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【24h】

Detection et localisation d'endommagements structuraux par la methode des sous-espaces, le modele de Kalman et la methode d'analyse en composantes principales

机译：用子空间，卡尔曼模型和主成分分析法对结构损伤进行检测和定位

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Cet article porte sur l'utilisation de techniques d'analyse de processus statistiques pour la detection et la localisation d'endommagements structuraux a partir de mesures vibratoires. La premiere approche proposee dans ce travail se base sur la methode d'identification des sous-espaces stochastiques pour construire un modele de Kalman representatif de l'etat initial (de reference) de la structure. Ce modele est alors utilise pour realiser une prediction des reponses nouvellement mesurees. L'analyse statistique de l'erreur de reconstruction du modele permet de definir un critere de detection de l'apparition d'un defaut. L'interet de cette methode est que seule l'identification du modele pour les donnees de reference est necessaire. La detection de l'endommagement peut alors etre effectuee de maniere automatique par surveillance de la structure sans necessiter de nouvelle identification. Dans la seconde approche, l'analyse en composantes principales des reponses est utilisee pour extraire les directions principales (les caracteristiques) permettant de definir un sous-espace representatif du comportement dynamique de la structure. Le moindre changement dans la reponse d'un capteur affecte l'espace sous-tendu par l'ensemble de tous les capteurs. Par consequent, la comparaison entre les sous-espaces correspondant respectivement a la structure saine et la structure actuelle (potentiellement endommagee) permet de detecter l'apparition eventuelle d'un endommagement. L'analyse en composantes principales peut egalement etre realisee sur un sous-ensemble de capteurs dans le but de localiser le(s) capteur(s) responsable(s) de l'apparition du defaut, et par consequent, la sous-structure endommagee.
机译：本文重点介绍使用统计过程分析技术来检测和定位振动测量引起的结构损伤。在这项工作中提出的第一种方法是基于识别随机子空间的方法，以建立代表结构初始状态（参考）的卡尔曼模型。然后，使用该模型对新测量的响应进行预测。对模型重建错误的统计分析使得可以定义用于检测缺陷外观的标准。该方法的优点是仅需要识别参考数据的模型。然后可以通过监视结构自动进行损坏检测，而无需重新识别。在第二种方法中，使用响应主要成分的分析来提取主要方向（特征），从而可以定义结构动态行为的代表性子空间。即使是传感器响应中的最微小变化，也会影响所有传感器所占据的空间。因此，分别对应于健康结构和当前结构（潜在损坏）的子空间之间的比较使得可以检测到损坏的可能出现。还可以对传感器的子集执行主成分分析，以便定位导致故障出现以及因此造成损坏的子结构的传感器。 。

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