Aplicação de meta-heurísticas para afinação de analisadores de espectro de vibração baseados em sistemas microeletromecânicos

Orientadores: Mateus Giesbrecht, Fabiano FruettDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O espectro de vibração mecânica é uma característica do domínio da frequência utilizada para o monitoramento de sistemas diversos e é, tradicionalmente, calculado pela Transformada Rápida de Fourier (FFT) -- do termo em inglês Fast Fourier Transform -- de uma série temporal. Uma alternativa viável, com diversas vantagens operacionais, é o uso de microacelerômetros gêmeos para a obtenção do espectro diretamente no domínio da frequência. Essa estratégia possui sua maior limitação nas diferenças encontradas nos parâmetros físicos de acelerômetros -- devidas a seu processo de fabricação --, de tal forma que o nível de distorção do espectro pode ser consideravelmente superior àquele encontrado no espectro levantado pela FFT. Para contornar essas diferenças, neste trabalho a afinação do microdispositivo analisador de espectro é proposta através do ajuste das amplitudes das tensões de atuação dos acelerômetros. Para realizar a afinação, a Evolução Diferencial (DE, do termo em inglês Differential Evolution) é usada e o problema da afinação é abordado sob duas diferentes perspectivas de otimização: uma mono-objetivo e uma multi-objetivo. Para ambos os problemas de otimização, as funções objetivo e restrições são baseadas nas componentes da série de Fourier do ganho de malha fechada do sistema analisador de espectro -- composição essa que depende das tensões de excitação. Para a solução do problema de otimização multi-objetivo, o algoritmo DE é devidamente adaptado. As vantagens e desvantagens de ambas as estratégias de afinação são discutidas em detalhe, bem como os resultados obtidos para a aproximação do conjunto de Pareto. Esses resultados -- especialmente o compromisso distorção-sensibilidade -- são demonstrados e discutidos. A validade da estratégia de afinação proposta é evidenciada, uma vez que é capaz de determinar as amplitudes das tensões a serem aplicadas ao micro analisador de espectro para atender os requisitos de nível de distorção e sensibilidadeAbstract: The mechanical vibration spectrum is a frequency-domain characteristic used for monitoring various systems and is traditionally calculated by the Fast Fourier Transform (FFT) of a time series. Another possible alternative, with several operational advantages, is the use of twin-microaccelerometers to obtain the spectrum directly in the frequency domain. This strategy has its greatest limitation in the differences found in the accelerometers physical parameters -- due to their manufacturing process --, such that the spectrum distortion level may be considerably higher than that found in the spectrum raised by the FFT. To overcome these differences, in this work the tuning of the spectrum analyzer microdevice is proposed by adjusting the accelerometers actuation voltages amplitudes. To perform the tuning, the Differential Evolution (DE) is used and the tuning problem is approached in two different optimization perspectives: a mono-objective and a multi-objective. For both optimization problems, the objective functions and constraints are based on the Fourier series components of the spectrum analyzer system closed-loop gain -- a composition that depends on the excitation voltages. To solve the multi-objective optimization problem, the DE algorithm is properly adapted. The advantages and disadvantages of both tuning strategies are discussed in detail, as well as the results obtained for the Pareto-set approximation. The results -- specially the distortion-sensitivity compromise -- are demonstrated and discussed. The validity of the proposed tuning strategy is evidenced, since it is able to determine the voltages amplitudes to be applied to the micro spectrum analyzer to attend the distortion level and sensitivity requirementsMestradoAutomaçãoMestra em Engenharia Elétrica161153/2018-6CNP