Algoritmos para estimação e classificação com múltiplos sensores

• Processo: 17/20161-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de março de 2018 - 31 de agosto de 2020
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Vitor Heloiz Nascimento
• Beneficiário: Vitor Heloiz Nascimento
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Bruno Sanches Masiero ; Cassio Guimaraes Lopes
• Assunto(s): Processamento de sinais Imagem acústica Algoritmos Filtros elétricos adaptativos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: arranjos de microfones | emissões acústicas | Estimacao distribuida | filtros adaptativos | Imagens acústicas | Shm | Processamento de Sinais

Resumo

Este projeto propõe o estudo e desenvolvimento de novos algoritmos para processamento de sinais obtidos de múltiplos sensores, em especial para estimação de imagens acústicas com arranjos de microfones e para estimação e classificação de falhas em estruturas mecânicas através do método de emissões acústicas, com foco em algoritmos com baixo custo computacional, para uso em tempo real. Planeja-se continuar o desenvolvimento de métodos de baixo custo computacional baseados na transformada de Kronecker para arranjos (KAT), desenvolvida neste laboratório recentemente. A KAT permite, sob certas condições, uma redução considerável do custo computacional necessário para a obtenção de imagens acústicas. Pretende-se aprofundar a comparação dos algoritmos baseados na KAT com outras técnicas de reconstrução, tanto de maneira teórica quanto experimental (usando os arranjos construídos anteriormente com apoio da FAPESP). Também se pretende estender a KAT para permitir a recuperação dos sinais vindos de cada direção com qualidade melhor do que a obtida com técnicas tradicionais de beamforming; projetar melhores arranjos de microfones; e estudar o problema de reconstrução de imagens acústicas de maneira teórica, derivando limites de resolução e geometrias ótimas para os arranjos.Com relação ao problema de emissões acústicas, atualmente há um grande interesse em técnicas de monitoramento de estruturas mecânicas, especialmente na possibilidade de se manter sensores continuamente monitorando a 'saúde' das estruturas. Planeja-se neste projeto desenvolver algoritmos para localização e classificação de falhas em estruturas mecânicas, tanto algoritmos off-line, com aplicação mais imediata, quanto algoritmos planejados para aplicações futuras, em que os sensores ficariam continuamente monitorando a operação da estrutura de interesse. Para este último caso, pretende-se desenvolver novos algoritmos baseados em técnicas de estimação e detecção distribuídas, e que levem em conta informação a-priori, como geometria do corpo de prova (como dimensões, posições de rebites, etc.).Planeja-se continuar o desenvolvimento de métodos de baixo custo computacional baseados na transformada de Kronecker para arranjos (KAT, na sigla em inglês), desenvolvida neste laboratório recentemente. A KAT permite, sob certas condições, uma redução considerável do custo computacional necessário para a obtenção de imagens acústicas. Pretende-se comparar os algoritmos baseados na KAT com outras técnicas de reconstrução, de maneira mais sistemática do que o que foi feito até o momento, tanto de maneira teórica quanto experimental, neste último caso usando-se os arranjos construídos em projeto anterior com apoio da FAPESP. Também se pretende estender a KAT para permitir, além da construção de imagens acústicas, a recuperação dos sinais vindos de cada direção com qualidade melhor do que a obtida com técnicas tradicionais de beamforming. Com relação ao problema de emissões acústicas, atualmente há um grande interesse em técnicas de monitoramento de estruturas mecânicas, especialmente na possibilidade de se manter sensores continuamente monitorando a 'saúde' das estruturas. Planeja-se neste projeto desenvolver algoritmos para localização e classificação de falhas em estruturas mecânicas, tanto algoritmos off-line, com aplicação mais imediata, quanto algoritmos planejados para aplicações futuras, em que os sensores ficariam continuamente funcionando, durante a operação normal da estrutura sob teste. Para este último caso, pretende-se desenvolver novos algoritmos baseados em técnicas de estimação e detecção distribuídas, e que levem em conta informação a-priori, como geometria do corpo de prova. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PRETE JUNIOR, CARLOS A.; NASCIMENTO, VITOR H.; LOPES, CASSIO G.; IEEE. Modeling Time of Arrival Probability Distribution and TDOA Bias in Acoustic Emission Testing. 2018 26TH EUROPEAN SIGNAL PROCESSING CONFERENCE (EUSIPCO), v. N/A, p. 5-pg., 2018-01-01. (17/20933-2, 17/20161-0)