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자료유형
학술저널
저자정보
Palanisamy, Rajendra P. (School of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology [UNIST]) Cho, Soojin (School of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology [UNIST]) Kim, Hyunjun (School of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology [UNIST]) Sim, Sung-Han (School of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology [UNIST])
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제15권 제2호
발행연도
2015.1
수록면
489 - 503 (15page)

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Response estimation at unmeasured locations using the limited number of measurements is an attractive topic in the field of structural health monitoring (SHM). Because of increasing complexity and size of civil engineering structures, measuring all structural responses from the entire body is intractable for the SHM purpose; the response estimation can be an effective and practical alternative. This paper investigates a response estimation technique based on the Kalman state estimator to combine multi-sensor data under non-zero mean input excitations. The Kalman state estimator, constructed based on the finite element (FE) model of a structure, can efficiently fuse different types of data of acceleration, strain, and tilt responses, minimizing the intrinsic measurement noise. This study focuses on the effects of (a) FE model error and (b) combinations of multi-sensor data on the estimation accuracy in the case of non-zero mean input excitations. The FE model error is purposefully introduced for more realistic performance evaluation of the response estimation using the Kalman state estimator. In addition, four types of measurement combinations are explored in the response estimation: strain only, acceleration only, acceleration and strain, and acceleration and tilt. The performance of the response estimation approach is verified by numerical and experimental tests on a simply-supported beam, showing that it can successfully estimate strain responses at unmeasured locations with the highest performance in the combination of acceleration and tilt.
#response estimation #Kalman filter #data fusion #model error #non-zero mean input

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