基于声发射的监测技术的概率方法：应用于结构健康监测
摘要：用声发射（AE）检测技术来检测结构损伤相较于其他监测技术具有优势已经得到证明，包括探测损伤的更高灵敏度以及对损伤源的定位能力。然而，分析AE数据也存在许多挑战。其中之一是需要较高的采样频率来捕捉AE活动。在几秒钟内，记录可以产生非常大量的数据，其中一大部分可能对分析意义不大。因此，确定记录时间序列中的单个AE事件是减小数据集大小的必要程序。另一个在实践中普遍遇到的挑战是确定AE的来源，这是重要的工作，如果想要提高诊断方案的质量。在本文中，提出了一种先进的技术，可以自动识别AE事件，并从概率的角度帮助对其进行特征化。本文采用基于狄利克雷过程（DP）的非参数贝叶斯方法来克服与这些任务相关的一些挑战。本文考虑了两组主要的AE数据：（1）来自工作中的轴承和（2）来自疲劳测试下的Airbus A320主起落架。
作者：C.A. Lindley, M.R. Jones, T.J. Rogers, E.J. Cross, R.S. Dwyer-Joyce, N. Dervilis, K. Worden
论文ID：2304.13457
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-04-27