Progressive Schädigung eines Stahlrahmens am geschraubten Knotendetail
Quelle: BAM, Fachbereich Ingenieurbau
In den letzten Jahren hat sich der Zustand der Verkehrsinfrastruktur aufgrund natürlicher Alterungsprozesse und zunehmender Beanspruchung maßgeblich verschlechtert. Gerade in jüngster Zeit zeigen zahlreiche Beispiele geschädigter Ingenieurbauwerke, dass sehr regelmäßige Zustandsuntersuchungen erforderlich sind, um dauerhaft die Sicherheit und Verlässlichkeit zu gewährleisten. Hier können automatisierte, vibrationsbasierte Schadensdetektionsmethoden einen entscheidenden Beitrag leisten, bei denen langzeitlich Schwingungsmessungen an den Bauwerken durchgeführt werden, während diese entweder direkt vom Verkehr oder von künstlichen Quellen dynamisch angeregt werden. Vor dem Hintergrund, dass Schäden an der Struktur zu Veränderungen in der dynamischen Systemantwort führen, werden die Messdaten anschließend bezüglich solcher Veränderungen ausgewertet. Vielversprechend ist hier die stochastische Unterraum-basierte Schadenserkennung. Sie vergleicht Messungen eines aktuellen Prüfzustands mit einem Referenzmodell der ungeschädigten Struktur. Ein aus den Kovarianzen der Messdaten berechnetes Residuum beziffert den Unterschied der beiden Systemzustände und wird mit Hilfe statistischer Test ausgewertet. Natürliche Variationen in dem Residuum haben dabei großen Einfluss auf die Sensitivität und die Zuverlässigkeit des Tests. Solche Variationen sind auf Messrauschen und Veränderungen in den Anregungseigenschaften zurückzuführen und werden als statistische Unsicherheiten bezeichnet.
Bislang wurde bei der Formulierung der Methode davon ausgegangen, dass das Referenzmodell selbst keine Unsicherheiten aufweist. In der praktischen Anwendung ist diese Annahme nicht richtig, da die Referenz üblicherweise rein datenbasiert aus den Messdaten geschätzt wird. In dem hier vorgestellten Artikel wird gezeigt, wie die auf die Referenz bezogenen Unsicherheiten bei der Auswertung des Residuums berücksichtigt werden können. Dadurch wird die Methode hinsichtlich Sensitivität und Robustheit maßgeblich verbessert, was anhand einer numerischen Studie und der Auswertung experimenteller Daten eines im Labor progressiv geschädigten Stahlrahmens bestätigt werden kann.
Statistical subspace-based damage detection with estimated reference
Eva Viefhues, M. Döhler, Falk Hille, L. Mevel
erschienen in Mechanical Systems and Signal Processing, Band 164, S. 108241 ff.
BAM Fachbereich Ingenieurbau