組み込み感度関数を決定するためのデータ収集プロトコル

多くの構造ヘルスモニタリング技術は、構造内の損傷を検出するために測定された周波数応答関数（FRFの）の変化に依存しています。しかしながら、これらの方法のいくつかは損傷を検出するための方法の有効性を最大化する、センサの配置および/または入力力の位置を決定する方法を扱います。埋め込まれた感度関数（のESF）構造の材料特性の局所的な変化に対するFRFの感度を決定することができます。損傷は通常、剛性、減衰、または構造の質量の局所的な変化をもたらすため、したがって、のESFは、FRFベースのヘルスモニタリング技術のための最高のセンサーと力の位置を決定するための方法を提供します。

このビデオと原稿の目的は、詳細にデータ取得処理と構造のためのESFを決定するためのベストプラクティスです。プロセス励磁structuによって行われるモーダル衝撃試験からの種々のFRFを決定することを含みますモーダルインパクトハンマーで再と加速度計との反応を測定します。この作業では、テストされている構造は、1.2メートルの住宅規模の風力タービンブレードです。試験および分析の目的は、ブレードの損傷に対して最も敏感であるセンサ位置を識別することです。これらのセンサの位置は、その後、損傷のブレードを監視するために、構造ヘルスモニタリング方式で使用することができます。

構造ヘルスモニタリング方式で使用するための最も効果的なセンサーの位置を決定するためのESFの使用に加えて、いくつかの最適なセンサ配置アルゴリズムはまた、文献で実証されています。 【クレイマー]で、クレイマーは反復システムのモードを観測するセンサーのセットの能力を評価します。より最近では、遺伝的アルゴリズム^1-3ニューラルネットワーク^4は、最適なセンサ位置を特定するために開発されてきました。 ⁵においては、ベイズアプローチを考慮にエラーの異なる種類のリスクをとることに使用されそして、被害率の分布。 ⁶においては、有限要素モデルは、損傷を検出する可能性が最も高いセンサ位置を識別するために利用しました。文献に提示されたセンサ配置アルゴリズムのほとんどでは、損傷した構造からのデータは、シミュレートまたは測定するかどうか、必要とされます。埋め込まれた感度のアプローチの一つの利点は、センサ位置は、健康な構造から決定することができるということです。

ESFの別の利点は、材料の性質が明示的に知られる必要がないことです。その代わりに、材料特性は、システムのFRFのための表現で「組み込み」されています。したがって、のESFを計算するために必要なものすべてが特定の入力/出力場所での測定のFRFのセットです。具体的には、FRF（H _jkの ）の感度は、点mとnは間の剛性（Kの_MN）の変化に、点kでの入力にj点で測定された応答から計算しますあります

どこ ^7-9周波数ωの関数としてESFです。式（1）の右辺を計算するために必要なのFRFを測定するための手順は、次のセクションで説明し、ビデオで示されています。