Prototipo electrónico para la medición de variables físicas de una colmena artificial de abejas Apis Melífera

En este proyecto se presenta un sistema de monitoreo electrónico para la medición de variables físicas de una colmena artificial de abejas Apis Melífera. La recopilación de esta información ayuda a determinar el estado de salud y producción de la colmena en tiempo real tomando datos de los sensores...

Full description

Autores:: Salas Pérez, María Celeste

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2021

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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description	En este proyecto se presenta un sistema de monitoreo electrónico para la medición de variables físicas de una colmena artificial de abejas Apis Melífera. La recopilación de esta información ayuda a determinar el estado de salud y producción de la colmena en tiempo real tomando datos de los sensores para variables como la temperatura interior y exterior de la colmena, humedad interior y exterior, CO2 y báscula digital para medir el peso de la colmena y posteriormente evaluar la cosecha con la información obtenida. También se presenta la implementación de un sistema de alimentación con energía solar fotovoltaica facilitando el monitoreo de la colmena en lugares remotos. La implementación de un algoritmo para la predicción del peso presenta una red neuronal LSTM bidireccional para generar predicciones del peso en los días futuros teniendo en cuenta los datos recopilados de cada variable ambiental. Debido a la escasez de datos recopilados en la colmena de Sabana (un mes y medio), los modelos se implementaron en una base de datos de una colmena artificial obtenida en Kaggle.com, cuya locación de la colmena es en Würzburg, Alemania. El modelo con mejores resultados obtenidos es implementado en una aplicación web básica donde el usuario o apicultor puede cargar los datos de la colmena obtenidos de CayenneMyDevices para realizar las predicciones a futuro del peso de la colmena artificial.
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La recopilación de esta información ayuda a determinar el estado de salud y producción de la colmena en tiempo real tomando datos de los sensores para variables como la temperatura interior y exterior de la colmena, humedad interior y exterior, CO2 y báscula digital para medir el peso de la colmena y posteriormente evaluar la cosecha con la información obtenida. También se presenta la implementación de un sistema de alimentación con energía solar fotovoltaica facilitando el monitoreo de la colmena en lugares remotos. La implementación de un algoritmo para la predicción del peso presenta una red neuronal LSTM bidireccional para generar predicciones del peso en los días futuros teniendo en cuenta los datos recopilados de cada variable ambiental. Debido a la escasez de datos recopilados en la colmena de Sabana (un mes y medio), los modelos se implementaron en una base de datos de una colmena artificial obtenida en Kaggle.com, cuya locación de la colmena es en Würzburg, Alemania. El modelo con mejores resultados obtenidos es implementado en una aplicación web básica donde el usuario o apicultor puede cargar los datos de la colmena obtenidos de CayenneMyDevices para realizar las predicciones a futuro del peso de la colmena artificial.Objetivos .....................................................................................................................................11 Objetivo General. .................................................................................................................. 11 Objetivos específicos. ............................................................................................................ 11 Capítulo 1. Apicultura de precisión ..........................................................................................12 1.1 Definición de variables físicas .................................................................................. 12 1.1.1 Estado del arte ................................................................................................... 12 1.1.2 Variables físicas de interés para determinar la producción en la colmena ........ 13 1.1.3 Internet de las cosas (IoT) ................................................................................ 14 1.1.4 Condiciones generales de la colmena artificial ............................................... 15 1.1.5 Definición del hardware ................................................................................... 15 1.1.6 Selección de microprocesador .......................................................................... 17 1.1.7 Selección de sensores ......................................................................................... 18 1.1.8 Circuitos de operación ...................................................................................... 26 1.1.9 Hardware adicional........................................................................................... 32 1.1.10 Selección de panel solar ......................................................................................... 33 1.1.11 Montaje de dispositivos. ........................................................................................ 35 Capítulo 2. Transmisión de datos .............................................................................................38 2.1 Validación del sistema de monitoreo ....................................................................... 38 2.1.1 MQTT (MQ Telemetry Transport) ........................................................................ 38 2.1.2 Cayenne MyDevices .......................................................................................... 39 2.1.3 Registro de mediciones ..................................................................................... 42 2.1.4 Diseño de alarmas ............................................................................................. 48 Capítulo 3. Algoritmo de predicción para la producción. ......................................................49 3.1 Inteligencia Artificial ...................................................................................................... 49 3.1.1 Aprendizaje profundo (Deep Learning)................................................................. 50 3.1.2 Redes neuronales LSTM .................................................................................. 50 3.1.3 Análisis de las variables ambientales...................................................................... 51 3.2 Desarrollo del algoritmo ................................................................................................. 54 3.2.1 Creación del modelo LSTM .................................................................................... 59 Capítulo 4. Aplicación Web ......................................................................................................68 4.1 Diseño de la aplicación web básica ................................................................................ 68 Conclusiones ...............................................................................................................................76 Bibliografía .................................................................................................................................78 Anexos .........................................................................................................................................82 PregradoThis project presents an electronic monitoring system for the measurement of physical variables of an artificial beehive of Apis Melifera bees. The collection of this information helps to determine the state of health and production of the beehive in real time by taking data from sensors for variables such as internal and external temperature of the beehive, internal and external humidity, CO2 and digital scale to measure the weight of the beehive and subsequently evaluate the harvest with the information obtained. The implementation of a solar photovoltaic power supply system is also presented, facilitating the monitoring of the beehive in remote locations. The implementation of an algorithm for weight prediction presents a bidirectional LSTM neural network to generate weight predictions for future days taking into account the data collected for each environmental variable. Due to the scarcity of data collected in the Sabana beehive (one and a half months), the models were implemented on an artificial beehive database obtained from Kaggle.com, whose beehive location is in Würzburg, Germany. The best performing model is implemented in a basic web application where the user or beekeeper can upload the beehive data obtained from CayenneMyDevices to make future predictions of the weight of the artificial beehive.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Prototipo electrónico para la medición de variables físicas de una colmena artificial de abejas Apis MelíferaElectronic prototype for the measurement of physical variables of an artificial hive of Apis Melífera beesIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicArtificial hiveHoney bee apisDatabasesSensorsPrototype developmentHoneycombsBeekeepingDigital electronic instrumentsAlgorithmsMecatrónicaDesarrollo de prototiposPanales de mielApiculturaInstrumentos electrónicos digitalesAlgoritmosColmena artificialAbejas apis melíferaBases de datosSensores[1]. 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Prototipo electrónico para la medición de variables físicas de una colmena artificial de abejas Apis Melífera

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