Un sistema de fusión de datos de sensor basado en la clasificación de patrones de vecinos más cercanos para aplicaciones de monitoreo de salud estructural

Abstract

Las estructuras civiles y militares son susceptibles y vulnerables a sufrir daños debido a las condiciones ambientales y operativas. Por lo tanto, la implementación de tecnología para brindar soluciones robustas en la identificación de daños (mediante el uso de señales adquiridas directamente de la estructura) es un requisito para reducir los costos operativos y de mantenimiento. En este sentido, el uso de sensores permanentemente adheridos a las estructuras ha demostrado una gran versatilidad y beneficio ya que el sistema de inspección puede ser automatizado. Esta automatización se lleva a cabo con tareas de procesamiento de señales con el objetivo de un análisis de reconocimiento de patrones. Este trabajo presenta la descripción detallada de un sistema de monitoreo de salud estructural (SHM) basado en el uso de un sistema activo piezoeléctrico (PZT). El sistema SHM incluye: (i) el uso de una red de sensores piezoeléctricos para excitar la estructura y recoger la respuesta dinámica medida, en varias fases de actuación; (ii) organización de datos; (iii) técnicas avanzadas de procesamiento de señales para definir los vectores de características; y finalmente; (iv) el algoritmo del vecino más cercano como un enfoque de aprendizaje automático para clasificar diferentes tipos de daños. Se incluye y analiza una descripción de la configuración experimental, la validación experimental y una discusión de los resultados de dos estructuras diferentes