Protocole d'acquisition de données pour déterminer les fonctions de sensibilité intégrés

De nombreuses techniques structurelles de surveillance de la santé comptent sur les changements dans les fonctions de réponse en fréquence de mesure (de VDASA) pour détecter les dommages au sein d'une structure. Cependant, peu de ces méthodes abordent la façon de déterminer les emplacements de capteurs et / ou des emplacements de force d'entrée qui permettra de maximiser l'efficacité de la méthode pour détecter les dommages. fonctions de sensibilité intégrés (SESF) peuvent être utilisés pour déterminer la sensibilité d'un FRF à un changement local dans les propriétés des matériaux d'une structure. Par conséquent, parce que les dommages se traduit généralement par une modification locale de la rigidité, l'amortissement, ou la masse de la structure, SESF prévoient une méthode pour déterminer les meilleurs capteurs et de la force des emplacements pour les techniques de surveillance de la santé à base de FRF.

Le but de cette vidéo et manuscrit est de détailler le processus d'acquisition de données et les meilleures pratiques pour déterminer SESF pour une structure. Le procédé comprend la détermination de différentes FRF essais d'impact modal, qui est réalisée en excitant un structure avec un impact marteau modal et de mesurer sa réponse avec des accéléromètres. Dans ce travail, la structure testée est un 1,2 m échelle résidentielle pale de turbine éolienne. L'objectif de l'essai et l'analyse consiste à identifier les emplacements des détecteurs qui sont les plus sensibles aux lésions de la lame. Ces emplacements de capteurs pourraient alors être utilisés dans un schéma structurel de surveillance de la santé pour surveiller la lame pour les dommages.

Outre l'utilisation de SESF déterminer les emplacements les capteurs les plus efficaces à utiliser dans un schéma de structure de surveillance de la santé, plusieurs algorithmes optimaux de placement du capteur peuvent également être trouvés démontré dans la littérature. Dans [Kramer], Kramer évalue itérativement la capacité d'un ensemble de capteurs pour observer les modes d'un système. Plus récemment, des algorithmes génétiques ^1-3 et les réseaux de neurones ⁴ ont été développés afin d' identifier les emplacements des détecteurs optimaux. Dans ^5, une approche bayésienne est utilisé qui prend en compte le risque de différents types d'erreurset la répartition des taux de dommages. En ^6, un modèle d'éléments finis a été mis à profit pour identifier les endroits les plus susceptibles de détecter les dommages des capteurs. Dans la plupart des algorithmes de placement des capteurs présentés dans la littérature, les données de la structure endommagée, simulée ou mesurée est requise. Un avantage de l'approche de la sensibilité intégrée est que les emplacements de capteur peuvent être déterminés à partir de la structure saine.

Un autre avantage de SESF est que les propriétés des matériaux ne doivent pas être explicitement connus. Au lieu de cela, les propriétés du matériau sont "intégrés" dans les expressions pour les FRF du système. Par conséquent, tout ce qui est nécessaire pour calculer ESF sont un ensemble de FRF mesurées à des endroits particuliers d'entrée / sortie. Plus précisément, la sensibilité de la FRF (H _jk) calculée à partir d' une réponse mesurée au point j à une entrée au point k, à un changement de rigidité (K _mn) entre les points m et nest

où est le FSE en fonction de la fréquence, ω ^7-9. La procédure de mesure des FRF nécessaires pour calculer le côté droit de l'équation (1) est détaillée dans la section suivante et démontré dans la vidéo.