Processamento digital de sinais de vibrações mecânicas aleatórias

• Ano de defesa: 1988
• Autor(a) principal: Mucheroni, Marcos Luiz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: .
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-11122024-164715/

Este trabalho desenvolve um apanhado teórico de análise espectral, com o uso de Transtormações de Fourier (dentro de um contexto geral de transtormações ortogonais),não das funções em si, mas através de suas funções de correlação e correlações cruzadas, necessárias para análise de sistemas de entrada aleatória. São feitas uma ampla revisão bibliográfica dos principais algoritmos de Transformada Rápida de Fourier e o desenvolvimento de um sistema de Processamento Digital de Sinais para excitações aleatórias, o Analisador Espectral Digital no Apple (A.E.D.A.). Este sistema é composto de filtros passa-baixas anti-aliasing, um controle de ajustes de ganho e offset, um gerador de pseudo-aleatórios com um ciclo de repetição de aproximadamente 23 horas, e, um software amigável construido com base num FFT-Radix 2 otimizado (com tempo de FFT de 13 segundos), usando aritmética de ponto-fixo e 1024 pontos de amostragem em 2 canais. Análises são feitas em dois sistemas: um elétrico e outro mecânico ambos lineares de segunda ordem. Verifica-se a necessidade de um hardware de aquisição mais veloz, autônomo com facilidades de ajustes de temporizações. O número de pontos amostrais deve ser flexível, porém permitindo a estensão de análise para um núero relativamente grande de pontos. Para sistemas que necessitem de realimentação em tempos ótimos, (em análise espectral digital pode-se admitir como o tempo mínimo de uma amostragem completa), máquinas especiais devem ser construídas possibilitando um processamento em tempo-real. Deste trabalho conclui-se a necessidade de um hardware dedicado, com grande capacidade de armazenamento, com facilidades de carregamento de dados, usando arquiteturas de multi-processadores, sendo estes de preferência de tipo de Arquitetura Harvard, que possibilitem aumentar o número de ferramentas para Análise de Sinais em Tempo-Real.