ES2271006T3 - Metodo y aparato para la deteccion de daños estructurales. - Google Patents
Metodo y aparato para la deteccion de daños estructurales. Download PDFInfo
- Publication number
- ES2271006T3 ES2271006T3 ES01929865T ES01929865T ES2271006T3 ES 2271006 T3 ES2271006 T3 ES 2271006T3 ES 01929865 T ES01929865 T ES 01929865T ES 01929865 T ES01929865 T ES 01929865T ES 2271006 T3 ES2271006 T3 ES 2271006T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- downloads
- data
- transducers
- groups
- download
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 33
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 4
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 2
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims 1
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 23
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 description 18
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 208000013201 Stress fracture Diseases 0.000 description 3
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 3
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 3
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 3
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 2
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 2
- 229910000838 Al alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910000851 Alloy steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- AZDRQVAHHNSJOQ-UHFFFAOYSA-N alumane Chemical group [AlH3] AZDRQVAHHNSJOQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
- G01M5/0033—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by determining damage, crack or wear
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
- G01M5/0066—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by exciting or detecting vibration or acceleration
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/14—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object using acoustic emission techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/36—Detecting the response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/36—Detecting the response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
- G01N29/38—Detecting the response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by time filtering, e.g. using time gates
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
- G01N2291/028—Material parameters
- G01N2291/0289—Internal structure, e.g. defects, grain size, texture
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/10—Number of transducers
- G01N2291/106—Number of transducers one or more transducer arrays
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
Un método de detección y vigilancia de daños en una estructura que comprende: recibir continuamente durante un periodo de tiempo señales eléctricas procedentes de una pluralidad de trans- ductores acústicos, transportados por la estructura, confi- gurados para recibir emisiones acústicas de la estructura cuando la estructura está sometida a tensiones; y un proce- sador de impulsos, para (a) configurar representaciones digitales de impulsos de señales eléctricas para configurar descargas de datos, (b) seleccionar descargas de datos que se producen en una ventana de tiempos predeterminada para formar un grupo de descargas de datos, (c) derivar para cada una de las descargas de datos seleccionadas, valores de incremento de t que representan las diferencias entre las veces que se producen los impul- sos representados por las descargas de datos seleccionadas en el grupo, formando los valores de incremento de t un modelo de incrementos de t, y (d) generar una señal de indicación de evento significativo cuando el modelo de incremento de t se repite en un grado predeterminado en diferentes grupos de descargas de datos seleccionadas.
Description
Método y aparato para la detección de daños
estructurales.
Esta invención se refiere a un método de
detección y vigilancia de daños en una estructura vigilando la
energía acústica transmitida dentro de la estructura. La invención
se refiere, en adición, a un aparato de vigilancia y detección de
daños y a una estructura que incluye una pluralidad de transductores
acústicos.
Se sabe que el crecimiento de grietas estables
en estructuras metálicas debido a la fatiga y corrosión de griegas
se produce a causa de un proceso de fragilización lento del material
como un resultado de la concentración de tensiones a una corta
distancia del extremo de la grieta. Este es seguido por el avance de
la grieta a una zona limítrofe en una serie de eventos de
microfracturas transgranulares o intergranulares discretos, siendo
detenido el avance en la zona limítrofe por material duro no
degradado. Este ciclo se repite entonces. Los eventos de
microfracturas son de naturaleza explosiva, aquellos que se producen
en aleaciones de acero y aluminio ocurren típicamente con una
velocidad media comprendida en el intervalo de 250 a 500 metros por
segundo.
Las estructuras en las que las fracturas de esta
clase son un problema particular incluyen instalaciones de gas y
petróleo submarinas, aeronaves y recipientes de presión. La
invención tiene aplicación primaria en estructuras metálicas en
esos campos técnicos, pero no está limitada por el campo de
aplicación ni por el material usado.
Los solicitantes reconocen que el desarrollo de
grietas, como se describe anteriormente, produce energía ultrasónica
de banda ancha (emisiones acústicas) dentro de la estructura que
puede ser detectada usando transductores. El margen de detección de
los impulsos acústicos depende de factores tales como del espesor
del material, forma del componente, medio fluido que lo rodea e
interferencia del ruido de fondo.
Un objeto de esta invención es proporcionar un
método que facilite la detección y/o localización de lugares
dañados de un margen de tamaños.
Según un primer aspecto de esta invención, un
método de detección y vigilancia de daños en una estructura
comprende recibir continuamente a lo largo de un periodo de tiempo
señales eléctricas de una pluralidad de transductores acústicos
transportados por la estructura; y en un procesador de impulsos.
(a) configurar impulsos de representaciones
digitales de las señales eléctricas para configurar descargas de
datos,
(b) seleccionar descargas de datos que se
producen en un intervalo de tiempo predeterminado para configurar
un grupo de descargas de datos,
(c) derivar para cada una de las descargas de
datos seleccionadas, valores de incremento de t que representan las
diferencias entre los tiempos de ocurrencia de los impulsos
representados por las descargas de datos seleccionadas en los
grupos, los valores de incremento de t que constituyen un modelo de
incremento de t, y
(d) general una señal de indicación de evento
significativo cuando el modelo de incremento de tiempo se repite
con un grado predeterminado en diferentes grupos de descargas de
datos seleccionadas.
Según un segundo aspecto de la invención, el
aparato que se usa en la detección y vigilancia de daños en una
estructura comprende: una pluralidad de transductores acústicos para
ser montados sobre una estructura que ha de ser vigilada; una etapa
de acondicionamiento de la señal acoplada a los transductores y
dispuesta para derivar impulsos correspondientes a los eventos
acústicos detectados por los transductores; y una unidad de
procesador de impulsos que comprende una etapa de convertidor
analógico digital (ADC) acoplado a la etapa de acondicionamiento de
la señal y una etapa de tratamiento de la señal digital que incluye:
(a) medios numéricos para digitalizar impulsos de señales recibidas
para configurar descargas de datos, (b) medios de selección
configurados para seleccionar descargas de datos para formar un
grupo de descargas de datos que emana de las señales recibidas de
diferentes transductores en una ventana de tiempos respectiva, (c)
medios dispuestos para derivar, para cada una de las descargas de
datos seleccionada, valores de los incrementos de t que representen
las diferencias entre los tiempos de ocurrencia de las descargas de
datos en el grupo, formando los valores de incremento de t un
modelo de incremento de t, y (d) un correlacionador dispuesto para
generar una señal de indicación de evento significativo cuando el
modelo de incremento de t se repite en un grado predeterminado en
diferentes grupos.
La invención incluye también una estructura que
es vigilada en cuanto a daños debidos a una carga cíclica, en la
que la estructura comprende una pluralidad de miembros
estructurales, una pluralidad de grupos de transductores acústicos,
montado cada grupo sobre un respectivo miembro estructural, y una
unidad de tratamiento de señales acoplada a los transductores y
dispuesta para detectar grupos de descargas de datos que comprenden
impulsos que representan una descarga de datos en señales recibidas
de los respectivos transductores de uno de los grupos de
transductores durante un intervalo de tiempo de muestreo, y para
derivar, para cada una de las descargas de datos, información de
regulación con relación a los tiempos de llegada de los impulsos que
forman el grupo, comprendiendo además la unidad de tratamiento de
señales un correlacionador dispuesto para generar una señal de
indicación de evento significativo cuando el modelo de regulación se
repite en un grado predeterminado en diferentes grupos de dicho
grupo de transductores.
La unidad de tratamiento está configurada para
tener una pluralidad de canales, manipulando cada canal señales de
un transductor respectivo.
Cada grupo de descargas de datos se compone
típicamente de descargas de datos en diferentes respectivos canales
de la unidad los cuales se producen dentro de una ventana de tiempo
respectiva, datos continuos que se adquieren durante largos
periodos de tiempo, típicamente del orden de horas a varios meses,
durante los cuales se reciben descargas continuamente desde
ventanas de tiempo consecutivas o solapadas. Dependiendo de la
naturaleza de la estructura y la carga bajo la cual están
colocados, los eventos acústicos significativos importantes debidos,
por ejemplo, al crecimiento de una grieta puede ocurrir solamente
una vez en millones de ventanas de descarga de datos, siendo las
causas típicas las condiciones de temperatura extremas en el caso de
una torre de perforación de petróleo, o ciertos eventos de elevada
carga durante el vuelo de una aeronave (por ejemplo despegue y
aterrizaje, o turbulencia).
Los daños, que incluyen fracturas o grietas en
estructuras metálicas y fisuración en estructuras de materiales
compuestos invariablemente dan lugar a estos eventos acústicos
significativos que el método y el aparato según la invención tratan
de detectar e indicar con una denominada señal de indicación de
evento significativo.
La capacidad para detectar y vigilar lugares de
crecimiento de grietas de un amplio margen de tamaños y de
diferentes intensidades de emisión acústica mejora si los grupos de
datos de descarga se correlacionan usando una filtración en tiempo
real a través de un filtro primario con un primer conjunto de
características seleccionadas para detectar nuevas fracturas, y
filtros secundarios que están creados de modo personalizado con un
segundo conjunto de características para vigilar fracturas que
hayan sido detectadas usando el filtro primario. Las
características de los filtros secundarios se establecen de acuerdo
con las características de los grupos de datos descargados que
emanan de estas fracturas detectadas. Tales grupos son entonces
derivados desde el filtro primario para que en vez de ser tratados
en el filtro primario lo sean en el filtro secundario. Esto
permite, por ejemplo, que lugares de daños de intensidad alta y baja
sean vigilados simultáneamente sin pérdida sustancial de datos
debida a causas tales como el desbordamiento de la capacidad de
almacenamiento o la capacidad de tratamiento.
Otras características preferidas están
contenidas en las reivindicaciones dependientes que acompañan a esta
descripción.
La invención se describirá ahora a modo de
ejemplo con referencia a los dibujos en los cuales:
la figura 1 es un diagrama que muestra un
miembro estructural que es portador de una pluralidad de
transductores acústicos;
la figura 2 es un diagrama de bloques del
aparato de detección de daños de múltiples canales de acuerdo con
la invención;
la figura 3 es un diagrama de la forma de onda
que muestra un impulso típico de un transductor acústico debido a
un evento de fractura en el miembro estructural;
la figura 4 es un diagrama de forma de honda
compuesto de la señal de salida de un amplificador logarítmico en
un canal del aparato cuando es alimentado con un impulso tal como el
mostrado en la figura 3;
la figura 5 es un diagrama de la forma de onda
que ilustra la digitalización de la forma de onda de salida
mostrada en la figura 4;
la figura 6 es una representación esquemática de
descriptores de impulsos almacenados como pilas de datos en un
separador FIFO que forma parte del aparato de la figura 2;
la figura 7 es un diagrama que ilustra modelos
de regulación típicos de las descargas de datos que se producen en
diferentes canales del aparato de la figura 2;
la figura 8 es un gráfico de perfil de
amplitud;
la figura 9 es una representación en perspectiva
de una matriz de diferencias de tiempo (incremento de t) formada en
la RAM en el aparato de la figura 2; y
la figura 10 es una representación esquemática
de la derivación de un filtro hijo del filtro primario formada por
la matriz mostrada en la figura 9; y
Haciendo referencia a la figura 1, se considera
una estructura 10 plana simple que tiene un orificio 12 de perno.
Cuando la estructura se carga, el orificio 12 de perno produce una
concentración de tensiones que puede dar lugar a una grieta 14.
Típicamente ese tipo de grieta se forma cuando el miembro 10 es
sometido a una carga cíclica. La grieta crece ante una serie de
eventos de fractura microscópicos en o cerca de los picos en la
carga aplicada. Cada evento de fractura constituye una rotura en el
material quebradizo que libera energía acústica en la estructura en
la forma de un impulso de banda ancha que tiene una frecuencia que
cubre una banda de 20 kHz a varios MHz. La energía acústica
liberada en cada evento de fractura se propaga a través del miembro
estructural 10, y puede ser representada por frentes 16 de onda que
se extienden que se extienden hacia fuera a través del miembro de
una manera análoga a las ondulaciones concéntricas en una
laguna.
En esta realización, el miembro estructural 10
es portador de tres transductores acústicos 18 ligados a la
superficie del miembro 10 para recibir señales acústicas que se han
desplazado a través del miembro 10 desde la fuente de la energía.
Se ha de tener en cuenta que los transductores 18 están en lugares
espaciados entre sí. En el caso general, por lo tanto, cada uno
está a una distancia diferente del extremo de la grieta de modo que
la energía acústica debida a un evento de fractura alcanzará cada
sensor en un instante diferente. La medición de los instantes de
llegada de un armónico acústico ofrece unos medios de identificación
de una fractura y de definición del lugar del extremo de la grieta
usando cálculos trigonométricos basados en los instantes relativos
de llegada.
Se apreciará que en una situación práctica tal
como sobre una aeronave, los impulsos de salida de los transductores
o paquetes de ondas correspondientes a la energía acústica de un
evento de fractura estarán acompañados por ruido de fondo general
procedente de fuentes mecánicas y eléctricas tales como bombas,
accionadores y similares.
Los transductores en este ejemplo son sensores
piezoeléctricos que tienen una frecuencia resonante en el intervalo
de 20 kHz a 2 MHz. Para estructuras de aluminio, se ha hallado que
una frecuencia resonante en la región de 300 kHz es adecuada. Para
materiales compuestos reforzados con acero y fibra, se prefiere una
menor frecuencia, por ejemplo, en el margen de 50 a 150 kHz. Se
deduce que las señales eléctricas alimentadas por medio de cables
20 desde los transductores 18 debidas a eventos de fracturas tienen
la forma de paquetes de ondas con una frecuencia fundamental igual
a la frecuencia resonante de los sensores.
El aparato preferido de acuerdo con la invención
se ilustra en forma de diagrama de bloques en la figura 2. Haciendo
referencia a la figura 2, el aparato tiene un gran número N de
canales, (1) a (N), teniendo cada uno: un transductor 18, una
unidad preamplificadora 22 acoplada a y situada físicamente dentro
de unos pocos metros del transductor 18 y, acoplada a la salida del
preamplificador 22, una etapa 24 de acondicionamiento de la señal
en la forma de un amplificador logarítmico de rectificación. En cada
canal el amplificador logarítmico alimenta un canal de una unidad
procesadora de impulsos que tiene un convertidor (ADC) 26 analógico
digital y una FPGA Ordenación de Puertas Programables de Campo.
Estos, junto con una memoria 30 (FIFO), primero que entra primero
que sale, común a todos los canales N, constituye la primera parte
de una unidad procesadora de impulsos para procesar
representaciones digitales de los impulsos obtenidos de los
transductores 18 para formar descargas de que permiten aislar
dichas descargas de datos que representan los impulsos
correspondientes a eventos de fractura en el miembro estructural.
En este ejemplo, las etapas 24 de acondicionamiento de la señal,
los ADCs 26, las FPGAs 28 y la memoria 30 FIFO están todas
contenidas en un módulo 32 de tratamiento de señales en tiempo real
que tiene una entrada 34 de regulación que proporciona una
regulación común a todos los canales N, y una salida 36 de datos
para la conexión a la parte remanente de la unidad procesadora de
impulsos en la forma de un procesador 38 de datos.
Para seguir el paso de señales desde los
transductores 18 a la salida 36 desde la memoria FIFO 30, las
señales de cada transductor 18 son alimentadas a un respectivo
preamplificador 22. Un impulso correspondiente a un evento de
fractura tiene típicamente la forma de un paquete de ondas como el
mostrado en la figura 3. Cada preamplificador 22 tiene filtración
para definir una banda de paso que contiene la frecuencia resonante
del transductor 18 que, en este ejemplo es de 300 kHz. La etapa 24
de acondicionamiento de la señal amplifica además los paquetes de
onda y, en adición a proporcionar una representación logarítmica de
la amplitud de la señal entrante, rectifica la señal y produce una
salida suavizada que sigue los picos de la forma de onda
rectificada, como se muestra en la figura 4. Se ha de tener en
cuenta que la figura 4 es un diagrama de forma de onda compuesto en
el sentido de que muestra, en primer lugar, la forma de onda de 300
kHz rectificada, así como la de la señal de salida suavizada que,
como se muestra mediante la ampliación en la figura 4, es una
envolvente de la forma de onda que sigue los picos de 300 kHz.
Seguidamente, la forma de onda envolvente
procedente de la etapa 24 de acondicionamiento de la señal se hace
pasar al ADC 26 que muestrea la envolvente de la descarga de la
manera mostrada en la figura 5 para producir una representación
digital que se procesa en la FPGA 28. La salida de la FPGA 28
ejecuta la extracción de las características de descarga para cada
descarga recibida que exceda en amplitud el umbral A_{th}. Las
características extraídas son:
T_{START} (el momento de inicio definido como
el instante en el que la descarga cruza el umbral A_{th})
T_{PEAK} (el instante en que se produce la
amplitud de descarga del pico)
T_{END} (el instante de terminación de la
descarga. Definido solamente después de que la amplitud de la
descarga ha permanecido por debajo de A_{th} durante un periodo
T_{WAIT} definido por un usuario (típicamente 500 \mus)
Amplitud de Pico
Área de la Envolvente
T_{R} (tiempo de elevación = T_{PEAK} -
T_{START})
T_{D} (duración de la descarga = T_{END} -
T_{START})
Hay que tener en cuenta que T_{END} se
registra solamente si, durante un periodo T_{WAIT} adicional
definido por el usurario, típicamente 500 \mus, la amplitud de la
descarga permanece por debajo de A_{th}.
Las características extraídas constituyen un
descriptor de descarga para cada descarga, que es alimentado a la
memoria FIFO 30 que actúa como una memoria intermedia para el
posterior tratamiento efectuado por la unidad 38 de tratamiento de
datos.
La organización de las pilas FIFO se muestra en
la figura 6. Las características T_{START}, etc. extraídas, para
cada uno de los N canales son almacenadas para cada descarga en cada
canal, como se muestra. En un instante cualquiera, se almacenan M
descargas de cada canal.
El tratamiento de los descriptores de impulsos
almacenados por la unidad 38 de tratamiento de datos continúa en
dos etapas principales. En primer lugar, grupos de descargas tales
como las de los canales (1) y (4) son sometidas a un procedimiento
preliminar de validación de la descarga para definir un grupo de
descargas de datos que tienen características apropiadas para
representar los mismos eventos de fractura en el miembro
estructural correspondiente al respectivo grupo de transductores.
Este grupo de descargas de datos se analiza entonces mejor durante
un largo periodo de tiempo para identificar repeticiones de un
particular modelo de incremento de t, comprendiendo cada uno de
tales modelos valores de la diferencia de tiempo entre impulsos
dentro del grupo en una segunda etapa para garantizar que la
descarga de datos en el grupo de descargas de datos se originó
desde el mismo evento de fractura para crear una descarga de datos
validada.
Los datos almacenados en el separador FIFO 30
proporcionan un registro de las descargas recibidas por los
transductores 18 durante un corto periodo de tiempo, como se muestra
en la figura 7. Estos datos son actualizados constantemente a
medida que se reciben nuevas descargas, y el tamaño de la memoria
FIFO 30 es suficiente para permitir el procedimiento de validación
de las descargas preliminares por la unidad 38 de tratamiento de
datos de los datos almacenados antes de que sean sobreimpresos por
los nuevos datos. La figura 7 muestra una secuencia típica de
descargas de 24 transductores 18. Cada barra en el gráfico indica
datos almacenados en la memoria FIFO 30 como características
extraídas de un impulso respectivo. En este ejemplo, los canales (1)
y (4) corresponden al primer grupo de cuatro transductores 18, los
canales (5) a (11) a unos siete transductores más, los canales (12)
a (16) a un grupo más de cuatro transductores. Los otros canales en
este ejemplo no se usan. Cada grupo de transductores 18 se monta en
un respectivo miembro estructural. Tomando los canales (1) y (4), se
verá que durante el intervalo de tiempo representado por el gráfico
en este instante particular, los intervalos son típicamente de 400
\mus de longitud, el primer evento que puede corresponder a una
fractura ocurre en el canal (1). Para el primer grupo, por lo tanto
de transductores 18, suponiendo que la diferencia de tiempo máxima
entre el primero y el último evento en el grupo se establezca en 400
\mus, hay más descargas que se producen a, respectivamente, 35,
110 y 220 \mus después de la primera descarga. En el caso general,
estas diferencias de tiempo son designadas \Deltat_{1},
\Deltat_{2} y \Deltat_{3}, como se muestra en la figura 7.
Por tanto, se ha formado un grupo de descargas de datos que
probablemente representa el mismo evento de fractura.
El tratamiento posterior se efectúa en la unidad
38 de tratamiento de datos. La unidad 38 de tratamiento comprende
una CPU 40, una RAM 41 asociada, una unidad 42 de almacenamiento de
disco para el almacenamiento no volátil de datos y una interfaz 43
de comunicaciones que suministra mensajes a una salida 44 de
comunicaciones que permite la notificación de eventos detectados
significativos y que permite confirmar el funcionamiento del
sistema. Tales comunicaciones pueden tener lugar en forma de correo
electrónico transmitido por un enlace de radio tal como un enlace
de teléfono celular en el caso de vigilancia de una estructura
remota. Este enlace es preferiblemente bidireccional para que
permita la configuración del sistema.
La CPU 40 está programada para evaluar los
descriptores de descarga correspondientes a las descargas en cada
grupo de canales (1) a (4), (5) a (8), etc., en una ventana de
tiempos que se mueve, que puede ser típicamente de 32 o 64 m de
longitud. Cuando un mínimo número de descargas (por ejemplo 2, 3 ó 4
que depende de la geometría de la estructura que se vigila) de
transductores respectivos diferentes tiene lugar dentro de la
ventana, el grupo correspondiente de descriptores de descarga se
define en términos de incremento t. Para explicarlo con referencia
a la figura 7, los valores de incremento de t son medidos, como se
ha mencionado anteriormente, para los canales (1) a (4) como
\Deltat_{1} = 35 \mus, \Deltat_{2} = 110 \mus y
\Deltat_{3} = 220 \mus. Una condición más se impone
entonces, la cual es que el valor máximo de incremento de t no debe
ser mayor que un intervalo de tiempo predeterminado, en este caso
400 \mus.
El análisis del grupo de descargas de datos se
inicia entonces.
Una condición aplicada adicional es una
condición de amplitud. Dependiendo de la naturaleza de la estructura
y colocación de los transductores pueden esperarse descargas
sucesivas desde los diferentes transductores de un grupo debidas a
un evento de fractura para configurar un margen predeterminado de
perfiles de amplitud debidos a la amortiguación de la energía
acústica con la distancia creciente desde la fuente. Por tanto, es
posible aplicar una condición de amplitud para las descargas tal
como un perfil de amplitud de amortiguación (amortiguación con la
distancia creciente) como se muestra en la figura 8. En este ejemplo
se muestran descargas que ocurren en los canales (1), (2), (3) y
(4) trazadas sobre la base de amplitud en función del tiempo.
Estableciendo curvas 50, 51 de umbral de amplitud más alta y más
baja, como se muestra, las descargas pueden ser aceptadas como que
satisfaciendo la condición de amplitud que proporciona la caída de
las amplitudes de descarga entre las curvas. Se ha de tener en
cuenta que pueden ser especificados perfiles de amplitud
alternativos. Pueden ser usados datos no acústicos para restringir
la validación de descargas o generación de sistemas en episodios
durante los cuales es probable que haya daños.
Habiendo realizado los procedimientos de
selección anteriores, el grupo de descargas en los canales (1) a
(4) se define como una descarga de datos validada. El procedimiento
anterior descrito sucede en tiempo real. Cada descarga de datos
validada es almacenada como un descriptor de descarga en la RAM 41,
teniendo el descriptor de descarga los siguientes elementos.
- Fecha
- Hora
- Grupo Transductor
- Orden de recepción (orden en que los
transductores reciben los impulsos)
- Amplitudes (una por canal)
- Valores de incremento de t (uno por canal)
- Veces que se Eleva la Descarga
- Duración de la Descarga (una por canal)
- NAD (datos no acústicos)
- Área de Descarga (energía)
Estos descriptores de descarga se almacenan
durante un tiempo limitado en la RAM 41, y son solamente guardados
más tiempo si las descargas importantes pasan a través de una etapa
de tratamiento adicional que se describirá más adelante. Los datos
no acústicos se componen típicamente de parámetros medioambientales
tales como carga de estructura concurrente, deformación, y
mediciones de la temperatura.
La etapa siguiente del tratamiento en la unidad
38 de tratamiento de datos es un procedimiento de filtración que
comprende incrementar una matriz de incrementos de t configurada en
la RAM 41. Haciendo referencia a la figura 9 que muestra una matriz
60 bidimensional como la base de un filtro de diferencias de tiempo,
la matriz se extiende un valor de incremento de tiempo máximo
(\Deltat_{MAX}) en cada dimensión, correspondiente al máximo
intervalo permitido entre los impulsos primero y último de una
descarga validada. La matriz 60 está dividida en celdas,
determinando la densidad de las celdas la resolución de la
diferencia de tiempos. Por tanto, la matriz tiene un tamaño de
grano predeterminado en cada dimensión. Cada una de las celdas
corresponde a un valor particular de \Deltat_{1} y
\Deltat_{2}. Cada descarga validada incrementa la celda
correspondiente con los valores de \Deltat_{1} y
\Deltat_{2} para esa descarga. Si, por lo tanto, a lo largo de
un periodo de tiempo, se reciben descargas validadas que tienen los
mismos valores de \Deltat_{1} y \Deltat_{2}, la celda
correspondiente adquiere un valor más alto que el de otras celdas.
Estableciendo un valor umbral de celda que cubre al menos una
porción de la matriz, es posible, por lo tanto detectar la
repetición de descargas con retardos correspondientes entre
descargas. Estas descargas son las que más probablemente representan
un evento de fractura, puesto que progresivas microfracturas, como
se ha descrito anteriormente dan lugar a descargas transitorias
acústicas sucesivas que emanan del mismo punto o de un punto que se
mueve lentamente sobre el miembro estructural respectivo. Los
valores de las celdas son indicados en la representación esquemática
de la figura 9 como proyecciones por encima de un plano de base. La
proyección 62 representa una grieta de alta intensidad, y los picos
vecinos de menor amplitud pueden representar grietas subsidiarias
asociadas o la llegada de diferentes modos de onda o variaciones
sincronizadas resultantes de variaciones en la amplitud de las
señales de la descarga. Pequeñas proyecciones, tales como las
indicadas en 64 son tratadas como ruido de fondo como se indica.
Preferiblemente, un incremento general no deseado en los valores de
las celdas a través de la matriz completa debido al ruido se
elimina reduciendo todas las celdas periódicamente de modo que
solamente las celdas incrementadas más rápidamente alcanzan el
umbral del valor de celda predeterminado.
El umbral del valor de la celda puede ser visto
como un plano dispuesto por encima y paralelo al plano 60 de base
mostrado en la figura 9.
Cuando una celda de la matriz 60 alcanza el
umbral del valor de la celda, el descriptor de descargas de al
menos una de las descargas que originan el umbral del valor de la
celda (preferiblemente solamente la más reciente de tales
descargas) se almacena en un almacenamiento no volátil. Esta
representa una señal de indicación de evento significativo;
denominado un registro de señal de descarga. El valor de la celda se
devuelve entonces a cero.
La sensibilidad del filtro representado por la
matriz 60 es dependiente de su umbral 66 y del tamaño de grano. El
umbral necesita ser mantenido en un valor relativamente bajo para
que permita la identificación de más eventos significativos después
de que introduzcan la matriz. Haciendo referencia a la figura 10,
para evitar el enmascaramiento de nuevos eventos significativos por
el exceso de datos procedentes del evento significativo
identificado anteriormente (representado por el valor 62 de celda),
el sistema se configura para crear una denominada matriz 70 hija.
Esta puede ser configurada dinámica y automáticamente o en respuesta
a la intervención del usuario. Como la matriz 60 (denominada en
esta memoria en adelante matriz primaria), es una matriz de
diferencia de tiempos con un margen de los valores de diferencia de
tiempos (incremento de t) correspondiente a una pequeña porción de
la matriz primaria 60. Esta porción es la porción que contiene la
celda cuyo valor ha alcanzado el umbral 66. La matriz hija 70 tiene
típicamente un valor umbral 72 más alto y su propio tamaño de grano
(resolución) calculado para producir una disminución plegada de 10 a
100 en el régimen de datos debido a la fractura identificada. Esto
es aceptable porque, eficazmente, el evento significativo ha sido
reconocido y puede ser eliminado del conjunto de datos almacenado,
reduciendo de ese modo el volumen de los datos almacenados. La
detección de más eventos significativos puede consecuentemente ser
mejorada mientras la vigilancia del evento primero identificado
continúa usando el filtro hijo o la matriz hija 70.
Matrices o filtros hijos similares pueden ser
formados a partir la matriz primaria en diferentes lugares de
incremento de t, como se ha indicado, por ejemplo, mediante las
porciones 76, 78 en la figura 10.
Como ocurre en el caso de la matriz primaria 60,
la CPU puede configurar un decremento periódico a través de toda la
matriz hija 70 (disminuyendo cada celda en el valor 1) para suprimir
ruido.
Una vez configurada la matriz hija 70, los
descriptores de las descargas con los valores de incremento de t
correspondientes son dirigidos a la matriz hija 70 en lugar de a la
matriz primaria 60, en la que son sometidos a una característica de
filtración diferente debida al mayor umbral 72. La creación
automática de la matriz hija puede ser lograda, por ejemplo,
vigilando el régimen de incremento de valor de las celdas o
configurando una tabla con las órdenes que originen descargas para
cada celda con el tiempo. Por tanto, en combinación con, o
separadamente de, la vigilancia de incremento de t, pueden ser
usadas descargas validadas que tengan una secuencia común (de
impulsos) "que coincida" en términos del orden en que los
transductores producen impulsos para configurar las descargas, que
generen un recuento de coincidencias dentro de un periodo. Un
recuento de aciertos puede ser calculado también dividiendo el
número de aciertos por el periodo en el que son obtenidos. La
creación automática de la matriz hija puede ser disparada cuando el
régimen de cruces del umbral en una celda excede una unidad
predeterminada, teniendo en cuenta que todos los valores de celda
son disminuidos periódicamente para reducir el ruido. Dependiendo
del modelo de las descargas validadas obtenido cuando el aparato se
usa para vigilar una estructura particular, los descriptores de
descarga pueden ser usados de estos modos diferentes, es decir no
usando necesariamente un umbral del valor de celda, para conseguir
el aislamiento eficaz de eventos de fractura significativos. Estos
pueden ser considerados como variaciones que tratan de conseguir el
mejor comportamiento para una capacidad dada de proceso y
almacenamiento.
Un refinamiento en la derivación de valores de
incremento de t es la utilización de no solamente los bordes
delanteros (representados por T_{START}) de los impulsos
procesados por el convertidor A-D 26 (véanse las
figuras 2 y 5), sino también los tiempos pico (T_{PEAK}) para los
impulsos de mayor amplitud en intervalos de tiempo preferidos. En
el sistema preferido la sincronización del borde delantero y el pico
se efectúan simultáneamente. La sincronización del borde delantero
se prefiere a causa de su mayor exactitud, pero en la presencia de
un ruido de fondo incrementado, la sincronización de pico
proporciona una correlación de la fuente alternativa. La matriz
primaria 60 (como se muestra en las figuras 9 y 10) puede ser
dividida en dos triángulos por una línea diagonal 80 entre esquinas
opuestas, siendo incrementadas las celdas en un área triangular
mediante datos basados en valores de incremento de t de borde
delantero, y siendo incrementada la otra área triangular en base a
los valores de incremento de t calculados a partir de
sincronizaciones de pico.
El aparato preferido de acuerdo con la invención
tiene suficiente potencia de tratamiento y recursos de memoria para
crear varias matrices primarias tanto para la sincronización de
borde delantero como para la de incremento de tiempo de pico, y
para crear varias matrices hijas o filtros secundarios a partir de
cada una de tales matrices o filtros primarios. Esto permite que
varios diferentes miembros estructurales o estructuras sean
vigilados en paralelo.
Como se ha mencionado anteriormente con
referencia a la figura 2, el aparato permite la comunicación de
datos de defectos a un lugar remoto. Típicamente, se produce un
mensaje cuando una matriz hija se configura o usa primero, siendo
transmitidos tales mensajes por medio de un módem o Internet.
Adicionalmente, el aparato preferido proporciona una conexión para
la integración del aparato en una red de área local (LAN) para la
transferencia de alta velocidad de datos en tiempo real. De esta
manera, es posible que se pueda acceder en diversos lugares a la
información producida por el aparato.
Claims (21)
1. Un método de detección y vigilancia de daños
en una estructura que comprende:
recibir continuamente durante un periodo de
tiempo señales eléctricas procedentes de una pluralidad de
transductores acústicos, transportados por la estructura,
configurados para recibir emisiones acústicas de la estructura
cuando la estructura está sometida a tensiones; y un procesador de
impulsos, para
(a) configurar representaciones digitales de
impulsos de señales eléctricas para configurar descargas de
datos,
(b) seleccionar descargas de datos que se
producen en una ventana de tiempos predeterminada para formar un
grupo de descargas de datos,
(c) derivar para cada una de las descargas de
datos seleccionadas, valores de incremento de t que representan las
diferencias entre las veces que se producen los impulsos
representados por las descargas de datos seleccionadas en el grupo,
formando los valores de incremento de t un modelo de incrementos de
t, y
(d) generar una señal de indicación de evento
significativo cuando el modelo de incremento de t se repite en un
grado predeterminado en diferentes grupos de descargas de datos
seleccionadas.
2. Un método según la reivindicación 1, en el
que la operación de generar una señal de indicación de daños
incluye la filtración de valores de incremento de t en una operación
de filtración primaria que tiene un primer valor de parámetros de
filtro, comprendiendo el método además derivar un segundo valor de
parámetros de filtro diseñado con las características de al menos
uno de los grupos de descargas de datos que dan lugar a la señal
de indicación de evento significativo y que somete grupos
correspondientes posteriores de descargas de datos a una segunda
operación de filtración en lugar de a la operación de filtración
primaria mientras se continúa sometiendo otras descargas entrantes
a la operación de filtración primaria para continuar la
configuración de grupos de descargas de datos para la detección de
más modelos de incremento de t repetidos, teniendo la operación de
filtración secundaria dichos segundos valores de los parámetros de
filtro.
3. Un método según la reivindicación 2, en el
que los valores de los parámetros de los filtros primero y segundo
son umbrales de recuento, siendo el primer valor de parámetros de
filtro un umbral de recuento inferior que el valor de los
parámetros de filtro secundario.
4. Un método según las reivindicaciones 2 ó 3,
en el que los grupos de descargas de datos sometidos a la operación
de filtración secundaria son aquellos que tienen un modelo de
incremento de t sustancialmente correspondiente a aquellos grupos
que dan lugar a una señal de indicación de evento significativo.
5. Un método según cualquiera de las
reivindicaciones 2 a 4, que comprende además derivar un segundo
valor de parámetro de filtro adicional respectivamente diseñado con
las características de los grupos de datos descargados que dan
lugar a cada sucesiva señal de indicación de evento significativo, y
someter las descargas correspondientes posteriores a operaciones de
filtración secundarias que tienen respectivos segundos valores de
parámetro de filtro mientras continúan las descargas citadas que no
corresponden sustancialmente a una de las señales de indicación de
evento significativo en la operación de filtración primaria.
6. Un método según cualquiera de las
reivindicaciones precedentes, que incluye incrementar celdas en una
matriz de diferencia de tiempos de n dimensiones durante el citado
periodo de tiempo en respuesta a grupos de descargas de datos según
n valores de incremento de t asociados con cada grupo, y generar una
señal de indicación de evento significativo cuando el valor de una
o más de las celdas exceda un umbral predeterminado, siendo n al
menos
2.
2.
7. Un método según la reivindicación 6, en el
que n es igual a 2.
8. Un método según las reivindicaciones 6 ó 7,
cuando es dependiente de cualquiera de las reivindicaciones 2 a 5,
en el que la operación de filtración primaria usa al menos una
porción de la matriz de diferencias de tiempos, y la, o cada,
operación de filtración secundaria usa una porción menor de la
matriz, correspondiendo la menor porción al modelo de incrementos
de t de al menos un grupo que da lugar a una señal de indicación de
evento significativo.
9. Un método según cualquiera de las
reivindicaciones precedentes, que incluye seleccionar para proceso
posterior solamente grupos de descargas de datos que satisfagan una
condición o condiciones predeterminadas, siendo la condición o
condiciones para seleccionar un grupo al menos una de:
(a) el grupo excita un número mínimo de sensores
en la ordenación de detección,
(b) las regulaciones entre sensores sucesivos
pueden ser excitadas todas las que caen dentro de un periodo de
tiempo predeterminado, y
(c) las amplitudes de señal sobre los sensores
excitados sucesivamente en una ordenación de detección caen dentro
de límites predeterminados.
10. Un método según cualquiera de las
reivindicaciones precedentes, en el que las señales recibidas de los
transductores son señales de banda estrecha a una frecuencia
comprendida en el intervalo de 100 kHz a 1 MHz.
11. Un aparato para ser usado en la detección y
vigilancia de daños en una estructura, que comprende:
una pluralidad de transductores acústicos
configurados para recibir emisiones acústicas de la estructura
cuando la estructura es sometida a tensiones para ser montada sobre
una estructura que ha de ser vigilada;
una etapa de acondicionamiento de señales
acoplada a los transductores y dispuesta para derivar impulsos
correspondientes a eventos acústicos detectados por los
transductores; y
una unidad de procesador de impulsos que
comprende una etapa convertidor analógico digital (ADC) acoplada a
la etapa de acondicionamiento de señales y una etapa de tratamiento
de señales digitales que incluye medios de selección configurados
para seleccionar, a partir de señales digitalizadas recibidas de la
etapa de ADC, impulsos digitalizados para configurar medios de
descargas de datos para seleccionar un grupo de descargas de datos
que tienen lugar en una ventana de tiempos predeterminada, medios
dispuestos para derivar, para cada una de las descargas de datos
seleccionada en el grupo, valores de incremento de t que representan
las diferencias entre los tiempos de ocurrencia de las descargas,
formando los valores de incremento de t un modelo de incremento de
t, y
un correlacionador dispuesto para generar una
señal de indicación de evento significativo cuando el modelo de
incremento de t se repite en un grado predeterminado en diferentes
grupos de descargas de datos.
12. Un aparato según la reivindicación 11, en el
que el correlacionador comprende un filtro primario que tiene una
primera característica de filtración de descargas y un dispositivo
de almacenamiento acoplado para recibir información de la descarga
resultante de las descargas de datos filtradas en los medios de
filtro primarios, y medios dispuestos para configurar al menos un
filtro secundario en respuesta a la información de descarga
correspondiente a un evento significativo detectado, teniendo el
filtro secundario una segunda característica de filtración de
descargas diseñada para seleccionar descargas de datos que emanen a
partir del evento significativo detectado, estando configurada la
unidad de procesador de modo que grupos que emanan a partir del
evento detectado son dirigidos después de ello para ser filtrados
por el filtro secundario antes de que la información de las
descargas resultante sea alimentada al dispositivo de
almacenamiento.
13. Aparato según la reivindicación 12, en el
que la primera y la segunda características de filtración incluyen
el recuento de umbrales, teniendo aquel de la segunda característica
un umbral de recuento más alto que aquel de la primera
característica.
14. Aparato según cualquiera de las
reivindicaciones 11 a 13, en el que el correlacionador comprende
medios para formar n grupos dimensionales de la matriz de tiempos
de llegada de descargas de datos, medios dispuestos para
incrementar celdas de la matriz según n valores de regulación
asociados con cada uno de los grupos de las descargas de datos, y
medios dispuestos para generar la señal de indicación de evento
significativo cuando el valor de una o más celdas excede un umbral
predeterminado, siendo n al menos 2.
15. Aparato según la reivindicación 14 cuando es
dependiente de las reivindicaciones 12 a 13, en el que los medios
de filtro primarios comprenden la matriz de tiempos de llegada de
las descargas y el filtro secundario comprende una porción de dicha
matriz, cuya porción es tomada del filtro primario después de la
generación de la señal de indicación de evento significativo.
16. Aparato según las reivindicaciones 14 ó 15,
en el que n es igual a 2.
17. Aparato según cualquiera de las
reivindicaciones 11 a 16, en el que los transductores son
transductores resonantes que tienen una frecuencia resonante en el
margen de 20 kHz y 2 MHz.
18. Aparato según cualquiera de las
reivindicaciones 11 a 17, en el que la etapa de acondicionamiento de
señales convierte las señales recibidas de los transductores como
paquetes de ondas correspondientes a eventos acústicos en la
estructura en impulsos que representan envolventes rectificadas de
los paquetes de ondas.
19. Aparato según cualquiera de las
reivindicaciones 11 a 18, en el que la unidad de procesador de
descargas comprende una ordenación de puertas para generar en
tiempo real descriptores de descargas que definan paquetes de ondas
de los transductores; un separador para separar los descriptores de
las descargas; una CPU, RAM y combinación de dispositivo de
almacenamiento no volátil y RAM programados: (a) para realizar
selección de impulsos y formación de descargas de datos basada en
los descriptores de impulsos separados; (b) para actuar como dicho
correlacionador que correlaciona descargas de datos; y (c) para
almacenar información de descargas que representa eventos
significativos detectados durante un periodo de vigilancia.
\newpage
20. Una estructura que es vigilada en cuanto a
daños debidos a la carga cíclica, en la que la estructura comprende
una pluralidad de miembros estructurales, una pluralidad de grupos
de transductores acústicos configurados para recibir emisiones
acústicas de la estructura cuando la estructura es sometida a
tensiones, estando cada grupo montado sobre un respectivo miembro
estructural, y una unidad de tratamiento de señales acoplada a los
transductores y dispuesta para detectar grupos de descargas de datos
que comprendan cada una la descarga de datos que representen
impulsos en las señales recibidas de respectivos transductores de
uno de los grupos de transductores durante un intervalo de tiempo
de muestreo, y derivar, para cada una de las descargas de datos,
información de regulación referentes a las horas de llegada de la
descarga de datos que constituye el grupo, comprendiendo además la
unidad de tratamiento de señales un correlacionador dispuesto para
generar una señal de indicación de evento significativo cuando el
modelo de regulación se repite en un grado predeterminado en
diferentes grupos de descargas de datos de dicho grupo de
transductores.
21. Una estructura según la reivindicación 20,
en la que la unidad de tratamiento de señales está configurada para
tratar señales procedentes de los transductores continuamente
durante al menos varias horas, para generar una señal de indicación
de evento significativo mediante filtración en tiempo real de las
descargas de datos en un filtro primario basado en características
de las señales de las descargas de datos predeterminadas y el
tiempo de llegada de los impulsos, para definir automáticamente al
menos un filtro secundario basado adaptablemente en las
características de la señal de descarga de al menos uno de los
grupos dando lugar a la señal de indicación de evento
significativo, para desviar los grupos posteriores correspondientes
a la señal de indicación de evento significativo del filtro
primario al filtro secundario, por lo que los grupos posteriores no
relacionados con la señal de indicación de evento significativo
continúan para ser filtrados en el filtro primario para generar más
señales de indicación de evento significativo que emanen de
diferentes características de daño en la estructura.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GB0013932 | 2000-06-08 | ||
| GBGB0013932.9A GB0013932D0 (en) | 2000-06-08 | 2000-06-08 | Method and apparatus for detection of structural damage |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2271006T3 true ES2271006T3 (es) | 2007-04-16 |
Family
ID=9893208
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES01929865T Expired - Lifetime ES2271006T3 (es) | 2000-06-08 | 2001-05-18 | Metodo y aparato para la deteccion de daños estructurales. |
Country Status (14)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6826982B2 (es) |
| EP (1) | EP1297331B1 (es) |
| JP (1) | JP3676780B2 (es) |
| KR (1) | KR100713110B1 (es) |
| AT (1) | ATE346292T1 (es) |
| AU (2) | AU5654501A (es) |
| BR (1) | BRPI0111493B8 (es) |
| CA (1) | CA2409016C (es) |
| DE (1) | DE60124711T2 (es) |
| ES (1) | ES2271006T3 (es) |
| GB (1) | GB0013932D0 (es) |
| NO (1) | NO20025865L (es) |
| NZ (1) | NZ522595A (es) |
| WO (1) | WO2001094934A1 (es) |
Families Citing this family (45)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6938488B2 (en) | 2002-08-21 | 2005-09-06 | Battelle Memorial Institute | Acoustic inspection device |
| US7413919B2 (en) * | 2003-06-20 | 2008-08-19 | Acellent Technologies, Inc. | Method of manufacturing a structural health monitoring layer |
| US7430911B2 (en) * | 2004-08-26 | 2008-10-07 | Acellent Technologies, Inc. | Method of detecting and analyzing changes in the external loading conditions of a structure |
| US7458266B2 (en) * | 2004-09-27 | 2008-12-02 | Samsung Electronics Co. Ltd. | Method and apparatus for detecting a load change upon a structure and analyzing characteristics of resulting damage |
| FR2884605B1 (fr) * | 2005-04-18 | 2007-07-06 | Eads Europ Aeronautic Defence | Procede et dispositif de surveillance d'une structure d'un avion |
| US7685862B1 (en) * | 2005-04-25 | 2010-03-30 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Target system giving accuracy and energy |
| US20070018083A1 (en) * | 2005-06-13 | 2007-01-25 | Acellent Technologies, Inc. | Structural health monitoring layer having distributed electronics |
| US7387033B2 (en) | 2005-06-17 | 2008-06-17 | Acellent Technologies, Inc. | Single-wire sensor/actuator network for structure health monitoring |
| GB0513901D0 (en) * | 2005-07-06 | 2005-08-10 | Airbus Uk Ltd | Method and apparatus for measuring the structural integrity of a safe-life aircraft component |
| US7596078B2 (en) * | 2005-11-10 | 2009-09-29 | Acellent Technologies, Inc. | Method and apparatus for reducing crosstalk in a structural health monitoring system |
| US7395189B2 (en) | 2005-11-14 | 2008-07-01 | Acellent Technologies, Inc. | Method and apparatus for switching among elements of a structural health monitoring system |
| US20100161283A1 (en) * | 2006-10-03 | 2010-06-24 | Xinlin Qing | Structural health monitoring network |
| US20080155357A1 (en) * | 2006-10-03 | 2008-06-26 | Acellent Technologies, Inc. | Structural health monitoring network |
| US8723673B2 (en) * | 2007-05-04 | 2014-05-13 | Alertek, Llc | Method and apparatus for detection of structure failure |
| US9784718B2 (en) * | 2007-05-04 | 2017-10-10 | Alertek, Llc | Method and apparatus for detection of structural failure |
| KR20100041696A (ko) * | 2007-07-12 | 2010-04-22 | 도꾸리쯔교세이호진상교기쥬쯔소고겡뀨죠 | 고압 탱크의 손상 검지 방법 및 이를 위한 장치 |
| ITPR20070058A1 (it) * | 2007-07-26 | 2009-01-27 | Techimp S P A | Procedimento e apparato per monitorare un'attivita di scariche elettriche parziali in un apparato elettrico alimentato con tensione continua |
| US8095395B2 (en) * | 2007-09-25 | 2012-01-10 | United Parcel Service Of America, Inc. | Method, system, and computer readable medium for analyzing damage to a package in a shipping environment |
| KR100883446B1 (ko) * | 2008-02-25 | 2009-02-13 | 주식회사 렉터슨 | 음향방출신호를 이용한 결함진단시스템 및 결함진단방법 |
| US8073753B2 (en) | 2008-04-17 | 2011-12-06 | United Parcel Service Of America, Inc. | System and method for providing a packaging recommendation to a shipping customer |
| FR2937953B1 (fr) * | 2008-11-05 | 2011-01-14 | Elta | Procede et installation de detection et d'analyse des dommages subis par le fuselage d'un avion en stationnement. |
| KR101654791B1 (ko) * | 2009-11-30 | 2016-09-06 | 주식회사 렉터슨 | 산업설비의 결함감지를 위한 음향진동 복합 센싱유닛 및 이를 이용한 고압배관의 결함진단시스템 |
| GB2482124B (en) | 2010-07-19 | 2016-08-17 | Ultra Electronics Ltd | Acoustic structural integrity monitoring system and method |
| DE102011011530B4 (de) * | 2011-02-17 | 2013-05-08 | Karlsruher Institut für Technologie | Verfahren zur Reduktion von Ultraschalldaten |
| DE102011055523A1 (de) * | 2011-09-09 | 2013-03-14 | Christoph Höweler | Verfahren und Vorrichtung zur Schwingungsanalyse von Anlagen oder Maschinenelementen |
| US20130197823A1 (en) * | 2012-01-31 | 2013-08-01 | Keith Williams | Method of aggregating data collected by non-destructive ultrasonic analysis of crimp quality |
| CN104330471B (zh) * | 2014-10-09 | 2017-01-18 | 南京航空航天大学 | 航空结构损伤的Lamb波时变概率模型监测方法 |
| JP6567268B2 (ja) | 2014-11-18 | 2019-08-28 | 株式会社東芝 | 信号処理装置、サーバ装置、検知システム及び信号処理方法 |
| KR101638864B1 (ko) * | 2014-12-05 | 2016-07-12 | 한국항공우주연구원 | 손상 탐지 시스템 및 방법 |
| CN104730150A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-06-24 | 王槐仁 | 多通道声发射监测系统 |
| WO2018016278A1 (ja) * | 2016-07-19 | 2018-01-25 | 株式会社日立製作所 | 弾性波計測解析方法および弾性波計測解析装置 |
| ES2928656T3 (es) * | 2016-09-26 | 2022-11-21 | Subaru Corp | Sistema de detección de daños y método de detección de daños |
| KR101723523B1 (ko) * | 2016-11-22 | 2017-04-05 | 주식회사 아이디케이 | 탄성파 신호 추출 성능이 향상된 음향방출 시험장치 |
| KR101988956B1 (ko) * | 2016-12-06 | 2019-06-12 | 한국과학기술원 | 외부환경 변동을 고려한 적응적 다변량 통계적 공정 모니터링 기반 구조물 건전성 평가 방법 |
| US11565365B2 (en) * | 2017-11-13 | 2023-01-31 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | System and method for monitoring chemical mechanical polishing |
| US11041829B2 (en) * | 2018-02-01 | 2021-06-22 | Clarkson University | Measurement of fracture characteristics of adhesive polymeric materials using spiral cracking pattern |
| JP2020041814A (ja) * | 2018-09-06 | 2020-03-19 | 株式会社東芝 | 検知システム、検知方法およびサーバ装置 |
| EP3929561B1 (en) * | 2019-02-20 | 2023-06-28 | IHI Inspection and Instrumentation Co., Ltd. | Device and method for evaluating soundness of fiber-reinforced composite material |
| FR3094487B1 (fr) | 2019-03-28 | 2021-02-26 | Airbus Helicopters | Dispositif détecteur de dommages, véhicule et procédé de détection de dommage |
| US11231397B2 (en) * | 2019-07-26 | 2022-01-25 | The Boeing Company | Remote wide bandwidth ultrasonic inspection method and apparatus |
| US20240027400A1 (en) * | 2020-11-24 | 2024-01-25 | Hatch Ltd. | System and method for assessing deterioration of a metallurgical runner using acoustic emissions |
| US12287252B2 (en) * | 2021-04-06 | 2025-04-29 | Hexagon Technology As | Multi-element sensor for monitoring composite structure |
| CN116654278B (zh) * | 2023-05-24 | 2025-09-26 | 陕西中航气弹簧有限责任公司 | 一种高姿滑橇起落架无损检测方法及系统 |
| FR3152593B1 (fr) | 2023-09-06 | 2025-09-26 | Commissariat Energie Atomique | Système de réduction ou d’optimisation de la consommation ou de la production électrique d’un équipement fluidique à au moins un composant rotatif. |
| FR3152591A1 (fr) | 2023-09-06 | 2025-03-07 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Système de détection de défauts au sein d’un fluide en écoulement dans un circuit comprenant un équipement fluidique, et de prévention des pannes de l’équipement, afférentes aux défauts. |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4535629A (en) * | 1984-03-16 | 1985-08-20 | Chamberlain Manufacturing Corporation | Method and apparatus for structural monitoring with acoustic emission and using pattern recognition |
| US4979124A (en) * | 1988-10-05 | 1990-12-18 | Cornell Research Foundation | Adaptive, neural-based signal processor |
| IT1243461B (it) * | 1990-07-30 | 1994-06-15 | Pirelli Prod Diversificati | Procedimento per il controllo qualitativo di prodotti aventi parti in materiale elastomerico |
| US5581037A (en) | 1992-11-06 | 1996-12-03 | Southwest Research Institute | Nondestructive evaluation of pipes and tubes using magnetostrictive sensors |
| CN1113237C (zh) * | 1995-09-18 | 2003-07-02 | Abb燃烧工程核力公司 | 超声检测(ut)系统的信号处理 |
| US6399939B1 (en) * | 2000-06-13 | 2002-06-04 | North Carolina A&T State University | Sensor array system |
-
2000
- 2000-06-08 GB GBGB0013932.9A patent/GB0013932D0/en not_active Ceased
-
2001
- 2001-05-18 CA CA002409016A patent/CA2409016C/en not_active Expired - Lifetime
- 2001-05-18 EP EP01929865A patent/EP1297331B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2001-05-18 BR BRPI0111493A patent/BRPI0111493B8/pt not_active IP Right Cessation
- 2001-05-18 JP JP2002502432A patent/JP3676780B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2001-05-18 AT AT01929865T patent/ATE346292T1/de not_active IP Right Cessation
- 2001-05-18 AU AU5654501A patent/AU5654501A/xx active Pending
- 2001-05-18 KR KR1020027016683A patent/KR100713110B1/ko not_active Expired - Fee Related
- 2001-05-18 ES ES01929865T patent/ES2271006T3/es not_active Expired - Lifetime
- 2001-05-18 NZ NZ522595A patent/NZ522595A/en not_active IP Right Cessation
- 2001-05-18 US US10/275,701 patent/US6826982B2/en not_active Expired - Lifetime
- 2001-05-18 DE DE60124711T patent/DE60124711T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2001-05-18 WO PCT/GB2001/002213 patent/WO2001094934A1/en not_active Ceased
- 2001-05-18 AU AU2001256545A patent/AU2001256545B2/en not_active Ceased
-
2002
- 2002-12-06 NO NO20025865A patent/NO20025865L/no unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20030140701A1 (en) | 2003-07-31 |
| US6826982B2 (en) | 2004-12-07 |
| JP2003536071A (ja) | 2003-12-02 |
| NO20025865D0 (no) | 2002-12-06 |
| CA2409016A1 (en) | 2001-12-13 |
| AU5654501A (en) | 2001-12-17 |
| DE60124711T2 (de) | 2007-03-29 |
| KR20030014693A (ko) | 2003-02-19 |
| DE60124711D1 (de) | 2007-01-04 |
| BR0111493A (pt) | 2003-03-18 |
| BR0111493B1 (pt) | 2014-04-15 |
| WO2001094934A1 (en) | 2001-12-13 |
| GB0013932D0 (en) | 2000-08-02 |
| NZ522595A (en) | 2003-08-29 |
| AU2001256545B2 (en) | 2004-09-16 |
| NO20025865L (no) | 2002-12-06 |
| ATE346292T1 (de) | 2006-12-15 |
| EP1297331A1 (en) | 2003-04-02 |
| BRPI0111493B8 (pt) | 2016-09-13 |
| KR100713110B1 (ko) | 2007-05-02 |
| EP1297331B1 (en) | 2006-11-22 |
| CA2409016C (en) | 2009-07-14 |
| JP3676780B2 (ja) | 2005-07-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ES2271006T3 (es) | Metodo y aparato para la deteccion de daños estructurales. | |
| AU2001256545A2 (en) | Method and apparatus for detection of structural damage | |
| AU2001256545A1 (en) | Method and apparatus for detection of structural damage | |
| CN104121985B (zh) | 过采样数据的选择性抽取和分析 | |
| RU2532142C2 (ru) | Способ и система мониторинга частичных разрядов | |
| EP2262280A3 (en) | Method and system for acoustic shock protection | |
| CO4600610A1 (es) | Procedimiento acustico pasivo para monitorear lineas de transferencia de un reactor | |
| CN103852523A (zh) | 基于声发射技术判别预应力混凝土梁结构损伤类型的系统及方法 | |
| US6639538B1 (en) | Real-time transient pulse monitoring system and method | |
| CN106516174A (zh) | 在轨航天器遭受空间碎片撞击监测方法及系统 | |
| Cannata et al. | Seismic evidence of the COVID-19 lockdown measures: a case study from eastern Sicily (Italy) | |
| CN108152158A (zh) | 基于表面粘贴式pzt的混凝土弹性模量测量方法 | |
| US4712429A (en) | Windscreen and two microphone configuration for blast noise detection | |
| US7430911B2 (en) | Method of detecting and analyzing changes in the external loading conditions of a structure | |
| CN117607266A (zh) | 一种基于声发射的桥梁梁体开裂监测方法及系统 | |
| Hedlin et al. | The use of impedance matching capillaries for reducing resonance in rosette infrasonic spatial filters | |
| RU2002102334A (ru) | Способ определения места течи в трубопроводе и устройство для его реализации | |
| Jacobson et al. | Comparison of harbor porpoise (Phocoena phocoena) echolocation clicks recorded simultaneously on two passive acoustic monitoring instruments | |
| CN107271204B (zh) | 非等幅域值数据压缩方法及装置 | |
| Baram et al. | Fatigue life prediction by distribution analysis of acoustic emission signals | |
| RU49253U1 (ru) | Система обнаружения повреждений трубопровода | |
| Bhagat et al. | Acoustic emission signal conditioning and analysis using digital storage oscilloscope | |
| CN118859289A (zh) | 用于处理pet设备的脉冲信号的方法及装置、pet设备 | |
| Protázio et al. | The advertisement call of Dendropsophus novaisi (Bokermann, 1968)(Anura: Hylidae: Dendropsophinae) | |
| Rice et al. | Passive Acoustic Monitoring for Marine Mammals in the SOCAL Range Complex April 2021–May 2022 |