Tese
Microfone virtual com base no sinal vibro acústico da fonte emissora
Virtual microphone based on the vibroacoustic signal of emitting source
Registro en:
Autor
Badan, Marco Aurélio Brazão Costa
Institución
Resumen
The success of an Active Noise Control (ANC) procedure is strongly dependent of the proximity
of error sensors and location, where the noise mitigation is desired. One inconvenience of this is
the necessity to positioning the sensors in inappropriate places such as: in center of rooms,
corridors or near the ears of people. Hence a method based on detection of undesired noise
source - with remote physical sensors and the use of transfer functions estimated by Neural
Networks is investigated. The use of Neural Network is justified due to changes in the
environmental acoustic properties type as studied in this thesis: reverberant room field, walking
people, change in furniture s position and etc. The influence of the signals set, to train the Neural
Network, number and position of remote sensors were also investigated. The neural network
topology was studied and optimized by differential evolution algorithm. The measured and
estimated responses were evaluated and compared in terms of RMS level, magnitude and
phase. The estimative in a region instead of a single point, shows that it is possible to implement
the virtual displacement. As well, it was observed that a Neural Network trained with white noise
was able to estimate a harmonic virtual response. These results show that it is possible to obtain
good responses in a narrow frequency band. Based on the results it is concluded that the
technique has potential to be applied in ANC procedure. Online implementation of ANC and use
of the virtual displacement strategy is suggested for future works. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Doutor em Engenharia Mecânica Para efetivar com eficiência um processo de controle ativo de ruído (CAR), a proximidade dos
sensores de erro é fortemente dependente da localização em que a atenuação de ruído é
desejada. Um inconveniente disso é a necessidade de posicionar os sensores em locais
inapropriados tais como: no centro de quartos, corredores ou perto das orelhas de pessoas.
Assim, é investigado um método baseado na detecção da fonte do ruído indesejado a partir de
sensores físicos posicionados em pontos remotos e o uso de funções de transferência
utilizando Redes Neurais. O uso de Redes Neurais se justifica devido a alterações nas
propriedades acústicas no ambiente, a exemplo do que foi estudado nesta tese: Campo
reverberante em sala, movimentação de pessoas no local, mudança de layout e etc. A
caracterização dos sinais de treinamento, número e posição de sensores remotos também
foram investigados. A topologia de rede neural foi estudada e aprimorada por otimização via
algoritmo de evolução diferencial. As respostas medidas e estimadas foram avaliadas e
comparadas em termos de nível RMS, magnitude e fase. A estimativa de uma região em vez de
um único ponto, mostrou ser possível implementar o deslocamento virtual. Da mesma forma,
observou-se que uma rede neural treinada com ruído branco tem capacidade de estimar uma
resposta virtual harmônica. Estes resultados mostram que é possível obter respostas de uma
banda de frequência estreita. Com base nos resultados obtidos, conclui-se que a técnica tem
potencial para ser aplicada no processo de CAR. A aplicação on-line do CAR e a utilização da
estratégia de deslocamento virtual são sugerida para trabalhos futuros.