Control activo de ruido basado en DSP para un soplante industrial

Los soplantes rotativos por lo general emiten elevados niveles de ruido, de frecuencias discretas relacionadas con su velocidad de rotación. Los elevados niveles de sonido pueden causar daños más o menos graves al oído, dependiendo de su intensidad y del tiempo de exposición. En ciertos casos es obligatorio usar protección auditiva y/o reducir el tiempo de exposición. En otros casos, el ruido afecta al confort de los trabajadores y reduce su productividad. Por lo tanto se hace necesario utilizar elementos de protección auditiva y, de manera complementaria, aplicar técnicas para atenuar el ruido. Si las frecuencias de ruido se encuentran en el extremo inferior del espectro pueden ser difíciles de atenuar mediante técnicas pasivas. En el presente trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de control de ruido activo cuyo objetivo es atenuar significativamente el ruido emitido por un soplante de alta potencia de una planta petroquímica. Esta solución se ha implementado sobre un procesador de señales digitales y se basa en un esquema de tipo realimentado (feedback ANC).IX Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Control activo de ruido basado en DSP para un soplante industrial

Los soplantes rotativos por lo general emiten elevados niveles de ruido, de frecuencias discretas relacionadas con su velocidad de rotación. Los elevados niveles de sonido pueden causar daños más o menos graves al oído, dependiendo de su intensidad y del tiempo de exposición. En ciertos casos es obligatorio usar protección auditiva y/o reducir el tiempo de exposición. En otros casos, el ruido afecta al confort de los trabajadores y reduce su productividad. Por lo tanto se hace necesario utilizar elementos de protección auditiva y, de manera complementaria, aplicar técnicas para atenuar el ruido. Si las frecuencias de ruido se encuentran en el extremo inferior del espectro pueden ser difíciles de atenuar mediante técnicas pasivas. En el presente trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de control de ruido activo cuyo objetivo es atenuar significativamente el ruido emitido por un soplante de alta potencia de una planta petroquímica. Esta solución se ha implementado sobre un procesador de señales digitales y se basa en un esquema de tipo realimentado (feedback ANC).IX Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Urban noise prediction using neural networks

La contaminación sonora constituye un serio problema en las ciudades modernas. Entre las diferentes fuentes de ruido presentes en una zona urbana, el ruido del tráfico es, indudablemente, la fuente más molesta. Ésta depende de diversos factores influyentes como las características del flujo vehicular y los aspectos arquitectónicos del espacio urbano, todos ellos muy dependientes de las particulares y hábitos locales. Un enfoque para modelar las relaciones acústicas envueltas en estas situaciones es el uso de las Redes Neuronales Artificiales (RNAs). Éstas son básicamente técnicas especiales de regresión no lineal, que permiten relacionar causas y efectos a partir de cierta información para un sistema dado. En este trabajo se propone el uso de una RNA como modelo de predicción sonora. La generación de la red se realiza a partir de datos numéricos obtenidos de un modelo geométrico, implementado en el programa SoundPLAN, para diferentes configuraciones urbanas típicas. Se muestra que el método presenta una gran capacidad para aproximar la relación no lineal de las variables involucradas.Noise pollution is a serious problem in modern cities. Among different sources of noise that are present in an urban area, traffic noise is by far the most annoying source. It depends on several influential factors such as the vehicle flow characteristics and the architecture of the urban space, which are very dependent on local features. An approach to modeling the acoustic relationships involved in these situations is the use of Artificial Neural Networks (ANNs). These are basically special non-linear regression techniques, which allow to relate causes and effects from certain information for a given system. This paper proposes the use of an ANN as a sound prediction model. The generation of the network is made from numerical data obtained from a geometric model, implemented in the program SoundPLAN, for different typical urban configurations. It is shown that the method has a great capacity to approximate the non-linear relationship of the variables involved.Fil: Sequeira, Martin Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaFil: Cortínez, Víctor Hugo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Azzurro, Adrián Pedro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaXXIV Congreso sobre Métodos Numéricos y sus AplicacionesSanta FeArgentinaAsociación Argentina de Mecánica Computaciona