Laboratory evaluation of a fully automatic modal identification algorithm using automatic hierarchical clustering approach

• Autores: Zonno G., Aguilar R., Castañeda B., Boroschek R., Lourenço P.B.
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
• Repositorio: CONCYTEC-Institucional
• Lenguaje: inglés
• OAI Identifier: oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/671
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12390/671; https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.09.219
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Structures (built objects); Automation; Clustering algorithms; Identification (control systems); Modal analysis; Parameter estimation; Stabilization; Stochastic systems; Structural analysis; Structural dynamics; Automatic modal identification; Experimental techniques; Hierarchical clustering approach; Modal parameter identification; Parametric identification; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00

La tierra ha sido un material de construcción tradicional para construir estructuras en muchos continentes diferentes. En particular, los edificios de adobe están ampliamente difundidos en Sudamérica, y en Perú donde forman parte de la identidad cultural de la nación. Hoy en día, el conocimiento de los edificios de adobe existentes está lejos de una comprensión completa del sistema constructivo y una monitorización de la salud estructural (SHM) puede cuantificar y reducir las incertidumbres sobre su comportamiento estructural sin causar daños a los edificios. En este proceso, es deseable la implementación de herramientas automáticas para la extracción de características de los parámetros modales. En particular, la automatización es importante porque, durante una monitorización a largo plazo, se registra una enorme cantidad de datos y la comprobación directa de los datos del usuario no es posible. El presente trabajo se centra en el desarrollo de un procedimiento automatizado para la gestión de los resultados obtenidos del método de identificación paramétrica, en particular del método de identificación del subespacio estocástico basado en datos, que requiere una interpretación automática de los diagramas de estabilización. El trabajo presenta una metodología de identificación modal totalmente automatizada basada en los siguientes pasos (i) preprocesamiento de la señal digital de los datos registrados; (ii) identificación de los parámetros modales utilizando modelos con dimensiones variables; (iii) análisis automático del diagrama de estabilización con la aplicación de criterios de validación blandos y duros y el uso del enfoque de agrupación jerárquica para eliminar los modos espurios; y (iv) elección automática de los valores más representativos de los parámetros estimados de cada modo agrupado: frecuencia natural, amortiguamiento y forma modal. El algoritmo desarrollado se probó primero con un péndulo de acero invertido para comprobar su precisión y sensibilidad, y posteriormente se analizó un muro de tierra construido en el Laboratorio de Estructuras de la PUCP para determinar su comportamiento dinámico. El algoritmo desarrollado muestra altos porcentajes de frecuencias detectadas y alta sensibilidad a los cambios ambientales y estructurales.