報告書番号

N11039

タイトル（和文）

常時微動計測に基づく構造物の損傷探査法（その5）-ARMAモデルに基づくクロススペクトルの漸化的アルゴリズムの構築-

タイトル（英文）

Structural damage detection based on ambient vibration measurements(Part.V) -Recursive Algorithm for ARMA Model-Based Cross Power Spectrum-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

建設直後における設計／施工の妥当性や既存建物の損傷や劣化を診断するための大型構造物の常時微動に適したデータ解析法として，2変数ARMAモデルのクロススペクトルを多使用とした漸化的推定アルゴリズムを提案する。アルゴリズムは共通のホワイトノイズを外力とするふたつのARMAモデル（自己回帰移動平均モデル）を時系列モデルとして採用し，そのクロススペクトルをパラメトリックに推定するものである。アルゴリズムはARMAモデル次数に対して低次から高次へと次数を上げながら漸化的に計算を進める構造となっている。アルゴリズムでは，筆者らが既に提案したARMAMAモデルによる振動モード同定法（ARMAMA法）などとは異なり，相関関数の推定値を使用せずに，時系列データからパラメータを直接に推定できるように計算手順を構築した。このため，短いデータのみからでも，精度の良いスペクトル推定値が得られるという特長がある。提案する方法を2質点系の振動モデルの数値シミュレーションデータに適用した結果，データ長が長い場合には提案法はARMAMA法と同等のスペクトル推定値を与えること，ARMAMA法ではスペクトル推定が困難なデータ長が短い場合であっても提案法はスペクトル推定値を良好に与えることを確認した。さらに，大型振動台の実大試験建物で取得した常時微動データに適用し，スペクトル推定や振動モード同定などの点においての実用性を確認した。

概要 （英文）

A new cross-spectral analysis scheme is proposed for the parametric modal identification based on ambient vibration records of large civil structures, which can be employed for checking structural design efficiency or structural construction validity in completion of a new building, and for detecting structural damage or aging effect in structural health monitoring. A pair of Auto-Regressive Moving Average (ARMA) models driven by a common virtual white noise sequence isassumed in the cross spectral estimation,. A recursive algorithm is theoretically derived for estimating the cross-spectrum expressed as a rational polynomial function of ARMA model without use of cross-correlation functions. The main advantage of the algorithm is to obtaine accurate modal parameter such as natural frequency, damping ratio, and modal vectors from quite-short data records of ambient vibration; therefore, the computational cost can be reduced in the real-time structural health monitoring. To illustrate the effectiveness of the proposed scheme, numerical and practical examples of mechanical vibration are analyzed. The result shows that t the modal parameter of the unknown system can be well identified from cross-power spectrum estimated by the proposed recessive algorithm.

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