Aportaciones a la identificación de señales impulsivas generadas por impactos

Abstract

En este trabajo tesis se estudia el procesado de señales impulsivas generadas por impactos entre cuerpos rígidos. Uno de los problemas que se encuentran al trabajar con impactos es que su análisis generalmente se ve limitado a mediciones indirectas: debido a que las colisiones no se desarrollan directamente sobre el sensor, o bien, porque no es posible instrumentalizar el objeto de colisiona. Esto ocasiona que entre el sensor y el punto de impacto exista un medio de propagación que distorsiona la señal medida. <br/><br/>El desarrollo principal de esta tesis se enfoca al problema de cómo compensar o reducir los efectos de dicha distorsión. Para ello, se han investigado y desarrollado los siguientes puntos:<br/><br/>1) Estudio de la teoría mecánica del impacto y desarrollo de un modelo matemático del proceso de impacto entre dos cuerpos rígidos. A través de este estudio se investigan las características de las señales impulsivas generadas por colisiones. <br/><br/>2) Definición de una metodología experimental para generar impactos repetibles y determinar los parámetros del modelo matemático. La metodología se sustenta en el diseño e implementación de un prototipo experimental para generar impactos controlados, entre un objeto de prueba y un impactor sensorizado. Para realizar los experimentos se han seleccionado como objetos de prueba un conjunto de cilindros, de aluminio, acero, bronce y latón, en distintos tamaños. Mediante un minucioso estudio y cálculo de los parámetros experimentales, se ha comprobado la validez del modelo matemático. <br/><br/>3) Estudio del problema de la medición indirecta y propuesta de un método de procesado de señales, basado en redes neuronales artificiales, para determinar un filtro inverso que permite estimar la señal del impacto (la fuerza del impacto en función del tiempo). Esta metodología adapta el proceso de entrenamiento a las características de las señales impulsivas que se generan durante una colisión, y que se han identificado a través del estudio y modelado del proceso de impacto. El entrenamiento hace uso de señales reales, que provienen de impactos experimentales generados a distintas velocidades de impacto, y de señales generadas por el modelo matemático. <br/><br/>4) Propuesta de una metodología para estimar el tipo de material y la masa de los objetos de prueba que colisionan. La problemática que se encuentra en este análisis radica en que tanto los objetos como sus respuestas, tienen características similares. Con el método que se propone en este trabajo de tesis, se busca identificar de forma correcta las características de los objetos. El procedimiento considera la extracción de parámetros de las señales vibratorias de los objetos y del uso de redes neuronales para identificar las respuestas.<br/><br/>5) Proceso de evaluación experimental de los métodos propuestos. Para determinar la validez de los métodos de procesado antes descrito, primero se analizan los sensores más adecuados para este tipo de señales, que al ser de muy corta duración tienen un ancho de banda muy grande. En segundo lugar, se ha implementado un sistema medición y adquisición para señales impulsivas. <br/><br/>Los resultados obtenidos muestran la validez de los métodos propuestos. Con respecto al modelo, se ha verificado su validez con los datos de los distintos objetos de prueba. Asimismo, se ha comprobado que con las señales experimentales, también de los distintos objetos de prueba, el método propuesto para mitigar la distorsión debida a la medición indirecta opera de forma correcta. De la misma forma, el método propuesto para identificar el tipo de material y la masa de los objetos, ha generado resultados satisfactorios.

In this thesis, the processing of impulsive signals generated by impacts between rigid bodies is investigated. One of the problems found when working with impacts is that their analysis is generally limited to indirect measurements: because collisions do not develop directly on the sensor, or it is not possible to install the sensor on the colliding bodies. This means that between the sensor and the point of impact there is a propagation medium that distorts the measured signal.<br/><br/>The main effort of this thesis focuses on the problem of how to compensate or to reduce the effects of such distortion. To do this, the following points have been investigated and developed:<br/><br/>1) The study of the mechanical impact theory and the development of a mathematical model of the impact process between two rigid bodies. Through this study, the characteristics of the impulsive signals generated by collisions are investigated.<br/><br/>2) Definition of an experimental methodology for generating repeatable impacts and for determining the parameters of the mathematical model. The methodology is based on the design and implementation of an experimental prototype for generating controlled impacts between a test object and a sensorized impactor. To perform the experiments, a set of different test objects have been selected, cylinders made form aluminum, steel, bronze and brass in different sizes. Through a careful study and calculation of the experimental parameters, the validity of the mathematical model has been verified.<br/><br/>3) Study of the indirect measurement problem, and proposal of a signal processing method, based on artificial neural networks, to determine an inverse filter in order to estimate the impacting signal (the impact force as a function of the time). This methodology adapts the training process to the characteristics of the impulsive signals that are generated during a collision, and that have been identified through the study and modeling of the impact process. The training uses real signals, which come from experimental impacts generated at different impacting velocities, and signals generated by a mathematical model of the impacting force.<br/><br/>4) Proposal for a methodology to estimate the type of material and mass of test objects that collide. The problem found in this analysis is that both, the objects and their responses, have similar characteristics. With the method proposed in this thesis, it is possible to identify correctly the characteristics of one of the objects. The procedure considers the extraction of parameters from the vibrating signals of the objects, and then uses a neural network to classify those parameters.<br/><br/>5) Evaluation process of the proposed methods. To determine the validity of the processing methods described above, first, the selection of the most appropriate sensors to acquire these signals has been analyzed (this signals have a very short duration and very large bandwidth). Secondly, a measurement and acquisition system for impulsive signals has been implemented.<br/><br/>The experimental results show the validity of the proposed methods. In the case of the model, its validity has been verified with data from different test objects, made from different materials. Also, the proposed method used to deal with the distortion due to the indirect measurement has been tested with experimental data, from impacts with different test objects, and the results show that it operates properly. Likewise, the proposed method to identify the type of material and mass of the test objects has generated satisfactory results.