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Título: Sistema de mapeamento de força com sensores de macrocurvatura em fibra ótica multiplexados
Título(s) alternativo(s): Force mapping system based on optical fiber macrobend sensors
Autor(es): Carvalho, Vinicius de
Orientador(es): Muller, Márcia
Palavras-chave: Detectores ópticos
Fibras ópticas
Transdutores
Análise de regressão
Optical detectors
Optical fibers
Transducers
Regression analysis
Data do documento: 28-Jul-2022
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: CARVALHO, Vinicius de. Sistema de mapeamento de força com sensores de macrocurvatura em fibra ótica multiplexados. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022.
Resumo: O trabalho apresenta sistemas de sensoriamento aplicados na monitoração quasi-distribuída de força sobre estruturas rígidas. O sensoriamento é baseado na resposta de uma rede de sensores de macrocurvatura multiplexados em série em fibras óticas. Os dois sistemas construídos e avaliados contêm três e cinco elementos sensores multiplexados em um único enlace de fibra, esses dispositivos estão acoplados a estruturas de tipo placa com objetivo de monitorar a posição e a magnitude de uma força individual empregada nas estruturas. As magnitudes das forças utilizadas nos ensaios experimentais correspondem a faixa entre 100 gf e 2000 gf em passos de 100 gf. Uma matriz de sensoriamento unidimensional é formada por estrutura de PMMA, com 30 cm de comprimento e 5 cm de largura, instrumentada com três elementos sensores, a região monitorada apresenta seis áreas colineares de aplicação de força. Também é elaborada uma matriz de sensoriamento bidimensional, formada por estrutura metálica quadrada com lados de 20 cm instrumentada com cinco elementos sensores, tal estrutura apresenta nove áreas de aplicação de força. Para viabilizar a operação dos sistemas de sensoriamento, são avaliados modelos de regressão voltados a processamento do sinal ótico transmitido pela fibra. Foram implementados modelos de regressão lineares e não lineares, baseados em Rede Elástica e Vetores Suportes com dimensionalidade reduzida por Análise de Componentes Principais (PCA). Os modelos preditivos treinados que apresentam melhores resultados são aplicados em uma etapa de teste que simula a operação real dos sistemas sensores. Os desempenhos médios detectados variaram de acordo com a estrutura monitorada, com a complexidade do modelo e com o número de variáveis características utilizadas. Os menores erros médios de predição na etapa de teste são de 2,41 cm e 177 gf, já os maiores são de 4,01 cm e 397 gf para estimativa da posição e da magnitude da força, respectivamente. Os resultados apresentados evidenciam capacidade de operação dos modelos de regressão com dimensionalidade reduzida tanto por penalização L1 do modelo de Rede Elástica como por PCA. A partir dos modelos baseados em Rede Elástica foi realizada uma avaliação de faixas espectrais relevantes para operação dos sistemas.
Abstract: The work presents sensing systems applied in the quasi-distributed force monitoring on rigid structures. The sensing is based on the response of an array of macrocurvature sensors serially multiplexed. Systems were developed with three and five sensor elements multiplexed in a single fiber link. These devices were coupled to plate-like structures to monitor the position and magnitude of an individual force applied to these structures. The magnitudes of the forces used in the experimental tests correspond to the range between 100 gf and 2000 gf in steps of 100 gf. A one-dimensional sensing matrix was formed by a PMMA structure, 30 cm long and 5 cm wide, instrumented with three sensing elements. The monitored region had six collinear force application areas. A two-dimensional sensing matrix was also elaborated, formed by a square metallic structure with sides of 20 cm instrumented with five sensing elements. This structure had nine force application areas. Regression models aimed at processing the optical signal transmitted by the fiber to make the sensing systems operation viable. Linear and nonlinear regression models were implemented based on Elastic Net and Support Vectors with reduced dimensionality by Principal Component Analysis (PCA). The trained predictive models that presented better results were applied in a test step that simulated the actual operation of the sensor systems. The average performances detected varied according to the monitored structure, the model complexity, and the number of characteristic variables used. The minor prediction errors in the test stage were 2.41 cm and 177 gf, while the largest were 4.01 cm and 397 gf for estimating the position and magnitude of the force, respectively. The results presented show the operating capacity of the regression models with reduced dimensionality both by L1 penalty of the Elastic Net model and by PCA. From the models based on Elastic Net, an evaluation of relevant spectral bands to the operation of the systems was carried out.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29618
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