In this article the problem of data‐driven structural damage detection is considered exploiting historical data collected from a structure. First, a novel technique based on Kalman filtering and on a combination of regression trees theory from machine learning and auto‐regressive system identification from control theory is derived to build switching models that can be used to detect structural damages. A technique is also proposed leveraging principal component analysis together with the poly‐exponential approach to create nonlinear models to be used for structural damage detection. Finally, a novel sensors selection algorithm based on the notions of entropy and information gain from information theory is developed to reduce the number of sensors without affecting or even improving, as it happens in our experimental setup, the model accuracy. The presented techniques are validated on three independent experimental datasets, showing that the proposed algorithms outperform previous and classical approaches, improving the prediction accuracy and the damage detection sensitivity while reducing the number of sensors.
Sering kali, sebuah kerusakan struktur yang masif terjadi karena pengabaian terhadap kerusakan kecil. Kejadian malang ini kemudian menimbulkan berbagai kerugiaan, baik secara material maupun korban jiwa. Oleh karena itu, dirasa penting untuk dapat mendeteksi kerusakan dari sebuah struktur sedini mungkin untuk mencegah terjadinya hal yang tidak diinginkan. Penelitian ini menggagas sebuah algoritma pendektesi kerusakan struktur bangunan berbasiskan pada metode korelasi jarak dan kuadrat terkecil parsial. algoritma ini berfokuskan pada pemilihan sekelompok sensor yang dapat bekerja secara optimal berdasarkan pada perhitungan korelasi jarak. Berdasarkan pada percobaan pada data experimental dari sebuah struktur jembatan, algoritma yang digagas dapat mengurangi jumlah akselerometer yang diperlukan hingga 80% untuk menyusun model prediktif tanpa mengurangi atau bahkan meningkatkan akurasi dari model prediktif akselerometer sebesar 1 hingga 1,3%. Lebih lanjut, algoritma yang digagas dapat mendekteksi keberadaan kerusakan struktur dengan baik, serta mampu mengkarakterisasi tingkat kerusakan dari struktur berdasarkan pada perubahan standar deviasi dari residu kuadrat.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.