Protocolo de toma de datos para la determinación de funciones de sensibilidad Embedded

Muchas técnicas de monitoreo de salud estructural se basan en cambios en las funciones de respuesta de frecuencia medidos (FRF) para detectar daños dentro de una estructura. Sin embargo, algunos de estos métodos ocupa de cómo determinar las ubicaciones de los sensores y / o lugares de entrada de fuerza que maximicen la eficacia del método para detectar daños. funciones de sensibilidad Embedded (SESF) se pueden utilizar para determinar la sensibilidad de un FRF a un cambio local en las propiedades del material de una estructura. Por lo tanto, debido a los daños típicamente resulta en un cambio local de la rigidez, amortiguamiento, o la masa de la estructura, ESF proporcionan un método para determinar las mejores ubicaciones del sensor y de la fuerza de las técnicas de vigilancia de la salud a base de FRF.

El propósito de este video y el manuscrito es detallar el proceso de adquisición de datos y las mejores prácticas para la determinación de los FSE para una estructura. El proceso incluye la determinación de diversas FRF de ensayo de impacto modal, que se realiza excitando un structuvolver con un martillo de impacto modal y medir su respuesta con acelerómetros. En este trabajo, la estructura que se está probando es una escala residencial pala de aerogenerador de 1,2 m. El objetivo de la prueba y el análisis es identificar ubicaciones de los sensores que son más sensibles a los daños a la hoja. Estas ubicaciones de los sensores podrían ser utilizados en un esquema de vigilancia de la salud estructural para supervisar la hoja de daños.

Además del uso de ESF para determinar los lugares más eficaces de sensores para utilizar en un sistema de vigilancia de la salud estructural, varios algoritmos de colocación óptima del sensor también se pueden encontrar demostrado en la literatura. En [Kramer], Kramer iterativamente evalúa la capacidad de un conjunto de sensores para observar los modos de un sistema. Más recientemente, los algoritmos genéticos y redes neuronales ^{1-3 4} se han desarrollado para identificar las ubicaciones óptimas de sensores. En ^5, un enfoque bayesiano se utiliza que tenga en cuenta el riesgo de diferentes tipos de erroresy la distribución de los tipos de daños. En ^6, un modelo de elementos finitos fue impulsada a identificar las ubicaciones de los sensores más probables para detectar daños. En la mayoría de los algoritmos de colocación del sensor presentados en la literatura, los datos de la estructura dañada, ya sea simulada o de medición, se necesita. Una ventaja del enfoque de sensibilidad incorporado es que las ubicaciones de los sensores se pueden determinar a partir de la estructura sana.

Otra ventaja de ESFs es que las propiedades del material no es necesario conocer de forma explícita. En su lugar, las propiedades del material están "incrustados" en las expresiones para FRF del sistema. Por lo tanto, todo lo que se necesita para calcular ESF son un conjunto de FRF medidos en determinados lugares de entrada / salida. Específicamente, la sensibilidad de la FRF (H _jk) calculado a partir de una respuesta medida en el punto j a una entrada en el punto k, a un cambio en la rigidez (K _mn) entre los puntos de m y nes

dónde es el FSE como una función de la frecuencia, ω ^7-9. El procedimiento para medir las FRF requeridos para calcular el lado derecho de la ecuación (1) se detalla en la siguiente sección y demostrado en el vídeo.