Name: Protocolo de toma de datos para la determinación de funciones de sensibilidad Embedded (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 46 s
Description: Aprende a determinar funciones de sensibilidad embebidas para monitoreo de salud estructural en aerogeneradores residenciales. Este método computacional modela estructuras usando datos experimentales sin requerir parámetros específicos de masa, rigidez o amortiguamiento.

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1. Preparación previa a la prueba <ol><li> Diseñar y fabricar el dispositivo de prueba. Diseñar el aparato para reproducir las condiciones de contorno realistas por elegir ubicaciones de los pernos para que coincida con las ubicaciones de montaje de la cuchilla. Elija acero para el accesorio para minimizar la contribución del accesorio a la respuesta dinámica de la muestra de ensayo. <ol><li> El cerrojo a la cuchilla a la t-soporte personalizado. </li><li> Sujetar el accesorio a una mesa de acero. </li></ol></li><li> Identificar y marcar las ubicaciones de rejilla de impacto. <ol><li> Elija 30 puntos que abarcan toda la hoja. </li><li> Marcar los puntos con un marcador o cera de la pluma y el número de referencia. Medir espaciado de punto utilizando una cinta métrica para su uso posterior en la representación visual de los resultados. </li></ol></li><li> Seleccionar y calibrar los acelerómetros. <ol><li> Elija un solo eje, de 10 mV / g acelerómetros. Asegúrese de elegir los acelerómetros con la sensibilidad adecuada con el fin de evitar la sobrecarga del sensor y para lograr una buena señal arelaciones de la Ruido. También, asegúrese de que el rango de frecuencia de los sensores es suficiente para capturar el rango de frecuencias de interés para la muestra de ensayo. </li><li> Calibrar cada sensor. <ol><li> Una el sensor a un agitador de mano cuya salida es una fuerza de una sola frecuencia con una magnitud de 9,81 m / seg 2 rms (es decir, 1 g). </li><li> Medir la respuesta de 2 seg. </li><li> Determinar la amplitud RMS de la respuesta de la lectura de software. </li><li> Multiplicar la amplitud rms por 1000 para determinar el factor de calibración para el acelerómetro en unidades de mV / g. </li></ol></li></ol></li><li> Elija un martillo y punta de martillo. <ol><li> Elija un martillo de impacto con una sensibilidad del 11,2 mV / N. Asegúrese de seleccionar un martillo que suficientemente excita la muestra de ensayo, tanto en amplitud y frecuencia gama. </li><li> Seleccione una punta de nylon. Asegúrese de seleccionar una punta de martillo que suficientemente excita la muestra de ensayo, tanto en amplitud y frecuencia gama. </li><li> Connect el martillo para el sistema de adquisición de datos con un cable BNC. </li></ol></li><li> Identificar ubicaciones de los sensores y adjuntar sensores (Figura 4). <ol><li> Elija lugares en los puntos de m y n en cada lado de la ubicación de la avería. </li><li> Montar tercera acelerómetro en la posición k. Los datos de este sensor se utilizarán para validar los resultados del análisis de función de sensibilidad incorporado. </li><li> Adjuntar acelerómetros utilizando pegamento. Deje que el pegamento para fijar por completo antes de realizar la prueba de impacto. </li></ol></li><li> Seleccione los parámetros de prueba en la interfaz gráfica de adquisición de datos. <ol><li> Permitir la detección doble golpe. </li><li> Ajuste la frecuencia de muestreo de 25.600 Hz. La gama de frecuencia útil es, por lo tanto, 12,800 Hz. </li><li> Ajuste el tiempo de la muestra a 1 seg. </li><li> Seleccione el canal de martillo como el canal de disparo. Ajuste el nivel de disparo a 10 UE. </li><li> Establecer la longitud de disparo previo al 5% del tiempo total de la muestra. El pre-tdatos instalador es datos recogidos antes de iniciar la adquisición de datos que se ha almacenado en una memoria intermedia. Es importante para recuperar y guardar estos datos de manera que se captura todo el evento de impacto. </li><li> Seleccione el estimador H1 FRF. Este estimador asume que hay ruido en los canales de respuesta y no hay ruido en el canal de la fuerza. Nota: No datos de la ventana durante la adquisición. Windows puede ser aplicado en el procesamiento posterior, si es necesario. </li><li> Introduzca el acelerómetro y la información de martillo, incluyendo factores de calibración o la ficha descriptiva. </li><li> Guardar las opciones de mantenimiento de registros y para su uso en futuras pruebas. </li></ol></li></ol> 2. Pruebas de impacto en la hoja sana <ol><li> 1 punto de impacto con el martillo. Cuando la amplitud de la fuerza de impacto excede el nivel de disparo elegido, se activará el sistema de adquisición de datos y datos, incluyendo la cantidad seleccionada de los datos previos al disparo, se iniciará la grabación. <ol><li> Durante Acquisitio datosn, observar canales para evitar la saturación del canal y los impactos dobles mediante la observación de las historias de tiempo que se muestran en el software de adquisición de datos. </li><li> Durante la adquisición de datos, controlar la coherencia para cada canal acelerómetro para evaluar la calidad de los datos adquiridos mediante la observación de la trama coherencia en el software de adquisición de datos. </li></ol></li><li> Repita el paso 2.1 de cuatro veces más en el punto 1. <ol><li> Utilice amplitudes de impacto consistentes para todos los impactos. </li></ol></li><li> Repita los pasos 2.1 y 2.2 para todos los puntos. </li></ol> 3. Pruebas de impacto en la hoja dañados <ol><li> Repita la sección 2 de la tarjeta dañada con el fin de recopilar datos para la validación de los resultados de la función de sensibilidad embebidos. Excepto por el cambio en la muestra de ensayo, todos los parámetros de ensayo se mantienen la misma. </li></ol>

<ol><li>Singh, N., Joshi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+location+and+number+of+sensors+for+structural+health+monitoring+using+genetic+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Mater+Forum%22%5BJournal%5D)">Optimization of location and number of sensors for structural health monitoring using genetic algorithm.</a> Mater Forum. 33, 359-367 (2009).</li>
<li>Gao, H., Rose, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ultrasonic+sensor+placement+optimization+in+structural+health+monitoring+using+evolutionary+strategy%5BTitle%5D)+AND+%22Review+Of+Qnde%22%5BJournal%5D)">Ultrasonic sensor placement optimization in structural health monitoring using evolutionary strategy.</a> Review Of Qnde. 25, 1687-1693 (2006).</li>
<li>Raich, A. M., Liszkai, T. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multi-objective+optimization+of+sensor+and+excitation+layouts+for+frequency+response+function-based+structural+damage+identification%5BTitle%5D)+AND+%22Comput-Aided+Civinfrastructure+Eng%22%5BJournal%5D)">Multi-objective optimization of sensor and excitation layouts for frequency response function-based structural damage identification.</a> Comput-Aided Civinfrastructure Eng. 27 (2), 95-117 (2012).</li>
<li>Worden, K., Burrows, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+sensor+placement+for+fault+detection%5BTitle%5D)+AND+%22Eng+Struct%22%5BJournal%5D)">Optimal sensor placement for fault detection.</a> Eng Struct. 23 (8), 885-901 (2001).</li>
<li>Flynn, E. B., Todd, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Bayesian+approach+to+optimal+sensor+placement+for+structural+health+monitoring+with+application+to+active+sensing%5BTitle%5D)+AND+%22Mech+Syst+Signal+Pr%22%5BJournal%5D)">A Bayesian approach to optimal sensor placement for structural health monitoring with application to active sensing.</a> Mech Syst Signal Pr. 24 (4), 891-903 (2010).</li>
<li>Markmiller, J., Chang, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sensor+network+optimization+for+a+passive+sensing+impact+detection+technique%5BTitle%5D)+AND+%22Struct+Health+Monit%22%5BJournal%5D)">Sensor network optimization for a passive sensing impact detection technique.</a> Struct Health Monit. 9 (1), 25-39 (2010).</li>
<li>Yang, C., Adams, D., Yoo, S., Kim, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+embedded+sensitivity+approach+for+diagnosing+system-level+noise+and+vibration+problems%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Sound+Vibration%22%5BJournal%5D)">An embedded sensitivity approach for diagnosing system-level noise and vibration problems.</a> J. Sound Vibration. 269 (3), 1063-1081 (2004).</li>
<li>Yang, C., Adams, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+changes+in+vibration+behavior+using+first-+and+second-order+iterative+embedded+sensitivity+functions%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Sound+Vibration%22%5BJournal%5D)">Predicting changes in vibration behavior using first- and second-order iterative embedded sensitivity functions.</a> J. Sound Vibration. 323 (1), 173-193 (2009).</li>
<li>Yang, C., Adams, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Damage+Identification+Technique+based+on+Embedded+Sensitivity+Analysis+and+Optimization+Processes%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Sound+Vibration%22%5BJournal%5D)">A Damage Identification Technique based on Embedded Sensitivity Analysis and Optimization Processes.</a> J. Sound Vibration. 333 (14), 3109-3119 (2013).</li>
<li>Rocklin, G. T., Crowley, J., Vold, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+of+the+H1%2C+H2%2C+and+Hv+frequency+response+functions%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Of+IMAC+III%22%5BJournal%5D)">A comparison of the H1, H2, and Hv frequency response functions.</a> Proc. Of IMAC III. 1, 272-278 (1985).</li>
<li>Meyer, J., Adams, D., Silvers, J. Embedded Sensitivity Functions for improving the effectiveness of vibro-acoustic modulation and damage detection on wind turbine blades. ASME 2014 DSCC, , (2014).</li>
<li>Guratzsch, R., Mahadevan, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+health+monitoring+sensor+placement+optimization+under+uncertainty%5BTitle%5D)+AND+%22AIAA+J%22%5BJournal%5D)">Structural health monitoring sensor placement optimization under uncertainty.</a> AIAA J. 48 (7), 1281-1289 (2010).</li>
</ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

accesorios de la prueba deben ser diseñados para replicar las condiciones de contorno realistas por lo que los resultados serán aplicables en condiciones de funcionamiento. La selección del número de puntos de impacto utilizados para las pruebas es un equilibrio entre el mantenimiento de suficiente resolución espacial y el tiempo de prueba. Seleccione el martillo en función del tamaño de la muestra de ensayo y la gama de frecuencias de interés. En general, cuanto menor es el martillo, la más amplia la gama de frecuencia...

Muchas técnicas de monitoreo de salud estructural se basan en cambios en las funciones de respuesta de frecuencia medidos (FRF) para detectar daños dentro de una estructura. Sin embargo, algunos de estos métodos ocupa de cómo determinar las ubicaciones de los sensores y / o lugares de entrada de fuerza que maximicen la eficacia del método para detectar daños. funciones de sensibilidad Embedded (SESF) se pueden utilizar para determinar la sensibilidad de un FRF a un cambio local en las propiedades del material de una estructura. Por lo tanto, debido a los daños típicamente resulta en un cambio local de la rigidez, amortiguamiento, o la masa de la estructura, ESF proporcionan un método para determinar las mejores ubicaciones del sensor y de la fuerza de las técnicas de vigilancia de la salud a base de FRF. El propósito de este video y el manuscrito es detallar el proceso de adquisición de datos y las mejores prácticas para la determinación de los FSE para una estructura. El proceso incluye la determinación de diversas FRF de ensayo de impacto modal, que se realiza excitando un structuvolver con un martillo de impacto modal y medir su respuesta con acelerómetros. En este trabajo, la estructura que se está probando es una escala residencial pala de aerogenerador de 1,2 m. El objetivo de la prueba y el análisis es identificar ubicaciones de los sensores que son más sensibles a los daños a la hoja. Estas ubicaciones de los sensores podrían ser utilizados en un esquema de vigilancia de la salud estructural para supervisar la hoja de daños. Además del uso de ESF para determinar los lugares más eficaces de sensores para utilizar en un sistema de vigilancia de la salud estructural, varios algoritmos de colocación óptima del sensor también se pueden encontrar demostrado en la literatura. En [Kramer], Kramer iterativamente evalúa la capacidad de un conjunto de sensores para observar los modos de un sistema. Más recientemente, los algoritmos genéticos y redes neuronales 1-3 4 se han desarrollado para identificar las ubicaciones óptimas de sensores. En 5, un enfoque bayesiano se utiliza que tenga en cuenta el riesgo de diferentes tipos de erroresy la distribución de los tipos de daños. En 6, un modelo de elementos finitos fue impulsada a identificar las ubicaciones de los sensores más probables para detectar daños. En la mayoría de los algoritmos de colocación del sensor presentados en la literatura, los datos de la estructura dañada, ya sea simulada o de medición, se necesita. Una ventaja del enfoque de sensibilidad incorporado es que las ubicaciones de los sensores se pueden determinar a partir de la estructura sana. Otra ventaja de ESFs es que las propiedades del material no es necesario conocer de forma explícita. En su lugar, las propiedades del material están &quot;incrustados&quot; en las expresiones para FRF del sistema. Por lo tanto, todo lo que se necesita para calcular ESF son un conjunto de FRF medidos en determinados lugares de entrada / salida. Específicamente, la sensibilidad de la FRF (H jk) calculado a partir de una respuesta medida en el punto j a una entrada en el punto k, a un cambio en la rigidez (K mn) entre los puntos de m y nes <img alt="ecuación1" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" /> dónde <img alt="Equation2" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" /> es el FSE como una función de la frecuencia, ω 7-9. El procedimiento para medir las FRF requeridos para calcular el lado derecho de la ecuación (1) se detalla en la siguiente sección y demostrado en el vídeo.

<table><tbody><tr><td>Acelerómetro</td><td>PCB</td><td>356B11</td><td>tres utilizados en pruebas</td></tr><tr><td>Martillo de impacto</td><td>PCB</td><td>086C01</td><td></td></tr><tr><td>Tarjeta de adquisición de datos</td><td>NI</td><td>9234</td><td></td></tr><tr><td>DAQ chasis&nbsp;</td><td>NI</td><td>cDAQ-9171</td><td>o software similar</td></tr><tr><td></td><td>MATLAB</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Super glue</td><td>Loctite</td><td>454</td><td></td></tr><tr><td>Handheld Shaker</td><td>PCB</td><td>394C06</td><td>para calibración&nbsp;</td></tr></tbody></table>

protocolo de toma de datos para la determinación de funciones de sensibilidad embedded

Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

La eficacia de muchas técnicas de monitoreo de salud estructural depende de la colocación de los sensores y la ubicación de las fuerzas de entrada. Los algoritmos para la determinación óptima del sensor y obligando a lugares normalmente requieren datos, ya sea simulada o medido, de la estructura dañada. funciones de sensibilidad Embedded proporcionan un enfoque para determinar la mejor ubicación del sensor disponibles para detectar daño con sólo los datos de la estructura sana. En este video y el manuscrito, se presenta el procedimiento de adquisición de datos y las mejores prácticas para la determinación de las funciones de sensibilidad incrustados de una estructura. Las funciones de respuesta de frecuencia utilizados en el cálculo de las funciones de sensibilidad incrustados se adquirieron usando el ensayo de impacto modal. Los datos se adquieren y se muestran los resultados representativos de una pala de aerogenerador escala residencial. Estrategias para evaluar la calidad de los datos que se adquieran se proporcionan durante la manifestación del proceso de adquisición de datos. </p&gt;

La figura 1 muestra una función típica sensibilidad incorporado. Similar a un FRF, el FSE tiene picos cerca de las frecuencias naturales de la estructura. Cuanto mayor sea el valor de la FSE, más sensible será la ubicación es dañar entre los puntos M y N. Cada uno de los treinta puntos sometidos a ensayo sobre la pala de aerogenerador tiene una única FSE. Estos ESFs se pueden comparar para determinar que la ubicación del sensor sería más sensibles a los...

Se describe el procedimiento de adquisición de datos para determinar las funciones de sensibilidad integradas. Se adquieren datos y se muestran resultados representativos para una pala de turbina eólica a escala residencial.

Protocolo de toma de datos para la determinación de funciones de sensibilidad Embedded

The effectiveness of many structural health monitoring techniques depends on the placement of sensors and the location of input forces. Algorithms for ...

El objetivo general de este procedimiento consiste en determinar las funciones de sensibilidad integradas de una estructura. El procedimiento se demostrará en una pala de turbina eólica a escala residencial. Este método puede ayudar a responder preguntas clave relacionadas con el monitoreo de la integridad estructural, como cómo cambiará la respuesta de una estructura debido a daños en una ubicación determinada.La principal ventaja de esta técnica es que proporciona un método para modelar una estructura basado en datos medidos experimentalmente, eliminando la necesidad de conocer parámetros específicos de masa, rigidez y amortiguamiento. Comience por diseñar un dispositivo de prueba que reproduzca condiciones de contorno realistas. En este ejemplo, se preparan las ubicaciones de los pernos para que coincidan con los puntos de montaje de la pala.Fabrique el dispositivo de sujeción en acero para minimizar la contribución del dispositivo a la respuesta dinámica de la muestra de prueba. Monte el dispositivo sujetando primero la cuchilla al soporte en T personalizado y luego fijando el dispositivo a una mesa de acero. A continuación, identifique y marque una cuadrícula de puntos de impacto sobre la cuchilla.Utilice un marcador o un lápiz de cera para marcar y numerar 30 puntos que abarquen toda la cuchilla. Luego, mida la posición relativa de cada punto para usarla en la representación visual de los resultados del ensayo. A continuación, prepare acelerómetros de un solo eje de 10 milivoltios por g.La elección de la sensibilidad adecuada de su acelerómetro es fundamental para obtener buenos ratios de señal a ruido. Asimismo, asegúrese de que el rango de frecuencia del acelerómetro sea suficiente para capturar el rango de frecuencia de interés de su espécimen. Calibre cada sensor.Conecte un sensor a una agitadora manual que pueda generar una fuerza de frecuencia única de 9,81 metros por segundo al cuadrado. Mida la respuesta del sensor durante dos segundos de agitación. La salida de fuerza se proporciona en la lectura del software.Multilique la amplitud RMS por 1000 para determinar el factor de calibración del acelerómetro en milivoltios por g. El siguiente paso es preparar un martillo de impacto que tenga una sensibilidad de 11,2 milivoltios por newton. Asegúrese de que el martillo pueda excitar la muestra de prueba tanto en amplitud como en frecuencia.Luego, coloque una punta de nailon en el martillo, la cual no comprometerá su funcionamiento. Por último, conecte el martillo al sistema de adquisición de datos mediante un cable BNC. Ahora, identifique las ubicaciones de los sensores en la pala y fije los acelerómetros con pegamento instantáneo.Seleccione ubicaciones en los puntos m y n en ambos lados de la ubicación dañada. Luego, instale un tercer acelerómetro en la ubicación k. Los datos de este sensor se utilizarán para validar los resultados del análisis de la función de sensibilidad integrada.Abra la interfaz gráfica de adquisición de datos. Primero, active la detección de doble impacto. Luego, configure la frecuencia de muestreo a 10,240 hertzios.El rango de frecuencia utilizable es la mitad de la frecuencia de muestreo. Tercero, ajuste el tiempo de muestra a un segundo. Cuarto, seleccione el canal del martillo como canal de disparo y establezca el nivel de disparo en 10 newtons.Quinto, configure la longitud del pre-disparo al 5 % del tiempo total de muestreo. Los datos del pre-disparo son los datos recopilados y almacenados en un búfer antes de que se inicie el sistema de adquisición de datos. Es importante recuperar y guardar estos datos para que se capture todo el evento de impacto.Sexto, seleccione el estimador FRF H1, que supone que hay ruido en los canales de respuesta y ningún ruido en el canal de fuerza. Por último, ingrese la información del acelerómetro y del martillo, incluyendo los factores de calibración y notas de identificación. Luego, guarde la configuración para fines de registro y para su uso en pruebas futuras.Una vez que la cola de contacto utilizada para fijar los sensores haya curado completamente, golpee el punto de impacto uno con el martillo. Cuando la amplitud de la fuerza de impacto supere el nivel de activación elegido, se activará el sistema de adquisición de datos y comenzará la grabación de datos, incluyendo la cantidad seleccionada de datos previos al disparo. Durante la adquisición de datos, supervise los canales en el software para evitar saturación y impactos dobles.Asimismo, observe el gráfico de coherencia para evaluar más detalladamente la calidad de los datos adquiridos. No aplique ventana a los datos durante la adquisición. Impacte el punto uno cuatro veces más con amplitudes de impacto consistentes.Luego, repita este proceso para cada punto seleccionado en el alabe. Después de impactar todos los puntos, repita completamente el proceso en el alabe dañado. Los datos del alabe dañado solo son necesarios para evaluar la efectividad de las funciones de sensibilidad integradas.No es necesario determinar las funciones de sensibilidad integradas en sí mismas. De forma similar a las funciones de respuesta en frecuencia, las funciones de sensibilidad integradas presentan picos cerca de las frecuencias naturales de la estructura. Cuanto mayor sea el valor de las funciones, más sensible será la ubicación a daños entre los puntos m y n.Tomemos, por ejemplo, las amplitudes de la función cerca de 142 hercios. Es evidente que las ubicaciones de los sensores correspondientes a los cuadrados en las primera y tercera columnas son las más sensibles al daño. Obsérvese que estas ubicaciones se determinaron a partir de datos adquiridos con una pala sana.La diferencia entre las funciones de respuesta en frecuencia determinadas a partir de la pala sana y las funciones de respuesta en frecuencia determinadas a partir de la pala dañada muestra que las funciones de sensibilidad integradas son muy efectivas para predecir las ubicaciones en la pala que son más sensibles al daño, como lo demuestra la similitud entre estas dos gráficas. Después de ver este video, debería tener una buena comprensión de cómo adquirir los datos necesarios para determinar las funciones de sensibilidad integradas de una estructura. Aunque se ha demostrado en una pala de turbina eólica, este procedimiento es aplicable a cualquier estructura cuya respuesta pueda medirse con un martillo de impacto y un acelerómetro.

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