FILTRAGEM ADAPTATIVA APLICADA À IDENTIFICAÇÃO E QUANTIFICAÇÃO DE FONTES SONORAS

Maria Alzira de Araújo Nunes¹; Marcus Antônio Viana Duarte¹

¹ Universidade Federal de Uberlândia

Resumo

Atualmente, é muito comum, indústrias receberem notificações da prefeitura pedindo que avalie o ruído nas proximidades da fábrica, pois, encontram-se em algumas cidades, leis que permitem um nível máximo de ruído na comunidade. Este tipo de problema é caracterizado como propagação de ruído externo. Uma das principais características dos ambientes industriais é que as fontes sonoras necessitam operar simultaneamente, não podendo ser desligadas ou removidas para estudo de sua contribuição acústica no campo sonoro analisado, além da presença de fontes coerentes em plantas industriais. Daí a necessidade de desenvolver novas técnicas de identificação e quantificação do ruído no ponto receptor que consiga eliminar este problema. Neste trabalho propõe-se uma técnica de identificação e quantificação de fontes a baixo custo (utilização de uma pequena quantidade de sensores: dois microfones) e que possa ser utilizado em sistemas com fontes coerentes.A princípio, as localizações das fontes são conhecidas, bem como o meio de propagação do som. Assim, os microfones serão posicionados nos pontos receptores de ruído e em pontos próximos às fontes (à 1 metro desta). Para determinação da Função Transferência entre o ponto emissor e o ponto receptor é utilizada uma técnica de filtragem adaptativa (Least Mean Square - LMS). Desta maneira, será possível eliminar no ponto receptor as fontes de interferência não coerentes, visto que este filtro se baseia em técnicas de correlação. Já para casos onde haja fontes coerentes, uma metodologia é proposta utilizando a mesma técnica de filtragem, porém uma fonte de referência (gerador de Sine Sweep) será adicionada ao sistema (próximo à fonte de interesse) para determinação da Função transferência entre a fonte que se quer identificar e o receptor que se encontra em campo afastado.

Palavras-chave: Ruído externo; Filtro adaptativo; LMS ; Sine Sweep