Probabilistic evaluation of changes in dynamic properties of structures

ABSTRACT: In this article, we present a new methodology using advanced signal processing to monitor small changes in dynamic properties using model response equations, relying on a non-linear state-space approach. Fully Bayesian probabilistic methods, called Particle Smoothers (PS), are employed to provide instantaneous estimations of dynamic parameters distributions through time. In another specific case, when dynamic parameters to be estimated are the damping ratio and resonant frequency, a process based on the continuous wavelet transform (CWT) can be used. We show the superiority of our method even in this specific case. The proposed methodology gives a measurement of the goodness of the fit with simulations; thus, allowing a comparison between models. An application to Resonant Column testing is presented.

RÉSUMÉ: Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthodologie basée sur des techniques avancées de traitement du signal, pour suivre de faibles variations des propriétés dynamiques en utilisant les équations physiques d’un modèle, grâce à des approches par modèles d’états non-linéaires. Une technique entièrement basée sur les probabilités Bayésienne, appelée Lisseur Particulaire, fournit une estimation instantanée des distributions des paramètres à travers le temps. Dans un cas bien particulier, quand les paramètres en question sont l’amortissement et la fréquence de résonance, un processus reposant sur la Transformée en Ondelettes Continue peut être employé. Nous montrons la supériorité de notre méthode sur celle-ci. La méthodologie présentée fournit une mesure des performances grâce à des simulations, permettant de comparer les modèles. Une application aux tests sur Colonne Résonante est ensuite présentée.