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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/9930
Título: 
Adaptive filter feature identification for structural health monitoring in an aeronautical panel
Autor(es): 
Instituição: 
  • Universidade Estadual Paulista (UNESP)
  • Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
ISSN: 
1475-9217
Financiador: 
  • Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP)
  • Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
  • Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
  • SETI/PR
  • Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná (FAADCT/PR)
Número do financiamento: 
  • FINEP: 2636/06
  • Fundação Araucaria: 15997/2010
Resumo: 
This article presents an approach to structural health monitoring (SHM) using adaptive filters. The experimental signals from different structural conditions provided by piezoelectric actuators/sensors bonded in the test structure are modeled by a discrete-time recursive least square (RLS) filter. The biggest advantage of using a RLS filter is the clear possibility to perform an online SHM procedure because the identification is also valid for nonstationary linear systems. An online damage-sensitive index feature is computed based on portions of the autoregressive coefficients normalized by the square root of the sum of the squares. The proposed method is then used in a laboratory test involving an aeronautical panel coupled with piezoelectric sensors/actuators (PZTs) in different positions. To test this hypothesis, the t-test is used to obtain the damage decision. The proposed algorithm was able to identify and localize damages in the structure. The article concludes by exploring the applicability and drawbacks of the method and proposes some implementation suggestions.
Data de publicação: 
1-Set-2011
Citação: 
Structural Health Monitoring-an International Journal. London: Sage Publications Ltd, v. 10, n. 5, p. 481-489, 2011.
Duração: 
481-489
Publicador: 
Sage Publications Ltd
Palavras-chaves: 
  • structural health monitoring
  • smart structures
  • RLS filter
  • t-test
  • online damage detection
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1177/1475921710379514
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso restrito
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/9930
Aparece nas coleções:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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