município de Rio Grande: um estudo sobre a dinâmica populacional Cibelle Tavares, Universidade Federal do Rio Grande, IMEF, e Bárbara Rodriguez, Universidade Federal do Rio Grande, IMEF Resumo—O presente trabalho tem como propósito verificar as modificações ocorridas na população do município de Rio Grande, no qual passou por transformações econômicas com o crescimento do emprego, e da migração trazidos pela im- plementação do Polo Naval. O objetivo principal é analisar os métodos empregados em um estudo sobre as tendências de crescimento e decrescimento da população de Rio Grande, entre os anos de 2005 e 2015. Os objetivos específicos visam: construir modelos matemáticos para descrever o crescimento populacional e estimar a população futura utilizando os dados coletados junto à Fundação de Economia e Estatística - FEE. Para tanto, definem- se os métodos numéricos (ajuste por Mínimos Quadrados) e o modelo analítico clássico de Malthus para avaliar a dinâmica da população. A avaliação dos modelos obtidos foi feita através do software wxMaxima, que mostrou-se eficiente para a realização dos cálculos e representação gráfica. Por fim, conclui-se que os modelos estudados mostram, em geral, resultados próximos da realidade, mas para o estudo em questão o Modelo Malthusiano pode ser escolhido para estimar os dados populacionais para mais alguns anos. Palavras-chave—Crescimento populacional, Polo Naval, Rio Grande. I. INTRODUÇÃO OEstudo da dinâmica populacional é importante por darcunho específico à configuração de uma sociedade e às questões pertinentes aos seus múltiplos aspectos, sejam econômicos, políticos ou socioculturais [12]. É importante, ainda, observar o crescimento da população através das trans- formações ocorridas durante o processo de urbanização. O atual município do Rio Grande teve, no seu início, um papel importante na defesa e manutenção do território disputado pelas coroas portuguesas e espanholas. A cidade de Rio Grande foi fundada em 19 de fevereiro de 1737, pelo Brigadeiro José da Silva Paes, e é considerada a mais antiga do Rio Grande do Sul. O município é privilegiado pela sua natureza, pois possui a maior praia do mundo em extensão (Cassino - 245 km, segundo o Guinness Book); lagoas; uma reserva ecológica (Taim) com 32 mil hectares e uma infinidade de animais silvestres [9]. A cidade se desenvolveu a partir da intensificação comercial portuária, sinalizada com a perda da Colônia do Sacramento e o início do ciclo do charque no Rio Grande. A dragagem Cibelle Abelenda Tavares é graduanda no curso de Matemática Aplicada na Universidade Federal do Rio Grande - FURG. e-mail: (cibelletava- res@hotmail.com). Bárbara Denicol do Amaral Rodriguez é doutora em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS e professora na Universidade Federal do Rio Grande - FURG. e-mail: (barbararodri- guez@furg.br). do cais e a construção do Porto (1823), tornaram a Vila do Rio Grande um importante centro comercial [8]. O desenvolvi- mento econômico propiciado pelo charque e pelo comércio de exportação e importação levou Rio Grande a um crescimento comercial considerável no século XIX [6]. A partir da construção do Porto Novo, no começo do século XX, intensifica-se a ocupação urbana, principalmente próxima às indústrias que se instalavam, o Frigorífico Swift (1917) e a Refinaria Ipiranga (1937) [8]. A partir do início do século XXI, os investimentos, princi- palmente no setor naval, impulsionaram o crescimento popula- cional do município. No ano de 2013, com o auge da produção nos estaleiros, Rio Grande e as cidades vizinhas fervilhavam com a presença dos trabalhadores que aqueceram a economia e deram novas perspectivas a uma região desacreditada por décadas [5]. O Polo Naval chegou a empregar quase 20 mil trabalhadores neste ano, transformando o município de Rio Grande na cidade símbolo da nova era econômica na metade sul do estado. Entretanto, no início do ano de 2017, o setor metalúrgico foi atingido pela crise econômica do país ocasionada pela revelação dos escândalos de corrupção na Operação Lava-Jato e o Polo Naval de Rio Grande passou a empregar pouco mais de 200 funcionários. Este número ainda vem diminuindo e, até o final de 2017, não deve ultrapassar 100 trabalhadores [2]. A variação do número de habitantes do município do Rio Grande está relacionada, entre outros fatores, com a chegada (e saída) de mão-de-obra especializada e a criação (extinção) de vagas de emprego no setor metalúrgico. Em virtude desses índices, decidiu-se, nesse trabalho, estudar a dinâmica da população da cidade de Rio Grande. Acredita-se que a análise da evolução do crescimento do tamanho dessa população possa ser útil para o planejamento da urbanização, desenvolvimento econômico e mercado de trabalho do município. Para abordar matematicamente o problema, foram emprega- dos métodos numéricos (ajuste por Mínimos Quadrados) e o modelo analítico clássico de Malthus para avaliar a dinâmica da população. Os resultados foram obtidos utilizando-se o software wxMaxima e os dados relativos à população empre- gados neste trabalho coletados junto à Fundação de Economia e Estatística - (https://www.fee.rs.gov.br) FEE. Para atingir os objetivos propostos, esse trabalho está or- ganizado da seguinte forma: na seção II, faz-se uma breve revisão bibliográfica sobre a dinâmica populacional. Na seção III, descrevem-se as metodologias utilizadas, abordando-se a fundamentação numérica (ajustes exponencial e polinomial) e a fundamentação analítica (modelo Malthusiano). Na seção IV, ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 48 dP dt = lim ∆t→0 P(t + ∆t) − P(t) ∆t . (16) Tomando o limite quando ∆t → 0, tem-se a derivada da função a qual satisfaz a equação (17). Assim, pode-se escrever o modelo contínuo como:{ dP(t) dt = k P(t) P(0) = P0 . (17) Dessa forma, se k é positiva a população crescerá e se k for negativa a população diminuirá (ela pode diminuir por um tempo sem ir para zero). A equação (17) é uma equação diferencial ordinária de variáveis separáveis. Para determinar uma função população que satisfaça à equação, primeiramente, deve-se separar as variáveis dP(t) P(t) = k dt. (18) Integrando-se, ∫ dP(t) P(t) = ∫ kdt, (19) ln |P(t)| + ln C2 = kt + ln C1, (20) onde C1 e C2 são constantes de integração. Logo: ln |P(t)| = kt + ln C, (21) onde ln C = ln C1 − ln C2. Aplicando-se as propriedades dos logaritmos usuais à equa- ção (21), obtém-se eln |P(t) | = ekt+lnC, (22) P(t) = Cekt . (23) Quando o tempo for zero (t = 0), a população inicial será P0 = Cek.0 = C. (24) Substituindo (24) na equação (23), obtém-se a solução de (17), P(t) = P0ekt . (25) IV. RESULTADOS NUMÉRICOS E DISCUSSÃO Apresentam-se os resultados obtidos com a implementação dos Métodos Numéricos e Analíticos utilizando o software wxMaxima. A. Software wxMaxima O wxMaxima é uma interface para o sistema de álgebra computacional Maxima que é um descendente de Macsyma, desenvolvido no final da década de 1960 no Massachussetts Institute of Technology (MIT). O Maxima é um sistema para a manipulação de expressões simbólicas e numéricas, incluindo diferenciação, integração, séries de Taylor, transformações de Laplace, equações dife- renciais ordinárias, sistemas de equações lineares, polinômios, conjuntos, listas, vetores, matrizes e tensores. Esse software produz resultados numéricos de alta precisão usando frações exatas, inteiros de precisão arbitrária e números de ponto flutuante de precisão variável. O Maxima pode representar graficamente funções e dados em duas e três dimensões. Neste trabalho utiliza-se o wxMaxima para se obter os resultados numéricos e gráficos, que descrevem o melhor ajuste para os dados. A versão do wxMaxima utilizada é a 16.04.2. B. Estudo sobre a população da Cidade de Rio Grande Nessa etapa do trabalho é apresentado o estudo realizado com os dados da população de Rio Grande coletados através da Fundação de Economia e Estatística - FEE, onde será estimada a população para anos futuros. A Tabela I apresenta a população do mesmo entre os anos de 2005 à 2015. Tabela I POPULAÇÃO DE RIO GRANDE - FONTE: FEE Ano Tempo População 2005 0 196482 2006 1 197974 2007 2 199409 2008 3 200878 2009 4 202218 2010 5 203558 2011 6 205604 2012 7 206616 2013 8 209223 2014 9 211410 2015 10 213166 A Figura 1 apresenta o diagrama de dispersão para os dados referentes ao número de habitantes da cidade de Rio Grande. Para relacionar o Ano t e a População P, foi considerado o ano inicial, o qual é chamado ano zero ou ainda tempo zero (t = 0), o ano de 2005. Para o ano final ou tempo final, (t = 10), o ano de 2015. A escolha do ano inicial foi feita para fins comparativos entre as populações estudadas no presente trabalho. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 51 Figura 1. Diagrama de dispersão para os dados da população de Rio Grande no wxMaxima C. Ajuste Exponencial Inicia-se o estudo em questão, aplicando o ajuste linear nas variáveis α1 e α2, como visto na seção III - A.1) à variável Pi = ln pi: m∑ i=1 xipi = α2 m∑ i=1 x2i + α1 m∑ i=1 xi m∑ i=1 pi = α2 m∑ i=1 xi + mα1 . (26) Tabela II CÁLCULO PARA O AJUSTE EXPONENCIAL i xi yi ln pi xi ln pi xi 2 0 0 196482 12,1883 0 0 1 1 197974 12,1958 12,1958 1 2 2 199409 12,2031 24,4062 4 3 3 200878 12,2104 36,6313 9 4 4 202218 12,2171 48,8684 16 5 5 203558 12,2237 61,1185 25 6 6 205604 12,2337 73,4022 36 7 7 206616 12,2386 85,6703 49 8 8 209223 12,2511 98,0092 64 9 9 211410 12,2615 110,3539 81 10 10 213166 12,2698 122,6982 100∑ 55 2246538 134,4934 673,3544 385 Utilizando os dados da Tabela II, tem-se que:{ 385α2 + 55α1 = 673, 3544 55α2 + 11α1 = 134, 4934 . (27) Resolvendo o sistema, através do software wxMaxima, obtém-se: { α2 = 0, 0081 α1 = 12, 1863 . (28) Note que α1 = a e α2 = b na função P = a + bt como, por definição a = lnα, então α = ln a ⇒ α = ea ⇒ e12,1863 ⇒ a = 196084, 3102. Assim tem-se que o ajuste exponencial é determinado pela função: ϕ(x) = 196091, 4407e0.0081x . (29) A função (29) está representada na Figura 2. Ao determinar a função que melhor ajusta o modelo exponencial, pode-se obter uma aproximação pelo wxMaxima. Observou-se que o wxMaxima não apresenta um comando utilizando o método dos mínimos quadrados para o ajuste exponencial, entretanto apresenta um algoritmo lb f gs que usa uma aproximação de baixa classificação da inversa da matriz Hessiana. A aproxi- mação obtida através do algoritmo L − b f gs pelo software wxMaxima é a função: Figura 2. Ajuste Exponencial da ϕ(x) dada a função (29) Observa-se que o gráfico produzido pelo wxMaxima, apre- senta um deslocamento na origem, o que não descreve o ajuste esperado. O deslocamento ocorre pelo uso da escala logarítmica utilizada para a representação gráfica, uma vez que o logaritmo em zero não está definido. ϕ(x) = 194488, 4012e0.0081x . (30) Assim através da função (30), pode-se obter o gráfico (Figura 3). Figura 3. Ajuste Exponencial da ϕ(x) dada a função (30) Nas Tabelas III e IV, são apresentadas as estimativas para anos futuros da população de Rio Grande, através das funções (29) e (30). ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 52 Tabela III ESTIMATIVA DA POPULAÇÃO DE RIO GRANDE DA ϕ(x) DADA A FUNÇÃO (29) Ano População Real ϕ(x) = 196091e0.0081x Erro Percentual Relativo 2011 205604 205857 0,12% 2012 206616 207531 0,44% 2013 209223 209219 1,91×10−3% 2014 211410 210921 0,23% 2015 213166 212636 0,24% 2016 214532 214365 0,08% 2020 — 221424 — Tabela IV ESTIMATIVA DA POPULAÇÃO DE RIO GRANDE DA ϕ(x) DADA A FUNÇÃO (30) Ano População Real ϕ(x) = 194488e0.0081x Erro Percentual Relativo 2011 205604 204174 0,69% 2012 206616 205835 0,37% 2013 209223 207509 0,81% 2014 211410 209196 1,04% 2015 213166 210898 1,06% 2016 214532 212613 0,89% 2020 — 219614 — D. Ajuste Polinomial O estudo populacional entre os anos propostos é represen- tado por um polinômio de décimo grau, pois entre todos os graus dos polinômios estudados foi o que melhor se ajustou ao estudo. Essa afirmação deve-se ao fato de que o polinômio de grau dez apresenta o menor erro residual Tabela V. Definindo-se por ϕn (n ∈ N), o polinômio de grau n que interpola n+ 1 pontos, então a função (32) é o polinômio que interpola os dados da Tabela I que é composta por 11 dados, e denotamos n := 10. Considerando os polinômios para n < 10, em particular n ∈ {2, 6, 9}: ϕ2(x) = 108, 1002x2 + 92, 1794x + 582.8671 ϕ6(x) = 2, 0249x6 − 67, 6626x5 + 813, 1107x4 − 4235, 1786x3 + 9024, 6124x2 − 5023, 5953x + 299, 2698 ϕ9(x) = 0, 3665x9 − 15, 3054x8 + 264, 6245x7 − 2451, 8238x6 + 13149, 1244x5 − 41062, 6735x4 + 71140, 0931x3 − 60841, 3867x2 + 20444, 7999x + 247, 4709 Define-se ainda por n o erro residual referente a ϕn para cada n ∈ N, e nesse caso n ≤ 10. Na Tabela V é feita a análise do erro residual que define o melhor modelo polinomial. Quanto mais próximo de 0 (zero) for o valor de n, melhor é o ajuste. Tabela V ERRO RESIDUAL DOS POLINÔMIOS n n 2 1, 377376435685527 · 107 6 4, 207197169140837 · 106 9 1, 074255000228874 · 105 10 4, 149415269549128 · 10−13 Neste caso tem-se que, o erro residual do polinômio que melhor ajusta os dados é 10 = 4, 149415 · 10−13. Aplicando a teoria matemática, seção III - A.2), para determinar um polinômio qualquer, efetuam-se os cálculos matriciais necessários para chegar à equação (31). A partir dos dados tem-se: X = ©­­­­­­­­­­­­­­­­­« 1 0 0 0 . . . 0 1 1 1 1 . . . 1 1 2 4 8 . . . 1024 1 3 9 27 . . . 59049 1 4 16 64 . . . 1048576 1 5 25 125 . . . 9765625 1 6 36 216 . . . 60466176 1 7 49 343 . . . 282475249 1 8 64 512 . . . 1073741824 1 9 81 729 . . . 3486784401 1 10 100 1000 . . . 10000000000 ª®®®®®®®®®®®®®®®®®¬ f = ©­­­­­­­­­­­­­­­­­« 196482 197974 199409 200878 202218 203558 205604 206616 209223 211410 213166 ª®®®®®®®®®®®®®®®®®¬ , α = ©­­­­­­­­­­­­­­­­­« α0 α1 α2 α3 α4 α5 α6 α7 α8 α9 α10 ª®®®®®®®®®®®®®®®®®¬ . Efetuando a multiplicação obtém-se: ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 53 An IoT-Based Culvert Monitoring System for Urban Flood Prevention Ladson Gomes, Mariana Barros, Thiago Silva, and Edna Barros Abstract—Urban floods cause several damages to both the cities and the citizens. The rainwater triggers the floods, which is aggravated by the impermeable soil, forcing the water to be released mainly by the drainage system. However, the solid residues on the streets are dragged into the culverts, obstructing it. As a result, the culvert becomes a breeding site for mosquitoes. The drainage system cleaning is expensive and time-consuming. To mitigate this problem, we propose a system to monitor culvert obstruction, which includes three subsystems: The basket collector, the gateway for data flow control and analysis, and the web server. The developed system uses solar power for energetic autonomy, and presented sensor accuracy on the culvert environment and good reliability during tests. The IoT approach for the system’s design favors the scalability for a more precise analysis on the real world. Index Terms—Internet of Things, Monitoring System, Embed- ded, Urban Floods, Solar Energy, Smart Cities. I. INTRODUCTION URBAN floods are one of the major issues in the bigmetropolis of Brazil and have been an increasing topic over the last ten years. It happens mainly due to the imper- meable soil, which forces the rainwater to be released only through the drainage system[1]. The water drags trash and other residues from the streets into the culverts, the entrance of the drainage system. When the garbage accumulates inside the culvert, it may clog the pipes and hold the water, becoming a breeding site for mosquitoes. The urban floods cause sev- eral problems to the city’s infrastructure, workforce and the citizen’s health. In São Paulo, a metropolis with over 11 million people (IBGE - 2010), it is estimated a decrease of 13,7% on the culvert cleaning, according to data about the first four months of the year between 2013 and 2015. According to the City Hall, the sanitation periodicity varies based on the culverts that are in potentially floodable areas. The cleaning costs in São Paulo are about R$70 million a month [2]. In Goiania, (population of over 1,296 million according to IBGE 2010), the cleaning of each culvert costs about R$53,80. The annual expenses with the cleaning of every culvert at least once a year is over R$16 million, and are necessary at least five people to unblock each culvert. The high cost of culvert cleaning is due to the laborious work of removing the residues from the pipes. Redesigning a L. Gomes, M. Barros and T. Silva are undergraduate students on Computer Engineering at the Center of Informatics at UFPE. Respective e-mails: (lgs3, msb4, tms3)@cin.ufpe.br E. Barros is a titular professor at the Center of Informatics at UFPE. E-mail: ensb@cin.ufpe.br city and its vital systems is not a possible task, but we may use microelectronics for optimizing and making our cities smarter. From the problem analysis, a system was developed to monitor residues level and manage the cleaning of culverts throughout a city. The system, named EccoBin, is divided into three modules, designed for maximizing the scalability, sustainability, and efficiency. The first module is responsible for collecting data, acting, and retaining residues on the culvert. The second module can manage the data flow from up to six culverts, analyzing the data and monitoring the rain. And the third module is responsible for storage, display, control, and intelligence concerning the data collected by the system. This paper presents the design and development of an Internet of Things system, from the embedded components to the application on the web. The system architecture and the modules’ description are presented in the following sec- tion. The section "Implementation" details the operation and technologies used, respectively, in the Basket Collector, in the Gateway in the Web Server. Section 3 describes the metrics used for the system validation and the results obtained during the tests. Section 4 names other researches and systems related to the same area. Section 5 concludes the article. II. RELATED WORKS In this section, some related works are presented and compared with the monitoring system proposed in this paper. The "ECCO Filter" [3] is a device developed to collect and detect the presence of residues in a culvert. It is composed of a perforated basket that collects the garbage to ease the cleaning. It uses an ultrasonic sensor to measure if there is garbage in the basket. The data is sent through wireless technology to the "ECCO Manager", that displays this information to the user. However, the system doesn’t measure the presence of standing water in the culvert, neither takes measures to avoid the mosquitoes’ procreation. Also, it is not described how the system is powered. In [4], a device is described to detects if there is an obstruction in the culvert, in order to mitigate the occurrence of water flows in the big cities. The system is composed of an ultrasonic sensor that detects if there are residues in the culverts. The sensor is connected to a microprocessor, and the data is sent to a database through 3G technology. The device is powered by a solar panel attached to a battery. However, the system described in the paper doesn’t use a basket, and the problem of the pipes’ obstruction remains. Also, the system does not detect the presence of standing water in the culvert, neither takes measures to avoid the mosquitoes’ procreation. ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 56 Fig. 1. System Architecture III. THE ECCOBIN SYSTEM A. System Architecture The system is divided into three subsystems: the Basket Collector, the Gateway for analysis and control and the Web Server, as shown in figure 1. The three modules communicate with each other through wireless technology, following a protocol designed to avoid data loss and deadlocks. On the Basket Collector subsystem, powered by a solar panel and a battery, a basket allows collecting the garbage that gets into the culverts, letting the water pass through. The module contains sensors that measure the volume of trash collected, and read sensors to verify the occurrence of standing water in the basket. Upon request, the module sends those data to the Gateway subsystem. The communication is made through a nRF24l01 radio frequency module. The subsys- tem also pours larvicide powder in the culvert to avoid the mosquitoes larvae growth. The Gateway subsystem, located in a lamp post nearby, requests, receives and stores the data from the Basket Collector, verifies the communication between the modules and also the proper behavior of the sensors. The module also receives data from a pluviometric sensor, and, along with the data collected from the culvert, calculates the probability of flooding, defining a cleaning priority level for it. A GSM module sends the analysis data to the central server. The Web Server module receives the information from up to 6 Basket Collector modules and stores them in a database. Then, the data is displayed on the web application in a map containing the current report of every culvert. The module sends an email alert to the responsible authorities in the case of high flooding risk, failure on the communication or on the sensors. The citizens can also contribute with information about the culverts on the city by sending a report. It allows the change on the periodicity of data collection through the web app. The figure 1 below shows the system architecture. B. Description of the modules 1) Basket Collector: The Basket Collector includes a per- forated basket located next to the culvert’s opening. It is responsible for collecting the garbage dragged into the place, in order to ease cleaning and allow the water drainage. The basket measures the volume occupied by the retained residues and verifies if there is water in the culvert. The module communicates with the Gateway using a transmitter, which sends the requested information. If there is clogged water, it will be treated for avoiding mosquitoes. After sending the data, the module enters standby mode to save power, which lasts for the set period. The module design Fig. 2. Basket Collector Design is shown in figure 2. 2) Gateway: The Gateway is able to communicate with the Basket Collector module, following a communication protocol designed specifically for this situation. The module requests and receives data from them, check the communication and sensors and measures the rain amount in the neighborhood. With these data, the module performs an analysis and defines the culvert cleaning priority, taking into account the garbage volume in the culvert and the information about rain on the neighborhood. The Gateway module sends the verification and analysis results to the Web Server and receives back the time interval that the Basket Collector module should be in the energy economy mode. This information is then forwarded to the Basket Collector. 3) Web Server: The Web Server receives, through the Internet, the measured data and the analysis result. It includes the information concerning the communication status and sensors checking. The server is responsible for storing, in a database, all the information related to each culvert, in addition to showing, in a map, each one’s location and recent values. When a culvert receives a high cleaning priority, or when malfunctioning is detected, the server sends an email alert to the responsible authorities. The module also allows the residents to make a report of the flooded culverts and offers the possibility to change the data collecting periodicity through the web application. Lastly, the server also defines an optimized cleaning route from the database information. C. Implementation 1) Basket Collector: The Basket Collector module was implemented using an Arduino Uno, that is responsible for receiving the information scanned by the sensors, sending it to the Gateway module and activating the mechanism of overthrowing the larvicide powder in the culvert. It responds to the communication check and receives the period that will remain in power saving mode. When requested, the module enters this mode for a certain time to ensure energy efficiency. The module is powered by a solar panel connected to a battery, which provides its operation even when there is not ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 57 Fig. 3. Basket Collector Module Fig. 4. Basket Collector Module State Machine the presence of sunlight. Figure 3 below shows the architecture of the Basket Collector module. The Arduino is connected to two ultrasonic sensors, which measure the distance to the closest obstacle and, using the basket volume as a parameter, calculates the percentage of the basket occupied by garbage. A water sensor attached to the side of the basket measures the level of retained water in it. The Arduino then joins this information into a string and sends it, by an RF transmitter, to the Gateway module. In response, it receives a confirmation that the information was received correctly and, depending on the situation, the command to activate the mechanism of pouring the larvicide powder. Also, the module responds to the request from the Gateway to verify either the communication or the sensors. One RTC (Real-time Clock) connected to the module performs the task of, when requested, put the module in power save mode, during a period which is also informed through RF by the Gateway. The module is powered by the solar panel, which is also used for charging a battery across the board EH-01. That way, there is better energy efficiency, making the module energetically self-sustainable. Figure 4 above shows the state machine that implements the control of the Basket Collector. In the first state, the RF transmitter is initialized, opens the channels for the module to receive and send messages, and begins to listen. The servo motor and the RTC are also initialized. Then, in the second state, the module sends to the Gateway through RF a message saying that it is ready to work. While it does not receive a message with the instruction coming from the Gateway, it continues sending the message of "ready". When the message arrives, the module proceeds following the command received and sends the appropriate response to each situation. If the instruction is to check the RF communication, the module responds by saying that the communication interface is working. If the instruction is requesting data, the module measures the percentage of volume occupied and the presence of water in the basket and sends through the RF transmitter. In case the statement is warning that there is standing water in the culvert, the analysis module triggers a mechanism that pours larvicide powder in the culvert to avoid the breeding of mosquitoes larvae. And, if the instruction is requesting to enter in the power saving mode, the Basket Collector reads the amount of time to be in the power saving mode and then sends a message confirming the action before entering in this mode. Then the Basket Collector expects a message from the Gateway to acknowledge that the requested data has been successfully received. While it doesn’t receive the message, the module sends the data again through the RF transmitter. Then, if necessary, the module enters into power-saving mode. 2) Gateway: The Gateway, responsible for the system analysis and control, was implemented using the Galileo Gen 2 board. It is responsible for storing and analyzing the data from the pluviometric sensor and the Basket Collector module, and, with the analysis result, defining a cleaning priority level for the culverts. It is also responsible for checking the communication and sensors from the Basket Collector module, and sending the commands to get it the standby mode and pours larvicide powder. The analysis result and the collected information are transmitted, through a GSM module, to the Web Server. The Gateway module also sets the collecting data periodicity, which can be calculated by itself or manually defined in the web application. Figure 5 below shows the Gateway architecture. Fig. 5. Gateway Architecture The communication between the Basket Collector and the Gateway follows a protocol to avoid data loss and deadlocks. The protocol is based on the sent and received messages so that while the module does not receive the message it is supposed to, it keeps asking for the message repetitively. If a timeout is reached and the expected message still hadn’t arrived, ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 58 Server. Fig. 7. Evaluation Prototype: (left to right) the perforated basket, the culvert, the culvert cover(top and bottom). Fig. 8. Evaluation Prototype: The mapping interface on the website. In comparison to the current options to mitigate the urban floods problem, the proposed system brings the following advantages: • Energy Efficiency: The solar panel and the battery at- tached to the Basket Collector make this module self- sustainable, assuring that it will have enough power to work, despite the environment. • Intelligent data collecting periodicity: The system allows the user to choose if the periodicity for data collecting will be defined by itself or by the gateway, according to the measurements and analysis results. • Low response time and real-time information update: Due to the code simplicity and optimizations, the sys- tem shows a low response time. When it is not in the standby mode, the Basket Collector performs all the measurements and immediately sends the data to the gateway. This feature, in turn, is measuring the rain amount constantly, which assures the real-time data. V. CONCLUSION In this paper, we presented the architecture and implemen- tation of a system for monitoring the drainage system, based on embedded systems and Internet of Things. Eccobin is a cleaning management and monitoring system for culverts that brings a practical, sustainable and lasting solution to mitigate difficulties on the drainage system of urban centers. It consists of three subsystems communicating among themselves wirelessly for data exchange. The developed pro- totype covers the proposed functionalities for the system. The Basket Collector module is energetically self-sustainable and was designed in a way to measure the garbage volume, detect water on the basket, pour larvicide powder on the culvert, and communicate with the Gateway to exchange instructions and data through radio frequency. The Gateway measures the amount of rain and calculates the cleaning priority for each culvert with the available data, and is responsible for transmitting data to both the collector basket modules and the web server through the GSM module. The Web Server is a web application for culvert data storage and display, being able to register new culverts, display the information on a map and send alert messages when necessary. The proposed system architecture was designed to assure scalability, reliability, and robustness for enduring the environ- mental conditions. The monitoring system was developed to manage the maintenance of culverts and to decrease expenses with human resources. VI. FUTURE WORKS A sketchy prototype currently implements the EccoBin for a concept proof, but an integrated circuit is on the horizon if there is demand. For a final product, a less expensive standard board could replace the Galileo in the Gateway, e.g. a Raspberry, Beaglebone, or even an ESP32. In all of the mentioned boards, it is possible to use multiple threads and have an additional memory for code. The Arduino Uno on the Basket Collector, for instance, could be replaced by an Arduino Pro Mini, which could reduce the price and consumption. To lower the costs of the system, a higher range wireless module for the communication among the basket collectors and the gateway is necessary. So fewer gateways would be needed. A less expensive alternative solution can also replace the GSM module, e.g. SigFox and LoRa. The HTTP protocol used on the communication could be replaced for an IoT- focused protocol, as the now popular MQTT, or another alternative that may arise in the following years that mitigates the problems of vulnerability in IoT networks. In the case of a long-range, low power and low-cost communication as SigFox, the need for the Gateway would be minimum, and the Basket Collector could send the data straight to the server for analysis. For future research, data provided by this system in a real environment can lead to flood prediction and prevention. Also, with a better data analysis, the system would have the possibility to help in the management of the city cleaning system. The analyzed data could be used in researches related ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 61 to urban planning, as these data could provide insights into the flow of people throughout the city. REFERENCES [1] Tomaz, Plinio. Curso de manejo de aguas pluviais: Capitulo 7 - Bueiros ou Travessias [Rainwater Management Course: Chapter 7 - Culverts or Crossings]. 2009. [2] Mazzo, Aline; Sena, Stephane. Prefeitura de SP diminui o ritmo de limpeza de bueiros na cidade [SP City Hall slows down the cleaning of manholes in the city]. Folha de São Paulo. 2015. URL: http://www1.folha.uol.com.br/cotidiano/2015/07/1656388-prefeitura-de- spdiminui-o-ritmo-de-limpeza-de-bueiros-na-cidade.shtml. Access in (June 2017). [3] Ecco Sustentável. 2012. URL: http://http://eccosustentavel.com/. Access in (June 2017). [4] S. A. Ribeiro; A. D. de Carvalho; A. M. de Oliveira; S. T. Kofuji. Modelo conceitual de um sensor microcontrolado 3G para automação do controle de saturação de dispositivos de drenagem urbana (bueiro) aplicado a cidades inteligentes. Congresso Científico da Semana Tecnológica –IFSP, 2014. [5] Open Impulse. URL:https://www.openimpulse.com/blog/products- page/product-category/long-range-nrf24l01-pa-lna-rf-transceiver/. Access in (July 2018). ICCEEg: Volume 1 – Número 18 – Julho 2018 62