YUJUAN WANG INSTRUMENTAÇÃO OPTOELETRÔNICA EM HARDWARE: IMPLEMENTAÇÃO DE ALGORITMOS OTIMIZADOS EM SENSORIAMENTO A FBG

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UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA – UDESC CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS – CCT

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA – DEE

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA – PPGEEL

YUJUAN WANG

INSTRUMENTAÇÃO OPTOELETRÔNICA EM HARDWARE:

IMPLEMENTAÇÃO DE ALGORITMOS OTIMIZADOS EM

SENSORIAMENTO A FBG

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CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS – CCT DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA – DEE

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA – PPGEEL

YUJUAN WANG

INSTRUMENTAÇÃO OPTOELETRÔNICA EM HARDWARE:

IMPLEMENTAÇÃO DE ALGORITMOS OTIMIZADOS EM

SENSORIAMENTO A FBG

Dissertação submetida à Universidade do Estado de Santa Catarina como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador:Dr. Aleksander Sade Paterno Co-Orientador:Dr. Ademir Nied

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W246i

Wang, Yujuan.

Instrumentação optoeletrônica em Hardware: implementação de algoritmos optimizados em sensoriamento a FBG / Yujuan Wang;

Orientador: Aleksander Sade Paterno – Joinville, 2013.

110 f. : il ; 30 cm.

Incluem referências.

Dissertação (mestrado) – Universidade do Estado de Santa Catarina, Centro de Ciências Tecnológicas,

Mestrado Acadêmico em Engenharia Elétrica, Joinville, 2013.

1. Sistema de Interrogação Óptico. 2. FPGA.

3. Redes de Bragg em Fibra Óptica. 4. Método de Filtro Sintonizável. 5. Filtro Fabry-Perot. 6. Centroide.

7. Filtro FIR. 8. Temperatura. 9. Índice de Refração. 10. Calibração. I. Paterno, Aleksander Sade. II. Nied, Ademir.

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AGRADECIMENTOS

Sou muito grata ao profoAleksander Sade Paterno, por todas as oportunidades, pela orientação e atenção que recebi durante o curso de mestrado. Também agradeço muito os colegas Lucas Negri, Daniel Matos, Gustavo Cervi, Emiliano Veiga, Marcio Besen e Alexandre Felipe, por todas as colaborações durante o processo de desenvolvimento do projeto de dissertação.

Agradeço a todas pessoas que colaboram na minha vida, como os professores e colegas do departamento da UDESC, os amigos brasileiros e a minha família na China, por todo carinho e afeto que recebi constantemente.

Essa gratidão sempre foi a força incentivadora e renovadora para o empenho no desenvolvimento do projeto e a enfrentar todas dificuldades na vida.

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WANG, YU JUAN. INSTRUMENTAÇÃO OPTOELETRÔNICA EM HARDWARE: IM-PLEMENTAÇÃO DE ALGORITMOS OTIMIZADOS EM SENSORIAMENTO A FBG. Dissertação (Mestrado Acadêmico em Engenharia Elétrica – Área: Processamento digital de sinais em sistema de instrumentação optoeletrônica) – Universidade do Estado de Santa Catarina, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Joinville, 2013.

Este trabalho descreve a implementação de um sistema de interrogação óptico para FBGs multiplexadas, com o controle dos processos implementado em FPGA. A interrogação das FBGs é realizada por meio do método de filtro sintonizável, com o uso de filtro Fabry-Perot. Um FPGA é utilizado para gerar sinal de sintonia para o filtro Fabry-Perot e realizar a leitura do sinal espectral refletido pelas FBGs. Algoritmos de detecção de pico (centroide e filtro FIR) foram implementados no FPGA para processar os sinais refletidos por cada FBG, com o objetivo de inferir as propriedades sensoreadas, como variação de temperatura ou índice de refração. Além destes circuitos digitais, são implementados outros circuitos digitais para a configuração do sistema, para a visualização do pico detectado do sinal espectral e para o monitoramento do espectro inteiro via comunicação serial. Todos circuitos cumprem a própria função paralelamente em virtude do paralelismo do FPGA, sincronizado pelo clock do oscilador cristal do FPGA. O sistema desenvolvido foi utilizado no monitoramento do processo de fabricação de sensor de índice de refração e então na leitura do índice de refração de amostras de sacarose e água. O sistema também foi utilizado para a leitura da temperatura de amostras de água, onde foi estimada a sensibilidade e a resolução do sistema. Também foi proposto um método para a calibração do sistema, que pode ser utilizado também em outros trabalhos. O sistema final foi colocado em uma maleta para facilitar o seu transporte para o local de uso.

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ABSTRACT

WANG, Yu Juan. OPTOELECTRONICS INSTRUMENTATION IN HARDWARE: IM-PLEMENTATION OF OPTIMIZED ALGORITHMS FOR FBG SENSING.Dissertation (Master in Electrical Engineering – Area: Digital Signal Processing in optoeletronics instru-mentation system) – Santa Catarina State University, Post Graduation Program in Electrical Engineering, Joinville (Brazil), 2013.

This work presents the development of an FPGA-based optical interrogation system of multi-plexed FBG sensors. The Fabry-Perot filter is used to implement the tunable filter method, as a demodulator for FBG sensors. The tuning signal generation for Fabry-Perot filter and the data aquisition are implemented and syncronized em FPGA. Peak-detection algorithms, based on centroid and FIR filter, are implemented em FPGA. The peak displacement detected of FBG reflected spectrum is used to refer sensed elements, such as variation of temperature and refractive index. Besides, other auxiliary digital circuits are implemented for the system configuration, visulization of the detected peak information and the serial communication to monitor entire spectra in computer. All these digital circuits are working on their own duty at the same time, synchronised by the crystal clock of FPGA. The system was used to monitor the fabrication process of an refractive index sensor. The fabricated sensor was tested by measuring the refrac-tive index of water and sucrose. In another experiment, the system was tested by measuring the temperature of a water sample. In addition, a method to calibrate the tuning signal generator is proposed, which can also be employed in other applications that uses DA converters. Finally, the developed system was packaged to facilitate its transportation.

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2.1 Estrutura conceitual de FPGA, adaptada de (Chu 2008). . . 23

2.2 Fluxograma de desenvolvimento de circuitos digitais em FPGA. Figura adaptada de (Chu 2008). . . 25

2.3 Duas modelagens para representação de um sistema digital. . . 26

2.4 Diagrama de bloco da máquina de estados finitos síncrona. . . 27

2.5 Representação de gráfico ASM. . . 28

2.6 O princípio de funcionamento e estrutura dos sensores de FBG. . . 30

2.7 Ilustração simplificada de um interferômetro Fabry-Perot. . . 33

2.8 Ilustração simplificada da cavidade do Fabry-Perot. . . 34

2.9 Exemplo da transmissão do Fabry-Perot de acordo com a distância entre os espelhos. . . 35

2.10 Exemplo de periodicidade da transmissão do Fabry-Perot. . . 36

2.11 Algoritmo de divisão por deslocamento. . . 40

2.12 Topologia da implementação do filtro transposto. . . 41

2.13 Topologia da implementação do filtro transposto com coeficientes simétricos. . 41

3.1 Fluxo de dados no sistema de interrogação proposto neste trabalho. . . 43

3.2 Diagrama do sistema de interrogação óptico. . . 44

3.3 Visão geral do bloco de geração de Sinal. . . 45

3.4 Diagrama do bloco de geração de sinal composto por vários sub-sistemas. As flechas que entram no bloco representam os sinais de entrada, enquanto que as felchas saindo do bloco representam os sinais de saída. . . 46

3.5 Gráfico ASM da implementação da seleção de frequência do sinal de sintonia em VHDL. . . 47

3.6 Gráfico ASM da implementação da geração do sinal de sintonia em VHDL. . . 49

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3.8 Gráfico ASM da implementação do circuito de estabilização em VHDL. . . 50

3.9 Esquemático do circuito de condicionamento para o sinal de sintonia de8bits. . 51

3.10 Gráfico ASM da implementação da sincronização para o circuito ADC0820 em VHDL. . . 53

3.11 Detecção dos picos utilizando algoritmo centroide. . . 54

3.12 Procedimento do algoritmo de média central móvel. . . 55

3.13 Sinal refletidos por três FBGs, utilizado para o projeto do filtro. . . 57

3.14 Transformada de Fourier do sinal da Figura 3.13. . . 57

3.15 Resposta em frequência do filtro FIR projetado. . . 58

3.16 Resultado da filtragem do sinal da Figura 3.13 pelo filtro FIR projetado. . . 58

3.17 Visores compostos por 7 diodo emissores de luz na placa de Nexys3. . . 61

3.18 Ilustração do controle de iluminação dos 4 visores na placa de Nexys3. . . 62

3.19 Forma de onda da linha serial de transmissão. . . 63

3.20 Diagrama de bloco do sistema de receptor. . . 64

3.21 Gráfico ASM da implementação do receptor em VHDL. . . 66

3.22 Diagrama de bloco do sistema de transmissor. . . 67

3.23 Gráfico ASM da implementação do transmissor em VHDL. . . 68

3.24 Diagrama de bloco do módulo DA:PmodDA2. . . 69

3.25 Comportamento temporal do funcionamento do conversor DAC121S101. . . . 69

3.26 Esquemático do circuito de condicionamento para o sinal de sintonia de 12 bits. 70 3.27 O sistema de interrogação empacotado numa maleta. . . 71

4.1 O deslocamento relativo do pico refletido durante o processo de corrosão. . . . 74

4.2 A resposta do sensor de índice de refração nas amostras de água e sacarose. . . 75

4.3 Sequência de operações no procedimento de calibração do conversor DA. . . . 77

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deslocamento relativo de pico lido pelo sistema de interrogação, quando: (a) o algoritmo do centroide é utilizado e o filtro FIR é utilizado (b). . . 82

4.6 Comparação entre sinais lidos durante o experimento de medição de temperatura, comparando o espectro original, onde o sinal refletido de cada FBG tem a forma aproximada de uma gaussiana, com o espectro distorcido. . . 85

4.7 Deslocamento relativo dos sinais refletidos das FBGs monitorado durante o processo de corrosão. . . 87

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LISTA DE TABELAS

3.1 Tabela de calculo da divisão doclockdo oscilador cristal para o sinal de sintonia de frequência diferente. . . 48

3.2 Exemplo da conversão de binário para BCD para o valor 4095 . . . 60

4.1 Resultados das medições em amostras de água e sacarose com o conversor DA de8bits. . . 75

4.2 Dados do experimento de medição de temperatura de uma amostra de água utilizando duas FBG (uma como referência e outra como sensor de temperatura), e um termopar como referência de temperatura. . . 83

4.3 Estimativa da temperatura a partir da regressão linear para os algoritmos de detecção de pico por centroide e filtragem FIR. . . 84

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Termo Significado

AD Analógico para Digital

ASE Fonte Luminosa de Emissão Espontânea Amplificada

ASIC Circuito Integrado para Aplicações Específicas (Application Specific Integrated Circuit) ASM Algorithmic State Machine

CLB Bloco de Lógica Configurável (Configurable Logic Block)) DA Digital para analógico

CMA Central Moving Average

DSP processador Digital de Sinais (Digital Signal Processor)) FBG Rede de Bragg em Fibra óptica (Fiber Bragg Grating)

FFP-C Controlador de Fabry-Perot de Fibra (Fiber Fabry-Perot Controller)

FFP-TF Filtro Sintonizável de Fabry-Perot de Fibra (Fiber Fabry-Perot Tunnable Filter) FPGA Arranjo de Portas Programável em Campo (Field Programmable Gate Arrays) FSM Máquina de Estados Finitos (Finite State Machine)

FSR Free Spectral Range

FWHM Largura a Meia Altura (Full Width at Half Maximum) IC Circuito Integrado (Integrated Circuits)

IOB Bloco de Entrada e Saída (Input/Output Block) ISE Xilinx Integrated Software Environment

LED Diodo Emissor de Luz

LSB Bit Menos Significante (Least Significant Bit) LUT Lookup Table

PLD Dispositivos de Logica Programável (Programmable Logic Device) RTL Nível de transferência de dados entre registradores

SMA Simple Moving Average

UART Transmissor / receptor Universal Assíncrono UV Luz Ultravioleta

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SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO . . . 16

1.1 OBJETIVOS . . . 19

1.1.1 Objetivos Gerais . . . 19

1.1.2 Objetivos Específicos . . . 20

1.2 ORGANIZAÇÃO . . . 20

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA . . . 22

2.1 CIRCUITO PROGRAMÁVEL: FPGA . . . 22

2.1.1 A Linguagem de Descrição de Hardware: VHDL . . . 24

2.1.2 Fluxograma de Desenvolvimento do circuito digital em FPGA . . . 25

2.1.3 Metodologia de transferência de dados entre os registradores e Máquina de Estados Finitos . . . 26

2.2 INTERROGAÇÃO DE REDES DE BRAGG EM FIBRA ÓPTICA . . . 28

2.2.1 Rede de Bragg em Fibra Óptica . . . 28

2.2.2 Método do Filtro Sintonizável . . . 31

2.3 ALGORITMOS PARA A DETECÇÃO DE PICO . . . 35

2.3.1 Método do Centroide . . . 37

2.3.2 Filtro de Média Móvel . . . 38

2.3.3 Filtro de Resposta Finita ao Impulso . . . 39

3 DESENVOLVIMENTO DO SISTEMA . . . 42

3.1 CONSTRUÇÃO E FUNCIONAMENTO DO SISTEMA . . . 42

3.2 GERAÇÃO DO SINAL DE SINTONIA PARA O FILTRO FABRY-PEROT . . . 45

3.2.1 Circuitos de Seleção e Geração de Frequência de Amostragem para o Sinal de Sintonia 46 3.2.2 Circuito de Geração do Sinal . . . 48

3.2.3 Circuito de Estabilização . . . 49

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3.4 PROCESSAMENTO DE DADOS . . . 52

3.4.1 Algoritmo de Centroide . . . 53

3.4.2 Algoritmo de Média Móvel Central . . . 55

3.4.3 Filtro de Resposta Finita ao Impulso . . . 56

3.5 SAÍDA NOS VISORES DE 7 SEGMENTOS . . . 59

3.5.1 Circuito de Conversão de Binário para BCD . . . 59

3.5.2 Circuito de Controle de Iluminação dos Visores . . . 61

3.6 COMUNICAÇÃO SERIAL . . . 62

3.6.1 Subsistema Receptor . . . 64

3.6.2 Subsistema Transmissor . . . 65

3.7 MELHORAMENTO DO SISTEMA . . . 67

3.7.1 Conversor DA e Circuito de Condicionamento . . . 67

3.7.2 Modificação na Interface de Configuração do Sistema . . . 69

4 EXPERIMENTOS . . . 72

4.1 FABRICAÇÃO DO SENSOR DE ÍNDICE DE REFRAÇÃO . . . 73

4.1.1 Metodologia . . . 73

4.1.2 Resultado e Discussão . . . 74

4.2 CALIBRAÇÃO DO SISTEMA . . . 76

4.2.1 Metodologia . . . 76

4.2.2 Resultado e Discussão . . . 78

4.3 SENSORIAMENTO DE TEMPERATURA . . . 80

4.3.1 Metodologia . . . 80

4.3.2 Resultados e Discussão . . . 81

4.4 SENSORIAMENTO DE ÍNDICE DE REFRAÇÃO . . . 86

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4.4.2 Resultados e Discussão . . . 87

5 CONCLUSÃO . . . 90

5.1 RESUMO DOS TRABALHOS REALIZADOS . . . 90

5.2 PRINCIPAIS CONTRIBUIÇÕES . . . 92

5.3 TRABALHOS FUTUROS . . . 93

REFERÊNCIAS . . . 94

A DETECÇÃO DE PICO BASEADA NO CÁLCULO DO CENTROIDE . . . 98

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1 Introdução

A rede de Bragg em fibra óptica (também chamado de FBG, do inglês,fiber Bragg grating), é criada em um segmento de fibra óptica pela modulação periódica do índice de refração do núcleo da fibra. Esta característica construtiva faz com que a FBG reflita uma faixa específica de comprimentos de onda da luz incidente. É conhecido que perturbações mecânicas ou térmicas alteram as características da resposta espectral refletida pela FBG (Hill e Meltz 1997, Kersey et al. 1997, Kashyap 1999). Uma FBG também pode sentir a variação do índice de refração do ambiente, depois da remoção da casca da fibra(Schroeder et al. 2001, Iadicicco et al. 2004, Negri et al. 2011). Em uma fibra óptica é possível multiplexar várias redes de Bragg em diferentes comprimentos de onda, pelo fato de que cada uma é caracterizada pela sua faixa específica de comprimentos de onda refletida (Kersey, Berkoff e Morey 1993, Berkoff e Kersey 1996, Yu et al. 2001, Paterno et al. 2006).

Uma FBG normalmente possui toda vantagem atribuída aos sensores ópticos, como a leveza, tamanho pequeno, baixa condutividade térmica, imunidade à interferência electromag-nética, resistência aos materiais corrosivos, baixa perda de sinal, entre outras. Além de possuir estes atributos atraentes, a natureza da saída refletida pela FBG concebe-lhe a capacidade de auto-referência inerente. A informação sensoreada pela FBG é codificada no comprimento de onda do espectro óptico refletido. Logo, o resultado do sistema de FBG não depende diretamente da intensidade de luz total refletida. A independência direta do nível total de luz refletida evita a interferência sistemática causada pelas perdas de sinal e pelo ruído presente nos componentes eletrônicos e ópticos envolvidos. Esta característica é considerada como uma das mais atrativas deste tipo de sensores. Além disso, sensores de redes de Bragg multiplexadas em materiais atrai o interesse especial em construir estruturas inteligentes. Os sensores incorporados em compósitos podem ser utilizados para medir os parâmetros como carga, tensão mecânica, temperatura e vibração. As informações monitoradas do espectro refletido pelas FBGs podem servir como modelos de duração de vida dos compósitos (Hill e Meltz 1997, Kunzler et al. 2009, Vella et al. 2010).

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1 Introdução 17

é pelo uso de um sistema cuja luz percorra periodicamente toda a faixa em que o sensor de FBG vai operar, com largura de banda menor do que a largura de banda do sensor. A demodulação das FBGs pode ser realizada por meio da utilização de uma fonte de luz sintonizável ou aplicar filtro óptico à fonte de luz de banda larga. Neste trabalho escolheu-se a segunda opção com o uso da fonte de ASE (do inglês,Amplified Spontaneous Emission light source) e do filtro sintonizável de Fabry-Perot. Para analisar as informações contidas no espectro refletido, geralmente utiliza-se um analisador de espectros ópticos que normalmente é composto por um fotodetector e uma forma de visualização do sinal fotodetectado. Neste trabalho, utilizou-se um fotodetector e um conversor analógico para digital antes da detecção do pico do sinal refletido pelas FBGs.

Este trabalho descreve o estudo e a implementação de um sistema de interrogação de múltiplos sensores ópticos a rede de Bragg em fibra óptica, sendo que todos os circuitos digitais são desenvolvidos em um FPGA (do inglês,Field Programmable Gate Arrays) em VHDL (do inglês,Very high speed integrated circuit Hardware Description Language). Dois circuitos eletrônicos analógicos são projetados para a conversão de digital para analógico e vice versa. O FPGA é responsável por gerar sinal de sintonia para o filtro Fabry-Perot, realizar a leitura do sinal espectral digital, detectar o pico do espectro refletido pelas FBGs e se comunicar com um computador externo opcional. Todas atividades destes circuitos digitais são sincronizadas peloclock do FPGA, e são executados concorrentemente devido ao paralelismo do FPGA. Três algoritmos de detecção de pico foram implementados, baseados em algoritmos de centroide e de filtragem por filtros FIR. O sistema é auto-suficiente para a interrogação óptica, não dependendo do uso do computador ou osciloscópio. Adicionalmente, um circuito digital de comunicação serial foi implementado em FPGA para transmitir espectros inteiros para o computador, com o propósito de auxiliar o monitoramento automático dos sensores interrogados.

Os circuitos personalizados em FPGA executam múltiplas operações em paralelo, em vez de realizar uma longa sequência de instruções em microprocessador. Cada circuito cumpre a própria função e não interfere em outros, enquanto que um microprocessador precisaria realizar o escalonamento dos diferentes processos que competem pelo processamento. Além do aproveitamento do paralelismo do FPGA, utilizou-se a técnica de pipeline nos processos de detecção do deslocamento de pico do sinal espectral detectado, como o algoritmo baseado em filtro FIR. Por exemplo, um filtro FIR de ordem31implementado num microprocessador

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multiplicadores em paralelo. O uso depipelinepode aumentar a latência do sinal, porém aumenta significativamente a taxa de transferência (do inglês,throughput) do sistema de interrogação. O uso de paralelismo epipelinepodem aumentar a taxa de transferência no processamento de dados, como foi citado nos trabalhos(Kunzler et al. 2008, Kunzler et al. 2009, Vella et al. 2010).

Nos trabalhos do Kunzler (Kunzler et al. 2008, Kunzler et al. 2009), o sistema de interrogação pode ser utilizado para o monitoramento do comportamento transitório e oscilatório das pertubações térmicas ou mecânicas, com taxa de aquisição de espectros de1kHz. No projeto

desta dissertação, a aquisição de espectros é mais baixa, tendo um valor máximo de100Hz devido ao filtro Fabry-Perot utilizado, mas tem o propósito de oferecer duas possibilidades: detecção de pico de sensores multiplexados e monitoramento do espectro refletido pelas FBGs.

Na literatura também encontram-se o emprego de um sistema baseado em FPGA para leitura de um sensor de tensão mecânica(Uzenkov, Lee e Webb 2006), onde FPGA é empregado somente para o processamento de dados medidos por meio de um vetor de dispositivos de carga acoplada, enquanto que um microprocessador é utilizado para traduzir o pico detectado na unidade da propriedade física medida e a comunicação com o computador. No projeto desta dissertação, um FPGA é usada para o controle de interrogação, o processamento de dados e possibilita a comunicação serial. A relação do pico detectado para a unidade da propriedade física nos experimentos foi calculado, porém o sistema não foi calibrado para oferecer diretamente a informação na unidade de propriedades físicas sensoreadas.

Em (Kosel 2009) foi desenvolvido um sistema para interrogação de sensores a fibra óptica em FPGA utilizando um laser sintonizável, capaz de realizar uma varredura por segundo (1Hz). Kosel implementou um microprocessador dentro do FPGA, para somente a parte da detecção de pico e a comunicação serial. No projeto desta dissertação, o controle de interrogação também foi realizado em FPGA e a visualização do pico detectado também foi realizado em FPGA.

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1.1 Objetivos 19

ao público com uma licença de código aberto, permitindo o seu uso parcial ou completo em outros projetos que respeitem a licença de código aberto GPLv3 ou superior (Wang 2012). Aqui também é proposto um método para a calibração do conversor DA utilizado na geração do sinal de sintonia, com o objetivo de atenuar o efeito da não-linearidade do conversor. Como o problema da não-linearidade é comum entre conversores DA, o procedimento aqui mostrado pode também ser aplicado em outros projetos para reduzir este erro.

Ao longo do projeto, foram desenvolvidos dois sistemas de sintonia do filtro Fabry-Perot. O primeiro sistema foi projetado com um sinal de sintonia de8bits e um conversor digital para analógico paralelo. Este sistema inicial foi usado na fabricação de um sensor de índice de refração e testado a sua funcionalidade por meio da interrogação do sensor fabricado para medir o índice de refração de amostras misturadas com sacarose e água. O segundo sistema trabalha com 12bits de resolução na conversão de sinal digital para analógico (serial). Neste segundo sistema adicionou-se também um procedimento de calibração por meio de uma LUT (do inglês, Lookup Table) para compensar a não-linearidade do conversor. Ele foi testado em experimentos de temperatura e de índice de refração.

1.1 Objetivos

Os estudos na literatura no uso de sensores a rede de Bragg, inspiraram o desen-volvimento do sistema de instrumentação optoeletrônica totalmente sincronizado e controlado em FPGA, desde o gerador de sinal, a adquisição de dados lidos, processamento de dados até a demonstração do resultados da informação sensoreada pelos sensores a rede de Bragg. Depois de construir o sistema, experimentos de validação devem ser feito para verificar a funcionalidade e sensibilidade do sistema desenvolvido.

1.1.1 Objetivos Gerais

O processo da realização deste trabalho é orientado pelas seguintes objetivos gerais:

1. Desenvolver um sistema de interrogação de FBGs multiplexadas, implementando o método do filtro sintonizável;

2. Utilizar um FPGA para realizar o controle e o processamento de dados no sistema;

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4. Realizar experimentos para a validação do sistema;

1.1.2 Objetivos Específicos

De forma mais detalhada, os objetivos específicos são:

1. Utilizar o FPGA para implementar o circuito de geração do sinal digital de sintonia, a fim de ser aplicado a um filtro Fabry-Perot para uso no método de interrogação por filtro sintonizável;

2. Implementar no FPGA o circuito de controle da conversão analógico para digital, para sincronizar a aquisição de dados com o gerador de sinal;

3. Projeto dos circuitos para conversão de sinal digital para analógico e vice-versa, para a ligação entre o FPGA e os outros componentes do sistema, respeitando as restrições do filtro Fabry-Perot utilizado;

4. Utilizar o FPGA para implementar circuitos para a detecção de picos dos espectros lidos, implementando os métodos de cálculo de centroide e filtragem digital;

5. Implementar um circuito para mostrar informações no visor do kit de desenvolvimento em FPGA;

6. Projetar e implementar no FPGA uma máquina de estados para a configuração do sistema, cuidando da escolha de frequência do sinal de sintonia, escolha do algoritmo de detecção, escolha dos sensores utilizados e da visualização dos dados processados;

7. Implementar no FPGA um circuito para a comunicação serial entre o sistema desenvolvido e um computador externo;

8. Realização de experimentos com o sistema desenvolvido para teste e validação do mesmo.

1.2 Organização

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1.2 Organização 21

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2 Fundamentação Teórica

Este capítulo trata primeiramente do desenvolvimento de circuitos digitais em FPGA, seguido pela descrição de um método de interrogação de redes de Bragg em fibra óptica.

2.1 Circuito Programável: FPGA

Uma grande quantidade de circuitos integrados (CI) que encontramos normalmente na vida diária já foram pré-programados e têm funcionalidade definida pelo fabricante. Por exemplo, os CIs incorporados nos eletrodomésticos como telefones, televisões, etc. Entretanto, existe uma categoria dehardwareprogramável, o qual possibilita a definição da funcionalidade do circuito pelos usuários e não pelos fabricantes. O FPGA é um tipo marcante dentro desta gama de circuitos programáveis. Este dispositivo pode ser utilizado para o processamento de informações digitais, sendo que o primeiro FPGA comercial foi desenvolvido em 1983 pela empresa Xilinx. A plataforma para a configuração porsoftwaredos FPGAs da Xilinx é a ISE (do inglêsIntegrated Software Environment), que consiste no ambiente integrado desoftware (Chu 2008, Wilson 2007).

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2.1 Circuito Programável: FPGA 23

device) foram criados como uma abordagem intermediária entresoftwareehardware(Wilson 2007).

Existe uma vasta gama de plataformas dehardwarepara projetos eletrônicos espe-cíficos, tal como processadores integrados, ASICs, microprocessadores programáveis, FPGA, PLD, entre outros. O critério primário de escolha de uma plataforma de hardware adequada é considerar os requisitos do projeto. Se o projeto requer flexibilidade de programação e uso de algoritmos com operações complexas, um processador digital de sinais (também chamado de DSP, do inglês,Digital Signal Processor) pode ser mais adequado; se o projeto não exige alta velocidade mas sim uma plataforma compacta e razoavelmente barata, pode-se utilizar um mi-croprocessador; se o projeto necessita de alto desempenho emhardware, possibilita flexibilidade e reusabilidade de logica programável, um FPGA pode ser empregado. Um FPGA permite alto nível de otimização utilizando o conceito depipeline(uma técnica de hardware semelhante a uma linha de produção de fábrica) e paralelismo(Wilson 2007).

Uma placa de FPGA é um dispositivo lógico disposto de forma bidimensional por células lógicas e chaves programáveis, como visto na Figura 2.1. Uma célula lógica pode ser programada para realizar uma função simples, enquanto as chaves programáveis podem ser personalizadas para interconectar as células lógicas.

célula

lógica s

s s s s s

s

s s

s chave programável

célula

lógica célula lógica

célula lógica célula

lógica célula

lógica

Figura 2.1: Estrutura conceitual de FPGA, adaptada de (Chu 2008).

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(tam-bém chamado de CLB, do inglês,Configurable Logic Block) e chaves de interconexão (do inglês, Switch Matrix). Os CLBs são geralmente construídos pela união do circuito configurável de lógica combinacional e da utilização deflip-flopsdo tipo D. Os IOBs são circuitos responsáveis pelo interfaceamento do FPGA, sendo basicamentebuffersque são canais bidirecionais para a entrada e saída do FPGA. As chaves de interconexão são trilhas dispostas de forma horizontal e vertical para conectar os CLBs e IOBs. Um projeto pode ser personalizado através da espe-cificação de cada célula lógica e a seleção das chaves programáveis. Uma vez que o projeto seja programado e o código de sintetização gerado, pode-se utilizar as ferramentas do fabricante para realizar a configuração das células lógicas e chaves do FPGA, implementando assim o circuito desejado. Como este processo pode ser feito em qualquer campo experimental em vez de na fábrica, o FPGA é conhecido como um dispositivo de arranjo de portas programável em campo(Chu 2008).

2.1.1 A Linguagem de Descrição de Hardware: VHDL

A linguagem de descrição de hardware VHDL é uma linguagem utilizada para projetar circuitos digitais em FPGAs e ASICs. A linguagem VHDL foi criada pela agência de projetos avançados de defesa dos Estados Unidos (também chamado de DARPA, do inglês Defense Advanced Research Projects Agency) no ano de 1980 (Coelho 1989) com o propósito de documentar o comportamento dos ASICs que envolviam dezenas de fornecedores, sendo que cada um destes fornecedores desenvolvia uma parte do projeto total. Até aquele momento, a criação de diagramas esquemáticos era largamente utilizada no projeto complexo de ASICs, o qual dificultava a portabilidade, documentação e inteligibilidade dos projetos entre os participantes. Desta forma a DARPA buscava uma linguagem que facilitasse a troca de informações sobre os projetos, servindo como uma descrição e documentação eficiente do circuito em questão.

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2.1 Circuito Programável: FPGA 25

VHDL é mapeado em FPGAs, isso quer dizer que ohardwareestá configurado, implementando fisicamente o circuito digital desejado. Assim, não é gerado um conjunto de instruções que um processador irá executar, mas sim é sintetizado o circuito que implementa a lógica(Chu 2008).

2.1.2 Fluxograma de Desenvolvimento do circuito digital em FPGA

Os circuitos digitais desenvolvidos em FPGA geralmente são baseados no fluxograma de desen-volvimento como mostra a Figura 2.2. A parte esquerda do fluxo é o processo de síntese que demonstra como uma descrição textual em VHDL é transformada em um circuito configurado em FPGA, enquanto a parte direita é o processo de simulação que verifica se o projeto cumpre as especificações funcionais e lógicas.

arquivo de restrições

arquivo de

restrição código RTL testbench

síntese

implementação

simulação (RTL)

programação

do dispositivo estáticaanálise de timing FPGA

1

2

3

4

Figura 2.2: Fluxograma de desenvolvimento de circuitos digitais em FPGA. Figura adaptada de (Chu 2008).

As etapas principais para o desenvolvimento de um projeto numa placa de FPGA são:

1. Modelar o sistema com arquivos de lógica e um arquivo de restrições de implementação;

2. Desenvolver casos de teste e executar a simulação RTL (Register Transfer Level);

(26)

4. Gerar arquivo de configuração do FPGA e baixar a configuração para a placa de FPGA;

2.1.3 Metodologia de transferência de dados entre os registradores e

Má-quina de Estados Finitos

Para descrever o funcionamento de um circuito digital, existem dois tipos de modelagens: a modelagem comportamental e a modelagem estrutural (Wilson 2007). A Figura 2.3 mostra estes dois tipos de modelagem. A modelagem comportamental é o nível mais alto, que descreve o que o circuito faz em vez de indicar os componentes e a interconexão entre eles, podendo ser também dividida em dois grupos: o de fluxo de dados e o algorítmico. O primeiro descreve o fluxo de dados entre os registradores, conhecido como a metodologia de transferência de dados entre os registradores (também chamado de RTL, do inglês,Register Transfer Level), que usa instruções concorrentes. O algorítmico executa as instruções em sequência utilizando a estrutura deprocessoem VHDL. Por outro lado, a modelagem estrutural descreve um sistema como um conjunto de portas e componentes que são interligados para desempenhar uma função desejada. Esta é uma representação que é geralmente mais próxima da realização física de um sistema.

S ⇐ A + B

Comportamental: Algorítmico Dataflow

Estrutural

( Componentes, interconexão )

Implementação

Figura 2.3: Duas modelagens para representação de um sistema digital.

(27)

2.1 Circuito Programável: FPGA 27

uma condição cumprida para transferir num outro estado. A transição é um conjunto de ações a serem executadas, ao cumprir a condição específica. Uma ação é a descrição de uma atividade que deve ser realizada em um momento determinado. Uma máquina de estados finitos pode ser utilizada para descrever o controle de um circuito sequencial. Diferente do mecanismo de um contador para um circuito sequencial simples, a máquina de estados é usada para controlar os eventos do sistema.

A implementação em hardware de uma FSM requer um bloco de registradores para armazenar o estado atual, um bloco de lógica combinacional que determina a transição de estados, e um bloco de lógica combinacional responsável pela saída da FSM. Como mostra a Figura 2.4, existem três blocos para representar uma máquina de estados finitos, tais como o bloco de lógica do próximo estado que decide a transição de estados internos, o bloco de registradores do estado atual que é composto por um conjunto de Flip-Flops do tipo D e o bloco de lógica de saída. Ela pode ser uma máquina deMoorese a saída do sistema é somente uma função do estado interno, ou uma máquina deMealyse a saída do sistema é uma função do estado interno e da entrada externa (Chu 2008).

Lógica de estado próximo

d

clk estado próximo

estado atualizado Registrador

de estado

Lógica de saída

Lógica de saída entrada

q

saída de Mealy

saída de Moore

Figura 2.4: Diagrama de bloco da máquina de estados finitos síncrona.

(28)

estado é mostrado ao lado da caixa. A caixa de decisão decide a saída deste bloco (transição para outro estado), conforme os valores da entrada ou de registradores utilizados para armazenar a informação das entradas anteriores. Duas saídas podem ser escolhidas conforme a resposta à condição na caixa de decisão, marcada pelo simbolo T (true) e F (False). Em seguida, a caixa de saída condicional lista as saídas da máquina deMealye a máquina entra em outro estado.

F T

Mealy = valor Mealy = valor

Nome do estado

caixa de estado

caixa de decisão

caixa de saída condicional

entrar em outro bloco Moore = valor

Condição booleana

entrar em outro bloco

Figura 2.5: Representação de gráfico ASM.

Os circuitos desenvolvidos neste projeto utilizaram o conceito de máquina de estados, implementados pela metodologia de RTL. Todo o código em VHDL foi feito por inferência, sem a instanciação dos componentes específicos do FPGA Spartan6, facilitando o seu uso em FPGAs de outras famílias ou versões diferentes da mesma família.

2.2 Interrogação de Redes de Bragg em Fibra Óptica

Nesta seção, primeiramente são tratadas as características construtivas e o princípio de funcionamento de sensores de FBG. Em seguida, é apresentada a técnica de interrogação de FBGs por meio do método de filtro sintonizável.

2.2.1 Rede de Bragg em Fibra Óptica

(29)

2.2 Interrogação de Redes de Bragg em Fibra Óptica 29

todos os outros. Esta característica é causada pelo modo de variação do índice de refração do núcleo da fibra óptica (também chamado de grade, do inglês,gratings), descoberta e publicada por Kenneth Hill no ano de 1978(Hill e Meltz 1997, Kersey et al. 1997). Uma FBG pode ser tratada como um filtro óptico para bloquear determinados comprimentos de onda ou pode funcionar como um refletor dos comprimentos específicos de onda (Hill e Meltz 1997, Kersey et al. 1997).

As FBGs usadas são feitas com o método holográfico usando um laser de Excimero pulsado (Hill e Meltz 1997, Kashyap 1999). Normalmente uma fibra óptica de germânio dopado é escolhida para fabricar FBGs, uma vez que este tipo de fibra especial é fotossensível. A fotossensibilidade da fibra óptica altera o índice de refração do núcleo da fibra sob a exposição à luz UV. Para produzir uma FBG de alta refletividade a fotossensibilidade da fibra óptica tem que ser alta. Isso pode ser feito pelo aumento da concentração de germânio na fibra óptica ou pela pré-imersão da fibra óptica em hidrogênio, por exemplo (Hill e Meltz 1997, Kashyap 1999). As FBGs podem ter estruturas variadas, resultantes de diferentes combinações de variação de índice de refração e do período da rede.

A Figura 2.6 demonstra o princípio do funcionamento dos sensores de FBG e uma ilustração de uma grade (do inglês,grating) inscrita em uma fibra óptica. O sensor de FBG é iluminado por uma fonte de luz de banda larga via um acoplador óptico que distribui o sinal óptico para até duas portas. Na Figura 2.6, somente mostra uma FBG conectada ao acoplador. O sensor de FBG reflete um espectro estreito de comprimento de onda e transmite todos outros comprimentos de onda, via um acoplador óptico. Observa-se que o espectro da luz incidente é o somatório do espectro transmitido e o espectro refletido concentrado no comprimento de onda

λB(conhecido como o comprimento de onda de Bragg).

O comprimento de onda de Bragg (λB) é um dos parâmetros que caracteriza uma

determinada rede de Bragg, definido pela Equação 2.1, ondeneé o índice de refração efetivo do

modo fundamental eΛé o período da rede.

λB = 2neΛ (2.1)

A Figura 2.6 também mostra a estrutura de FBG, onde o período da grade de Bragg éΛ, o ambiente tem índice de refraçãon0, a cascan1, o núcleo originaln2 e as seções de rede

de Braggn3.

(30)

n3

n0

n1

n2

B

FBG

Fonte Transmitido

Refletido

acoplador

Figura 2.6: O princípio de funcionamento e estrutura dos sensores de FBG.

ser aproximada por uma função Gaussiana pela Equação 2.2, ondeRGé a refletividade máxima

da FBG,BGé a largura a meia altura (também chamado de FWHM, do inglês,Full Width at

Half Maximum) do espectro refletido eλGé o comprimento de onda central (Paterno et al. 2006).

R(λ) =RGe −(4ln2

B2 G

(λ−λG)2)

(2.2)

A faixa espectral refletida pela FBG varia quando a FBG está sujeita a variações externas como tensão mecânica e variações de temperatura, possibilitando que a rede de Bragg seja aplicada como sensor óptico. Por isso, uma tensão mecânica(ǫ) aplicada ao sensor FBG ou

uma mudança de temperatura (∆T) pode causar deslocamento do comprimento de onda de Bragg

∆λB, descrita pela Equação 2.3 e pela Equação 2.4, ondeCS é o coeficiente de estiramento que

é relacionado ao coeficiente elasto-óptico da fibra,CT é o coeficiente de temperatura que é o

somatório do coeficiente de expansão térmicaαΛe o coeficiente termo-óptico da fibra (Hill e

Meltz 1997, Kashyap 1999, Kersey et al. 1997).

∆λB = (CSǫ+CT∆T)λB (2.3)

∆λB = ((1−pe)ǫ+ (αΛ+αn)∆T)λB (2.4)

(31)

2.2 Interrogação de Redes de Bragg em Fibra Óptica 31

2004, Coradin et al. 2010, Negri et al. 2011, Negri 2012). Neste caso, a refração de luz ocorre na superfície entre o núcleo da fibra e o ambiente no qual o sensor FBG está colocado. A Equação 2.5 descreve o comportamento do deslocamento do comprimento de onda de Bragg ∆λB a

respeito ao∆npe∆n, sendo que∆np é a diferença de potência de luz confinada dentro núcleo

da fibra com casca e sem casca e∆n é a diferença de índice de refração entre o ambiente e a

casca da fibra.

∆λB = 2Λ∆np∆n (2.5)

Observa-se pelas Equações 2.3, 2.4 e 2.5 que as informações da medição podem ser codificadas no deslocamento de λB. Quando sensores de FBG são empregados nos sistemas

de interrogação óptico, o deslocamento λB é detectado para inferir as propriedades físicas

sensoreadas.

O uso de sensores ópticos demonstra vantagens técnicas em comparação aos trans-dutores elétricos convencionais, nas aplicações de aeroespaço, transporte, setores de energia, geotécnico e engenharia civil, devido aos atraentes atributos dela, como a baixa condutividade térmica, a imunidade à interferência eletromagnética, a resistência aos materiais corrosivos, etc (Ecke et al. 2001, Willsch, Ecke e Bartelt 2002). Como a informação capturada pelo sensor FBG é codificada em comprimento de onda, um parâmetro absoluto, o resultado do sistema de sensoriamento óptico não depende diretamente do nível de luz recebida, livre das perdas de sinal nos componentes eletrônicos e ópticos envolvidos (Kersey et al. 1997). Esta característica distinta permite o sensoriamento pela detecção do deslocamento de∆λBdo sinal refletido pelo

sensor FBG. Ela também pode ser incorporada nos compósitos (Vella et al. 2010, Kunzler et al. 2008, Kunzler et al. 2009), aplicado em ambientes extremos ou perigosos, e servir como sensores multiplexados em uma rede de sensores distribuídos de longa distância, com baixa perda do sinal em transmissão (Kersey, Berkoff e Morey 1993, Berkoff e Kersey 1996, Kersey et al. 1997, Paterno et al. 2006).

2.2.2 Método do Filtro Sintonizável

(32)

do filtro, ou seja modo dedither, é utilizado quando o sensor mede perturbações de pequena amplitude. Como o método do filtro sintonizável pode selecionar o sensor, a varredura do sinal de sintonia com um sinal de rampa permite a leitura de mais sensores. Normalmente o método comDitheré combinado com a varredura para produzir os sinais de cruzamento de zero ao se avaliar a primeira derivada do sinal fotodetectado (Paterno et al. 2006).

Em óptica, o interferômetro Fabry-Perot ouetaloné um interferômetro de feixe múl-tiplo, construído por Charles Fabry e Alfred Perot nas últimas décadas do século19(Hecht 2001).

Uma configuração simples deste dispositivo utiliza dois espelhos paralelos com superfícies de alta refletividade. Na prática, dois planos ópticos semi-prateados ou aluminizados permitem a alta refletividade de luz nas superfícies em cuja cavidade a luz continua propagando e sendo refletida. A distância da cavidade geralmente varia de milímetros a centímetros quando é utilizado como um interferômetro cuja distância é variável por movimentar mecanicamente um dos espelhos, e é bem maior quando serve como uma cavidade de ressonância doetaloncuja distância é fixa. Tecnicamente o primeiro se chama interferômetro e o segundoetalon, porém, a terminologia é muitas vezes utilizada inconsistentemente. O espectro da luz transmitida é uma função de comprimento de onda e mostra um pico de alta transmissão que corresponde à ressonância da cavidade do etalon. Esta característica permite o seu uso na área de telecomunicação, lasers e espectroscopia a fim de controlar e medir os comprimentos de onda, e também propicia a utilização como um interferômetro sintonizável (Hecht 2001).

Um sistema típico de interferômetro é ilustrado na Figura 2.7, iluminado por uma fonte difusa definida no plano focal de uma lente de colimação, onde somente um raio da luz emitida da fonte é rastreado através do interferômetro Fabry-Perot. O raio entra no par de espelhos, sendo confinado entre eles pela reflexão da luz nos espelhos internos. A cada reflexão, parte da luz é transmitida. A luz transmitida é coletada por uma lente de foco e é projetada na tela onde eles interferem e formam um conjunto de anéis concêntricos cuja grossura depende da refletividade das superfícies da cavidade do Fabry-Perot. Se a refletividade é alta, os anéis brilhantes ficam mais estreitos(Hecht 2001).

Uma ilustração da reflexão múltipla na cavidade do interferômetro é vista na Fi-gura 2.8. Os raios de luz transmitidos pela cavidade do interferômetro são paralelos e causam interferência entre eles na tela, sendo que a diferença do caminho óptico∆S entre cada dois raios adjacentes é descrita pela Equação 2.6, onde n é o índice de refração do material que

separa os dois espelhos,dé a distância entre os dois espelhos eθé o ângulo de incidência da luz.

(33)

2.2 Interrogação de Redes de Bragg em Fibra Óptica 33

S

fonte de luz

difusa lente cavidade de Fabry-Perot lente de foco tela d

n

θ

Figura 2.7: Ilustração simplificada de um interferômetro Fabry-Perot.

raio de luz que entra na cavidade Fabry-Perot. Se o primeiro feixe de luz é dado fase0, a fase dos feixes seguintes pelas reflexões múltiplas dentro da cavidade do interferômetro aumentam

δlpor vez, como uma sequência aritmética, porém a amplitude deles decrementam como uma

sequência geométrica e a amplitude total dos raios transmitidos é descrita pela equação 2.9, onde

Ai é a amplitude de luz que entra na cavidade,Até a da luz transmitida eR é a refletividade

dos espelhos. A medida que a densidade da luz transmitida é dada pela Equação 2.10, a função de transferência que relaciona a densidade de luz Ii que entra a cavidade de Fabry-Perot e a

da luz transmitida It é dada pela Equação 2.11, onde o coeficiente de finesseé calculado na

Equação 2.12 (Hecht 2001).

∆S = 2ndcosθ (2.6)

δl=

2π λ

2ndcosθ (2.7)

At= (1−R)Aieiwt+R(1−R)Aiei(wt −δl)

+R2(1−R)Aiei(wt −2δl)

+... (2.8)

= (1−R)Aieiwt 1

1−Re−iwt (2.9)

It =|At|2 = (1−R)2|At|2

1

(34)

n

d

θ

I

i

I

t A

( 1 - R ) A

R * ( 1 - R ) A

R * R ( 1 - R ) A

Figura 2.8: Ilustração simplificada da cavidade do Fabry-Perot.

Tt= It Ii

= 1

1 +F sinθ (2.11)

F = 4R

1 + (1−R)2 (2.12)

A interferência construtiva acontece se dois feixes de luz coerentes estão em fase, enquanto a interferência destrutiva ocorre se os dois feixes de luz coerentes estão fora de fase. A primeira corresponde a um pico do anel brilhante e a segunda um ponto escuro no padrão de interferência. Para o filtro Fabry-Perot, alteração da distância entre os espelhos afeta a transmissão do sinal, e mais precisamente seleciona as faixas de comprimentos de onda. A distância do interferômetro é sintonizada pela entrada de tensão, e consequentemente sintoniza a faixa de comprimentos de onda da luz transmitida. O efeito de deslocamento da faixa de comprimento de onda transmitida causada pela variação de distância da cavidade Fabry-Perot, pode ser visto na Figura 2.9. A periodicidade de um filtro sintonizável Fabry-Perot pode ser vista na Figura 2.10. Tanto para a Figura 2.9 e para a Figura 2.10, a configuração da refletividade dos espelhos é0,95, a distância da cavidade de ar formada pelos dois espelhos é200µm, sendo que estes parâmetros

não correspondem ao filtro Fabry-Perot utilizado no projeto aqui desenvolvido. O intervalo entre dois picos adjacentes é chamado de intervalo espectral livre (também chamado de FSR, do inglês, Free Spectral Range).

(35)

2.3 Algoritmos para a Detecção de Pico 35

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532

T

ransm

issão

[%]

Comprimento de onda [nm]

200μm 201μm 202μm

Figura 2.9: Exemplo da transmissão do Fabry-Perot de acordo com a distância entre os espelhos.

alimentado por um sinal de tensão (rampa triangular) periódico. O atuador piezoelétrico den-tro do filden-tro Fabry-Perot transforma a tensão elétrica em deslocamento linear da cavidade do interferômetro. Por consequência, o sinal de tensão sintoniza periodicamente a transmissão da faixa estreita de comprimentos de onda. A intensidade da faixa de luz transmitida pelo filtro Fabry-Perot pode ser modelada aproximadamente por uma função de delta de Dirac (ou função de impulso), dado que a FWHM do FFP é relativamente pequena comparando com a da FBG. Observa-se que ela depende do comprimento de onda, que depende linearmente do tempo se for usada uma função de rampa. Isso pode ser entendido como um determinado de comprimento de onda é transmitido em cada instante, periodicamente ao longo do tempo. quando este sinal óptico temporal serve como a luz incidente para uma FBG, o sinal óptico refletido pela FBG é o resultado da convolução da luz incidente e do espectro original de reflexão da FBG. Devido à propriedade de amostragem da função de delta de Dirac, o sinal refletido pela FBG com o uso do método de filtro sintonizável tem a forma do espectro original de reflexão da FBG.

Para obter informações úteis do resultado de um sensoriamento, pode-se utilizar algoritmos para detectar o pico do espectro de reflexão das FBGs interrogadas, como visto na Seção 2.3.

2.3 Algoritmos para a Detecção de Pico

(36)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

1524 1526 1528 1530 1532 1534 1536 1538 1540 1542 1544 1546

T

ransm

issão

[%]

Comprimento de onda [nm]

Figura 2.10: Exemplo de periodicidade da transmissão do Fabry-Perot.

o índice de refração efetivo são uniformes ao longo da rede de Bragg. Neste caso, a reflexão do espectro da FBG tem a forma de uma função gaussiana. Quando o sensor de FBG está sujeito a uma pertubação uniforme ao atuar como sensor de temperatura, índice de refração ou estiramento mecânica, a detecção do pico pode ser aplicada para indicar as propriedades medidas pelo sensor (Kunzler et al. 2008). A interrogação óptica pode ser determinada pela detecção do comprimento de onda do pico ou do centroide do espectro refletido. O comprimento de onda detectado desta maneira é relacionado aoλB, apesar de não ser igual (Negri 2012). No caso ideal

(37)

2.3 Algoritmos para a Detecção de Pico 37

2.3.1 Método do Centroide

O algoritmo de centroide produz um ponto que corresponde ao centroide geométrico do espectro refletido. Ele pode ser descrito pela Equação 2.13, ondeN é o tamanho do vetor que contem

todas amostras do espectro,λcen é o ponto de centroide calculado,λié o comprimento de onda

noi-eximo ponto eAié a amplitude doi-ésimo ponto.

λcen=

PN

i=1λiAi

PN

i=1Ai

(2.13)

Apesar de resultar em uma exatidão ruim para um espectro não-simétrico ou de qual a forma altera durante a medição (Negri et al. 2011, Negri 2012), a simplicidade e precisão do algoritmo centroide o torna propício para ser implementado em FPGA. Além disso, ele é útil na determinação do deslocamento relativo quando múltiplos sinais existem. Para o algoritmo se torna mais eficiente, pode-se truncar o espectro analisado para uma região menor de interesse antes de aplicar o calculo do centroide.

Para o algoritmo de centroide, a implementação de divisão é necessária em FPGA, sendo que a operação de divisão não é sintetizável em FPGA. Diferente das operações como adição, subtração e multiplicação, não existe uma operação lógica simples para produzir um quociente, considerando que uma operação de divisão em ponto fixo muitas vezes não produz um quociente finito em ponto fixo.

Entre os diversos algoritmos de divisão digital, o algoritmo derestoring dividing é implementado em FPGA, sendo que este algoritmo produz um digito do quociente final em cada iteração. Dado uma divisão descrita pela Equação 2.14, onde N é o numerador,D é o denominador,Qé o quociente eREMé o restante, o esquema do algoritmo derestoring dividing contém os seguintes passos (Deschamps e Sutter 2005), sendo que o registradorproriginalmente vazio e o registradorddarmazena o valor do numeradorN:

1. Deslocar o par de registrador (pr,dd) um bit para a esquerda e o menos significativo do registrador recebe valor0;

2. Comparar o novo valor do registradorpre o denominadorD;

3. Se o primeiro for maior, o bit menos significativo do dado no registradorddé substituído por1e o dado no registradorpré renovado pela subtração depre D ;

(38)

Em fim, o quociente é o conteúdo no registradordde o restante é o dado no registradorpr.

N =Q∗D+REM (2.14)

Na implementação do algoritmo de divisão, utiliza os próprios operadores de somador e multiplicador desenvolvidos pela Xilinx, sendo que o custo de área e velocidade já foram otimizado (Rodriguez-Andina, Moure e Valdes 2007, Becvar e Stukjunger 2005).

2.3.2 Filtro de Média Móvel

Um filtro de média móvel é um filtro de resposta finita ao impulso (FIR, do inglêsFinite Impulse Response), utilizado para analisar uma série de dados através do cálculo da média de uma sequência de subconjuntos da série total. Dado uma série de números e um tamanho determinado do subconjunton, o primeiro elemento da média móvel é calculada pela média do subconjunto

formado pelos primeirosnnúmeros da série original. Em seguida, este subconjunto avança por um passo, ou seja, ele retira o primeiro número e o substitui pelo próximo número seguindo deste subconjunto na série original e assim por diante. Este movimento pode ser visualizado como uma janela que se movimenta para frente e cada vez capta um novo elemento e joga fora o elemento mais velho captado. Cada passo deste avanço cria um novo subconjunto dennúmeros e a média é calculada. Este movimento avança e percorre toda a série original. A média móvel é comumente usado para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendência de longo prazo.

Existem vários tipos de algoritmos da média móvel, e dentro deles o mais simples é o algoritmo chamada de SMA (do inglês,Simple Moving Average).

A medida que a média móvel é calculada com n amostras sucessivas, a amostra mais antiga é substituída por uma nova amostra, por isso realizar um somatório novo a cada substituição não é necessário neste caso. O próximo valor de média móvel é demonstrado pela Equação 2.15, ondeSM At0eSM At1 são dois valores sucessivos da série da média móvel.

SM At1 =SM At0−

p1

n + pn+1

n (2.15)

Uma característica deste algoritmo é que a resposta do filtro é atrasada por n

2 pontos.

(39)

2.3 Algoritmos para a Detecção de Pico 39

elementos na direita da mesma. Assim, o tamanho de cada subconjunto de amostras se torna

2n+ 1. Assim, o atraso é eliminado, porém perdem-senamostras iniciais enamostras finais do sinal pela falta de elementos para realizar a média.

Para o filtro de média móvel, é necessário implementar a operação de divisão. Po-rém, observa-se que o denominador é sempre fixo, determinado pelo tamanho da janela. A simplicidade e eficiência dos métodos de divisão depende da aplicação, entre as quais existem o algoritmo baseado em multiplicação e deslocamento, a divisão iterativa e método chamado de Goldschmidt(Kilts 2007, Wolf 2004).

O algoritmo baseado em multiplicação e deslocamento (do inglês,The multiply and shift method) é um método mais simples de tratar o problema de divisão. Ele é equivalente a substituir a divisão por multiplicação e deslocamento do numerador representado em número binário. Ele é baseado na característica do número binário que o deslocamento de um bit para a direita resulta em dividir o número por 2. Por exemplo, na Figura 2.11 o ponto fixo dos registradores de8bits é fixado no bit4. O número no primeiro registrador representa o número

inteiro de5(22+ 20 = 5). A divisão do número5por4equivale a deslocar o primeiro registrador

para a direita por 2 bits. Esta operação de deslocamento resulta em 1,25 (20 + 2−2), como

representado no segundo registrador. O método de multiplicação e deslocamento é aplicável quando o denominador é fixo e substitui a divisão por uma multiplicação seguida por uma divisão por um número exponencial de2. Por exemplo, uma divisão de3pode ser aproximadamente realizada por multiplicar o numerador por173e depois dividir por 512(implementado como

deslocamento de9bits para a direita). Assim, resulta em uma divisão por2,9595.... Uma maior precisão é alcançável por meio de aumentar o denominador exponencial de2e multiplicar um

valor maior adequado. Este método é conveniente quando o denominador é fixo e pode ser aproximado por uma multiplicação e divisão adequada.

A vantagem do uso da média móvel está na simplicidade de sua implementação e na sua eficiência (taxa de dados que consegue processar), requerendo somente uma operação de soma e subtração para cada nova amostra (sem contar com o método de divisão escolhido), sem o uso de multiplicadores.

2.3.3 Filtro de Resposta Finita ao Impulso

(40)

1 1 0

0 0 0 0 0

1 0 0

0 0 1 0 0

0 0 1

0 1 0 0 0

5 = 2 + 22 0

2 5 = 2 + 21 -1

1 25 = 2 + 20 -2

5 4 = 1.25

,

,

Figura 2.11: Algoritmo de divisão por deslocamento.

para o sinal a ser filtrado, por meio da análise de Fourier do sinal e do conhecimento prévio da natureza do sinal e do procedimento de detecção de pico em FBGs. A filtragem pode ser feita por convolução no domínio de tempo ou multiplicação no domínio de frequência. Em FPGA é adequada a realização da filtragem no domínio de tempo, por meio da convolução, aproveitando a capacidade depipelinee paralelismo dele mesmo, possibilitando uma convolução em tempo linear em relação ao número de amostras do sinal a ser filtrado, independente do número de coeficientes do filtro (quando existem recursos suficientes à disposição).

Com o uso de transformada rápida de Fourier (também chamado de FFT, do inglês Fast Fourier Transform), pode obter-se o espectro em frequência do sinal discreto. Com as informações contidas no espectro em frequência, pode decidir-se que componentes do sinal são importantes e então utilizar algum método de projeto de filtros FIR para obter uma resposta em frequência próxima da desejada.

Sendokios coeficientes do filtro FIR es[n]o sinal de entrada, a respostay[n]pode

ser obtida através da operação de convolução, mostrada na Equação 2.16.

y[n] = ∞

X

m=−∞

s[m]k[n−m] (2.16)

(41)

2.3 Algoritmos para a Detecção de Pico 41

multiplicador-somador é colocado para utilizar a técnica depipelineque reduz a latência de saída. Ele é chamado de filtro transposto, porque geralmente os registrados são usados para entradas, não para a saída dos multiplicador-somadores. Contrastando com uma topologia paralela comum, na topologia transposta não existe a árvore de somadores.

k

1

k

29

k

30

k

0

s

(n)

y

(n)

'0'

Figura 2.12: Topologia da implementação do filtro transposto.

O FPGA utilizado no projeto possui32multiplicadores, porém não permite o uso de

mais de16multiplicadores em cascata. Como neste trabalho projetou-se um filtro FIR do tipo I (o projeto do filtro é tratado no Capítulo 3), a propriedade de simetria dos coeficientes permite a redução de número de multiplicadores em cascata pelo seu reuso. A topologia transposta que aproveita a simetria do sinal, implementada neste trabalho, é demonstrada na Figura 2.13.

k

15

k

14

k

0

k

1

k

2

k

13

s

n

y

n

(42)

3 Desenvolvimento do Sistema

Como foi visto no Capítulo2, as redes de Bragg em fibra óptica podem atuar como sensores,

refletindo uma faixa estreita da luz incidente. Uma pertubação mecânica ou térmica pode alterar os parâmetros construtivos, como o comprimento de onda de Bragg, a largura de banda e a potência refletida. Dentro destes parâmetros que caracterizam a FBG, o comprimento de onda de Bragg, o qual é aproximadamente o comprimento de onda central do espectro refletido, é o mais adequado a ser medido quando se utiliza a FBG como sensor, pois é neste que a informação está contida. Em um sistema de interrogação óptico com FBGs, uma maneira de demodular o comprimento de onda da luz refletido pela FBG é iluminar a FBG com uma luz sintonizável de banda relativamente mais estreita do que a banda da FBG, varrendo toda a faixa de comprimento de onda em que o sensor vai operar, por meio de filtros ópticos ou fonte de luz sintonizável.

Este capítulo descreve a construção de um sistema de interrogação óptico de sensores FBG multiplexados utilizando FPGA. Ele é composto por uma fonte ASE e filtro sintonizável de Fabry-Perot, com o objetivo de interrogar e monitorar a resposta do sensor de FBG. Inicia-se com a apresentação dos componentes fundamentais e a operação do sistema completo. Em seguida, é tratada uma descrição detalhada sobre a função e a implementação de cada componente. Fechando a seção, é descrita a forma de melhoria do sistema inicial.

O sistema final, com todos os seus componentes foi instalado dentro de uma maleta, facilitando o seu transporte. O código em VHDL do projeto foi publicado como código aberto e está disponível para consulta (Wang 2012).

3.1 Construção e Funcionamento do Sistema

(43)

3.1 Construção e Funcionamento do Sistema 43

de sintonia. Como o sinal de sintonia é um sinal triangular periódico, o comprimento de onda central da luz transmitida é uma função periódica em tempo. Esta luz transmitida pelo filtro entra no acoplador que distribui o sinal óptico até duas portas. As duas FBGs refletem um espectro de dois picos, sendo que as duas FBGs são caracterizadas por comprimentos de onda de Bragg diferentes. Daí para frente, o sinal óptico (representado em cor cinza) é convertido em sinal elétrico (representado em cor vermelha) pelo uso de um circuito de fotodetector. O espectro elétrico, referente ao espectro óptico refletido pela FBG, é adquirido no FPGA e processado pelos algoritmos de detecção de pico a fim de mostrar o deslocamento relativo de pico sensoreado. Por outro lado, o FPGA também permite a aquisição e transmissão de espectro para o computador através de comunicação serial, com o objetivo de monitorar os espectro inteiros.

ASE luz incidente FFP luz filtrada

FBG1 FBG2 acoplador luz refletida Amp T Amp Amp T fotodetector analógico elétrico A/D digital elétrico display UART saída1 saída2 detecção de pico V T V T V T Gerador

de sinal sinal de sintonia

PC

Figura 3.1: Fluxo de dados no sistema de interrogação proposto neste trabalho.

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FPGA

DAC

ASE FFP-TF computador

acoplador

FGB

FGB

serial

ADC fotodetector

comunicação

Sinal óptico Sinal elétrico

Figura 3.2: Diagrama do sistema de interrogação óptico.

Conforme o manual do filtro Fabry-Perot usado, a FWHM do FFP é aproximada-mente55,8pm que será melhor se for menor ainda, enquanto a faixa de comprimento de onda

de varredura (λF SR) é49,2nm quando a voltagem de sintonia (VF SR) é12V. Então a faixa de

comprimento de onda de varredura (λF SR) é13,53nm (49,2 ×3,3

12 ) para o sinal de sintonia com

amplitude máxima de3,3V, o qual é a tensão da saída do FPGA.

Neste sistema, a luz de banda larga oferecida pela fonte ASE é filtrada pelo filtro sintonizável de Fabry-Perot (FFP). O FFP é sintonizado por um sinal de tensão triangular, que é gerado pelo FPGA em formato digital e convertido para analógico por um conversor DA. Este sinal de sintonia é um sinal triangular periódico, sendo que tanto a subida e a descida da rampa são geradas com256níveis distintos (8bits)1. Assim, a saída da fonte ASE após filtrada pelo FFP é uma luz de banda estreita, no qual a região central (pico) é sintonizável. A saída do FFP é ligada a um acoplador que distribui o sinal para até duas fibras ópticas com redes de Bragg.

O sinal óptico refletido pelas redes de Bragg volta para o acoplador e é acessível para o fotodetector que converte o sinal óptico em tensão. O sinal analógico resultante do fotodetector, ou seja, o espectro elétrico é convertido em sinal digital através do circuito de conversor A/D, com256níveis distintos (8bits). O FPGA adquire este sinal digital e calcula a diferença entre os picos espectrais sensoreados pelas FBGs. Ao mesmo tempo, o FPGA possibilita a transmissão do espectro inteiro para o computador através da comunicação serial.

Neste projeto os processos de geração de sinal de sintonia, aquisição de dados e processamento de dados são controlados pelo FPGA. O projeto foi escrito em linguagem VHDL e sintetizado com o uso das ferramentas contidas no conjunto de softwares doXilinx ISE. Todos os circuitos digitais em FPGA foram desenvolvidos utilizando conceito de máquina de estados,

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3.2 Geração do Sinal de Sintonia para o Filtro Fabry-Perot 45

implementado pela metodologia em nível de transferência de registradores (RT). Toda a descrição do hardwarefoi feita por inferência, sem o uso de instanciação de componentes específicos, facilitando seu uso em outros FPGAs.

3.2 Geração do Sinal de Sintonia para o Filtro Fabry-Perot

No método do filtro sintonizável, a luz de banda larga é filtrada por um FFP. O FFP é sintonizado por um sinal em tensão, isto é, o comprimento de onda lido é controlado por meio da tensão aplicada nos terminais do FFP. Conforme as especificações do FFP utilizado (Fiber Fabry-Perot Controller, Micron Optics), este suporta um sinal de sintonia triangular entre20

e 100Hz, com amplitude entre 0e50V (filtro é periódico), sendo que só é necessário variar

a tensão em 12V para varrer toda a faixa de comprimentos de onda suportados pelo filtro. A

geração do sinal de sintonia baseou-se nestas características.

Na Figura 3.3 pode-se visualizar um bloco que mostra as entradas e saídas do subsistema para geração de sinal, desenvolvido para o projeto. Este bloco tem como entrada o sinalclkque é oclockdo cristal do FPGA, o sinalreset, o sinalswque marca a posição da chave de seleção do modo de funcionamento (mode de configuração ou de funcionamento) e o sinalbtn que marca quando o botão de seleção de frequência foi pressionado. O sinal de saídavalé uma palavra de8bits contendo o valor gerado da rampa, o sinalinitemidsão pulsos que indicam

quando o valor inicial e do meio da rampa foram gerados, o sinaltické um pulso gerado a cada novovalgerado, e o sinalenablemarca quando o gerador está funcionando. O sinalcounter é uma palavra de14bits e é igual ao divisor declockutilizado internamente pelo gerador de sinal.

Gerador de Sinal

val counter

init

mid tick

enable clk

reset

sw

btn

Figura 3.3: Visão geral do bloco de geração de Sinal.

(46)

Figura 3.4. Ele é composto por blocos de seleção (sel_freq) e geração (gera_freq) de frequência do sinal de sintonia, bloco de gerar sinal de sintonia (gera_sinal) e dois circuitos de estabilização (db_btnedb_sw) para as chaves de botões mecânicos da placa do FPGA. Este gerador de sinal produz um sinal de rampa com frequência de20até100Hz2, com passo de10Hz, controlado pelo pressionamento de um botão e por uma chave. A chave seleciona o estado da determinação de frequência (nível1) ou o estado da geração de sinal de rampa (nível0).

Para a geração do sinal de rampa desejado, implementou-se primeiramente circuitos para a seleção e geração da frequência desejada para o sinal triangular.

sel_freq gera_freq gera_sinal

db_btn db_sw

val

clk reset

sw clk

reset btn

btn_tick btn

en clk reset

counter enable

clk reset

clk reset tick_sample

sw_level init mid

Figura 3.4: Diagrama do bloco de geração de sinal composto por vários sub-sistemas. As flechas que entram no bloco representam os sinais de entrada, enquanto que as felchas saindo do bloco representam os sinais de saída.

3.2.1 Circuitos de Seleção e Geração de Frequência de Amostragem para

o Sinal de Sintonia

Como visto na Figura 3.4, o blocosel_freqe o blocogera_freqrepresentam respectivamente o circuito de seleção de frequência de amostragem para o sinal de sintonia (rampa) e o circuito de geração de frequência de amostragem dele. Estes dois circuitos são implementados em VHDL como circuitos sequenciais regulares (Chu 2008). Um circuito sequencial regular pode ser considerado como uma versão simplificada de uma máquina de estados finitos (FSM), sendo

2Com a troca do circuito para obter uma melhor resolução a maior frequência de varredura caiu para50Hz por

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3.2 Geração do Sinal de Sintonia para o Filtro Fabry-Perot 47

que ele também é um circuito com memória de estados internos. A diferença entre eles é que a transição de estado do circuito sequencial regular demonstra uma característica regular e simples, geralmente como um contador (counter) ou um registrador de deslocamento (shift register), enquanto a transição de estado do FSM possui uma lógica aleatória (random logic) para descrever uma funcionalidade mais complexa. Para ambos, todos elementos armazenados são sincronizados por umclockglobal, sendo que os dados são armazenados no instante da subida do sinal declock.

O blocosel_freqproduz a frequência da rampa de20Hz até100Hz, com passo de

10Hz, controlado pelo pressionamento de um botão, pressionado de0até8vezes. Se o botão

é pressionado sucessivamente por mais do que 8vezes, o contador volta a contar de 0. Esta lógica é demonstrada na Figura 3.5 que contem dois estados, representando o estado de operação do sistema (ready) quando a chave (representada pelo sinal en) é de nível 0 e o estado da configuração da frequência do sinal de sintonia (selection) quando a chave é de nível1.

en = '1' T F

ready

s_next ← 0 selection

en = '1'

btn = '1'

s_reg = 9 T

T

s_next ← 0 T F

s_next ← s_reg + 1 F

F

Figura 3.5: Gráfico ASM da implementação da seleção de frequência do sinal de sintonia em VHDL.

Para gerar um sinal de pulso com o objetivo de sincronizar a geração de cada nível do sinal triangular, é necessário calcular o contador respectivo antes de dividir a frequência de

100MHz da placa de Spartan 6 de100Hz para uma determinada frequência do sinal de sintonia.

Figure

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