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Aplicação acadêmica.



Dr. James Cunha Werner

Email: jamwer@uol.com.br
Gentech Informática Automação Tecnologia SC Ltda
Fone : (0 xx 11) 91 77 22 82
Tese de Doutorado na Escola Politécnica da USP com bolsa de estudos do CNPq e verba para equipamentos da FAPESP.

Uma copia da tese pode ser obtida aqui, ou um artigo com os resultados em português ou ingles.

Descrição do Problema:

Cancelar o ruído em um duto acústico, através da geração de sons que somados ao ruído cancele-o. O problema foi utilizado por ser complexo devido a realimentação acústica (microfonia decorrente do microfone captar o som usado no cancelamento e instabilizar o controle), instabilidade, sujeito a alterações do meio, otimização de código para executar em tempo real.

Descrição do Objetivo:

Reduzir a sensação acústica dentro do duto a partir do local de atuação.

Descrição das informações disponíveis:

Utilizar um microfone que capta o ruído e alimenta o algoritmo para geração do som de cancelamento, com um microfone de verificação no extremo do duto para verificação do cancelamento e correção do algoritmo.

A fim de comprovar a validade da técnica, foi procurado um sistema de controle de alta complexidade e possível de ser construído na universidade. A melhor opção encontrada foi o cancelamento ativo de ruído acústico.

A montagem experimental (fig.4) consiste em um cano de PVC ou madeira, onde em sua extremidade é instalado um alto-falante responsável por gerar um ruído. Um microfone capta o ruído gerado e alimenta o algoritmo que deve calcular qual o sinal que o alto-falante no meio do duto deve gerar para cancelar o ruído. Um microfone após o alto-falante de atuação mede o ruído residual para adaptação pelo algoritmo.

Fig. 4 Montagem experimental do cancelamento ativo de ruído.

A tabela 1 apresenta os resultados obtidos pelo controle genético, utilizando a programação genética e o algoritmo genético em diferentes configurações experimentais, mostrando a convergência das soluções. Os cálculos utilizando a programação genética são indicados por GP, e a base utilizada são as funções que podem ser utilizadas no modelo de controle do sistema acústico. Os resultados indicados por GA ou SAGA são da aplicação do algoritmo genético com a estrutura de controle obtida pela programação genética.

A contribuição principal desta tese foi o desenvolvimento e a integração de diferentes abordagens utilizando algoritmo genético (GA e GP) no controle em tempo real de forma autônoma e auto estruturada explorando a inteligência artificial e o processamento paralelo em controle ativo de ruídos em dutos. Denominamos esta metodologia de Controle Genético.

A GP conseguiu aprender com o processo, incorporando as características de um controle que evolue com as gerações através do cálculo do desempenho de cada indivíduo da população em um simulador com a dinâmica do sistema, obtendo modelos de controle coerentes com a teoria e com os modelos utilizados na prática.

 

Tab. 1 Resultados do Controle Genetico.

Metodo

Base

Modelo de controle

GP

Operadores:+,-,*,Sin, cos,exp

terminais:t,número aleatório

y(t)=3311*cos(716.9 t + 791.9 + exp(t)+t-t)=3311 sin(2 p 115.14 t + 1.36)

SAGA

  

 

y(t)=4570 sin(2 p 115.14 t + 2.44)

GP em malha aberta.

Método

Base

Modelos de controle

GP

Funções:*,+,-

Terminais: n.aleatório,ultimos 30 valores de ruído

y[n]= 0.54 R[n-12]

GA

  

y[n]=0.47 R[n-13]

GP em malha aberta conhecido o ruído.

Método

Condição

Base

Modelo de controle

GP

Base estendida

Funções: *,+,-

Term: x[n],n.aleatório.

y[n]=0.40 x[n-18]

GA

Sem retirar a

realim.acústica

  

y[n]=0.48 x[n-21]
 

Retirando

  

y[n]=0.50 x[n-18]

GP e do GA com microfone confinado.

Método

Condição

Base

Modelos de controle

GP

Base reduzida

Funções: *,+,-

Term: x[n],

n.aleatório.

y[n]=0.20 x[n-20]

GA

Sem retirar a

realim. acústica

  

y[n]=0.36 x[n-21]
 

Retirando

  

y[n]=0.36 x[n-20]

GP e do GA com microfone no meio do duto.

Na figura 5 a redução de ruído é mostrada através da leitura do microfone de erro só com o ruído gerado pelo microfone do extremo e o resultado do algoritmo de cancelamento, isto é, o ruído gerado pelo alto-falante do extremo superposto ao sinal gerado pelo microfone do meio do duto. Notar que as escalas dos gráficos são diferentes.

Ruído original

Ruído + sinal de cancelamento

Fig. 5 Resultado do cancelamento de ruído no microfone de erro (e[n]) com o duto aberto mostrando a evolução da amplitude (unidades arbitrárias).

Conclusões.

A fig. 5 mostrou uma redução na amplitude do ruído de 7500 para 600 em unidades de pressão na montagem experimental, podendo-se concluir que:

1. O algoritmo é estável e converge rapidamente.
2. O controle genético obteve o controle correto a partir dos dados que eram alimentados pelos microfones antecipativos e de erro, de modo auto estruturado e autônomo.
3. A física do sistema pode ser compreendida e coincidiu com a obtida pelas abordagens teóricas (estes detalhes não foram reproduzidos aqui mas se encontram na tese depositada na biblioteca da Eng. Mecânica).
4. A partir dos experimentos realizados, pode-se generalizar a utilização para sistemas reais complexos, tomados os cuidados de análise e estruturação descritos na tese.