¿Qué es la conformación de haces y cómo la utilizan las cámaras de imágenes acústicas sin igual?
La conformación de haces es una técnica generalmente utilizada en el procesamiento de señales y empleada por cámaras acústicas para discernir fuentes de sonido específicas, como fugas de aire comprimido y descargas parciales (PD). No obstante, la efectividad de este método depende de varios factores, y no todos los fabricantes de cámaras lo emplean con la misma habilidad. En este artículo, proporcionamos una descripción general de cómo los dispositivos más avanzados aprovechan la conformación de haces para obtener resultados óptimos.
La conformación de haces en pocas palabras
El principio fundamental de la conformación de haces gira en torno a la energía de las olas, que puede ser mecánica (ondas de agua) o electromagnética (ondas de sonido que viajan por el aire). La técnica consiste en transmitir ondas con una señal específica y dirigirlas hacia un receptor, en lugar de dejar que la señal se propague en todas las direcciones. A pesar de su simplicidad, la conformación de haces no es un concepto nuevo. Fue utilizada inicialmente por las tropas francesas durante la Primera Guerra Mundial para desarrollar un dispositivo de escucha que detectaba aviones que se acercaban. Más tarde, la conformación de haces se refinó para que las antenas de radio enfocaran sus señales en una dirección y mejoraran su fuerza en comparación con otros sonidos.
Las cámaras acústicas utilizan la técnica invirtiéndola; refuerzan las señales de sonido que les llegan desde una dirección deseada y minimizan los sonidos de otras direcciones, a menudo considerados como ruido de fondo. Esta técnica se conoce como conformación de haces y se utiliza para procesar datos de matrices de micrófonos para generar representaciones visuales de la distribución de la fuerza de la fuente acústica. Robert Dougherty, en su conferencia de 2008 titulada "¿Qué es la conformación de haces?", define la conformación de haces aeroacústicos como este método de procesamiento.
La localización de fuentes de sonido con una cámara acústica se basa en el principio de que las ondas o señales de sonido llegan a diferentes micrófonos en la matriz de la cámara en momentos ligeramente diferentes. Cuando la fuente de sonido permanece estacionaria, siempre emana desde un ángulo específico con respecto a la cámara, lo que hace que la señal llegue a ciertos micrófonos antes que a otros. Los micrófonos restantes de la matriz reciben una versión retrasada de la señal de sonido. Al sumar estos retrasos, es posible calcular y determinar con precisión la ubicación precisa de la fuente de sonido.
Al mejorar la robustez del ruido de la matriz de micrófonos, la conformación de haces permite que las cámaras acústicas detecten incluso sonidos débiles en entornos ruidosos, como la detección de pequeñas fugas en plantas de papel y pulpa. Además, la conformación de haces en cámaras acústicas permite la localización precisa de fuentes de sonido en grandes distancias y grandes áreas.
La optimización de la cámara maximiza los resultados de la conformación de haces
La optimización del rendimiento de una cámara acústica implica varios factores clave, como determinar el número y la ubicación adecuados de los micrófonos en el conjunto y diseñar su geometría. La potencia informática del dispositivo también es un factor crítico para lograr resultados de conformación de haces precisos. Las cámaras de imágenes acústicas de FLIR aprovechan las técnicas de optimización avanzadas para utilizar completamente la conformación de haces, lo que da como resultado tres ventajas significativas sobre otros fabricantes de cámaras:
- Menos fuentes fantasma: las fuentes fantasma son fuentes de sonido que las cámaras acústicas que utilizan la técnica de conformación de haces pueden mostrar pero que no existen. Cuanto mejor esté optimizada una cámara, menores serán las posibilidades de encontrar fuentes fantasma.
- Mejor resolución del mapa de calor: la cámara acústica localiza las fuentes de sonido con mayor precisión y puede calcular mejor el nivel de presión del sonido.
- Sensibilidad mejorada: la cámara detecta fuentes de sonido más suaves en entornos ruidosos, como pequeñas fugas o descargas parciales débiles.
¿Cómo mejoran los análisis el proceso?
Una vez que una cámara acústica ha implementado efectivamente la técnica de conformación de haces e identificado con precisión las fuentes de sonido, el enfoque cambia a sus capacidades analíticas. Las cámaras de imágenes acústicas de FLIR emplean el análisis para eliminar fuentes de sonido innecesarias y proporcionar datos valiosos sobre los sonidos detectados. En el contexto de la identificación de fugas de aire comprimido, conocer el tamaño de la fuga y estimar sus costes son factores cruciales para determinar el plan de mantenimiento más adecuado, por ejemplo, si la reparación de la fuga es rentable.
Las cámaras de imágenes acústicas de FLIR utilizan el análisis para mostrar un patrón de descarga parcial resuelta en fase (PRPD), que ilustra la actividad de descarga parcial durante la detección de descarga parcial. Si bien algunos pueden identificar el tipo de descarga parcial según este patrón, solo unos pocos comprenden las consecuencias de cada tipo de PD. Para abordar este problema, las cámaras de imágenes acústicas de FLIR ofrecen un software de nube de visor de cámara acústica adjunto para categorizar automáticamente el tipo de descarga parcial, evaluar su gravedad en función de su ubicación y fuerza, y sugerir soluciones adecuadas para resolverlo.