Análise espectral de Hilbert-Huang: Introdução e aplicação em problemas de VIV.
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- Maria Júlia Barateiro Borges
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1 Análise espectral de Hilbert-Huang: Introdução e aplicação em problemas de VIV. Seminário de Pesquisa - EPUSP /67
2 Resumo Objetivos Introdução 3 Transformada de Fourier (TF) - Revisão 4 Transformada de Hilbert 5 Transformada de Hilbert-Huang IMF - Intrinsic mode function EMD - Empirical mode decomposition 6 Exemplo clássico 7 Aplicações em VIV Cilindro rígido em base elástica ([Franzini et al. ]) Cilindro flexível, montado em base elástica - [Franzini et al. ] 8 HHT-3 /67
3 Apresentar a técnica de análise espectral de Hilbert-Huang (HHT); Discutir suas motivações; Breve fundamentação teórica; Apresentar exemplos; Novos desenvolvimentos; 3/67
4 Introduzida no artigo [Huang et al. 998] Apropriada para sinais não estacionários e/ou provenientes de um sistema não-linear Amplitude definida no domínio tempo-frequência 4/67
5 Definição Define-se o par transformado de Fourier: G(ω) = + g(t)e jωt dt () π g(t) = + G(ω)e +jωt dω () π 5/67
6 Hipóteses A TF é válida à luz das chamadas condições de Dirichilet Descontinuidades em número finito Sinal de energia: + x(t) dt < 6/67
7 Limitações da TF A TF pode ser entendida como uma superposição de funções harmônicas, portanto admite-se que o sistema que originou o sinal seja LINEAR O sinal é projetado em uma base composta por sinais de frequências determinadas, portanto modulações não são adequadamente tratadas. Wavelet também é baseada na TF 7/67
8 o que fazer? 8/67
9 Definição Seja g(t) uma série temporal. Sua Transformada de Hilbert (TH) h(t) é o valor principal da integral: h(t) = π P + g(τ) dτ (3) t τ 9/67
10 Definição de a(t) e ω(t) Seja z(t) = g(t) + jh(t) um sinal analítico. Logo z(t) = g(t) + jh(t) = a(t)e jφ(t) (4) Sob algumas condições definem-se a amplitude a(t) e a fase instantâneas (φ). a(t) = g(t) + h(t) (5) ω = dφ dt (6) /67
11 Exemplos Caso : g (t) = sin(t) Caso : g (t) = α + sin(t) /67
12 Análise no plano complexo j(t) a(t)= j(t) a(t) Caso Caso /67
13 Análise no plano complexo No Caso : A amplitude constante igual a e a fase monotônica crescente ( φ > ) No Caso : Amplitude não constante e fase não monotônica crescente ( φ < para algum t) 3/67
14 Frequências negativas de oscilação não tem sentido físico. Consequência Para que a frequência instantânea tenha significado, é necessário que a média local do sinal z(t) seja nula. 4/67
15 E se a TH não é suficiente? 5/67
16 Existe uma alternativa viável? 6/67
17 Sim, existe a... Transformada de Hilbert-Huang 7/67
18 Resumo Objetivos Introdução 3 Transformada de Fourier (TF) - Revisão 4 Transformada de Hilbert 5 Transformada de Hilbert-Huang IMF - Intrinsic mode function EMD - Empirical mode decomposition 6 Exemplo clássico 7 Aplicações em VIV Cilindro rígido em base elástica ([Franzini et al. ]) Cilindro flexível, montado em base elástica - [Franzini et al. ] 8 HHT-3 8/67
19 Intrinsic Mode Functions Deve satisfazer duas condições Número de extremos e número de cruzamentos nulos deve ser o mesmo ou diferir no máximo por um (Banda estreita) Média local, definida pela envoltória dos máximos e dos mínimos deve ser nula. 9/67
20 Resumo Objetivos Introdução 3 Transformada de Fourier (TF) - Revisão 4 Transformada de Hilbert 5 Transformada de Hilbert-Huang IMF - Intrinsic mode function EMD - Empirical mode decomposition 6 Exemplo clássico 7 Aplicações em VIV Cilindro rígido em base elástica ([Franzini et al. ]) Cilindro flexível, montado em base elástica - [Franzini et al. ] 8 HHT-3 /67
21 O que é EMD? Adaptativa, a posteriori Baseada e derivada do próprio sinal (Empírica) Separa o sinal segundo as diversas escalas de tempo Gera um certo número de IMFs. /67
22 Processo de sifting Dado uma série temporal h (t) (sinal original ou não) Identifico dois envelope contendo os extremos (positivos e negativos) Calculo da média dos envelopes m (t) h (t) = h (t) m (t) Repete-se o processo utilizando h (t) como a série original. O processo é repetido até que a série resultante seja uma IMF. /67
23 Completando a EMD... Identificada uma IMF, o processo de sifting repete-se, considerando agora o sinal original subtraído da IMF. 3/67
24 Sifting ([Huang et al. 998]) (a) Wind speed m s (b) Wind speed m s (c) Wind speed m s Time (s) 4/67
25 Exemplo de um sinal com várias IMFs ([Huang et al. 998]) C4 C3 C C u Time (s) 5/67
26 Exemplo de um sinal com várias IMFs ([Huang et al. 998]) C9 C8 C7 C6 C5 Time (s) 6/67
27 Transformada de Hilbert-Huang Seja x(t) um sinal qualquer. Sua HHT é obtida pelo seguinte procedimento: Aplicação da EMD Obtenção das IMFs Aplicação da TH para cada IMF Composição de todas as TH em um mapa de cores 7/67
28 Exemplo de aplicação y/d = cos(ω t) cos(ω t( + ε cos Ω 3 t)) Ω = π, Ω = Ω, Ω = Ω 5, ε =. Crosswise Vibration y / D Time [s] 8/67
29 Exemplo de aplicação y/d = cos(ω t) cos(ω t( + ε cos Ω 3 t)) Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Imf 7 Mean Trend Ω = π, Ω = Ω, Ω = Ω 5, ε =. Empirical Mode Decomposition Time [s] 9/67
30 Exemplo de aplicação y/d = cos(ω t) cos(ω t( + ε cos Ω 3 t)) 3.5 Ω = π, Ω = Ω, Ω = Ω 5, ε =. Hilbert Huang Spectrum Frequency [Hz] y / D Time [s] 3/67
31 Resumo Objetivos Introdução 3 Transformada de Fourier (TF) - Revisão 4 Transformada de Hilbert 5 Transformada de Hilbert-Huang IMF - Intrinsic mode function EMD - Empirical mode decomposition 6 Exemplo clássico 7 Aplicações em VIV Cilindro rígido em base elástica ([Franzini et al. ]) Cilindro flexível, montado em base elástica - [Franzini et al. ] 8 HHT-3 3/67
32 Descrição geral Re constante, sob modulação da frequência. 3 < V R < 9 em única série temporal de deslocamento Duas taxas distintas de modulação da frequência 3/67
33 Base elástica 33/67
34 Taxa de modulação.5mm/s - Sinal y/d Time [s] 34/67
35 Taxa de modulação.5mm/s - Amplitude A*(t)=A/D Vr increasing: Re=64. Vr decreasing: Re=64 Standard: 3<Re< Vr(t)=U/fn(t)D 35/67
36 . Vr decreasing: Re=64 Standard: 3<Re< Vr(t)=U/fn(t)D Taxa de modulação.5mm/s - Frequência.8.6 f*(t)=f(t)/f N (t) Vr increasing: Re=64. Vr decreasing: Re=64 Standard: 3<Re< Vr(t)=U/fn(t)D 36/67
37 Taxa de modulação 5.mm/s - Sinal y/d Time [s] 37/67
38 Taxa de modulação 5.mm/s - Amplitude A*(t)=A/D Vr increasing: Re=64. Vr decreasing: Re=64 Standard: 3<Re< Vr(t)=U/fn(t)D 38/67 Universidade.8 de São Paulo
39 . Vr decreasing: Re=64 Standard: 3<Re< Vr(t)=U/fn(t)D Taxa de modulação 5.mm/s - Frequência.8.6 f*(t)=f(t)/f N (t) Vr increasing: Re=64. Vr decreasing: Re=64 Standard: 3<Re< Vr(t)=U/fn(t)D 39/67
40 HHT nos ajudou a ver que... Modulação da rigidez amplitude menor Histerese é influenciada pela taxa de modulação 4/67
41 Resumo Objetivos Introdução 3 Transformada de Fourier (TF) - Revisão 4 Transformada de Hilbert 5 Transformada de Hilbert-Huang IMF - Intrinsic mode function EMD - Empirical mode decomposition 6 Exemplo clássico 7 Aplicações em VIV Cilindro rígido em base elástica ([Franzini et al. ]) Cilindro flexível, montado em base elástica - [Franzini et al. ] 8 HHT-3 4/67
42 Descrição geral Rigidez ajustada para que a frequência correspondente a de um cilindro rígido fosse a mesma da primeira frequência natural do flexível Pontos de medição: Engaste do modelo e sua extremidade Acelerômetros 4/67
43 Set-up Carriage z y Y accelerometer water flume 4mm XY accelerometer 6mm 43/67
44 Modos e Frequências naturais 3 4 Figura: Eigenmodes - FEM Analysis 44/67
45 Modos e Frequências naturais Tabela: Non-damped eigenfrequencies - Numerical analysis. Mode shape f N [Hz] Mode shape f N [Hz] /67
46 Figuras de Lissajous x t (t) y t (t) Lissajous Figure - Re = VR = Lissajous Figure - Re = 76 VR = Lissajous Figure - Re = 344 VR = y t y t y t x t x t x t Figura: Lissajous figures - Trajectories in the plane (x t, y t ). 46/67
47 Figuras de Lissajous x t (t) y t (t) Lissajous Figure - Re = 3769 VR =6 Lissajous Figure - Re = 4549 VR = Lissajous Figure - Re = 535 VR = y t y t y t x t x t x t Figura: Lissajous figures - Trajectories in the plane (x t, y t ). 47/67
48 Figuras de Lissajous x t (t) y t (t) Lissajous Figure - Re = 6 VR =9.8 Lissajous Figure - Re = 6836 VR = Lissajous Figure - Re = 757 VR = y t y t y t x t x t x t Figura: Lissajous figures - Trajectories in the plane (x t, y t ). 48/67
49 Figuras de Lissajous x t (t) y t (t) Lissajous Figure - Re = 8644 VR =3.9 Lissajous Figure - Re = 948 VR =5. Lissajous Figure - Re = 59 VR = y t y t y t x t x t x t Figura: Lissajous figures - Trajectories in the plane (x t, y t ). 49/67
50 V R = 4,9 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Imf 7 Empirical Mode Decomposition Time [s] 5/67
51 V R = 6, 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Imf 7 Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Empirical Mode Decomposition Time [s] 5/67
52 V R = 7,3 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Imf 7 Empirical Mode Decomposition Time [s] 5/67
53 V R = 8,5 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Imf 7 Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Empirical Mode Decomposition Time [s] 53/67
54 V R = 9,8 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Imf 7 Empirical Mode Decomposition Time [s] 54/67
55 V R =, 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Imf 7 Empirical Mode Decomposition Time [s] Mean Trend Imf Imf 9 Imf 8 Imf 7 Imf 6 Imf 5 Imf 4 Imf 3 Imf Imf Signal Empirical Mode Decomposition Time [s] 55/67
56 V R =, 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Imf 7 Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Imf 7 Imf 8 Mean Trend Imf 9 Empirical Mode Decomposition Time [s] 56/67
57 V R = 3,9 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Imf 7 Imf 8 Mean Trend Imf 9 Empirical Mode Decomposition Time [s] 57/67
58 V R = 5, 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Mean Trend Imf 7 Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Imf 7 Imf 8 Mean Trend Imf 9 Empirical Mode Decomposition Time [s] 58/67
59 V R = 6,4 5 Hilbert Huang Spectrum.6 Hilbert Huang Spectrum f[hz] y f[hz] x t[s] t[s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Imf 7 Mean Trend Imf 8 Empirical Mode Decomposition Time [s] Signal Imf Imf Imf 3 Imf 4 Imf 5 Imf 6 Imf 7 Imf 8 Mean Trend Imf 9 Empirical Mode Decomposition Time [s] 59/67
60 HHT nos ajudou a ver... Identificar, em conjunto com Figuras de Lissajous saltos e trocas modais Identificar entre quais modos houve a troca (Não possível via TF) 6/67
61 Conferência Participação na HHT-3, organizada pelos próprios criadores da técnica. Foco da conferência: Aplicações e teoria 6/67
62 Teoria Comparação da HHT com outras ferramentas de análise no domínio tempo-frequência (por ex, wavelets) Alguns trabalhos buscando um maior embasamento teórico ao processo de EMD Estágio atual:? 6/67
63 Aplicações Aplicações em quase todos os campos do conhecimento Finanças, ciências sociais, medicina, bioengenharia, dinâmica de sistemas... 63/67
64 Novos desenvolvimentos EEMD: Ensemble Empirical Mode Decomposition: Sistemas multidimensionais (imagens ou sólidos de densidade variável) For multi-dimensional temporal-spatial data, EEMD is applied to time series of each spatial location to obtain IMF-like components of different time scales. All the ith IMF-like components of all the time series of all spatial locations are arranged to obtain ith temporal-spatial multi-dimensional IMF-like component. The same approach to the one used in temporal-spatial data decomposition is used to obtain the resulting two-dimensional IMF-like components. This approach could be extended to any higher dimensional temporal-spatial data. ([Wu, Huang e Chen 9]) 64/67
65 Onde usar EEMD? PIV? Vibração de estruturas? Ondas de superfície?... 65/67
66 Obrigado 66/67
67 FRANZINI, G. R. et al. An experimental investigation on frequency modulated viv in a water channel. In: IUTAM Symposium on Bluff Bodies Wakes and Vortex-Induced Vibrations - BBVIV6. [S.l.: s.n.],. FRANZINI, G. R. et al. Analysis of multimodal vortex-induced vibrations using the hilbert-huang spectral analysis. In: Proceeding of the third Internation Conference on Hilbert-Huang Transform: Theory and Applications. [S.l.: s.n.],. HUANG, N. E. et al. The empirical mode decomposition and the hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Royal Society London, v. 454, p , 998. WU, Z.; HUANG, N. E.; CHEN, X. The multi-dimensional ensemble empirical mode decomposition method. Advances in Adaptative Data Analysis, v., p , 9. 67/67
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