Détection et localisation d’endommagements structuraux par la méthode des sous-espaces, le modèle de Kalman et la méthode d’analyse en composantes principales

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 moèle 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.