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J-GLOBAL ID：202102242933043162   整理番号：21A2053290

伝達性関数と統計的閾値選択スキームの確率的距離測度に基づく構造異常検出【JST・京大機械翻訳】

Structural anomaly detection based on probabilistic distance measures of transmissibility function and statistical threshold selection scheme

著者 (7件)： Yan Wang-Ji (State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City and Department of Civil and Environmental Engineering, University of Macau, China) ,  Yan Wang-Ji (Guangdong-Hong Kong-Macau Joint Laboratory for Smart Cities, China) ,  Chronopoulos Dimitrios (KU Leuven, Department of Mechanical Engineering & Mecha(tro)nic System Dynamics (LMSD), Ghent Technology Campus, 9000, Belgium) ,  Chronopoulos Dimitrios (Institute for Aerospace Technology & The Composites Group, The University of Nottingham, United Kingdom) ,  Yuen Ka-Veng (State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City and Department of Civil and Environmental Engineering, University of Macau, China) ,  Yuen Ka-Veng (Guangdong-Hong Kong-Macau Joint Laboratory for Smart Cities, China) ,  Zhu Yi-Chen (Department of Bridge Engineering, Southeast University, Jiangsu, Nanjing, China)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 162  ページ： Null  発行年： 2022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： 出力-出力関係の数学的表現として,伝達性関数(TF)は,入力変動の影響に対するそのロバスト性のために,構造損傷検出に広く適用されてきた。ほとんどの工学分野において,TFベースの特徴検出における不確実性の問題を扱うことは,基本的重要性の問題である。本研究では,円形対称複素Gauss比分布による後処理なしにTFの変動性を厳密にモデル化することにより,新しい統計的データ駆動損傷検出アルゴリズムを提案した。ベースライン条件でのTF間の対称Kullback-Leibler(SKL)発散の確率的距離と,異なる状態下のTFsの確率分布の非類似性を測定できる潜在的損傷シナリオを,構造異常を検出する損傷指数(DI)として計算した。正規条件集合がGauss統計によって支配される暗黙的仮定を持つMahalanobis距離と比較して,本研究で提案した確率的距離測度は,Gauss分布に従うTFの偏差を扱うことができる。Bayes推論戦略とモンテカルロ不一致試験を統合する統計的厳密閾値選択スキームを,測定の不確実性とTFの確率的モデルを調整することにより,損傷の存在を検出するために提案した。強制振動試験の代わりに環境振動下の異常検出におけるTFの確率的距離測定の可能性を検証するために,数値,実験および現場試験研究を行った。結果は,地球規模の展望から,存在を検出し,相対的な損傷重症度を定量化するための,提案した方法の満足な性能を示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  強制振動 ,  *対称性 ,  正規分布 ,  不確実性 ,  確率分布 ,  Bayes推定 ,  確率モデル ,  統計データ ,  ロバスト性 ,  損傷検出
準シソーラス用語： *距離測度 ,  Mahalanobis距離 ,  検出アルゴリズム ,  *閾値選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 伝達性関数 ,  Bayes解析 ,  不確実性定量化 ,  確率的距離測度 ,  損傷検出 ,  構造ヘルスモニタリング

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  非破壊試験  (HB02030F) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 関数 ,  統計 ,  閾値選択 ,  スキーム ,  確率 ,  距離測度 ,  異常検出