Rotorial – Sistema Embarcado para Monitoramento e Análise Preditiva de Motores Elétricos

Protótipo montado na protoboard para validação inicial

Este repositório contém o código-fonte completo do Rotorial, um sistema embarcado de monitoramento contínuo e análise preditiva de motores elétricos, desenvolvido com foco em Indústria 4.0, manutenção preditiva e eficiência energética.

O projeto integra hardware embarcado, firmware em ESP32, backend web e dashboard frontend, permitindo a coleta de dados em tempo real, visualização remota e detecção automática de condições anômalas de operação.

🎯 Objetivo do Projeto

Desenvolver uma solução acessível e escalável para o monitoramento de motores elétricos industriais, capaz de:

• Coletar variáveis elétricas e térmicas em tempo real (tensão, corrente e temperatura);
• Processar e transmitir os dados via Wi-Fi;
• Exibir as informações em um dashboard web intuitivo;
• Detectar automaticamente desvios de operação por meio de thresholds manuais ou orientados por Inteligência Artificial;
• Auxiliar na detecção precoce de falhas, redução de paradas não planejadas e otimização do consumo energético.

🧱 Estrutura do Repositório (pastas principais)

.
├── firmware/   # Código embarcado (ESP32-S3)
├── backend/    # API, regras de negócio, telemetria e alarmes
├── frontend/   # Dashboard web para visualização e operação
└── README.md   # Documentação geral do projeto

Cada módulo possui responsabilidades bem definidas e pode ser executado de forma independente.

Firmware (ESP32-S3)

O firmware é o núcleo do sistema embarcado e é responsável pela aquisição de dados, processamento local, comunicação com o backend e interface web local para provisionamento.

🛠️ Tecnologias e Dependências

O firmware foi desenvolvido utilizando o Arduino Framework para ESP32, com suporte a multitarefa via FreeRTOS.

Principais bibliotecas de terceiros utilizadas:

• Wire – Comunicação I²C
• Adafruit_MCP3421 – Interface com conversores A/D externos (18 bits)
• Adafruit_BME280 e Adafruit_Sensor – Leitura de temperatura
• WiFi – Conectividade Wi-Fi
• HTTPClient – Envio de telemetria via HTTP
• ESPAsyncWebServer – Servidor web embarcado assíncrono
• AsyncTCP – Suporte TCP assíncrono
• ArduinoJson – Serialização e desserialização de mensagens JSON
• Preferences – Armazenamento persistente em NVS (flash)

⚙️ Funcionalidades do Firmware

• Leitura de:

  • Corrente elétrica (ACS712 + MCP3421)
  • Tensão elétrica (transformador + retificador + MCP3421)
  • Temperatura (BME280)

• Cálculo de valores eficazes (RMS) para grandezas elétricas;

• Execução concorrente de tarefas usando FreeRTOS;

• Comunicação segura com backend via HTTP;

• Servidor web local para:

  • Login
  • Provisionamento do dispositivo
  • Associação com máquinas e pátios

• Armazenamento persistente de configurações e estado do dispositivo;

• Envio periódico de telemetria para análise e geração de alarmes.

▶️ Como Executar o Firmware

Pré-requisitos

• ESP32-S3
• Arduino IDE ou PlatformIO
• Driver USB do ESP32 instalado
• Hardware conectado (sensores e condicionamento de sinal)

Passos básicos

1. Abra o projeto localizado em firmware/src/main.cpp

2. Instale as bibliotecas listadas acima

3. Configure:

   • Credenciais Wi-Fi
   • URL do backend

4. Selecione a placa ESP32-S3

5. Compile e faça o upload do firmware

6. Acesse o IP do dispositivo via navegador para provisionamento

🌐 Backend

O backend é responsável por autenticação, gerenciamento de máquinas, ingestão de telemetria, avaliação de thresholds e geração de alarmes.

• Linguagem: TypeScript
• Framework: NestJS
• Banco de dados: PostgreSQL (Supabase)
• ORM: Prisma
• Autenticação: JWT (access + refresh tokens)
• Integração com IA: N8N

📄 Para detalhes completos de endpoints e configuração, consulte o README específico em:

backend/README.md

📊 Frontend

O frontend fornece um dashboard web moderno para visualização dos dados e operação do sistema.

• Linguagem: TypeScript
• Framework: React + Vite
• UI: Mantine
• Gráficos: Recharts
• Data fetching: TanStack Query
• HTTP: Axios

Funcionalidades principais:

• Visualização em tempo real das variáveis monitoradas;
• Histórico de medições;
• Alarmes e status das máquinas;
• Controle de usuários e permissões;
• Interface responsiva com modo claro/escuro.

📄 Mais detalhes no README localizado em:

frontend/README.md

🧠 Inteligência Artificial e Thresholds

O sistema de thresholds define limites aceitáveis de operação para cada máquina, permitindo a detecção automática de desvios.

• Manual: operador define limites de alerta e crítico;

• Orientado por IA (N8N):

  • Busca automática de datasheets do motor;
  • Extração de informações via OCR;
  • Segmentação em trechos (chunks);
  • Cálculo de relevância para definição dos limites operacionais.

Esse mecanismo torna o sistema mais inteligente e adaptável a diferentes tipos de motores industriais.

🚀 Possibilidades de Evolução

• Inclusão de sensores de vibração e potência elétrica;
• Modelos de IA baseados em séries temporais;
• Armazenamento local para operação offline;
• Desenvolvimento de PCB dedicada;
• Integração com sistemas industriais (SCADA, MQTT, OPC-UA).