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J-GLOBAL ID：202102290958736520   整理番号：21A2569459

同時マルチパラメータモード異常検出による自動およびモデルフリー橋梁損傷指標【JST・京大機械翻訳】

Automated and Model-Free Bridge Damage Indicators with Simultaneous Multiparameter Modal Anomaly Detection

著者 (2件)： Tran Thanh T. X. (Department of Civil Engineering, Yokohama National University, Yokohama 240-8501, Japan) ,  Ozer Ekin (Department of Civil & Environmental Engineering, University of Strathclyde, Glasgow G1 1XQ, UK)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 17  ページ： 4752  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,振動ベース構造健全性監視(SHM)センサ,例えば加速度計から推定される構造損傷同定に対する同時モードパラメータ異常検出パラダイムを追求した。情報行列(SRIM)法を用いたシステム実現を,状態行列の同定のために短時間掃引時間窓で,次に,自動化強化によるモードパラメータで行った。安定性図から収集された安定モード極をクラスタ化し,Gauss分布ベースの異常検出プラットフォームに供給した。異なる異常閾値を,応用手段として2つのテストベッド橋構造をとる周波数と減衰比項の両方に関して調べ,そして,単純なBoole Operatorを,一変量異常を併合するために実行した。第一の橋は,Nevada,Reno大学で実施された一連の地震振動台実験によって,増分損傷を受ける鉄筋コンクリート橋である。第2の橋は,最初のものとは異なり,測定を通して損傷を反映しないコロンビア大学Morningside Campusの鋼アーチ構造である。2つの大規模実装は,パラメータ抽出と学習監視に関して最小人間介入による自動化モード解析と異常認識の現実的性能を示した。本論文で示した異常検出性能は,指定閾値に従って変動を示し,従って,情報検索メトリックスを考慮した。方法論は,唯一のデータ駆動,スケーラブル,および完全に自律的な展望を必要とするSHM問題によく適合している。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モード解析 ,  情報検索 ,  *自動化 ,  学習 ,  正規分布 ,  システム同定 ,  鋼 ,  加速度計 ,  地震 ,  クラスタ化 ,  震災
準シソーラス用語： 構造ヘルスモニタリング ,  損傷同定 ,  異常検出 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： システム同定 ,  構造ヘルスモニタリング ,  情報行列を用いたシステム実現 ,  自動化モード解析 ,  地震損傷評価 ,  異常検出

分類 (5件)： トンネルの保守と付帯設備,その他  (RC05060U) ,  レーザの応用  (BD04100V) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  建築物の維持・管理  (RB01020X) ,  レーダ  (ND13010H)

引用文献 (42件)：

• Farrar, C.R.; Duffey, T.A.; Doebling, S.W.; Nix, D.A. A statistical pattern recognition paradigm for vibration-based structural health monitoring; Structural Health Monitoring. In Proceedings of the 2nd International Workshop on Structural Health Monitoring 2000, Stanford, CA, USA, 8-10 September 1999; pp. 764-773.
• Sohn, H.; Farrar, C.R.; Hunter, N.F.; Worden, K. Structural health monitoring using statistical pattern recognition techniques. J. Dyn. Sys. Meas. Control 2001, 123, 706-711.
• Gul, M.; Catbas, F.N. Statistical pattern recognition for Structural Health Monitoring using time series modeling: Theory and experimental verifications. Mech. Syst. Signal Process. 2009, 23, 2192-2204.
• Loh, C.H.; Weng, J.H.; Liu, Y.C.; Lin, P.Y.; Huang, S.K. Structural damage diagnosis based on on-line recursive stochastic subspace identification. Smart Mater. Struct. 2011, 20, 055004.
• Thöns, S.; Döhler, M.; Long, L. On damage detection system information for structural systems. Struct. Eng. Int. 2018, 28, 255-268.

タイトルに関連する用語 (4件)： 異常検出 ,  モデル ,  橋梁 ,  損傷指標