avaliação da rigidez à flexão de toras de madeira por meio de ...

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Para a medição da Função de Resposta em Frequência é necessário formular um
modelo de medição que permita que a FRF seja estimada a partir de dados de entrada e saída,
sendo esses medidos na presença de ruídos.
Existem pelo menos quatro configurações de ensaio que podem ser utilizadas no
experimento. Essas configurações são:
• Uma entrada e uma saída (Single input/single output - SISO);
• Uma entrada e múltiplas saídas (Single input/multiple output - SIMO);
• Múltiplas entradas e uma saída (Multiple input/single output - MISO);
• Múltiplas entradas e múltiplas saídas (Multiple input/multiple output - MIMO).
A escolha por uma dessas diferentes configurações é norteada basicamente em função
do número de canais de aquisição ou fontes de excitação disponíveis para o teste.
Se os dados forem coletados no menor intervalo de tempo possível e, com mínima ou
nenhuma, mudança nas condições do teste, a melhor configuração de ensaio será a de
múltiplas entradas e múltiplas saídas (Allemang & Brown, 2002).
A técnica de aproximação mais comum e mais razoável para estimar a Função de
Resposta em Frequência a partir dos dados experimentais é aproximação por mínimos
quadrados (LS) ou mínimos quadrados totais (TLS). Essas técnicas são clássicas para a
estimativa de parâmetros na presença de ruídos. A técnica dos mínimos quadrados minimiza o
módulo do erro e assim permite encontrar a melhor estimativa para o módulo da FRF, mas ela
tem pouco efeito na fase da FRF. A principal diferença entre os algoritmos usados para
estimar a FRF está na consideração de onde o ruído entra no problema de medição. Três
algoritmos referenciados como H1, H2 e Hv são usualmente empregados para estimar a FRF.
A Tabela 2.18 mostra a localização considerada para o ruído em cada algoritmo
(ALLEMANG & BROWN, 2002).
Tabela 2.18 – Localização do ruído em cada algoritmo para estimativa das FRF.
Algoritmo
Método de
solução
Localização do ruído
Entrada Resposta
H1 LS Sem ruído Com ruído
H2 LS Com ruído Sem ruído
Hv TLS Com ruído Com ruído
Fonte: Allemang & Brown (2002).