Sistema de sensores piezoeléctricos distribuidos para la identificación de daños en estructuras sometidas a cambios de temperatura

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dc.contributor.authorVitola, Jaime
dc.contributor.authorPozo, Francesca
dc.contributor.authorTibaduiza, Diego A.
dc.contributor.authorAnaya, Maribel
dc.contributor.orcidPozo, Francesc [0000-0001-8958-6789]
dc.contributor.orcidTibaduiza, Diego A. [0000-0002-4498-596X]
dc.coverage.spatialSuizaspa
dc.date.accessioned2021-05-20T19:58:31Z
dc.date.available2021-05-20T19:58:31Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractEl monitoreo de la salud estructural (SHM) es un área muy importante en un amplio espectro de campos y aplicaciones de ingeniería. Con un sistema SHM, es posible reducir el número de tareas de inspección no necesarias, el riesgo asociado y el costo de mantenimiento en una amplia gama de estructuras durante su vida útil. Uno de los problemas en la detección y clasificación de daños son los constantes cambios en las condiciones operativas y ambientales. Los pequeños cambios de estas condiciones pueden ser considerados por el sistema SHM como daños aunque la estructura esté sana. Se han desarrollado y reportado en la literatura varias aplicaciones para el monitoreo de estructuras, y algunas de ellas incluyen técnicas de compensación de temperatura. Sin embargo, en aplicaciones reales, las tecnologías de procesamiento digital han demostrado su valor al: (i) ofrecer una forma muy interesante de adquirir información de las estructuras bajo prueba; (ii) aplicar metodologías para brindar un análisis robusto; y (iii) realizar una identificación de daños con una precisión práctica y útil. Este trabajo muestra la implementación de un sistema SHM basado en el uso de sensores piezoeléctricos (PZT) para inspeccionar una estructura sujeta a cambios de temperatura. La metodología incluye el uso de análisis multivariante, fusión de datos de sensores y enfoques de aprendizaje automático. La metodología se prueba y evalúa con estructuras de aluminio y compuestos que están sujetas a variaciones de temperatura. Los resultados muestran que los daños se pueden detectar y clasificar en todos los casos a pesar de los cambios de temperatura. y (iii) realizar una identificación de daños con una precisión práctica y útil. Este trabajo muestra la implementación de un sistema SHM basado en el uso de sensores piezoeléctricos (PZT) para inspeccionar una estructura sujeta a cambios de temperatura. La metodología incluye el uso de análisis multivariante, fusión de datos de sensores y enfoques de aprendizaje automático. La metodología se prueba y evalúa con estructuras de aluminio y compuestos que están sujetas a variaciones de temperatura. Los resultados muestran que los daños se pueden detectar y clasificar en todos los casos a pesar de los cambios de temperatura. y (iii) realizar una identificación de daños con una precisión práctica y útil. Este trabajo muestra la implementación de un sistema SHM basado en el uso de sensores piezoeléctricos (PZT) para inspeccionar una estructura sujeta a cambios de temperatura. La metodología incluye el uso de análisis multivariante, fusión de datos de sensores y enfoques de aprendizaje automático. La metodología se prueba y evalúa con estructuras de aluminio y compuestos que están sujetas a variaciones de temperatura. Los resultados muestran que los daños se pueden detectar y clasificar en todos los casos a pesar de los cambios de temperatura. La metodología incluye el uso de análisis multivariante, fusión de datos de sensores y enfoques de aprendizaje automático. La metodología se prueba y evalúa con estructuras de aluminio y compuestos que están sujetas a variaciones de temperatura. Los resultados muestran que los daños se pueden detectar y clasificar en todos los casos a pesar de los cambios de temperatura. La metodología incluye el uso de análisis multivariante, fusión de datos de sensores y enfoques de aprendizaje automático. La metodología se prueba y evalúa con estructuras de aluminio y compuestos que están sujetas a variaciones de temperatura. Los resultados muestran que los daños se pueden detectar y clasificar en todos los casos a pesar de los cambios de temperaturaspa
dc.description.abstractenglishStructural health monitoring (SHM) is a very important area in a wide spectrum of fields and engineering applications. With an SHM system, it is possible to reduce the number of non-necessary inspection tasks, the associated risk and the maintenance cost in a wide range of structures during their lifetime. One of the problems in the detection and classification of damage are the constant changes in the operational and environmental conditions. Small changes of these conditions can be considered by the SHM system as damage even though the structure is healthy. Several applications for monitoring of structures have been developed and reported in the literature, and some of them include temperature compensation techniques. In real applications, however, digital processing technologies have proven their value by: (i) offering a very interesting way to acquire information from the structures under test; (ii) applying methodologies to provide a robust analysis; and (iii) performing a damage identification with a practical useful accuracy. This work shows the implementation of an SHM system based on the use of piezoelectric (PZT) sensors for inspecting a structure subjected to temperature changes. The methodology includes the use of multivariate analysis, sensor data fusion and machine learning approaches. The methodology is tested and evaluated with aluminum and composite structures that are subjected to temperature variations. Results show that damage can be detected and classified in all of the cases in spite of the temperature changesspa
dc.description.publindexQ2spa
dc.description.researchgroupGrupo de Investigación en Diseño, Análisis y Desarrollo de Sistemas de Ingeniería -GIDADspa
dc.identifier.issn14248220
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/3996
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieria y Ciencias Basicasspa
dc.relation.citationissue6spa
dc.relation.citationvolume17spa
dc.relation.ispartofjournalSensorsspa
dc.relation.urihttps://www.mdpi.com/1424-8220/17/6/1252spa
dc.source.urihttps://www.mdpi.com/1424-8220/17/2/418spa
dc.titleSistema de sensores piezoeléctricos distribuidos para la identificación de daños en estructuras sometidas a cambios de temperaturaspa
dc.title.translatedDistributed piezo electric sensor system for damage identification in structures subjected to temperature changesspa
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