Orientador: Eurípedes Guilherme de Oliveira Nóbrega

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica

Resumo: O monitoramento da integridade de estruturas, também referido na literatura pelo termo Structural Health Monitoring (SHM), é um campo multidisciplinar de pesquisa que abrange técnicas, tecnologias e métodos que permitam um diagnóstico contínuo e inteligente da integridade de estruturas...

Resumo: O monitoramento da integridade de estruturas, também referido na literatura pelo termo Structural Health Monitoring (SHM), é um campo multidisciplinar de pesquisa que abrange técnicas, tecnologias e métodos que permitam um diagnóstico contínuo e inteligente da integridade de estruturas mecânicas. O desenvolvimento de estruturas mecânicas com maior durabilidade, maior segurança e menor custo de manutenção são as principais razões que justificam o investimento na pesquisa e desenvolvimento nessa área, por diversos setores da indústria e de serviços. Neste trabalho é estudada a aplicação de técnicas de identificação multivariável baseadas em subespaços, juntamente com geração e análise de resíduos de paridade como ferramentas para a realização da detecção de danos em estruturas mecânicas, o que representa a base de todo o procedimento de um diagnóstico estrutural completo. A realização deste trabalho envolveu a construção de uma bancada experimental para análise de danos em elementos de placa, com múltiplos sensores e atuadores. Como um dos passos principais deste trabalho também esteve o desenvolvimento de um método de identificação por subespaços com segmentação espectral, o que viabilizou uma melhoria na qualidade e redução no custo computacional da identificação da estrutura. Além disso, também foram estudadas técnicas de fusão dos dados de sinais dos sensores, visando melhoria na robustez da detecção. Os principais resultados obtidos neste trabalho servirão de base para o desenvolvimento de um sistema inteligente de diagnóstico estrutural em tempo real

Abstract: Structural Health Monitoring (SHM) is a multidisciplinary research field, which covers techniques, technologies and methods which are essential to perform a continuous and intelligent diagnosis about mechanical structure integrity. The development of structures with improved durability,...

Abstract: Structural Health Monitoring (SHM) is a multidisciplinary research field, which covers techniques, technologies and methods which are essential to perform a continuous and intelligent diagnosis about mechanical structure integrity. The development of structures with improved durability, improved operational safety and reduced maintenance cost are the main reasons that justify the investments in research and development in this area, by a numerous amount of industrial and services sectors. In this work, the application of multivariable identification subspace-based identification techniques with parity residue generation and analysis are studied as tools to perform structural damage detection, which is the basis of a complete structural diagnosis procedure. The realization of this work involved the construction of an experimental workbench to detect damages in plate elements, equipped with multiple sensors and actuators. The development of a subspace-based identification method with spectral segmentation that made possible to improve the quality and to reduce the computational cost of system identification was one of the major steps achieved in this work. Also, some data fusion techniques were studied, aiming to perform a more robust detection. The main results obtained in this work will be the basis to develop an intelligent and real-time structural diagnosis system