報告書番号

U01031

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2） --ARMAMAモデルによるスペクトル解析法--

タイトル（英文）

Structural Damage Detection Based on Ambient Vibration Measurements(Part.II)－ARMAMA Model for Spectrum Analysis－

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

2つの時系列の相関性を振動数領域でパラメトリックに推定するため、クロススペクトルの新しい解析手法を提案した。本手法では、2つの観測時系列が共通な入力と独立した入力に駆動されると仮定し、観測時系列にARMAMAモデル（autoregressive moving-average and moving-average model）を用いた。さらに、ARMAMAモデルによるスペクトルの実用的な推定法についても述べた。ARMAMAモデルによるクロススペクトルとパワースペクトルは有理多項式で表されるため、解析対象の物理定数を容易に推定できるという利点を有する。提案手法の有効性を調査するため、構造物の振動問題に関する2つの数値計算例を解析した。その結果、提案手法によりクロススペクトルとパワースペクトルを精度良く推定できること、それらの推定値から構造物の物理定数を容易に同定できることを示した。

概要 （英文）

The new cross spectrum analysis procedure is proposed for the parametric estimation of the correlation relationship between two time sequences in the frequency domain. In this method, two observed time sequences are modeled as a pair of an autoregressive moving-average and moving-average (ARMAMA) model in the assumption that the obsered sequences are driven by the common and individual white noises. The cross- and auto-power spectrum densities (PSDs) of a pair of ARMAMA models can be derived as the forms of the rational polynomial function. The coefficients of these functions can be estimated from the cross-correlation functions or the auto-correlation functions of the two observed sequences, by using the method presented in the paper. The main advantage of the present procedure is that the physical parameters of the unknown system can be easily estimated from the coefficients of the cross- and auto-PSD functions. To confirm the efficiency of the proposed procedure, two numerical examples of the mechanical vibration problem are analyzed. The results show that the proposed procedure gives the accurate cross- and auto-PSD estimates, moreover the physical properties of the unknown system can be well estimated from the obtained cross- and auto-PSDs.

報告者

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