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J-GLOBAL ID：201802239011751241   整理番号：18A0156953

構造ヘルスモニタリングにおける環境の影響を除去するための線形アプローチの比較【Powered by NICT】

A comparison of linear approaches to filter out environmental effects in structural health monitoring

著者 (2件)： Deraemaeker A. (Universite Libre de Bruxelles (ULB) - BATir, 50 av Franklin Roosevelt, CP 194/02, 1050 Brussels, Belgium) ,  Worden K. (Dynamics Research Group, Department of Mechanical Engineering, University of Sheffield, Mappin Street, Sheffield S1 3JD, UK)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 105  ページ： 1-15  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多変量特徴ベクトルに重要な環境変動性の存在下におけるロバストな新規性検出を行うためにマハラノビス二乗距離を使用することの可能性を検討した。距離を計算するために用いる共分散行列の固有値分解を行い,マハラノビス二乗距離は独立変数の空間に特徴ベクトル空間からの変換から生じる独立項の和として記述できることを示した。一般に,特徴ベクトルのサイズが大きい場合,支配的な固有値と共分散行列に関連する固有ベクトルは,主成分のセットを定義することができる。関連する固有値が高いので,マハラノビス二乗距離へのそれらの寄与は減少するが,一方で他の成分の寄与は関連する固有値の低い値のために,高かった。この分析は,マハラノビス距離は自然に訓練データの変動を除去することを示した。この特性は,損傷検出における環境の影響を除去し,二つの他の確立された技術,主成分分析と因子分析と同様にに用いることができる。三技術は,特徴ベクトルは環境条件の変化の下で収集された固有振動数とモード形態にある木橋,付加質量でシミュレートした損傷条件からの実際の実験データを用いて比較した。結果は,三つの方法の間の類似性と環境効果を除くために能力を確認し,構造変化に高感度を維持した。結果はまた,環境影響をフィルタリングした後にも,正規性仮定は残留特徴ベクトルのできないことを示した。代替は,訓練データにおける偽陽性を回避するはるかに優れたしきい値をもたらす極値統計に基づいて実証した,全ての損傷事例の検出を可能にした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 固有ベクトル ,  固有値 ,  フィルタリング ,  主成分分析 ,  損傷検出 ,  固有振動数 ,  *線形性 ,  類似性 ,  ロバスト性 ,  因子分析
準シソーラス用語： 訓練データ ,  Mahalanobis距離 ,  固有値分解 ,  共分散行列 ,  特徴ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 構造ヘルスモニタリング(SHM) ,  環境の影響 ,  Mahalanobis乗距離 ,  主成分分析(PCA) ,  因子分析

分類 (2件)： 振動論  (BB02020O) ,  構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 構造ヘルスモニタリング ,  環境 ,  線形