Detección de daño en puente mediante algoritmos de Novelty Detection

Abstract

En el marco del proyecto FONDEF ID17I10018 Gestión de Inspecciones en Puentes de Acero basada en Monitoreo y Pronóstico de Daño Mediante Integración de Sensores y Procesamiento de Imágenes se está desarrollando un puente prototipo a escala de laboratorio al que se le introducirá daño por fatiga. El objetivo del presente trabajo de título es implementar algoritmos de detección de daño a partir del monitoreo de vibraciones en un puente atirantado. Estos algoritmos luego serán implementados en el problema del puente prototipo y serán capaces de detectar la presencia de daño en el puente, por lo que deben ser probados de antemano. Para esto, se implementaron métodos de Novelty Detection, los cuales son mecanismos de detección de novedades en un sistema, definiendo un estado normal de funcionamiento. A partir de este estado se generan pruebas para clasificar dichas novedades a partir de nueva información de lectura del sistema. Existen diversos métodos de Novelty Detection, algunos basados en Redes Neuronales Convolucionales, Variational AutoEncoders, Auto-Associative Networks, entre otros. Dentro del alcance de este trabajo de título está evaluar varios de los distintos tipos de algoritmos para evaluar la existencia de una falla en el puente. Estos algoritmos consisten en una CNN, un VAE clásico y un VAE combinado con clasificación de una clase de SVM. Para la prueba de estos algoritmos se dispuso de datos obtenidos de una barra excitada por un shaker y datos de un puente atirantado, instrumentado con sensores y excitado por factores ambientales. Los escenarios de daño fueron simulados con distintas estrategias, dependiendo del caso de estudio. El algoritmo que obtuvo mejores resultados fue el basado en VAE, seguido por el que mezcla VAE con un SVM de una clase. Ambos algoritmos resultan tener un alto grado de exactitud en la clasificación de novedades en el caso de estudio de la barra, y con menor exactitud para el caso del puente pero con oportunidades de mejora reconocibles. La CNN queda descartada por su bajo rendimiento. Por último, se afirma que las redes VAE diseñadas cumplen con la función de identificar si una representación del espectro de frecuencias entrante corresponde al estado normal o alterado de la estructura, con distintos grados de exactitud, proyectando su aplicación al puente prototipo y casos de puentes reales después de determinar el nivel de daño mínimo que se necesita identificar.