Estudo da técnica de identificação de sistemas implementada em microcontroladores Arduino Due e Teensy 3.6

Autores

  • Artur Zorzo Engenharia Acústica, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS
  • William D'Andrea Fonseca Engenharia Acústica, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS https://orcid.org/0000-0003-3439-5963

DOI:

https://doi.org/10.55753/aev.v32e49.91

Palavras-chave:

função resposta em frequência, AD/DA, otimização, filtros adaptativos

Resumo

A técnica de identificações de sistema é uma ferramenta poderosa na caracterização de sistemas dinâmicos. Uma das aplicações mais significativas desse algoritmo é em sistemas de controle ativo de ruído. Este trabalho tem por objetivo expor as teorias, a implementação e os resultados experimentais dessa técnica que faz o uso de filtros adaptativos e do algoritmo LMS. Dois microcontroladores, o Arduino Due e o Teensy 3.6, foram utilizados na implementação dos algoritmos e as velocidades de processamento e precisão dos resultados foram comparados. Para a parte experimental, filtros RC foram utilizados e os resultados das estimativas de resposta em frequência foram comparados com simulações numéricas. Além disso, uma estimativa da planta de um sistema de controle ativo de ruído em fones de ouvido foi obtida e comparada com uma resposta da medição dos transdutores e simulação dos filtros analógicos. Os resultados mostraram que o Arduino Due não foi capaz de lidar com altas frequências de amostragem devido às limitações do processador. O Teensy, por outro lado, foi capaz de gerar resultados satisfatórios até para frequências altas. As evidências obtidas revelaram que a precisão das estimativas dependem fortemente do número de coeficientes do filtro adaptativo utilizado e do parâmetro de convergência do algoritmo.

Referências

ARDUINO. What is Arduino. 2017. <https://www.arduino.cc/en/Guide/Introduction>. Acessado em 12/12/2017.

ARM. PROCESSORS CORTEX-M SERIES. 2017. <https://www.arm.com/products/processors/cortex-m>. Acessado em 12/12/2017.

CLARKSON, P. M. Optimal and Adaptive Signal Processing: A Volume in the Electronic Engineering Systems Series: 3. [S.l.]: CRC-Press, 1993. doi: 10.1201/9780203744925 DOI: https://doi.org/10.1201/9780203744925

DEVICES, A. Linear Circuit Design Handbook. [S.l.]: Newnes/Elsevier, 2008. doi: 10.1016/B978-0-7506-8703-4.X0001-6 DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-7506-8703-4.X0001-6

JR, J. A. A.; NETTO, S. L. QRD-RLS Adaptive Filtering. [S.l.]: Springer, 2009. doi: 10.1007/978-0-387-09734-3 DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-09734-3

KUO, S. M.; MORGAN, D. R. Active noise control systems – algorithms and dsp implementation. Wiley Series in Telecommunications and Signal Processing, 2009.

PJRC. Teensy USB Development Board. 2017. <https://www.pjrc.com/store/teensy36.html>. Acessado em 12/12/2017.

TAN, L.; JIANG, J. Digital Signal Processing: Fundamentals and Applications. [S.l.]: Elsevier, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-415893-1.00001-9

Capa - Estudo da técnica de identificação de sistemas implementada em microcontroladores Arduino Due e Teensy 3.6

Downloads

Publicado

28/dez/2017

Como Citar

ZORZO, A.; D’ANDREA FONSECA, W. Estudo da técnica de identificação de sistemas implementada em microcontroladores Arduino Due e Teensy 3.6. Acústica e Vibrações, [S. l.], v. 32, n. 49, p. 5–14, 2017. DOI: 10.55753/aev.v32e49.91. Disponível em: https://revista.acustica.org.br/acustica/article/view/aev49_teensy. Acesso em: 25 jul. 2024.