Desenvolvimento de um sensor de temperatura inteligente - compensação em tempo real dos efeitos de convecção, acumulação e radiação
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Data
2017-11-15
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Editor
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Resumo
Descrição
Esta tese apresenta o desenvolvimento de uma técnica de processamento numérico capaz de reconstruir o sinal da temperatura do processo original a partir do sinal distorcido, atrasado e ruidoso, medido através de uma sonda intrusiva. Uma técnica de regularização foi adotada para contornar o mau condicionamento do modelo numérico inverso da equação de transdução para obter o sinal do processo, que considera o acúmulo térmico e as transferências de calor convectivo e radiativo entre o meio e o sensor térmico. O método dos mínimos quadrados simplificado foi implementado como técnica de regularização, por ser um método rápido e possuir um código computacional pequeno, permitindo, obter os dados em tempo real e desenvolver um sensor térmico inteligente. Testes numéricos demonstraram as discrepâncias introduzidas pela inércia térmica, convecção e radiação, bem como a extrema sensibilidade da presença de ruídos quando o problema inverso é resolvido. Testes experimentais foram conduzidos para validar o algoritmo de reconstrução sob condições práticas com sinais obtidos por um termopar encapsulado
This thesis presents the development of a numerical processing technique capable of reconstructing the original process temperature signal from distorted, late and noisy measured signal obtained from an intrusive probe. A regularization technique was adopted to palliate the ill conditioning of the inverse numerical model of the transduction equation to obtain the process signal, which considers thermal accumulation and convective and radiative heat transfers between the medium and the thermal sensor. The simplified least square method was implemented as the regularization technique, because it is a fast method and results in a small computational code, which produces on-line information and allow the development an intelligent temperature sensor. Numerical tests demonstrated the discrepancies introduced by thermal inertia, convection and radiation, as well as the extreme sensitivities to the presence of noise when solving the inverse problem. Experimental tests were carried out to validate the reconstruction algorithm under realistic experimental conditions with the signals obtained by the sheathed thermocouple
This thesis presents the development of a numerical processing technique capable of reconstructing the original process temperature signal from distorted, late and noisy measured signal obtained from an intrusive probe. A regularization technique was adopted to palliate the ill conditioning of the inverse numerical model of the transduction equation to obtain the process signal, which considers thermal accumulation and convective and radiative heat transfers between the medium and the thermal sensor. The simplified least square method was implemented as the regularization technique, because it is a fast method and results in a small computational code, which produces on-line information and allow the development an intelligent temperature sensor. Numerical tests demonstrated the discrepancies introduced by thermal inertia, convection and radiation, as well as the extreme sensitivities to the presence of noise when solving the inverse problem. Experimental tests were carried out to validate the reconstruction algorithm under realistic experimental conditions with the signals obtained by the sheathed thermocouple
Palavras-chave
medida em tempo real, método de regularização, problema inverso, sensor de temperatura inteligente, intelligent temperature sensor, inverse problem, on-line measurement, regularization method