Instrumento virtual de un filtro adaptable usando una red neuronal dinámica para cancelación de ruido implementado en LabVIEW

En un laboratorio de máquinas, el ruido que producen cuando se encuentran en operación, sobrepasa los decibeles recomendados, convirtiéndose en contaminación auditiva. En este trabajo se presenta una aplicación para minimizar la contaminación por ruido que se produce en este tipo de laboratorios. Un...

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Bibliographic Details
Authors: Álvaro Anzueto-Ríos; Rafael Santiago-Godoy; Kevin Andrés Hernández-Santiago; Luis Enrique Hernández-Gómez
Format: Article
Status:Published version
Publication date:2016
Country:México
Institution:IPN
Repository:Redalyc-IPN
OAI Identifier:oai:redalyc.org:61447568006
Online Access:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61447568006
https://www.redalyc.org/journal/614/61447568006/
https://www.redalyc.org/journal/614/61447568006/html/
https://www.redalyc.org/journal/614/61447568006/61447568006.epub
https://www.redalyc.org/journal/614/61447568006/movil
Access Level:Open access
Keyword:Ingeniería
NI MyDAQ
NI LabVIEW
red adaline
filtro FIR adaptable
cancelación de ruido
Description
Summary:En un laboratorio de máquinas, el ruido que producen cuando se encuentran en operación, sobrepasa los decibeles recomendados, convirtiéndose en contaminación auditiva. En este trabajo se presenta una aplicación para minimizar la contaminación por ruido que se produce en este tipo de laboratorios. Una red neuronal se ha utilizado para la cancelación dinámica del ruido, se desarrolló empleando el software NI LabVIEW 2013 en su versión académica. El instrumento virtual (VI) del sistema está compuesto del panel frontal y el diagrama funcional. Se emplea el algoritmo de aprendizaje de la regla delta sobre una red adaline (ADAptative LINear Element). Esta consta de treinta bloques de retraso, cada bloque se encarga de retrasar un tiempo a la señal de entrada y desarrollando de esta manera un tipo de filtrado por ventana. La neurona en su proceso de aprendizaje busca aproximarse al ruido producido por las máquinas. El instrumento virtual tiene como interfaz de trabajo a la tarjeta NI MyDAQ, donde se reciben las señales de entrada, provenientes de micrófonos tipo electret. En el diagrama funcional se presentan las partes que constituyen el sistema: el supresor de ruido, los componentes del algoritmo LMS y los bloques de lectura de las señales de entrada y salida. La señal resultante del sistema se manda al exterior a un parlante. La gráfica de error presentada indica que la neurona tiene un alto grado de similitud con este sonido. Al restar el valor aprendido por la neurona, a la mezcla de entrada, el ruido fue minimizado demostrando la efectividad del sistema.