Uso de algoritmos de optimização e redes neurais na melhoria da performance de sistemas ativos de controle de ruído

Resumo

O excesso de exposição a determinados ruídos é capaz de afetar o organismo de maneiras distintas, podendo causar prejuízos não apenas ao aparelho auditivo do indivíduo, mas também comprometendo o seu bem-estar físico, fisiológico e mental (FIEP, 2011). Uma possível forma de solucionar o problema é o uso de sistemas ativos de controle de ruído, cujo funcionamento baseia-se no princípio da interferência destrutiva de ondas sonoras numa determinada região do espaço (KUO; MORGAN, 1999). A versatilidade do sistema permite que o mesmo possa ser implementado em diversos tipos de ambiente, como o industrial (KUO et al, 1996), o automotivo (WANG, 2010) e o naval (CHEER; ELLIOTT, 2016). O objetivo do trabalho proposto é obter uma forma de melhorar a performance dos sistemas ativos de controle de ruído, tendo como focos a diminuição do tempo que o sistema leva para se adaptar ao ruído ambiente e o aumento da faixa de frequências sobre a qual o mesmo é capaz de atuar. Para atingir tal objetivo, propõe-se o desenvolvimento de um sistema adaptativo que apresente conjuntos de parâmetros predeterminados e específicos para atuar sobre diferentes tipos de ruídos. Enquanto a determinação dos parâmetros mais adequados para cada cenário é feita offline e com o uso de algoritmos de optimização, como o Particle Swarm Optimization (KENNEDY; EBERHART, 1995), a seleção do conjunto de parâmetros utilizado em cada momento ocorrerá em tempo real e com o auxílio de algoritmos de classificação baseados em redes neurais. Os algoritmos de classificação servirão para identificar o tipo de ruído presente no ambiente, permitindo que o sistema possa utilizar o conjunto de parâmetros mais adequado para obter uma atenuação eficiente. Inicialmente o sistema será implementado em ambiente computacional a fim de que sejam realizadas as simulações necessárias para a validação do método. Num segundo momento, o dispositivo será construído e sua performance poderá ser avaliada em situações reais, sob influência das limitações físicas dos equipamentos e de toda a complexidade do meio. Dentre os principais resultados esperados estão a redução no tempo de resposta do sistema e o aumento na faixa de frequências atenuadas, características que estão diretamente relacionadas à capacidade do mesmo de operar em ambientes dinâmicos e à eficiência do processo, respectivamente.Palavras-chave: Controle Ativo de Ruídos; Filtros Adaptativos; Algoritmos de Optimização; Redes Neurais