O que é beamforming e como ele é detectado pelas câmeras de imagem acústica?
Beamforming é uma técnica geralmente usada no processamento de sinais e empregada por câmeras acústicas para discernir fontes de som específicas, como vazamentos de ar comprimido e descargas parciais (PD). No entanto, a eficácia desse método depende de vários fatores, e nem todos os fabricantes de câmeras o empregam com a mesma proficiência. Neste artigo, apresentamos uma visão geral de como os dispositivos mais avançados fazem uso do beamforming para obter resultados ideais.
Resumo do beamforming
O princípio fundamental da técnica de beamforming gira em torno da energia da onda, que pode ser mecânica (ondas de água) ou eletromagnética (ondas sonoras que viajam pelo ar). A técnica envolve transmitir ondas com um sinal específico e direcioná-las para um receptor, em vez de deixar o sinal se espalhar em todas as direções. Apesar de sua simplicidade, o beamforming não é um conceito novo. Inicialmente, ele foi usado pelas tropas francesas durante a Primeira Guerra Mundial para desenvolver um dispositivo auditivo que detectava a aproximação de aeronaves. Posteriormente, a técnica beamforming foi refinada para que as antenas de rádio focassem seus sinais em uma direção e aumentassem sua intensidade em comparação com outros sons.
Câmeras acústicas usam a técnica invertendo-a; elas reforçam os sinais sonoros que chegam a elas de uma direção desejada e minimizam os sons vindos de outras direções, muitas vezes considerados ruído de fundo. Essa técnica é conhecida como beamforming e é usada para processar dados de matriz de microfone para gerar representações visuais da distribuição da intensidade da fonte acústica. Em seu artigo de conferência de 2008 intitulado "What Is Beamforming?" (O que é beamforming?), Robert Dougherty define o beamforming aeroacústico como este método de processamento.
A localização de fontes de som usando uma câmera acústica é baseada no princípio de que ondas ou sinais sonoros atingem diferentes microfones na matriz da câmera em momentos ligeiramente diferentes. Quando a fonte de som permanece estacionária, ela sempre emana de um ângulo específico em relação à câmera, fazendo com que o sinal atinja certos microfones antes de outros. Os microfones restantes na matriz recebem uma versão atrasada do sinal sonoro. Ao somar esses atrasos, torna-se possível calcular e determinar com precisão a localização da fonte sonora.
Ao melhorar a robustez de ruído da matriz de microfones, o beamforming permite que câmeras acústicas detectem até mesmo sons fracos em ambientes ruidosos, como a detecção de pequenos vazamentos em fábricas de papel e celulose. Além disso, o beamforming em câmeras acústicas permite a localização precisa de fontes de som em grandes distâncias e áreas.
Otimizar a câmera maximiza os resultados do beamforming
A otimização de desempenho de uma câmera acústica envolve vários fatores-chave, como determinar o número e a posição adequados de microfones na matriz e projetar sua geometria. O poder de computação do dispositivo também é um fator crítico para alcançar resultados precisos de beamforming. As câmeras de imagem acústica da FLIR utilizam técnicas avançadas de otimização para utilizar totalmente o beamforming, resultando em três vantagens significativas em relação a outros fabricantes de câmeras:
- Menos fontes fantasmas: as fontes fantasmas são fontes de som exibidas por câmeras acústicas que usam a técnica de beamforming, mas que não existem. Quanto melhor uma câmera for otimizada, menores serão as chances de encontrar fontes fantasmas.
- Melhor resolução do mapa de calor: a câmera acústica localiza as fontes de som com mais precisão e pode calcular melhor o nível de pressão sonora.
- Sensibilidade aprimorada: a câmera detecta fontes de som mais suaves em ambientes ruidosos, como pequenos vazamentos ou descargas parciais fracas.
Como a análise melhora o processo?
Uma vez que uma câmera acústica implementou efetivamente a técnica de beamforming e identificou com precisão as fontes de som, o foco muda para suas capacidades analíticas. As câmeras de imagem acústica da FLIR empregam análises para eliminar fontes de som desnecessárias e fornecer dados valiosos sobre os sons detectados. No contexto da identificação de vazamentos de ar comprimido, saber o tamanho do vazamento e estimar seus custos são fatores cruciais para determinar o plano de manutenção mais apropriado, como se o reparo do vazamento é economicamente viável.
As câmeras de imagem acústica da FLIR usam análises para exibir um padrão de Descarga Parcial Resolvida por Fase (Phase-Resolved Partial Discharge, PRPD), ilustrando a atividade de descarga parcial durante a detecção de descarga parcial. Embora algumas câmeras possam identificar o tipo de descarga parcial com base nesse padrão, apenas algumas câmeras entendem as consequências de cada tipo de descarga parcial. Para resolver esse problema, as câmeras de imagem acústica da FLIR acompanham um software na nuvem para visualização de câmeras acústicas, que pode ser usado para categorizar automaticamente o tipo de descarga parcial, avaliar sua gravidade com base na localização e intensidade e sugerir soluções adequadas.