Sistema experto para la monitorización de salud estructural mediante el reconocimiento de patrones : adaptación y validación numérica

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dc.contributor.advisorVillamizar Mejia, Rodolfo
dc.contributor.authorCamacho Navarro, Jhonatan
dc.date.accessioned2024-03-03T18:20:00Z
dc.date.available2010
dc.date.available2024-03-03T18:20:00Z
dc.date.created2010
dc.date.issued2010
dc.description.abstractLa monitorización de salud estructural comprende la detección, localización, cuantificación y diagnóstico de la severidad de daños en estructuras civiles, mecánicas o aeronáuticas. En el presente trabajo se especifican los componentes de una metodología de supervisión experta para detectar, localizar y cuantificar variaciones porcentuales de la rigidez en estructuras. El sistema de supervisión experta que se propone está basado en el reconocimiento de patrones y el uso de técnicas que emulan el conocimiento de expertos a partir de información en tiempo-frecuencia de la dinámica de la estructura. De esta forma, la aplicación de la transformada wavelet discreta, los mapas auto-organizados, el razonamiento basado en casos y el análisis de componentes principales, se presentan como una opción viable para dar solución al problema de monitorización de salud estructural de nivel III. El algoritmo de monitorización de salud estructural propuesto se validó de manera numérica sobre un problema Benchmark de monitorización para una estructura de ingeniería civil. Sin embargo, la metodología puede ser usada en otros tipos de estructuras a partir de un modelo analítico apropiado y realizando las adaptaciones requeridas para el problema especifico. Los principales aportes del trabajo comprenden la adaptación de una metodología similar para detección de impactos en alas de avión así como la inclusión de indicadores para evaluar el comportamiento del algoritmo durante las fases de entrenamiento y validación además de la especificación detallada de cada parámetro.
dc.description.abstractenglishThis work presents an expert monitoring algorithm approach able to detect, locate and quantify stiffness variations in structures. The proposed algorithm is based on pattern recognition and techniques emulating expert knowledge. Time-frequency information about structural dynamics is obtained by using discrete wavelet transform, self-organizing maps, case-based reasoning and principal component analysis. Environmental disturbance is considered as viable for structural health monitoring at level III. The proposed algorithm was initially numerical validated on a benchmark monitoring problem for a civil engineering structure; however it could be used for another type of structures by using an appropriate analytical model and adapting it to the specific problem. The Benchmark used is the scaled steel frame structure available in the Washington University Structural Control and Earthquake Engineering Laboratory and modeled by the work group belongs to the American Society of Civil Engineering. The main contributions of the work include an adaptation of a similar methodology to detect impacts on aircraft wings and the inclusion of indicators for assessing the performance of the algorithm during the training and validation phases, as well as the detailed specification of each parameter. Future works are necessary in order to improve the false positive rate. Also, practical y/o experimental results are required to test the effectiveness of the proposed methodology.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Electrónica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/24710
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectMonitorización de salud estructural
dc.subjectTransformada Wavelet Discreta
dc.subjectAnálisis de Componentes Principales
dc.subjectRedes SOM
dc.subjectRazonamiento Basado en Casos
dc.subjectReconocimiento de patrones.
dc.subject.keywordStructural Health Monitoring
dc.subject.keywordDiscrete Wavelet Transform
dc.subject.keywordPrincipal Component Analysis
dc.subject.keywordSelf-Organizing Maps
dc.subject.keywordCase-based reasoning.
dc.titleSistema experto para la monitorización de salud estructural mediante el reconocimiento de patrones : adaptación y validación numérica
dc.title.englishStructural health monitoring using an expert system based on pattern recognition
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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