Utilização de um Processador Digital de Sinais para ...€¦ · Utilização de um Processador Digital de Sinais para Avaliação dos Sinais Originados em Ensaios Não Destrutivos

Utilização de um Processador Digital de Sinais para Avaliação

dos Sinais Originados em Ensaios Não Destrutivos

Ana Catarina Alves de Carvalho

Dissertação para obtenção do Grau Mestre em

Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Júri

Presidente: Professor Marcelino Bicho dos Santos

Orientador: Professora Helena Maria dos Santos Geirinhas Ramos

Co-Orientador: Professor Artur Fernando Delgado Lopes Ribeiro

Vogais: Professora Maria Helena da Costa Matos Sarmento

Novembro de 2010

https://fenix.ist.utl.pt/publico/finalDegreeWorks.do?method=viewFinalDegreeWorkProposal&finalDegreeWorkProposalOID=250547&contentContextPath_PATH=/estudante/estudante&_request_checksum_=46faffc22ae78436effe172e1ca8978bdc833fcahttps://fenix.ist.utl.pt/publico/finalDegreeWorks.do?method=viewFinalDegreeWorkProposal&finalDegreeWorkProposalOID=250547&contentContextPath_PATH=/estudante/estudante&_request_checksum_=46faffc22ae78436effe172e1ca8978bdc833fca

- I -

Agradecimentos

Quero agradecer aos Professores Helena Geirinhas e Artur Lopes Ribeiro pela

orientação e tempo que dedicaram a acompanhar este trabalho, assim como pela

oportunidade que me proporcionaram em 2008 de integrar o projecto “Cracks”.

Ao Professor Francisco Alegria pela disponibilidade, apoio e sugestões dadas a este

projecto.

Ao Instituto de Telecomunicações em geral, e ao grupo Instrumentação e Medidas em

particular, por me possibilitarem a obtenção de conhecimentos nas área de testes não-

destrutivos por correntes turbilhonares e processamento digital de sinal.

Aos meus pais, irmã, restante família, e amigos pela paciência e compreensão. Ao meu

namorado em particular pelo carinho e valiosa contribuição que me deu a este trabalho.

Por fim, um agradecimento especial para o meu colega e amigo Tiago Rocha, com

quem tive o prazer de estudar e trabalhar ao longo destes últimos cinco anos.

- II -

Resumo

Com o objectivo de se concretizar um sistema de detecção de fissuras por correntes

turbilhonares baseado num sistema de posicionamento com um só eixo e com uma ponta de

prova integrada, propõe-se neste trabalho que o processamento dos sinais resultantes da

aplicação de campo magnético variável a uma placa metálica seja realizado por um

processador digital de sinais (DSP) incluído numa placa de avaliação. Pretende-se ainda

efectuar a transmissão dos resultados do processamento para um computador utilizando um

sistema sem fios.

Instalou-se no processador digital de sinais um algoritmo de sine fitting de 3

parâmetros. Simularam-se em laboratório dois sinais sinusoidais representativos das saídas da

ponta de prova e determinou-se o erro relativo médio do algoritmo para a estimativa de

amplitude e desfasamento entre estes, 0,5% e 1,335% respectivamente. Quando utilizados os

sinais reais da ponta de prova de eddy current testing (ECT) (que têm uma frequência de

trabalho entre 1 kHz e 10 kHz e uma amplitude pico a pico da corrente de excitação da bobine

da ponta de prova entre 300 e 600 mA), obteve-se um erro relativo médio entre 1% e 3,1% e

um desvio padrão de 0,0008 para a estimativa de amplitude.

O intervalo de tempo entre transmissões sem fios dos resultados do processamento da

placa de avaliação para o computador foi escolhido de forma a evitar erros de transmissão ou

perda de dados. Assim enviam-se 6 resultados por segundo. No computador instalou-se uma

aplicação Matlab onde se recolhem os dados transmitidos pelo processador digital através da

interface RS232 com ligação sem fios e se representam graficamente as estimativas de

amplitude e desfasamento em função do posicionamento da ponta de prova de ECT na placa

metálica em inspecção.

Palavras-chave: Processador digital de sinais (DSP), ponta de prova de ECT,

sine fitting, sistema de transmissão sem fios.

- III -

Abstract

In order to implement an eddy current system to detect cracks along a single axis

mounted on a positioning system provided with an eddy current testing (ECT) probe, it is

proposed here that the processing of signals resulting from the application of a time-variable

magnetic field to a metal plate is digitally performed by a DSP evaluation board. Another

objective is to make the wireless transmission of the processed results to a computer.

A sine fitting algorithm with three parameters was implemented in the DSP evaluation

board. Two sinusoidal signals were simulated in laboratory, representing the output of the ECT

probe and the average relative error of the algorithm to estimate amplitude and phase shift

between the signals was determined, with the result of 0.5% and 1.335% respectively. Using

the real signals of the ECT probe (with frequency between 1 kHz and 10 kHz and peak

amplitude of the excitation coil current between 300 and 600 mA), an average relative error

between 1% and 3.1% and a standard deviation of 0.0008 for the amplitude estimation were

obtained.

The time interval between wireless transmissions of the processed results, from the

DSP evaluation board to the computer, was chosen to avoid transmission errors or data losses.

Six results are sent out per second. A Matlab application was installed in the computer to

accept the data transmitted through the RS232 wireless interface and to represent in graphical

form the estimates of the amplitude and phase shift as a function of ECT probe position on the

metal plate under inspection.

Keywords: DSP Evaluation board, ECT probe, sine fitting, wireless transmission

- IV -

Índice

AGRADECIMENTOS .................................................................................................... I

RESUMO .................................................................................................................. II

ABSTRACT ............................................................................................................... III

LISTA DE FIGURAS................................................................................................... VII

LISTA DE TABELAS .................................................................................................. VIII

LISTA DE GRÁFICOS ................................................................................................. IX

ACRÓNIMOS ............................................................................................................ XI

1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 1

1.1 MOTIVAÇÃO ..................................................................................................................... 1

1.2 ESTADO DA ARTE .............................................................................................................. 2

1.2.1 Testes Não-Destrutivos ............................................................................................................... 2

1.2.2 Sistemas de detecção de defeitos em placas metálicos ............................................................. 3

1.3 OBJECTIVO DESTE TRABALHO .......................................................................................... 4

1.4 ORGANIZAÇÃO DO DOCUMENTO .................................................................................... 5

2 ENQUADRAMENTO TEÓRICO ................................................................................. 6

2.1 PONTA DE PROVA ............................................................................................................. 6

2.1.1 Bobine de excitação – correntes turbilhonares .......................................................................... 6

2.1.2 Sensor de campo magnético....................................................................................................... 8

2.1.3 Amplificador de Instrumentação .............................................................................................. 10

2.2 SISTEMA DE POSICIONAMENTO ..................................................................................... 11

2.3 PROCESSAMENTO DOS SINAIS DE EXCITAÇÃO E DE SAÍDA DO SENSOR DE CAMPO

MAGNÉTICO ............................................................................................................................ 11

- V -

2.4 DESCRIÇÃO DA PONTA DE PROVA E SISTEMA DE POSICIONAMENTO REALIZADOS EM

2008/2009 ............................................................................................................................... 12

2.4.1 Ponta de prova.......................................................................................................................... 13

2.4.2 Sistema de posicionamento ...................................................................................................... 14

2.4.3 Processamento no computador dos sinais de excitação e de saída do sensor de campo

magnético .......................................................................................................................................... 15

2.4.4 Conclusões acerca do funcionamento da ponta de prova, sistema de posicionamento e

processamento realizado em 2008/2009 .......................................................................................... 17

3 PROCESSAMENTO DIGITAL DOS SINAIS À ENTRADA DO DSP ................................. 18

3.1 INTRODUÇÃO AO CAPÍTULO .......................................................................................... 18

3.2 MÉTODO DE AQUISIÇÃO E PROCESSAMENTO DOS SINAIS DE ENTRADA DA PLACA DE

AVALIAÇÃO .............................................................................................................................. 18

3.2.1 Placa de avaliação utilizada neste projecto .............................................................................. 18

3.2.2 Aquisição, conversão e armazenamento dos sinais de entrada da placa de avaliação ............ 21

3.2.3 Algoritmo de sine fitting ........................................................................................................... 22

3.3 ENSAIOS AO ALGORITMO DE PROCESSAMENTO DOS SINAIS DE ENTRADA DA PLACA DE

AVALIAÇÃO .............................................................................................................................. 26

3.3.1 Simulação dos dois sinais de entrada da placa de avaliação por software .............................. 27

3.3.2 Simulação do sinal de saída do sensor de campo magnético com recurso a um calibrador e a

uma fonte de ruído – estudo da estimativa de amplitude ................................................................ 34

3.3.3 Simulação do projecto integrado com a ponta de prova recorrendo a um calibrador, uma

fonte de ruído e um circuito RC – estudo da estimativa de desfasamento ....................................... 41

3.3.4 Integração do projecto com a ponta de prova desenvolvida em 2008/2009 ........................... 50

3.4 CONCLUSÕES DO CAPÍTULO ........................................................................................... 52

4 TRANSMISSÃO E VISUALIZAÇÃO DOS RESULTADOS .............................................. 54

4.1 INTRODUÇÃO AO CAPÍTULO .......................................................................................... 54

4.2 TRANSMISSÃO SEM FIOS ................................................................................................ 55

4.2.1 Sistema de transmissão ............................................................................................................ 55

4.2.2 Método de transmissão de dados ............................................................................................ 57

4.2.3 Limitações da transmissão de resultados ................................................................................. 60

4.3 INTERFACE DE RECEPÇÃO E VISUALIZAÇÃO DOS RESULTADOS DO PROCESSAMENTO

DOS SINAIS À ENTRADA DA PLACA DE AVALIAÇÃO ................................................................ 61

- VI -

4.4 TRANSMISSÃO E VISUALIZAÇÃO DOS RESULTADOS DO PROCESSAMENTO DOS SINAIS DA

PONTA DE PROVA COM O SISTEMA DE LOCALIZAÇÃO – PROJECTO TOTAL ........................... 63

4.5 CONCLUSÕES DO CAPÍTULO ........................................................................................... 64

5 CONCLUSÕES ....................................................................................................... 66

5.1 CONCLUSÕES .................................................................................................................. 66

5.2 TRABALHO FUTURO ........................................................................................................ 68

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................... 69

ANEXOS ................................................................................................................... A

ANEXO A – DERIVAÇÃO DAS EQUAÇÕES OPERACIONAIS DO ALGORITMO DE 3PSF A PARTIR

DAS EQUAÇÕES ÀS DERIVADAS PARCIAIS ............................................................................... B

ANEXO B – FLUXOGRAMA DO ALGORITMO DE 3PSF IMPLEMENTADO NO DSP ................... F

ANEXO C – MONTAGENS .......................................................................................................... G

ANEXO D – RESULTADOS NUMÉRICOS PARA A ESTIMATIVA DE AMPLITUDE NO ENSAIO DA

SIMULAÇÃO DO SINAL DE SAÍDA DO SENSOR COM RECURSO A UM CALIBRADOR E A UMA

FONTE DE RUÍDO ....................................................................................................................... J

ANEXO E – RESULTADOS NUMÉRICOS PARA A ESTIMATIVA DE DESFASAMENTO NO

ENSAIO DA SIMULAÇÃO DOS SINAIS DA PONTA DE PROVA COM RECURSO A UM

CALIBRADOR, A UMA FONTE DE RUÍDO E A UM CIRCUITO RC ............................................... K

ANEXO F – ESTIMATIVAS NUMÉRICAS OBTIDAS PELO ALGORITMO DE 3PSF PARA OS

SINAIS DE EXCITAÇÃO E DE SAÍDA AMPLIFICADO DO SENSOR DE CAMPO MAGNÉTICO DA

PONTA DE PROVA ......................................................................................................................L

ANEXO G – IMAGENS OBTIDAS NO OSCILOSCÓPIO PARA OS SINAIS DE EXCITAÇÃO E DE

SAÍDA AMPLIFICADO DO SENSOR DE CAMPO MAGNÉTICO DA PONTA DE PROVA ............. M

ANEXO H – INTERFACE MATLAB DE RECEPÇÃO E VISUALIZAÇÃO DOS RESULTADOS ........... P

- VII -

Lista de Figuras

Figura 1 - Acidente com Boeing 737-297, Aloha Airlines .............................................................. 1

Figura 2 - Esquema representativo do fenómeno da geração de correntes de eddy. .................. 7

Figura 3 - Geometria da ponta de prova com sensor indutivo realizada no IT no âmbito do

projecto “Cracks” ......................................................................................................................... 8

Figura 4 - Montagem da ponta de prova e sistema de posicionamento realizados em

2008/2009. .................................................................................................................................. 12

Figura 5 - Ponta de prova e sistema de posicionamento realizado em 2008/2009.................... 13

Figura 6 - Bobine de excitação da ponta de prova realizada em 2008/2009.............................. 14

Figura 7 - Localização do GMR (NVE AA002_02) na bobine de excitação da Figura 6. ............... 14

Figura 8 - Placa de alumínio utilizada para o ensaio com o projecto realizado em 2008/2009. 16

Figura 9 - Resultados obtidos com o sistema de aquisição, localização e processamento

realizado em 2008/2009 para um determinado ensaio experimental. ...................................... 16

Figura 10 - ADSP 21369 EZ-Kit LIT EVALUATION KIT. .................................................................. 19

Figura 11 - Arquitectura da placa de avaliação ADSP 21369 da Analog Devices. ....................... 20

Figura 12 - Ligação coaxial dos sinais de saída da ponta de prova aos canais A e B da placa de

avaliação. ..................................................................................................................................... 21

Figura 13 - Estrutura dos 3 blocos de amostras adquiridas pelo ADC. ....................................... 21

Figura 14 - Circuito subtractor concretizado para o ensaio de simulação do sinal de saída do

sensor de campo magnético com recurso a um calibrador e a uma fonte de ruído. ................. 34

Figura 15 - Circuito RC utilizado na simulação do projecto integrado com a ponta de prova

recorrendo a um calibrador uma fonte de ruído e um circuito RC. ............................................ 42

Figura 16 - Módulo de transmissão conectado à placa de avaliação (módulo de envio). .......... 55

Figura 17 - Módulo de radiofrequência da Easy Radio ER900TRS_02. ....................................... 56

Figura 18 - Resultados obtidos na interface Matlab para o projecto total que integra a ponta de

prova e sistema de posicionamento, processamento digital de sinal e transmissão de

resultados. ................................................................................................................................... 64

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- VIII -

Lista de Tabelas

Tabela I – Valores de entrada adoptados para a estimação da amplitude pico a pico do canal B

a partir de sinais simulados por software ................................................................................... 28

Tabela II – Gama de valores e amplitude pico a pico máxima de ruído simulado com a função

random() para o sinal de canal B. ................................................................................................ 28

Tabela III – Valor médio estimado para a amplitude pico a pico do sinal do canal B para 8

amplitudes distintas de ruído simulado. ..................................................................................... 29

Tabela IV – Valores de entrada adoptados para a estimação do desfasamento entre os sinais

dos dois canais a partir de sinais simulados por software. ......................................................... 31

Tabela V – Valor médio estimado para o desfasamento entre os dois canais para 9 amplitudes

distintas de ruído simulado. ........................................................................................................ 32

Tabela VI – Características do sinal V2 e frequência de amostragem no ensaio onde se simulou

o sinal de saída do sensor de campo magnético com recurso a um calibrador e a uma fonte de

ruído. ........................................................................................................................................... 35

Tabela VII – Amplitude do sinal V2, características do circuito RC e frequência de amostragem

do ADC no ensaio onde se simularam os dois sinais da ponta de prova com recurso a um

calibrador, a uma fonte de ruído e a um circuito RC. ................................................................. 43

Tabela VIII – Desfasamento e ganho do circuito RC para R= 90 Ω e C=100 nF ........................... 43

Tabela IX – Correspondência entre as tensões da porta RS-232 e os níveis lógicos TTL –

MAX232. ...................................................................................................................................... 57

- IX -

Lista de Gráficos

Gráfico 1 - Característica do GMR alimentado por tensão AA002_02 da NVE para várias

temperaturas .............................................................................................................................. 10

Gráfico 2 - Representação gráfica das estimativas de amplitude pico a pico do sinal do canal B

obtidas com o algoritmo de 3PSF para 8 valores distintos de amplitude pico a pico máxima de

ruído simulado. ........................................................................................................................... 29

Gráfico 3 - Representação gráfica do erro relativo médio das estimativas de amplitude pico a

pico do sinal do canal B obtidas com o algoritmo de 3PSF para 8 valores distintos de amplitude

pico a pico máxima de ruído simulado........................................................................................ 30

Gráfico 4 - Representação gráfica do desvio padrão obtido com o algoritmo de 3PSF para 8

valores distintos de amplitude pico a pico de ruído simulado. .................................................. 30

Gráfico 5 - Representação gráfica das estimativas de desfasamento obtidas com o algoritmo de

3PSF para 8 valores distintos de amplitude pico a pico máximo de ruído simulado. ................. 31

Gráfico 6 - Representação gráfica do erro relativo médio das estimativas de desfasamento

obtidas com o algoritmo de 3PSF para 8 valores distintos de amplitude pico a pico máxima de

ruído simulado. ........................................................................................................................... 32

Gráfico 7 - Representação gráfica do desvio padrão obtido com o algoritmo 3PSF para 8 valores

distintos de amplitude pico a pico de ruído simulado. ............................................................... 33


obtidas com o algoritmo de 3PSF para 39 valores distintos de amplitude de ruído gerado na

fonte de tensão Agilent 33120 e uma amplitude de sinal de 1,5 V ............................................ 36


pico do sinal do canal B obtidas com o algoritmo de 3PSF para 39 valores distintos de

amplitude de ruído gerado na fonte de tensão Agilent 33120 e uma amplitude de sinal de 1,5

V. ................................................................................................................................................. 37

Gráfico 10 - Representação gráfica do desvio padrão da estimativa de amplitude pico a pico do

sinal do canal B obtidas com o algoritmo de 3PSF para 39 valores distintos de amplitude de

ruído gerado na fonte de tensão Agilent 33120 e uma amplitude de sinal de 1,5 V. ................ 37



fonte de tensão Agilent 33120 e uma amplitude de sinal de 1 V. .............................................. 39


pico do sinal do canal B obtidas com o algoritmo de 3PSF para 29 valores distintos de

file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720606file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720606file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720607file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720607file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720607file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720609file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720609file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720609file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720610file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720610file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720611file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720611file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720611file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720612file:///E:/Gonçalo/My%20Dropbox/Golden%20&%20Tarty/Tese/Dissertação_formatada80.docx%23_Toc275720612

- X -

amplitude de ruído gerado na fonte de tensão Agilent 33120 e uma amplitude de sinal de 1 V.

..................................................................................................................................................... 39

Gráfico 13 - Representação gráfica do desvio padrão da estimativa de amplitude pico a pico do

sinal do canal B obtidas com o algoritmo de 3PSF para 29 valores distintos de amplitude de

ruído gerado na fonte de tensão Agilent 33120 e uma amplitude de sinal de 1 V. ................... 40

Gráfico 14 - Representação gráfica das estimativas de desfasamento entre os sinais de dois

canais obtidas com o algoritmo de 3PSF para 39 valores distintos de amplitude de ruído gerado

na fonte de tensão Agilent 33120 e uma frequência de trabalho de 5 kHz. .............................. 44

Gráfico 15 - Representação gráfica do erro relativo médio das estimativas de desfasamento

entre os dois canais obtidas com o algoritmo de 3PSF para 39 valores distintos de amplitude de

ruído gerado na fonte de tensão Agilent 33120 e uma frequência de trabalho de 5 kHz. ......... 45

Gráfico 16 - Representação gráfica do desvio das estimativas de desfasamento entre os dois



Gráfico 17 - Representação gráfica das estimativas de desfasamento entre os dois canais


fonte de tensão Agilent 33120 e uma frequência de trabalho de 9 kHz. ................................... 47

Gráfico 18 - Representação gráfica erro médio das estimativas de desfasamento entre os dois



Gráfico 19 - Representação gráfica do desvio padrão das estimativas de desfasamento entre os

dois canais obtidas com o algoritmo de 3PSF para 39 valores distintos de amplitude de ruído

gerado na fonte de tensão Agilent 33120 e uma frequência de trabalho de 9 kHz. .................. 48

- XI -

Acrónimos

3PSF – Three Parameters Sine-Fitting

4PSF – Four Parameters Sine-Fitting

7PSF – Seven Parameters Sine-Fitting

ADC – Analogue -to-Digital Converter

CMRR – Common-Mode Rejection Ratio

DAC – Digital-to-Analogue Converter

DAI - Digital Application Interface

DPI - Digital Peripheral Interface

DSP – Digital Signal Processor

ECT – Eddy Currents Testing

GMR – Giant Magnetoresistence

IT – Instituto de Telecomunicações

NDE – Non-Destructive Evaluation

NDT – Non-Destructive Testing

NTSB- National Transport Safety Bureau

SHARC - Super Harvard Architecture Single-Chip Computer

SNR – Sinal-to-Noice Ratio

UART – Universal Asynchronous Receiver/Transmitter

- 1 -

Figura 1 - Acidente com Boeing 737-297, Aloha Airlines [1].

1 Introdução

1.1 Motivação

No dia 28 de Abril de 1988, 90 passageiros e 5 elementos da tripulação fariam uma

viagem no Boeing 737-297 da Aloha Airlines que jamais esqueceriam. A aeronave descolou do

Aeroporto Internacional de Hilo às 13:25 com destino ao Aeroporto Internacional de Honolulu,

Havai [1]. Às 13:46, já o aparelho se

encontrava à altitude de 24000 pés, uma

pequena secção do lado esquerdo do tecto

do avião entrou em ruptura. A explosiva

descompressão que daí resultou, levou à

desfragmentação de toda a parte superior

do revestimento da aeronave desde o

cockpit até à área da asa dianteira tal como se pode ver na Figura 1.

Cerca de dez minutos depois do incidente, o capitão Robert Schornstheimer [2]

realizava uma das mais mediáticas aterragens de emergência da História da aviação, no

Aeroporto de Kahului. Dos 95 ocupantes do aparelho, 1 desapareceu fatalmente e outros 65

ficaram gravemente feridos.

Este acidente, um dos vários que assombraram a indústria da aviação nos anos 80/90,

foi objecto de investigação durante 14 meses pela agência Americana National Transport

Safety Bureau (NTSB) que concluiu que este teria sido causado pela fadiga aliada à corrosão

do metal da fuselagem do avião [2]. De acordo com o relatório oficial da NTSB a 14 de Junho

de 1989, a aeronave estivera sujeita a mais de 89000 ciclos de descompressão, muito mais do

que os 75000 para o qual estava desenhada. Especula-se que tenha sido esse um elemento

que fortemente contribuiu para o assustador decorrer de acontecimentos que se seguiram.

O acidente de 28 de Abril de 1988 atrás descrito, causado por defeitos e fissuras no

material metálico, não é inédito na História. A 25 de Agosto de 1911 em Manchester, Nova

York, um descarrilamento devido a defeitos num dos carris provocou 29 vítimas mortais e 62

feridos graves [3].

A ausência de um método seguro, eficaz e pouco dispendioso que inspeccione o

estado dos materiais, em particular o metal, tem conduzido ao longo dos tempos a diversos

acidentes que poderiam ter sido evitados. Este trabalho pretende ser uma contribuição nesta

área.

- 2 -

1.2 Estado da Arte

A necessidade de se possuírem sistemas de detecção de falhas funcionais, eficazes,

rápidos e pouco dispendiosos, conduziu a comunidade científica a apostar na procura de

soluções que para além de caracterizarem o material em estudo, não comprometessem as

suas propriedades futuras. Estes ensaios que são realizados aos materiais são genericamente

designados por Testes Não-Destrutivos (NDT) ou Avaliações Não-Destrutivas (NDE).

1.2.1 Testes Não-Destrutivos

Os testes não-destrutivos, que consistem na execução de ensaios realizados de forma

a não afectar a utilidade futura do material em estudo, são desde há algum tempo uma área

emergente no sector da investigação. Ampla e interdisciplinar, esta área é fundamental para

garantir a segurança e efectividade de grande parte dos sistemas e componentes estruturais

que integram as sociedades. Embora Técnicos e Engenheiros continuem a investigar novos

métodos de estudo e caracterização de materiais que não condicionem o seu desempenho

futuro, já estão disponíveis no mercado várias tecnologias de NDT [4], nomeadamente:

Testes Visuais e Ópticos: O método NDT mais elementar é o exame visual, que vai

desde um simples olhar à procura de imperfeições visíveis na superfície, ao uso de

computadores com câmaras automaticamente controladas para reconhecer e avaliar

as características do material em estudo.

Testes de Partículas Magnéticas: Este método baseia-se na indução de um campo

magnético num material ferromagnético seguido do polvilhamento superficial de

partículas de ferro (seco ou em suspensão no liquido). As fissuras que se encontram à

superfície (ou que estão pouco profundas), produzem pólos magnéticos e distorções

ao campo magnético de tal forma que as partículas de ferro são atraídas e

concentradas nos defeitos. Assim, é possível ter-se uma indicação visual da existência

e localização de defeitos no material.

Testes Líquidos Penetrantes: Este é provavelmente o método de análise não-destrutiva

mais utilizado [5]. O material em teste é revestido com uma solução que contém um

corante visível ou fluorescente. De seguida, a solução é removida da superfície do

material em estudo, mantendo-se nos buracos e defeitos superficiais, e é aplicado um

reagente a fim de se obter um contraste visual em redor do defeito. De notar que no

caso de ser usada uma solução fluorescente, recorre-se à luz ultravioleta para que o

corante fluorescente brilhe e seja possível identificar a localização da imperfeição.

Testes por Eddy Currents: As correntes turbilhonares (em inglês, eddy currents) geram-

se num material condutor por efeito de um campo magnético aplicado. Uma vez que a

- 3 -

existência de defeitos no material conduz ao desvio destas correntes, é possível

detectar-se a presença de defeitos na amostra em estudo. Na literatura inglesa este

tipo de ensaios é designado por ECT (Eddy Currents Testing) pelo que daqui em diante

se utilizará esta designação. Sendo este o método de inspecção utilizado no âmbito

deste trabalho, no Capítulo 2 – Enquadramento Teórico – descrever-se-á com mais

pormenor o funcionamento deste teste não-destrutivo.

Radiografia: O recurso aos raios-X ou gamma como fonte de radiação nestes testes,

proporciona a identificação de zonas no interior do material em análise onde a

espessura e densidade variam. Os resultados do ensaio são impressos numa

radiografia onde as áreas mais escuras representam vazios internos na amostra.

Ultra-sons: Neste NDT, são transmitidos sinais de áudio de alta-frequência para o

material de forma a detectarem-se imperfeições ou localizarem-se alterações nas

propriedades do mesmo. A técnica de ultra-som mais utilizada é a de pulso-eco [4],

segundo a qual é emitido um sinal e recebidas as suas reflexões (ecos).

Posteriormente, estes sinais são analisados e retiradas as devidas conclusões sobre a

existência de imperfeições internas ou superficiais no material em prova.

Testes de Emissões Acústicas: Esta é uma técnica bastante usada em estruturas como

pontes ou barragens [6]. Quando um material é submetido a um estímulo externo

(alteração da pressão, carga, temperatura), são captadas por sensores as ondas de

energia que se propagaram até à superfície. Recorrendo a equipamento específico, é

possível identificarem-se nesses sinais desvios que indiciam a existência de

imperfeições no material.

1.2.2 Sistemas de detecção de defeitos em placas metálicos

A inspecção das condutas de gás, pontes, carris de comboios ou outras estruturas

metálicas, é uma exigência comum na indústria e requer métodos rápidos, fiáveis e pouco

dispendiosos na detecção de fissuras superficiais e sub-superficiais. Nestes casos os NDT mais

utilizados são a inspecção por ultra-sons e os ECT.

Embora as técnicas por ultra-sons proporcionem excelentes resultados na capacidade

de detecção de defeitos, são demorados, dispendiosos e no caso de fissuras superficiais ou

pouco profundas a interpretação dos sinais é bastante complexa devido a interferências entre

o sinal original e as reflexões do material em teste [7]. Por sua vez, os ECT são amplamente

utilizados na inspecção de materiais condutores como o alumínio ou o cobre uma vez que

proporcionam uma boa sensibilidade a pequenos defeitos, não necessitam que o material em

inspecção seja previamente tratado, não exigem contacto e detectam defeitos superficiais. Por

- 4 -

outro lado os ECT estão limitados a inspecções a materiais condutores, têm uma profundidade

de penetração limitada e são dispendiosos devido à necessidade de técnicos altamente

especializados para interpretarem os resultados da inspecção.

Nos ECT é necessário ter-se uma ponta de prova, um sistema de posicionamento e

uma plataforma responsável pelo processamento dos sinais. Baseadas nos ECT, várias técnicas

de electrónica para a ponta de prova e para o processamento dos sinais estão a ser

desenvolvidas em todo o mundo. No âmbito do projecto “Cracks” do Instituto de

Telecomunicações [8], no qual se insere este trabalho, foram estudadas diferentes

configurações para a realização destes testes, tanto a nível da ponta de prova onde se

testaram diferentes arquitecturas e soluções para o sensor utilizado, como no método de

processamento onde se experimentaram soluções computacionais com algoritmos distintos.

O presente trabalho pretende explorar um desses métodos de processamento digital

de sinais utilizando para isso uma plataforma disponível. Este trabalho, que utiliza uma ponta

de prova anexada a um sistema de posicionamento, ambos desenvolvidos no âmbito de uma

Bolsa de Introdução à Investigação em 2008/2009, contribui para a resolução da problemática

da detecção de defeitos em placas metálicas.

1.3 Objectivo deste trabalho

Motivada pelo elevado número de aplicações de testes não-destrutivos na inspecção

de materiais metálicos utilizados para fins críticos como a indústria ferroviária e de aviação, a

inspecção de pontes, depósitos, cabos ou sistemas de canalização, este trabalho pretende

desenvolver um sistema de detecção de defeitos em placas metálicas baseado em ECT,

utilizando uma ponta de prova e um sistema de posicionamento realizados no ano de

2008/2009 no âmbito do projecto “Cracks” *8] do Instituto de Telecomunicações (IT) em Lisboa

– Grupo de Instrumentação e Medidas. A ponta de prova é constituída por uma bobine de

excitação, um sensor de campo magnético e um amplificador. O sistema de posicionamento é

um rato óptico. A ponta de prova é responsável pela indução de correntes turbilhonares no

material em prova e pela obtenção do sinal de saída do sensor de campo magnético medido,

enquanto o rato óptico é o responsável pelo posicionamento da ponta de prova ao longo de

um eixo.

Com base no sinal de excitação da bobine e no sinal adquirido aos terminais do sensor

de campo magnético, o objectivo deste trabalho é o processamento digital destes e

subsequente transmissão e representação de resultados. Recorre-se para isso a uma placa de

avaliação com um DSP (Digital Signal Processor), a um sistema de transmissão, um

- 5 -

computador e à ponta de prova anexada ao rato óptico. Após o processamento dos sinais (no

qual se estima a amplitude de tensão do sinal de saída do sensor de campo magnético e o

desfasamento deste face ao sinal de excitação) e envio sem fios dos resultados para o

computador, pretende-se obter neste último dois gráficos referentes à amplitude e

desfasamento estimados para várias posições na placa metálica em teste. Estes gráficos

permitem aferir acerca da presença de imperfeições no material em inspecção.

1.4 Organização do documento

A presente dissertação é constituída por 5 capítulos:

1. Introdução

Neste capítulo é narrada a motivação que conduziu este trabalho. São aqui

abordadas algumas das tecnologias disponíveis no mercado de testes não-

destrutivos. Por último é descrito o objectivo deste trabalho e a estrutura do

documento.

2. Enquadramento Teórico

Como suporte a este a trabalho, neste capítulo são expostas as bases teóricas para

a compreensão deste projecto de testes não-destrutivos de ECT. São dadas a

conhecer as características da ponta de prova e sistema de posicionamento

desenvolvidos em 2008/2009 e apresentado um ensaio prático do funcionamento

do mesmo.

3. Processamento Digital dos Sinais à Entrada do DSP

Neste capítulo é descrito o método de aquisição e o algoritmo de processamento

digital dos sinais provenientes da ponta de prova. Por fim, são apresentados os

resultados obtidos em vários ensaios realizados na placa de avaliação e retiradas

as devidas conclusões.

4. Transmissão e Visualização de Resultados

No 4º Capítulo deste documento é apresentado o equipamento responsável pela

transmissão dos resultados da placa de avaliação e as características dessa ligação.

É ainda descrito o programa responsável pela leitura e representação gráfica

desses resultados na recepção.

5. Conclusões

Neste capítulo são retiradas algumas conclusões acerca deste trabalho e sugeridos

eventuais aperfeiçoamentos.

- 6 -

2 Enquadramento teórico

2.1 Ponta de prova

Este trabalho, que é um contributo ao desenvolvimento de um método alternativo de

processamento digital de sinais em ECT, necessita de uma ponta de prova e um sistema de

posicionamento.

A ponta de prova é responsável pela recolha de dados reais através de um ou mais

sensores que convertem um determinado parâmetro do material em prova num sinal

eléctrico. Neste caso em particular de ECT, a ponta de prova é a responsável pela criação de

correntes turbilhonares na placa metálica em teste e pela medição do campo magnético

gerado por estas. Este campo magnético, que será convertido pelo sensor num sinal eléctrico,

contém informação sobre o estado do material em prova.

Da ponta de prova de ECT fazem normalmente parte os seguintes elementos: bobine

de excitação, sensor de campo magnético e amplificador de instrumentação.

2.1.1 Bobine de excitação – correntes turbilhonares

A bobine de excitação é o elemento responsável pela criação de correntes

turbilhonares no material em prova. No sentido de se compreender a importância desta

bobine para a concretização de ECT, é fundamental compreender a origem e funcionamento

destas correntes.

As correntes turbilhonares formam-se segundo um processo designado por indução

electromagnética. Para se gerarem estas correntes num material condutor, é necessário ter

uma bobine com um enrolamento de fio condutor tal como se ilustra na Figura 2 (a) – bobine

de excitação.

Quando uma corrente alternada é aplicada à bobine tal como na Figura 2 (b), cria-se

um campo magnético “primário” à volta da mesma que é proporcional ao valor da corrente

imposta. Como se observa na Figura 2 (c), se o material em inspecção (que tem de ser

obrigatoriamente condutor) for colocado na vizinhança e proximidade da bobine de excitação,

geram-se neste correntes proporcionais à sua condutividade – correntes turbilhonares.

Por sua vez, as correntes turbilhonares geram um campo magnético “secundário” em

quase oposição ao campo magnético “primário” da ponta de prova, tal como se ilustra na

Figura 2 (d).

Como se pode observar pela Figura 2 (e), perante defeitos no material em prova, as

correntes turbilhonares desviam-se, o que conduz a uma alteração no campo magnético

- 7 -

Legenda

(a) Bobine de excitação;

(b) Excitação da bobine de excitação;

(c) Campo magnético primário e correntes

turbilhonares;

(d) Campo magnético primário, correntes

turbilhonares e campo magnético secundário;

(e) Mediante a presença de um defeito no material

condutor em prova, desvio das correntes

turbilhonares e consequente alteração do

campo magnético secundário.

Figura 2 - Esquema representativo do fenómeno da geração de correntes de eddy.

“secundário”. Recorrendo a um sensor para medida desse campo e realizando o

processamento dos sinais da ponta de prova, é possível aferir-se sobre a existência de fissuras

e buracos numa determinada posição do material condutor.

A escolha da frequência de trabalho da bobine de excitação deve estar de acordo com

a profundidade que se pretende para o estudo de defeitos na placa metálica: quanto mais

profundas forem as imperfeições a detectar, menor deve ser a frequência de trabalho.

A profundidade de penetração do campo magnético “primário” , varia com a

frequência de trabalho e a permeabilidade e condutividade do material condutor em teste,

respectivamente e , segundo a relação:

(1)

Neste projecto o material condutor em prova é uma placa de alumínio e a frequência

de trabalho está compreendida entre os 1 kHz e 10 kHz.

Para cada uma das duas frequências limite utilizadas neste projecto, determinou-se a

profundidade máxima de penetração do campo magnético “primário”.

Características do alumínio

- 8 -

É importante escolher-se o sinal de excitação da bobine da ponta de prova. Sabendo-

se que a impedância da bobine de excitação varia na presença do metal em prova, o sinal de

excitação tem se ser escolhido de forma a ser o processo que menor complexidade introduz no

processamento dos sinais.

Se a excitação da bobine for realizada com uma tensão alternada sinusoidal, devido à

variação da impedância, a corrente na bobine varia. Assim, o campo magnético “primário”

também varia. Na presença de defeitos, as correntes turbilhonares desviam-se e o campo

magnético “secundário” medido pelo sensor magnético da ponta de prova varia não só devido

à presença de defeitos como também ao facto de o campo magnético “primário” variar.

No caso de a excitação ser feita com uma corrente alternada sinusoidal, a variação de

impedância na bobine conduz a uma variação na tensão da mesma. Nesse caso, o campo

magnético “primário” não varia. Na presença de defeitos, as correntes turbilhonares desviam-

se e como tal o campo magnético “secundário” varia unicamente devido à presença de

defeitos na placa metálica em prova.

Uma vez que por uma menor complexidade de interpretação de resultados é vantajoso

ter-se o campo magnético “primário” a não variar na presença de defeitos na placa metálica,

este projecto utiliza uma corrente sinusoidal como sinal de excitação.

2.1.2 Sensor de campo magnético

O sensor de campo magnético é o elemento responsável pela medida do campo

magnético “secundário” originado pelas correntes turbilhonares e subsequente conversão

num sinal eléctrico.

Os sensores mais utilizados em ECT são os indutivos e mais recentemente os sensores

baseados no uso de magnetoresistências gigantes, GMR (Giant Magnetoresistance).

2.1.2.1 Sensor indutivo

Um sensor indutivo é uma bobine capaz de detectar objectos metálicos.

No âmbito do projecto “Cracks” do IT foram experimentadas diferentes configurações

para a ponta de prova, baseadas numa bobine de excitação e duas de detecção (sensor

indutivo) [9]. O princípio de funcionamento do sensor

indutivo assenta na medição das voltagens induzidas nas

duas bobines de detecção

Como se ilustra na Figura 3, no interior da bobine

de excitação estão colocadas as duas bobines de detecção

de forma coaxial e simétrica face à de excitação.

A bobine de excitação é utilizada para criar o

Figura 3 - Geometria da ponta de prova com sensor

indutivo realizada no IT no âmbito do projecto

“Cracks” [10].

- 9 -

campo magnético “primário” e gerar as correntes turbilhonares na placa metálica. A bobine de

detecção superior é responsável pela detecção do campo magnético “primário” e a inferior

pela detecção do “primário” e “secundário”. A diferença em amplitude e fase entre as tensões

induzidas nas duas bobines de detecção permite a detecção do campo magnético “secundário”

e a eliminação do “primário”.

Assim, com esta configuração para o sensor indutivo é possível detectarem-se

variações no campo magnético “secundário” e com isso, após processamento de sinal, concluir

acerca do estado da placa metálica em prova.

A grande desvantagem dos sensores indutivos é o facto de a sua sensibilidade

depender da frequência de trabalho. Quanto maior a frequência de trabalho, maior a

sensibilidade dos sensores indutivos e menor a profundidade das correntes turbilhonares. Ou

seja, existe um compromisso entre sensibilidade do sensor de campo magnético e a

profundidade máxima de penetração do campo magnético “primário”.

Por outro lado, a tensão que é medida aos terminais das bobines de detecção, é

proporcional à derivada do fluxo de campo magnético, quando o ideal seria a

proporcionalidade com o campo magnético, .

Em alternativa aos sensores indutivos, têm sido utilizadas magnetoresistências

gigantes para a concretização do sensor de campo magnético.

2.1.2.2 Magnetoresistências gigantes

Embora o termo “gigante” pareça incongruente com um dispositivo de

nanotecnologia, este refere-se à grande variação de resistência que estes dispositivos sofrem

quando sujeitos a um campo magnético, tipicamente 10 a 20 % do valor nominal.

O GMR, ao contrário do sensor indutivo descrito em 2.1.2.1, consegue medir

directamente o campo magnético e detectar pequenas variações no mesmo. Por outro lado,

uma vez que a sensibilidade do GMR não depende da frequência de trabalho (desde que esta

seja superior a aproximadamente 10 Hz), poderá escolher-se a menor frequência de trabalho

do projecto de forma a obter-se uma maior profundidade de penetração do campo magnético

“primário” na placa metálica. Pela equação (1), para a menor frequência de trabalho utilizada

neste projecto, 1 kHz, a profundidade de penetração é de aproximadamente 2,675 mm. O

GMR caracteriza-se ainda por uma elevada estabilidade de temperatura, baixo consumo

energético e pequena dimensão física.

O funcionamento do GMR assenta na configuração de uma ponte de Wheatstone. A

ponte de Wheatstone é composta por uma rede de quatro resistências das quais duas estão

blindadas e duas variam com o campo magnético a que estão sujeitas – GMR. Essa variação

- 10 -

nas magnetoresistências gigantes traduz-se numa tensão de saída que se relaciona com o

campo magnético medido.

O GMR deve ser colocado na ponta de prova de forma a estar perpendicular ao campo

magnético “primário”. Desta forma, este campo não é detectado pelo sensor de campo

magnético.

No Gráfico 1 pode observar-se a característica do GMR AA002 da NVE para várias

temperaturas. Estão assinaladas no gráfico as três regiões de funcionamento do GMR: I, II e II.

Se o GMR estiver a operar na região I, que

corresponde ao ponto onde o campo magnético

aplicado é nulo, a saída do sensor de campo

magnético é um sinal sinusoidal que inverte a fase

sempre que a amplitude se anula. A funcionar na

região III, a saída do sensor de campo magnético é

uma tensão de amplitude constante - o GMR está

na saturação. Na região II a saída do sensor de

campo magnético é um sinal alternado cuja

amplitude é proporcional ao campo magnético aplicado. É na zona linear, região II, que se

pretende que o GMR opere daí que seja necessário polarizá-lo com um íman.

Neste projecto, devido ao GMR ter apresentado resultados promissores, optou-se por

usa-lo como sensor de campo magnético da ponta de prova.

2.1.3 Amplificador de Instrumentação

Os amplificadores de instrumentação são circuitos electrónicos criados a partir do

amplificador operacional. Estes amplificadores caracterizam-se por terem uma alta impedância

de entrada e um elevado factor de rejeição ao modo comum, CMRR, que traduz a capacidade

que um circuito tem de amplificar a tensão diferencial em relação à amplificação da tensão de

modo comum. Os amplificadores de instrumentação podem ser construídos à base de

componentes discretos, no entanto tipicamente são circuitos integrados.

As vantagens do amplificador de instrumentação em relação a um circuito com o

amplificador operacional em montagem diferença são a possibilidade de serem utilizados em

circuitos com elevadas tensões comuns e baixas tensões diferenciais, e a sua elevada

impedância de entrada que permite a sua inserção em circuitos de medida sem provocar

grandes alterações ao circuito a medir.

Neste projecto o sinal de tensão que se obtém à saída do sensor de campo magnético

é muito reduzido face ao de excitação. Por este motivo, torna-se impreterível amplifica-lo para

Gráfico 1 - Característica do GMR alimentado por tensão

AA002_02 da NVE para várias temperaturas [10].

- 11 -

que se possa proceder ao processamento digital de ambos os sinais de excitação e de saída do

sensor de campo magnético. No sentido de se introduzir um erro pequeno de amplificação,

deve utilizar-se um amplificador de instrumentação de ganho controlável na ponta de prova.

Depois de concretizada a ponta de prova, é necessário implementar um sistema capaz

de a posicionar em tempo real.

2.2 Sistema de posicionamento

Neste projecto é essencial localizar a ponta de prova. Só a união da informação do

sinal de excitação, sinal de saída do sensor de campo magnético e posicionamento da ponta de

prova, permite tirar conclusões sobre a existência e localização de defeitos na placa metálica.

Existem vários sistemas de posicionamento que podem ser utilizados para a localização

da ponta de prova, no entanto a escolha do mais adequado prende-se essencialmente com o

custo e a portabilidade do projecto.

Uma vez que os sistemas de posicionamento X-Y são dispendiosos, neste trabalho

ensaiou-se um sistema de localização baseado num rato óptico conectado a um computador

pessoal. Este sistema indicador da posição deve ser anexo à ponta de prova.

Escolhida a ponta de prova e o sistema de posicionamento a utilizar neste trabalho,

deverá ser desenvolvido um método adequado para o processamento dos sinais de excitação e

de saída do sensor de campo magnético.

2.3 Processamento dos sinais de excitação e de saída do

sensor de campo magnético

É o processamento dos sinais de excitação e de saída do sensor de campo magnético

que permite aferir acerca da presença ou não de fissuras numa determinada posição da placa

condutora em teste.

Para uma excitação alternada sinusoidal da bobine, o sinal de saída do sensor de

campo magnético é uma tensão sinusoidal de amplitude desconhecida. O objectivo do

processamento é a medida dessa amplitude e desfasamento face à corrente de excitação no

primário. Nos ECT são vários os equipamentos que podem ser utilizados para a determinação

destas duas grandezas (amplitude e desfasamento): um computador onde se recorre a

aplicações como o LabView ou Matlab, um DSP, um DSPic ou até mesmo um circuito

analógico.

No ano transacto foi construído um sistema baseado num computador com uma

aplicação Matlab para a realização do processamento dos dois sinais da ponta de prova.

- 12 -

2.4 Descrição da ponta de prova e sistema de

posicionamento realizados em 2008/2009

Foi desenvolvido no ano passado um sistema de detecção de defeitos em placas

metálicas. Desse trabalho, para além da ponta de prova e sistema de posicionamento, faz

parte uma placa de aquisição de sinais e uma interface Matlab de controlo e visualização de

resultados num computador na recepção.

A montagem deste trabalho está ilustrada no Anexo C.1.

Na Figura 4, pode-se observar com mais detalhe as ligações da ponta de prova. A

bobine de excitação da ponta de prova é excitada por uma corrente alternada sinusoidal

proveniente do calibrador. Essa corrente é amostrada por uma resistência (R) de 10 Ω e o sinal

daí resultante é conectado à placa de aquisição (sinal de excitação). O campo magnético

“secundário”é medido pelo GMR e por fim o sinal de saída do sensor de campo magnético da

ponta de prova é amplificado por um amplificador de instrumentação. Os sinais de excitação e

de saída do sensor são os sinais de entrada da placa de aquisição que está conectada a um

computador. No computador encontra-se uma interface Matlab responsável por efectuar o

processamento destes sinais e subsequente representação gráfica dos resultados.

Paralelamente a este processo, o rato óptico (sistema de posicionamento da ponta de prova)

está conectado ao computador de forma a fazer-se uma correspondência entre os sinais da

ponta de prova e a posição da mesma.

Rato

Sinal de Excitação

Sinal de

Excitação

(Placa de aquisição)

Sensor de

campo

magnético

+ 5 V

AI

Sinal de

saída do

sensor

USBIman

Bobine de

excitação

GMR

GMR + 5 V

0 V

R

Figura 4 - Montagem da ponta de prova e sistema de posicionamento realizados em 2008/2009.

Na Figura 5 encontra-se uma fotografia da ponta de prova e sistema de

posicionamento. Esta ponta de prova e sistema de posicionamento vão ser utilizados no

trabalho agora desenvolvido em 2010.

- 13 -

O sistema de detecção de defeitos em placas metálicas realizado no ano passado é

constituído por três partes fundamentais: ponta de prova, sistema de posicionamento e

processamento dos sinais de excitação e de saída do sensor.

2.4.1 Ponta de prova

A ponta de prova é constituída por uma bobine de excitação realizada manualmente,

uma magnetoresistência gigante da NVE (único fabricante destes dispositivos) e um

amplificador de instrumentação da Burr-Brown.

O sinal de excitação da bobine, que é gerado por um calibrador, é uma corrente

sinusoidal de frequência constante entre os 1 kHz e 10 kHz e de amplitude pico a pico entre

300 mA e 600 mA. O sinal de saída do sensor de campo magnético (neste projecto em

particular, o GMR) é uma sinusóide com a mesma frequência da de excitação, desfasamento

face a esta e amplitude de tensão desconhecida e muito inferior à imposta à bobine de

excitação.

Na Figura 6 encontra-se a bobine de excitação construída para este projecto.

Esta bobine, que foi concretizada manualmente, possui 10 camadas de 6 espiras cada.

Os enrolamentos utilizam um fio de 0,5 mm de diâmetro. No final obteve-se uma bobine com

um diâmetro máximo de 17,9 mm, uma altura de 5,5 mm e uma impedância medida de .

Os enrolamentos da bobine foram realizados em torno de um tubo de plástico com 8 mm. No

centro deste tubo, paralelamente ao eixo onde se efectuam as aquisições na placa metálica

em inspecção, foi colocado o GMR tal como se pode observar pela Figura 7.

Figura 5 - Ponta de prova e sistema de posicionamento realizado em 2008/2009.

1. Rato óptico

2. Bobine de excitação

3. Amplificador de instrumentação

4. Íman de polarização

- 14 -

Figura 6 - Bobine de excitação da ponta

de prova realizada em 2008/2009.

Figura 7 - Localização do GMR (NVE AA002_02)

na bobine de excitação da Figura 6.

Obtidos os valores de amplitude e fase da bobine para várias frequências, determinou-

se a indutância da mesma. A indutância da bobine de excitação é de 36,338 H.

O sensor utilizado na concretização deste projecto foi o AA002_02 da NVE Corporation

que utiliza uma configuração de quatro resistências em ponte de Wheatstone das quais duas

variam com o campo magnético a que estão sujeita, GMR [10].

O íman de polarização foi colocado na ponta de prova de forma a garantir o

funcionamento do GMR na zona linear da sua característica.

Uma vez que a tensão à saída do sensor de campo magnético é de muito reduzida

amplitude face ao sinal de excitação, foi necessário fazer uma pré-amplificação do mesmo

antes do processamento.

O amplificador instrumentação da Burr-Brown INA118 tem uma resistência de ganho

controlável, [11]. Neste projecto o ganho foi fixado em aproximadamente 100, o que

permite que na ausência de defeitos o sinal de excitação e o de saída tenham

aproximadamente a mesma amplitude.

Com este ganho obtém-se uma largura de banda de 70 kHz.

A ponta de prova é responsável pela geração de correntes turbilhonares na placa

metálica e medida do campo magnético “secundário”. Agora é necessário conhecer a

localização da ponta de prova na placa em inspecção.

2.4.2 Sistema de posicionamento

Como já se referiu anteriormente, por motivos de baixo custo optou-se por anexar à

ponta de prova um rato óptico como sistema de posicionamento da mesma. Recorrendo a

uma aplicação Matlab desenvolvida especialmente para este projecto, é possível associar a

uma medida a localização do rato na placa em teste. Para isso, é obrigatório calibrar o sistema

e conhecer a dimensão real da placa em inspecção.

- 15 -

Uma limitação deste projecto desenvolvido no ano passado é o facto de este apenas

funcionar ao longo de um só eixo. Esta restrição à utilização dos dois eixos pretende evitar

erros no sistema de detecção de fissuras, como as situações onde se girasse o rato 360°.

À entrada da placa de aquisição estão os sinais de excitação e de saída do sensor de

campo magnético, no entanto estes só são adquiridos e digitalizados pela placa de aquisição

quando é dado um comando ao projecto. Esse comando consiste no click do botão direito do

rato óptico de posicionamento.

Quanto adquiridos e digitalizados os sinais à entrada da placa de aquisição NI USB-

9215 da National Instruments, cuja frequência máxima de amostragem é de 100 kHz, estes são

enviados para um computador utilizando uma interface USB. É a partir do computador que se

vai realizar o processamento dos sinais e a visualização dos resultados.

2.4.3 Processamento no computador dos sinais de excitação e de saída do

sensor de campo magnético

O processamento dos sinais de excitação e de saído do sensor de campo magnético

para determinação da amplitude do segundo e desfasamento deste face ao primeiro, é feito

num computador através de uma aplicação em Matlab.

O algoritmo utilizado para a concretização do processamento é um algoritmo matricial

já implementado numa função Matlab dedicada para o efeito de estimativa de amplitude e

desfasamento de sinais. Para além disso, foi desenvolvida uma interface para o utilizador onde

se calibra o sistema.

Depois de realizadas algumas aquisições (clicando no rato), visualizam-se na interface

dois gráficos representativos da amplitude e desfasamento estimados em função da posição

do rato. Importante sublinhar que quantas mais aquisições se realizarem, mais precisos serão

os dois gráficos obtidos.

O objectivo do projecto desenvolvido em 2008/2009 é a apresentação para o utilizador

de dois gráficos referentes a características de uma placa metálica em inspecção ao longo de

um eixo.

A título de exemplo do funcionamento do sistema, realizou-se um ensaio experimental

de acordo com a montagem do Anexo C.1 com as seguintes características:

Frequência de trabalho: 5000 Hz

Amplitude pico a pico da corrente de excitação da bobine: 400 mA

Comprimento da placa de alumínio em inspecção: 120 mm

Localização da fissura na placa: 60 mm

- 16 -

Figura 8 - Placa de alumínio utilizada

para o ensaio com o projecto realizado

em 2008/2009.

Figura 9 - Resultados obtidos com o sistema de aquisição, localização e processamento realizado em

2008/2009 para um determinado ensaio experimental.

Na Figura 8 encontra-se a placa de alumínio que

foi utilizada neste ensaio. O ensaio foi realizado ao longo

do comprimento de 120 mm assinalado a preto. A fissura

encontra-se sensivelmente a meio, nos 60 mm.

No computador, ao qual está conectada a placa

de aquisição, obteve-se na interface Matlab

desenvolvida os resultados da Figura 9:

Na figura anterior estão representados em função da posição na placa, os gráficos da

amplitude em Volts estimada para a saída amplificada do sensor de campo magnético e para o

desfasamento em graus deste sinal face ao sinal de excitação. Importante lembrar que antes

do processo de aquisição foi introduzido na interface o comprimento da placa em milímetros e

realizada a calibração do sistema.

Pela Figura 9 pode observar-se que em torno dos 60 mm tanto a amplitude como o

desfasamento sofrem uma brusca variação. A amplitude altera-se de aproximadamente 0,7 V

para os 2 V e o desfasamento de 143° para os 20°. É esta variação, que no caso da amplitude é

para valores superiores aos obtidos na placa sem defeitos e no caso do desfasamento

inferiores, que indicia a presença de defeitos na placa em inspecção.

- 17 -

2.4.4 Conclusões acerca do funcionamento da ponta de prova, sistema de

posicionamento e processamento realizado em 2008/2009

Os objectivos traçados para o trabalho desenvolvido ao longo do ano 2008/2009, que

assentou na concretização de um sistema básico de detecção de defeitos, foram atingidos e

como tal, decidiu-se continuar com o mesmo no âmbito do projecto “Cracks” do Instituto de

Telecomunicações.

Surgiram alguns desafios ao projecto, nomeadamente:

Realização do processamento digital dos sinais num hardware independente;

Implementação do algoritmo de processamento de sinal;

Aquisição de sinais e posicionamento não comandados pelo utilizador;

Portabilidade.

Abraçaram-se todos os desafios lançados ao trabalho do ano passado,

implementando-se de raiz um nome método de processamento de sinais, transmissão e

visualização de resultados.

Neste trabalho propõe-se que todo o processamento seja efectuado num DSP, em

particular o ADSP 21369 Sharc EZ-KIT Lit Evaluation Kit da Analog Devices.

- 18 -

3 Processamento digital dos sinais à entrada

do DSP

3.1 Introdução ao capítulo

Com o objectivo de realizar um instrumento de NDE autónomo, optou-se por numa

primeira fase de desenvolvimento realizar o processamento digital dos sinais adquiridos

utilizando um processador dedicado em substituição do computador com a aplicação Matlab

tal como foi anteriormente descrito.

3.2 Método de aquisição e processamento dos sinais de

entrada da placa de avaliação

Pretende-se utilizar uma placa de avaliação para adquirir e processar os sinais da ponta

de prova - sinal de excitação e sinal de saída amplificada do sensor de campo magnético.

A digitalização dos sinais de entrada da placa de avaliação é feita através de um

conversor digital de sinal da placa de avaliação. Depois de adquiridas as amostras, realiza-se o

processamento das mesmas. Neste projecto em concreto, o processamento digital consiste na

implementação de um algoritmo capaz de estimar a amplitude do sinal de saída do sensor

amplificado e o desfasamento deste sinal face ao de excitação. Estes resultados, associados ao

posicionamento das medidas na placa, permitem concluir acerca do estado do material em

inspecção.

Estão disponíveis no mercado várias placas de avaliação. A escolha da mais adequada

deve acatar as características do equipamento para o atingir dos objectivos do trabalho com o

menor custo.

3.2.1 Placa de avaliação utilizada neste projecto

Para a concretização deste projecto, o Instituto de Telecomunicações disponibilizou a

placa de avaliação da Figura 10 que já tinha sido adquirida no passado: ADSP 21369 SHARC EZ-

KIT Lit Evaluation Kit da Analog Devices. Desta forma, ao invés de a placa de avaliação ser

escolhida de acordo com os objectivos do projecto segundo uma relação entre recursos e

custo, o projecto foi adaptado ao hardware disponibilizado pelo IT.

Esta placa possui inúmeras facilidades para além do processador (DSP - Digital Signal

Processor), nomeadamente conversor analógico/digital (ADC) e digital/analógico (DAC),

memórias e várias portas de comunicação. Note-se que o ADSP 21369 é uma das melhores

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Figura 10 - ADSP 21369 EZ-Kit LIT EVALUATION KIT.

placas de avaliação disponíveis no

mercado, pertencendo à terceira geração

de processadores SHARC para aplicações

profissionais de áudio. Esta placa topo de

gama possui mais recursos do que os

necessários para este trabalho, pelo que

é uma solução muito dispendiosa para o

que se pretende.

A interface entre o programador

e a placa é efectuada através de um

computador recorrendo-se a um software disponibilizado pela Analog Devices, o Visual DSP

4.5 [12].

O conversor é o equipamento responsável pela digitalização dos sinais à entrada da

placa de avaliação. O conversor integrado nesta placa é o AD1835 da Analog Devices que

possui quatro DAC’s stereo independentes e um ADC também stereo. Este conversor pode

funcionar com ritmos de amostragem de 48 kHz ou 96 kHz no caso da conversão

analógico/digital, e 48 kHz, 96 kHz ou 192 kHz no caso da conversão digital/analógico [13]. As

palavras de dados deste chip têm o comprimento de 16, 20 ou 24 bits. Estas e outras opções

de conversão são configuradas através dos registos internos do circuito integrado que podem

ser acedidos para programação no Visual DSP 4.5. Neste projecto em concreto está a ser

utilizado o ritmo de amostragem máximo que ADC permite, 96 kHz. O comprimento das

palavras é de 24 bits.

A saída de cada um dos dois ADC’s está ligada a um filtro digital passa-banda de

largura de banda entre os 20 Hz e 20 kHz. Este filtro elimina grande parte do ruído de cada um

dos dois canais de entrada.

Depois de adquiridas as amostras respeitantes aos dois sinais analógicos da ponta de

prova, é importante processá-las. A comunicação na placa entre o conversor e o processador é

feita através da DAI (Digital Application Interface).

O processador digital de sinal desta placa de avaliação é o ADSP 21369 SHARC (Super

Harvard Architecture Single-Chip Computer). Este processador funciona com palavras de 32

bits de vírgula flutuante [14]. Baseado numa super arquitectura de Harvard que equilibra o

desempenho entre o núcleo e a memória de dados e instruções [15], este processador é capaz

de executar qualquer instrução num único ciclo de relógio [14]. Uma vez que o processamento

de sinais implica um complexo e elevado número de operações, este equipamento permite

obter resultados numéricos em tempos pouco significativos.

- 20 -

Esta placa de avaliação possui três tipos de memórias diferentes: FLASH, SDRAM e

SRAM. Neste projecto, a memória é acedida sempre que se pretendem guardar as amostras

provenientes do conversor ou os resultados obtidos pelo processamento dos sinais de entrada.

O acesso à memória é feito através da “External Port”.

Depois de realizada a aquisição e processamento dos sinais da ponta de prova, os

resultados do processamento podem ser enviados para um terminal através de uma interface

de comunicação da placa de avaliação. Neste projecto utiliza-se a interface RS232 (UART) para

escoar os resultados do processamento para um terminal de visualização. A comunicação

entre o processador e a interface RS232 (UART) é feita através da DPI (Digital Peripheral

Interface).

Para além disso, o pin de clock do processador está conectado a um oscilador de

frequência 24,567 MHz. Existe ainda um conector USB utilizado neste projecto para ligar a

placa de avaliação a um computador com o Visual DSP 4.5.

Na Figura 11 estão representados os principais componentes da arquitectura da placa

de avaliação que são utilizados neste projecto.

Figura 11 - Arquitectura da placa de avaliação ADSP 21369 da Analog Devices.

- 21 -

3.2.2 Aquisição, conversão e armazenamento dos sinais de entrada da placa

de avaliação

Para se proceder aos processos de aquisição e conversão dos sinais de saída da ponta

de prova, conectam-se os mesmos às entradas da placa de avaliação. Os dois canais de entrada

da placa, daqui em diante designados por canal A e B,

estão associados a uma das saídas da ponta de prova.

Ao canal A deve ligar-se o sinal de excitação da ponta

de prova e ao canal B o de saída amplificada do

sensor de campo magnético. Na Figura 12 mostram-

se as ligações coaxiais dos sinais da ponta de prova

aos canais A e B da placa.

O AD1835 possui um ADC stereo. O facto de os sinais

dos canais A e B serem adquiridos em simultâneo é

muito importante para este projecto uma vez que se pretende que a correspondência numa

medida entre sinal de excitação e sinal de saída do sensor, seja perfeita.

Após adquiridas em simultâneo as amostras respeitantes aos dois sinais de entrada,

estas são digitalizadas e guardadas numa estrutura. Esta estrutura, que está ilustrada na Figura

13, é composta por três blocos de 1024 amostras cada das quais 512 dizem respeito ao sinal

do canal A e as restantes 512 ao sinal do canal B, alternadamente. A razão pela qual se

guardam as amostras dos sinais dos canais A e B em três blocos deve-se ao facto de desta

forma se conseguir optimizar o processo de aquisição, processamento e envio dos resultados e

conversão digital/analógico. Ou seja, todas estas três acções acontecem em paralelo:

enquanto um bloco é preenchido com amostras do ADC, outro é processado no DSP e os seus

resultados são enviados e o último é convertido num sinal analógico que é colocado nas saídas

do DAC.

B BB AAA ... B BB AAA ... B BB AAA ...

1024 amostras 1024 amostras 1024 amostras

Figura 13 - Estrutura dos 3 blocos de amostras adquiridas pelo ADC.

É importante notar que este último bloco não é necessário para o funcionamento do

trabalho uma vez que a aquisição, processamento e envio de resultados já é realizada pelos

dois primeiros. No entanto, a conversão DAC dos sinais de entrada é uma especificidade do

DSP que não está facilmente acessível ao programador através do programa Visual DSP 4.5

sem a programação em Assembly. Por outro lado, este bloco processa-se em paralelo com os

Figura 12 - Ligação coaxial dos sinais de saída da

ponta de prova aos canais A e B da placa de

avaliação.

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dois primeiros pelo que não afecta o bom funcionamento do trabalho. Por todas estas razões,

optou-se por não alterar a estrutura de blocos de funcionamento do DSP da Analog Devices.

Como já foi anteriormente referido, neste trabalho está-se perante dois sinais

sinusoidais síncronos em que um deles tem baixa amplitude e é ruidoso – sinal do canal B. Para

além disso, do sinal do canal B apenas se conhece a frequência de trabalho e o

comportamento sinusoidal. Desta forma, a utilização de um algoritmo para determinação da

amplitude e desfasamento deste sinal é interessante.

3.2.3 Algoritmo de sine fitting

Algoritmo de sine fitting é um algoritmo usado para extrair os parâmetros de um

modelo sinusoidal a partir de um conjunto de observações ruidosas. Estes parâmetros podem

ser a amplitude, a componente DC, a fase inicial ou a frequência de trabalho.

Os algoritmos de sine fitting baseados na minimização do erro quadrático mais

utilizados são os de três, quatro ou sete parâmetros [16]. O algoritmo de sine fitting de três

parâmetros, 3PSF, é usado quando a frequência dos sinais e a frequência de amostragem são

conhecidas. Este algoritmo estima as amplitudes, fases (relativas à origem dos tempos) e

componentes DC dos dois sinais de entrada. O algoritmo de sine fitting de quatro parâmetros,

4PSF, utiliza um método iterativo para estimar a frequência, amplitude, fase e componente DC

de cada um dos dois sinais. No entanto, o 4PSF estima frequências diferentes para os dois

sinais de entrada que são originados na mesma fonte. Para fazer face a esta problemática,

surge o algoritmo de sete parâmetros, 7PSF, que utiliza ambos os sinais para determinar todas

as características de cada um: frequência, amplitude, fase e componente DC.

Na norma IEEE Std 1057-1994 [17] estão normalizados os algoritmos de 3PSF e 4PSF.

Neste projecto em concreto, onde a frequência dos sinais à entrada da placa de avaliação e a

frequência de amostragem são conhecidas, optou-se pela implementação do algoritmo de

3PSF normalizado.

3.2.3.1 Funcionamento do algoritmo de 3PSF

O funcionamento do algoritmo de 3PSF é baseado no método dos mínimos quadrados.

O método dos mínimos quadrados é uma técnica de optimização matemática que

procura fazer o melhor ajuste para um conjunto de dados tentando minimizar o somatório dos

quadrados das diferenças entre a curva ajustada e os dados.

Admita-se que as duas sinusóides de entrada são digitalizadas a uma frequência de

amostragem . Para cada um dos sinais de entrada são adquiridas amostras igualmente

espaçadas. Os dois sinais de entrada (sinais do canal A e B) possuem a mesma frequência de

trabalho . As amostras do sinal do canal A, , são adquiridas nos instantes

http://pt.wikipedia.org/wiki/Optimiza%C3%A7%C3%A3ohttp://pt.wikipedia.org/wiki/Matem%C3%A1ticahttp://pt.wikipedia.org/wiki/Curva

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. Analogamente, as amostras do sinal do canal B, , são

adquiridas nos mesmos instantes . Assuma-se ainda que o algoritmo de 3PSF tem

uma solução na forma da equação (2):

(2)

Onde:

representa o sinal do canal A e B respectivamente;

representa o número da amostra adquiridas por canal

(Neste trabalho em particular, = 96 kHz, =512 e varia entre 1kHz e 10 kHz.)

O objectivo do algoritmo de 3PSF é determinar o valor de e que minimiza o

erro quadrático, (3), entre a sinusóide estimada pelo algoritmo ( ) e a sinusóide à qual

pertencem as amostras ( ).

Ou seja, por (2) e (3) o algoritmo minimiza o somatório do quadrado das diferenças da

equação (4):

Para minimizar a expressão (4), são determinadas as derivadas parciais em ordem às

variáveis e e igualadas a zero. Nas equações (5), (6) e (7) encontram-se as derivadas

parciais para cada uma das três variáveis:

A partir das equações (5), (6) e (7), o algoritmo de 3PSF resolve o sistema de 3

equações com três incógnitas que daí resulta e obtêm-se os valores de e para a

solução na forma da equação (2).

Para uma correspondência directa entre a solução encontrada pelo algoritmo para

e e a amplitude ( ) e fase ( ) de cada um dos sinais de entrada, tipicamente

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converte-se a solução da equação (2) na forma da equação (8). As equações (9) e (10) e (11)

são a solução final do algoritmo de sine fitting.

Onde:

Amplitude do canal k:

Fase do canal k:

(10)

Componente DC do canal k: (11)

A implementação do algoritmo de 3PSF na placa de avaliação deve ser feita de maneira

a determinarem-se as variáveis e da forma mais eficiente, tanto em termos de

complexidade e tempo de processamento como de utilização da memória.

3.2.3.2 Implementação do algoritmo de 3PSF no DSP

Uma vez que se pretende diminuir o número de cálculos necessários e a sua

complexidade para a implementação do algoritmo de 3PSF no DSP, este não foi implementado

directamente a partir das equações (5), (6) e (7).

Neste projecto utilizaram-se as expressões operacionais deste algoritmo. Estas

expressões são uma simplificação das equações das derivadas parciais atrás descritas. No

Anexo A encontra-se a dedução das expressões operacionais a partir das derivadas parciais. As

expressões do Anexo A que foram utilizadas na implementação do algoritmo (expressões

operacionais) estão assinaladas no referido anexo como A’.

Como se pode compreender através das equações operacionais A’ do Anexo A, os

únicos dados que são necessários para o funcionamento do algoritmo são a frequência de

trabalho, a frequência de amostragem e o tamanho do bloco de amostras adquiridas para os

dois canais de entrada.

No Anexo B está ilustrado o fluxograma do algoritmo. Neste fluxograma está

representada a sequência das instruções implementadas no DSP e que conduzem à

determinação dos coeficientes a partir das equações operacionais do Anexo A. Não é

importante para este trabalho determinar o valor de uma vez que para se retirarem

conclusões sobre o estado do material em inspecção é apenas necessário conhecer-se o valor

da amplitude do sinal do canal B ( ) e do desfasamento deste face ao sinal do canal A

( .

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O algoritmo de 3PSF estima a partir de um bloco de amostras (neste trabalho cada

bloco tem 1024 amostras) a amplitude e desfasamento do sinal do canal B. Assim, por cada

bloco que é processado é feita uma estimativa de amplitude e desfasamento distinta. As

sucessivas estimativas determinadas pelo algoritmo só são iguais para blocos distintos se as

512 amostras do sinal do canal A e as 512 amostras do sinal do canal B forem as mesmas nos

vários blocos.

Embora este algoritmo de sine fitting de três parâmetros seja o indicado para este

trabalho, a sua aplicação está sujeita à verificação da condição do número de ciclos de sinal

adquiridos por bloco.

3.2.3.3 Condição de aplicação do algoritmo de 3PSF implementado no DSP

Para o algoritmo de 3PSF recomenda-se que o tempo de aquisição dos sinais de

entrada seja tal que contenha pelo menos 5 ciclos do sinal [16]. De forma a garantir que esta

condição é cumprida, determinou-se o número de períodos de sinal adquiridos por cada ADC

no pior caso.

A frequência de amostragem imposta ao ADC neste trabalho é de 96 kHz e a

frequência de trabalho dos sinais respeitantes aos canais A e B está compreendida entre 1

kHz e 10 kHz. Uma vez que a frequência de amostragem é consta

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Utilização de um Processador Digital de Sinais para ...€¦ · Utilização de um Processador Digital de Sinais para Avaliação dos Sinais Originados em Ensaios Não Destrutivos