Robust Synchronization of Ambient Vibration Time Histories Based on Phase Angle Compensations and Kernel Density Function
Notice bibliographique
Résumé
The output-only modal analysis is ubiquitously used for structural health monitoring of civil engineering systems. The measurements for such applications require the use of multiple data acquisition systems (DAS) to avoid complicated meshes of cables in high-rise buildings, avoid traffic constriction on a bridge during measurements, or to avoid having limited channels in a single DAS. Nevertheless, such requirements introduce time synchronization problems which potentially lead to erroneous structural dynamic characterization and hence misleading or inconclusive structural health monitoring results. This research aims at proposing a system-identification-based time synchronization algorithm for output-only modal analysis using multiple DAS. A new procedure based on the compensation of the phase angle shifts is proposed to identify and address the time synchronization issue in ambient vibration data measured through multiple DAS. To increase the robustness of the proposed algorithm to the inherent inconsistencies in these datasets, the kernel density function is applied to rank multiple time-shift estimates that are sometimes detected by the algorithm when inaccuracies exist in the data arising from low signal-to-noise ratio and/or presence of colored noise in the ambient excitations. First, the synchronized ambient vibration dataset of a full-scale bridge is artificially de-synchronized and used to present a proof of concept for the proposed algorithm. Next, the algorithm is applied to ambient vibration data of a 30-story, reinforced concrete building, where the synchronization of the data could not be achieved using two DAS despite best efforts. The application of the proposed time synchronization algorithm is shown to both detect and correct the time synchronization discrepancies in the output-only modal analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».