Detection of structural alterations in metal bodies: An approximation using Fourier transform and principal component analysis (PCA)

• Brayan Eduardo Tarazona ^[2] ; Camilo Leonardo Sandoval R ^[2] ; Carlos Gerardo Cárdenas Arias ^[2] ; Javier Gonzalo Ascanio V. ^[2] ; Jhon Jairo Valencia N. ^[1]
  1. [1] Universidad Antonio Nariño

     Universidad Antonio Nariño

     Colombia

     
  2. [2] Unidades Tecnológicas de Santander, Colombia
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 25, Nº. 2, 2020, págs. 255-260
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Detección de alteraciones estructurales en cuerpos metálicos: una aproximación mediante transformada de Fourier y análisis de componentes principales (PCA)
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• Resumen
  • español

    En este tema se han realizado diversos trabajos buscando identificar un rasgo distintivo de las alteraciones en estructuras metálicas, que permita reconocer tipo de alteración con el fin de prevenir fallas (detección temprana). En este trabajo se ha abordado la temática desde la perspectiva del análisisvibracional empleando la transformada de Fourier y el análisis de componentes principales; incluyendo las alteraciones por perforaciones, abolladuras y soldadura defectuosa. En este trabajo, la toma de datos se realizó teniendo en cuenta la posición de los sensores, se agregaron dos piezas sin alteración, para poder interactuar con las cinco configuraciones, que se adoptaron para el diseño experimental. Para las pruebas de repetibilidad, en cada configuración, se utilizó el análisis (ANOVA) para la validación de hipótesis nulay, por lo tanto, para determinar el número de pruebas a tratar. Después de tener las matrices definidas que representan cada configuración, en cada anomalía, es necesario aplicar el análisis de componentes principales (PCA) a los datos obtenidos mediante el cálculo de la transformada rápida de Fourier (FFT). Y así determinar el número de componentes mediante tres Criterios (Jollife, Kaiser y PVA), utilizando un algoritmo de clasificación, que evalúa el porcentaje de clasificación frente a la desviación estándar más baja. En este análisis, los descriptores no se calcularon, pero los componentes principales de cada criterio se tomaron como una herramienta de descripción. El proceso de extracción de características fue fundamental para determinar la configuración adecuada en cada alteración (fisura, soldada, perforada, deformada). Por otro lado, se calcularon los parámetros estadísticos (promedio, desviación estándar, factor de variación, distancia euclidiana) de cada anomalía, tomandolosmismoscomo descriptores.Finalmente, se demostró que el criterio de Jollife es el que permite diferenciar mejor entre componentes asociadas a cada alteración estudiada.

  • English

    In this theme some advances have been developed, verified in the background, where attempts have been made to determine the existence of structural alterations such as perforations, defective welding and dents in metal structures; a pattern of mechanical vibration that allows to differentiate each alteration has not yet been clearly defined. In this work, the data taking was carried out taking into account the position of the sensors, two beams were added without alteration, in order to be able to interact with the five configurations, which were adopted for the experimental design. To the tests of repeated measurements, in each configuration, analysis (ANOVA) was used for the validation of NULL hypotheses, and thus to determine the number of test to be treated. After having the defined matrices representing each configuration, in each anomaly, it is necessary to apply the principal component Analysis (PCA), to the data obtained by the calculation of the fast Fourier transform (FFT). And thus determine the number of components by means of three Criteria (Jollife, Kaiser and PVA), using a classification algorithm, which evaluates the percentage of classification vs lower standard deviation. In this analysis the descriptors were not calculated but the main components of each criterion were taken as a description tool. The process of extraction of characteristics was fundamental to determine the proper configuration in each alteration (fissure, welded, perforated, deformed). On the other hand, statistical parameters were calculated (average, standard deviation, variation factor, Euclidean distance) of each anomaly. Taking as descriptors.