Cet article porte sur l'utilisation de techniques d'analyse de processus
statistiques pour la détection et la localisation d'endommagements
structuraux à partir de mesures vibratoires.
La première approche proposée dans ce travail se base sur la
méthode d'identification des sous-espaces stochastiques pour construire
un modèle de Kalman représentatif de l'état initial (de
référence) de la structure. Ce modèle est alors utilisé pour
réaliser une prédiction des réponses nouvellement mesurées.
L'analyse statistique de l'erreur de reconstruction du modèle permet de
définir un critère de détection de l'apparition d'un défaut.
L'intérêt de cette méthode est que seule l'identification du
modèle pour les données de référence est nécessaire. La
détection de l'endommagement peut alors être effectuée de
manière automatique par surveillance de la structure sans nécessiter
de nouvelle identification.
Dans la seconde approche, l'analyse en composantes principales des
réponses est utilisée pour extraire les directions principales (les
caractéristiques) permettant de définir un sous-espace
représentatif du comportement dynamique de la structure. Le moindre
changement dans la réponse d'un capteur affecte l'espace sous-tendu par
l'ensemble de tous les capteurs. Par conséquent, la comparaison entre
les sous-espaces correspondant respectivement à la structure saine et la
structure actuelle (potentiellement endommagée) permet de détecter
l'apparition éventuelle d'un endommagement. L'analyse en composantes
principales peut également être réalisée sur un
sous-ensemble de capteurs dans le but de localiser le(s) capteur(s)
responsable(s) de l'apparition du défaut, et par conséquent, la
sous-structure endommagée.