Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Joint statistical analysis of multiple measurement setups for the estimation of vibrational modes
Año:2013
Áreas de investigación
  • Ingenierías
Datos
Descripción
Computing the modal parameters of large structures in Operational Modal Analysis often requires to process data from multiple non-simultaneously recorded setups of sensors. These setups share some sensors in common, the so-called reference sensors that are fixed for all the measurements, while the other sensors are moved from one setup to the next. One possibility is to process the setups separately what result in different modal parameter estimates for each setup. Then the reference sensors are used to merge or glue the different parts of the mode shapes to obtain global modes, while the natural frequencies and damping ratios are usually averaged. In this paper we present a state space model that can be used to process all setups at once so the global mode shapes are obtained automatically and subsequently only a value for the natural frequency and damping ratio of each mode is computed. We also present how this model can be estimated using maximum likelihood and the Expectation Maximization algorithm. We apply this technique to real data measured at a footbridge.
Internacional
Si
Nombre congreso
5th International Modal Analysis Conference
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Oporto, Portugal
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-972-8692-83-4
DOI
Fecha inicio congreso
13/05/2013
Fecha fin congreso
15/05/2013
Desde la página
159
Hasta la página
160
Título de las actas
5th International Modal Analysis Conference- Extended Abstracts
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Francisco Javier Cara Cañas (UPM)
  • Autor: Jesus Juan Ruiz (UPM)
  • Autor: Enrique Alarcon Alvarez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Ingeniería Sísmica: Dinámica de Suelos y Estructuras
  • Grupo de Investigación: Estadística computacional y Modelado estocástico
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
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