Brasil
Brasil
Com base no conceito de controle ativo de ruído, no qual utiliza-se a superposição destrutiva de sinais para cancelamento de ruídos indesejados, este trabalho apresenta a simulação computacional de um sistema para supressão de ruídos em ambiente industrial, tendo como ponto de partida medições realizadas em uma Estação de Compressão de Gás. O algoritmo implementado para a redução de ruído é fundamentado na teoria de filtros adaptativos, aplicando-se filtros com coeficientes variáveis adaptados por algoritmo específico, de modo a obter uma resposta adequada ao objetivo do sistema proposto. O método é explorado de maneira a verificar sua eficácia na atenuação de ruídos específicos, característicos do ambiente em análise, almejando permitir a comunicação entre pessoas em ambientes com níveis elevados de ruído. Os sinais analisados foram adquiridos em campo para melhor representatividade dos resultados. Os resultados alcançados comprovam a possibilidade de aplicação da técnica proposta para supressão de ruídos, embora ressaltem a dificuldade em se filtrar de maneira eficaz os sinais de voz no ambiente estudado.
Based on the concept of active noise control, which uses the destructive superposition of signals to cancel unwanted noise, this work presents the computer simulation of a system for noise suppression in an industrial environment, taking measurements as a starting point in a Gas Compression Station. The algorithm implemented for noise reduction is based on the theory of adaptive filters, applying filters with variable coefficients adapted by a specific algorithm, in order to obtain an adequate response. The method is explored in order to verify its effectiveness in attenuating specific noises, characteristic of the environment under analysis, aiming to allow communication between people in environments with high noise levels. The analyzed signals were acquired in the field to better represent the results. The results achieved prove the possibility of applying the proposed technique for noise suppression, although they highlight the difficulty in effectively filtering the voice signals in the studied environment.
© 2001-2026 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados