Estudio de algoritmos basados en técnicas estadísticas para la monitorización de salud estructural

Abstract

En el presente trabajo, se describen los pasos metodológicos que se utilizaron para evaluar la influencia de la correlación cruzada en un algoritmo de detección daños en tuberías acero-carbono usando redes SOM como herramienta de visualización. El algoritmo de detección de defectos utilizado se basa en el principio de piezodiagnosis, que consiste en la adquisición de señales eléctricas por medio de piezoeléctricos adheridos a la superficie de la tubería acero-carbono, e identificación de defectos mediante análisis de componentes principales e índices estadísticos. Este algoritmo, ha sido previamente validado en el grupo CEMOS y hace parte de resultados preliminares de un trabajo colaborativo con la universidad politécnica de Catalunya a través de proyectos de maestría y doctorado. El principal aporte del presente trabajo consiste en la utilización de una red SOM como sistema de clasificación y agrupamiento de casos de daño, la cual mediante el cálculo de índices de desempeño y herramientas de visualización permite establecer si es adecuado incluir una etapa de procesamiento basada en correlación. La metodología fue evaluada experimentalmente usando casos experimentales obtenidos de un loop de tubería con daños inducidos por agregación de masas y fugas, el cual hace parte de un proyecto “Monitorización y detección de defectos en estructuras usando algoritmos expertos embebidos” financiado por COLCIENCIAS.