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Acondicionamiento de la señal de los datos de aceleración del ADXL 354

Mi proyecto consiste en la detección de una fuga en una tubería utilizando el método de vibración.

Estoy utilizando el acelerómetro MEMS ADXL354.

Seleccioné el rango de +/- 2g.

Mi problema es que la aceleración estática de 1g no se cancela.

Tengo miedo de que esto corrompa mis datos.

No tengo datos para mostrar porque estoy en la etapa de diseño de mi proyecto.

Creo que agregar una etapa de filtro pasa alto analógico al eje z me ayudará a deshacerme de ello, pero también creo que atenuará algunas informaciones que pueda necesitar. Así que supongo que eso no funcionaría. Cualquier otra solución a mi problema es bienvenida.

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JRE Puntos 4167

Resumen:

Creo que puedes obtener datos útiles del ADXL354. Acóplalo en DC a tu ADC y cuida la desviación de 1g en el software.


Razonamiento:

Lo primero es averiguar si tu sensor puede cubrir el rango de frecuencias necesario.

Del artículo IEEE al que enlazó tlfong01 en los comentarios:

El rango de frecuencia para la medición de aceleración está entre 0.1 y 12600 Hz a temperaturas de -74 a 250 grados C. El sensor acelerómetro de ruptura se utiliza para medir las vibraciones de fuga de ruido en una tubería de agua de plástico. Los siguientes sensores se utilizaron para el acelerómetro: ADXL203 [62], ADXL335[93], MiniSense 100 Piezo[93], micrófono de condensador [92], MEMs (Hitachi - metal H34C) [93] y MMA7361[94]. Estos sensores tienen diferentes sensibilidades para medir las señales de vibración (aceleración) de las fugas.

Eso indica que necesitas un sensor sensible de 0.1Hz a 12.6kHz.

Por tu descripción, el ADXL354 está acoplado en DC. Según la hoja de datos a la que enlazaste, el ADXL354 tiene un filtro paso bajo integrado con una frecuencia de corte de 1.5kHz

Eso indica que es probable que el ADXL354 no entregue resultados comparables a los descritos en el artículo. La banda de frecuencia simplemente no está ahí.

Sin embargo, las muestras de datos mostradas en el documento parecen ser promedios durante un segundo. Eso parece ser habitual para este tipo de detección de fugas (Revisé un par de otros documentos sobre detección de fugas, y las muestras de datos eran todos promedios durante 1 segundo.)

Eso indica que la banda de frecuencia no es tan importante. Aparte de la cita anterior, realmente no hay otra discusión sobre la banda de frecuencia. Ninguna de las ecuaciones en los documentos parece implicar la frecuencia de las vibraciones en absoluto.

En comparación, hay este documento que incorpora el contenido de frecuencia en el algoritmo de detección de fugas - y dice que esto permite la detección de vibraciones que los métodos típicos de acelerómetros no pueden detectar.

Según ese documento, la frecuencia de vibración depende de la longitud del segmento de tubería vibrante.

Los autores utilizaron un segmento de tubería de aproximadamente 2 metros de longitud, y tenían frecuencias de vibración de menos de 200 Hz. Tubos más largos (o sea, tubos con una distancia más larga entre los puntos de montaje) vibrarían a ritmos más bajos, tubos más cortos a ritmos más altos. El diámetro del tubo también jugará un papel.

El filtro paso bajo en tu ADXL354 tendrá un efecto en la longitud mínima de tubería en la que puedes detectar una vibración. Diría que llegar a uno o dos metros sería suficiente, por lo que el ancho de banda del ADXL364 debería ser suficiente.

No me preocuparía por la aceleración constante de 1g de la gravedad. Tampoco usaría un filtro analógico para eliminarlo.

Recogería los datos, luego promediaría todos los puntos de datos y restaría el promedio de cada punto de datos. Eso en efecto es un filtro paso alto, pero siempre tendrá un corte más bajo que cualquier señal en tus medidas.

Al hacer el FFT, eso eliminará el pico en cero Hz (y cualquier sangrado en las frecuencias más bajas.)

Si no estás utilizando el método basado en espectros, entonces supongo que estarás utilizando algún tipo de cálculo RMS para obtener tus valores de muestra promedio de 1 segundo. También será útil eliminar el DC allí.


Si lo intentara, iría con el método basado en espectros y tiempos de muestreo largos. Cuantos más puntos uses en el FFT, más claros serán los picos y más bajo será el ruido. Esto te permitirá detectar vibraciones que están en o por debajo de la sensibilidad nominal del acelerómetro.

Eso te permitirá detectar pequeñas fugas con un acelerómetro (algo) más barato.

Alternativamente, puedes obtener datos de ubicación más precisos para fugas más grandes.

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