Sviluppo di un algoritmo di sicurezza per motoseghe

The objective of this thesis is to improve an already existing safety system for the prevention of injuries related to cuts in the use of chainsaws, formulating a stop algorithm, to make it more reliable and performing. The basic idea is to measure the electrical impedance between the handle and the blade of the chainsaw, using a periodic signal and evaluating its frequency response with amplitude and phase. The new system involves the use of a more powerful microcontroller, this allows to have more samples per second of the measured signal and therefore to be able to average it more without losing response speed in the case of sudden dynamics. Different models present in the literature have been considered in order to characterize the physical phenomenon of approaching the device to the tree or to the operator's body and to have a complete overview of what happens. After collecting different data, choosing the optimal frequency of the signal and developing different strategies, it was possible to reach an effective algorithm that takes into account all possible cases during the normal operation of the device without getting situations wrongly classified by the stop logic.

L’obiettivo di questo elaborato è di migliorare un sistema di sicurezza già esistente per la prevenzione di infortuni legati a tagli nell’utilizzo di motoseghe, formulando un algoritmo di stop, per renderlo più affidabile e performante. L’idea alla base è di misurare l’impedenza elettrica tra l’impugnatura e la lama della motosega, utilizzando un segnale periodico e valutandone la risposta in frequenza con modulo e fase. Il nuovo sistema prevede l’utilizzo di un microcontrollore più potente, ciò permette di avere più campioni al secondo del segnale misurato e quindi di poterlo mediare maggiormente senza perdere velocità di risposta nel caso di dinamiche improvvise. Sono stati considerati diversi modelli presenti in letteratura al fine di caratterizzare il fenomeno fisico di avvicinamento del dispositivo all’albero o al corpo dell’operatore e avere una panoramica completa di cosa accade. Dopo aver raccolto diversi dati, aver scelto la frequenza ottimale del segnale e aver sviluppato diverse strategie, è stato possibile raggiungere un algoritmo efficace che tiene conto di tutti i possibili casi durante il normale funzionamento del dispositivo senza ottenere situazioni erroneamente classificate dalla logica di stop.