¿Qué es la formación de haces y cómo se desempeñan las cámaras de imágenes acústicas de forma única?
La formación de haces es una técnica utilizada generalmente en el procesamiento de señales y empleada por cámaras acústicas para distinguir fuentes de sonido específicas, como fugas de aire comprimido y descargas parciales (PD). No obstante, la eficacia de este método depende de varios factores, y no todos los fabricantes de cámaras lo emplean con la misma pericia. En este artículo, proporcionamos una descripción general de cómo los dispositivos más avanzados aprovechan la formación de haces para obtener resultados óptimos.
Formación de haces en síntesis
El principio fundamental de la formación de haces gira en torno a la energía de las ondas, que puede ser mecánica (ondas de agua) o electromagnética (ondas sonoras que viajan a través del aire). La técnica implica 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 formación de haces no es un concepto nuevo. Inicialmente, las tropas francesas lo utilizaron durante la Primera Guerra Mundial para desarrollar un dispositivo de escucha que detectara cuando se aproximaban aeronaves. Más tarde, la formación de haces se perfeccionó 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 sonoras que llegan a estas desde la dirección deseada y minimizan los sonidos de otras direcciones, a menudo considerados ruido de fondo. Esta técnica se conoce como formación de haces y se utiliza para procesar datos de una matriz de micrófonos para generar representaciones visuales de la distribución de la intensidad de la fuente acústica. Robert Dougherty, en su artículo de conferencia de 2008 titulado “¿Qué es la formación de haces?” (What Is Beamforming?), define la formación de haces aeroacústicos como este método de procesamiento.
La localización de fuentes de sonido mediante una cámara acústica se basa en el principio de que las ondas de sonido o las señales llegan a diferentes micrófonos en la matriz de la cámara en momentos ligeramente diferentes. Cuando la fuente de sonido permanece inmóvil, siempre se emana desde un ángulo específico en relación con 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 retardada de la señal de sonido. Al sumar estos retardos, es posible calcular y determinar con precisión la ubicación precisa de la fuente de sonido.
Al mejorar la resistencia al ruido de la matriz de micrófonos, la formación de haces permite a las cámaras acústicas detectar incluso sonidos débiles en entornos ruidosos, como la detección de pequeñas fugas en fábricas de papel y plantas de celulosa. Además, la formación de haces en cámaras acústicas permite la localización precisa de fuentes de sonido en grandes distancias y áreas.
La optimización de la cámara maximiza los resultados de la formación de haces
La optimización del desempeño de una cámara acústica implica varios factores clave, como determinar el número adecuado y la colocación de micrófonos en la matriz y el diseño de su geometría. La potencia de cálculo del dispositivo también es un factor crítico para lograr resultados precisos de formación de haces. Las cámaras acústicas FLIR aprovechan las técnicas avanzadas de optimización para utilizar completamente la formación de haces, lo que da como resultado tres ventajas significativas con respecto a otros fabricantes de cámaras:
- Menos fuentes fantasma: las fuentes fantasma son fuentes de sonido que las cámaras acústicas que utilizan la técnica de formación de haces pueden mostrar, pero que no existen. Cuanto mejor se optimice una cámara, menor será la probabilidad 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 sonora.
- Sensibilidad mejorada: la cámara detecta fuentes de sonido más suaves en entornos ruidosos como pequeñas fugas o descargas parciales débiles.
¿Cómo la analítica mejora el proceso?
Una vez que una cámara acústica ha implementado eficazmente la técnica de formación de haces e identificado con precisión las fuentes de sonido, el foco de atención cambia a sus capacidades analíticas. Las cámaras de imagen acústica FLIR emplean 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 costos son factores cruciales para determinar el plan de mantenimiento más adecuado, por ejemplo, si la reparación de la fuga es rentable.
Las cámaras de imagen acústica FLIR utilizan 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. Aunque algunas cámaras pueden identificar el tipo de descarga parcial según este patrón, solo unas pocas comprenden las consecuencias de cada tipo de descarga parcial (DP). Para abordar este problema, las cámaras de imagen acústica de FLIR ofrecen un software de nube para visualización para cámara acústica que se incluye para categorizar automáticamente el tipo de descarga parcial, evaluar su gravedad en función de su ubicación e intensidad, y sugerir soluciones adecuadas para resolverla.