Contexto:

En los últimos años, gracias a los avances tecnológicos en instrumentación y procesamiento digital de señales, los métodos no invasivos para la detección de daños estructurales se han vuelto cada vez más importantes. Las técnicas de monitoreo de salud estructural (SHM) basadas en vibraciones permiten identificar la presencia y ubicación del daño a partir de cambios permanentes en las frecuencias fundamentales de las señales. Un método empleado con éxito para la detección de daño es la descomposición modal empírica (EMD). Otro método menos utilizado en este campo de estudio es el análisis singular espectral (SSA). En este artículo se describen ambos métodos y se realiza un estudio de simulación para compararlos e identificar cuál es más efectivo en la detección del daño estructural.

Métodos:

Se aplicaron los métodos de un estudio de referencia conocido como benchmark SHM problema para facilitar la comparación. Para evaluar la efectividad de ambos métodos, se empleó la simulación Monte Carlo. Para controlar el ruido aleatorio y otros factores inherentes a la simulación, se repitió el procedimiento 1.000 veces para cada tipo de daño.

Resultados:

En el caso de daño severo, ambos métodos mostraron un buen desempeño. Sin embargo, cuando el daño fue leve, los cambios en la frecuencia fundamental no fueron aparentes. Sin embargo, se observó un cambio significativo en el nivel de amplitud. En este caso, el método SSA obtuvo los mejores resultados.

Conclusiones:

Los métodos EMD y SSA, junto con el filtro de paso alto, detectaron daños severos cuando los registros de aceleración tenían poco o ningún ruido. Cuando los registros de aceleración estaban contaminados con ruido, la probabilidad de que el EMD detectara el daño disminuyó drásticamente. Una de las ventajas del SSA sobre el EMD es que, para patrones de daño moderado o leve, el primero no requiere filtros ni el uso de la transformada Hilbert-Huang para detectar el daño. En general, se encontró que el SSA es más efectivo para la detección de daño.

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