dc.contributor.advisor | Lima, João Vicente Ferreira | |
dc.creator | Rakowski, André Luciano | |
dc.date.accessioned | 2021-07-08T12:32:16Z | |
dc.date.available | 2021-07-08T12:32:16Z | |
dc.date.issued | 2021-02-10 | |
dc.date.submitted | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/21345 | |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa
Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2021. | por |
dc.description.abstract | The railways have a strong participation in both the national and world economy. However,
accidents can be caused by poor track conditions. One of the main difficulties for railway
transport companies is to identify the points where there are problems on the tracks. For
this purpose, metric-gauge railway vehicles are used, equipped with equipment for collecting
and processing information about the conditions of the railroad, called Control Cars.
However, data obtained from inertial sensors installed in these vehicles contains a lot of
noise, which makes it difficult to correctly interpret the signals. On the other hand, mechanical
sensors have a high financial cost. With the removal of noise present in signals
obtained from low-cost accelerometers installed in control cars, they can be used to monitor
railways. With this, higher value sensors are replaced by accelerometers. This work
proposes the analysis and filtering of signals obtained from accelerometers installed in control
cars. Techniques for removing noise in sensor signals were evaluated, the sections in
which the control car was curved were detected from the accelerometer data and a method
was developed to detect the orientation in which the accelerometers are located. installed,
thus making the automatic calibration of the inertial sensors of the car. Still, the analysis of
lateral accelerations that influence the calculation of the alignment of the tracks was made.
Finally, the filtered signals were compared with data from LVDT (Linear Variable Differential
Transformer) mechanical sensors. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Processamento de sinais | por |
dc.subject | Acelerômetro | por |
dc.subject | Monitoramento de linhas férreas | por |
dc.title | Análise e filtragem de sinais de acelerômetro para monitoramento de linhas férreas | por |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
dc.description.resumo | As ferrovias têm forte participação tanto na economia nacional quanto mundial. No entanto,
acidentes podem ser gerados pelas más condições de linhas férreas. Uma das principais
dificuldades para empresas de transportes ferroviários é identificar os pontos nos quais
existem problemas nos trilhos. Para isso utiliza-se veículos ferroviários de bitola métrica
munidos de equipamentos para coleta e processamento de informações sobre as condições
da via férrea, chamados de Carros Controle. Entretanto, dados obtidos de sensores
inerciais instalados nesses veículos contém muito ruído, o que dificulta a correta interpretação
dos sinais. Por outro lado, sensores mecânicos apresentam custo financeiro elevado.
Com a remoção de ruídos presentes em sinais obtidos de acelerômetros de baixo custo
instalados em carros controle, pode-se utilizá-los para o monitoramento de linhas férreas.
Com isso, substitui-se sensores de maior valor por acelerômetros. Este trabalho propõe
a análise e filtragem de sinais obtidos de acelerômetros instalados em carros controle.
Avaliou-se técnicas de remoção de ruídos em sinais de sensores, faz-se a detecção de
trechos em que o carro controle estava realizando medições em curva a partir dos dados
dos acelerômetros e desenvolveu-se um método para a detecção da orientação em que
os acelerômetros estão instalados, fazendo-se desse modo a calibragem automática dos
sensores inerciais do carro. Ainda, fez-se a análise das acelerações laterais que influenciam
no cálculo do alinhamento dos trilhos. Por fim, comparou-se os sinais filtrados com
dados de sensores mecânicos LVDT (Linear Variable Differential Transformer). | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |