Data Acquisition Protocollo per la determinazione delle funzioni di sensibilità embedded

Molte tecniche di monitoraggio strutturale si affidano a cambiamenti delle funzioni di risposta in frequenza misurate (FRF) per rilevare danni all'interno di una struttura. Tuttavia, alcuni di questi metodi affrontare come determinare posizionamenti sensori e / o luoghi forza di input in grado di massimizzare l'efficacia del metodo per rilevare danni. Funzioni sensibilità integrati (ESFS) possono essere utilizzati per determinare la sensibilità di un FRF ad una modifica locale delle proprietà del materiale di una struttura. Pertanto, poiché i danni in genere si traduce in un cambiamento locale nella rigidità, smorzamento, o massa della struttura, ESFS forniscono un metodo per la determinazione dei sensori e di forza migliori posizioni per le tecniche di monitoraggio della salute FRF-based.

Lo scopo di questo video e manoscritto è nei dettagli il processo di acquisizione dei dati e le migliori pratiche per la determinazione ESFS per una struttura. Il processo include la determinazione varie FRF dai test di impatto modale, che viene eseguito da un emozionante structuri con un martello impatto modale e misurando la sua risposta con accelerometri. In questo lavoro, la struttura in fase di sperimentazione è una zona residenziale scala pala eolica 1,2 m. L'obiettivo del test e analisi è quello di identificare posizioni dei sensori che sono più sensibili ai danni alla lama. Queste posizioni dei sensori potrebbero essere utilizzati in un sistema di monitoraggio strutturale per monitorare la lama per danni.

Oltre l'uso di ESFS per determinare le posizioni dei sensori più efficaci da utilizzare in un sistema di monitoraggio strutturale, diversi algoritmi ottimali di posizionamento del sensore si possono trovare anche dimostrato in letteratura. In [Kramer], Kramer valuta iterativamente la capacità di un insieme di sensori ad osservare le modalità di un sistema. Più recentemente, gli algoritmi genetici ^1-3 e reti neurali ⁴ sono stati sviluppati per identificare posizioni ottimali sensori. In ^5, un approccio Bayesiano è utilizzato che tiene conto del rischio di diversi tipi di errorie la distribuzione di frequenza dei danni. In ^6, un modello agli elementi finiti è stato sfruttato per identificare le posizioni dei sensori più probabile per rilevare danni. Nella maggior parte degli algoritmi di posizionamento del sensore presenti in letteratura, i dati della struttura danneggiata, se simulato o misurato, è richiesto. Un vantaggio dell'approccio sensibilità incorporato è che le posizioni dei sensori possono essere determinati dalla struttura sana.

Un altro vantaggio è che ESFS proprietà del materiale non devono essere esplicitamente note. Invece, le proprietà del materiale sono "embedded" nelle espressioni per FRF del sistema. Pertanto, tutto ciò che è necessario per calcolare ESFS sono un insieme di FRF misurate in particolari posizioni di ingresso / uscita. In particolare, la sensibilità del FRF (H _jk) calcolata da una risposta misurata al punto j ad un ingresso al punto k, al cambiamento di rigidità (K _mn) tra i punti m ed nè

dove è il FSE in funzione della frequenza, ω ^7-9. La procedura per misurare le FRF necessari per calcolare il lato destro dell'equazione (1) è dettagliato nella sezione successiva e dimostrato nel video.