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RESUMEN En este trabajo se describe la instalación de un sistema de monitorización de vibraciones en una pasarela peatonal de banda tesa y la implementación de la identificación de los parámetros modales mediante análisis modal operacional. El sistema registra la aceleración mediante 18 acelerómetros triaxiales tipo MEMs (sensores de muy bajo coste) distribuidos en la estructura, la temperatura ambiente y la velocidad y dirección del viento. Los acelerómetros se han instalado dentro de las barandillas, no afectando así a la estética de la pasarela pero complicando el tratamiento de los datos al precisar ciertas transformaciones angulares. El sistema instalado permite la identificación modal de la estructura de forma continua además de la evaluación de su estado límite de servicio de vibraciones (ELSV). En este artículo se presentan los primeros resultados tanto del ELSV como de la influencia de los agentes externos (en concreto, la temperatura) en la estimación de las frecuencias naturales. PALABRAS CLAVE: Pasarelas peatonales, monitorización de vibraciones, pasarela de banda tesa, análisis modal operacional, estado de servicio de vibraciones, vibraciones inducidas por humanos 1. Introducción Los sistemas de monitorización continua a largo plazo se utilizan cada vez más en estructuras con el objeto de vigilar su integridad o salud estructural. La combinación adecuada de estrategias de prevención y mantenimiento da lugar a una reducción de los costes totales durante la vida útil de la estructura [1], [2]. A ello contribuye la monitorización, que proporciona una forma de conocer la respuesta de la estructura y permite cuantificar las cargas ambientales [3]. Existen múltiples ejemplos de estructuras equipadas con sistemas de monitorización: chimeneas [4], aerogeneradores [5], puentes [6], pasarelas peatonales [7], etc. La limitación existente en la implantación de estos sistemas de monitorización es el coste asociado al sistema de medida, i.e., a los sensores y su comunicación con los sistemas de adquisición. Aunque existen ejemplos de sistemas basados en tecnologías inalámbricas para reducir estos costes [8], [9], éstos suelen experimentar problemas de comunicación en grandes estructuras y bajo condiciones ambientales adversas. Además, suelen surgir problemas asociados a la limitación de la vida de las baterías.
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VI CONGRESO DE 1/10
Investigación y desarrollo
SISTEMA DE MONITORIZACIÓN PERMANENTE DE BAJO COSTE PARA
UNA PASARELA PEATONAL DE BANDA TESA
Iván MUÑOZ DÍAZ
Doctor Ingeniero Industrial
Universidad Politécnica de Madrid
ETS Ingenieros de Caminos
Profesor Titular de Universidad
ivan.munoz@upm.es
Jesús de SEBASTIÁN SANZ
Ingeniero Industrial
CARTIF Centro Tecnológico
Ingeniero de Proyectos
jesseb@cartif.es
Antolín LORENZANA IBÁN
Doctor Ingeniero Industrial
Universidad de Valladolid
ITAP, Escuela de Ingenierías Industriales
Profesor Titular de Universidad
ali@eii.uva.es
Alfonso
PONCELA
MÉNDEZ
Doctor Ingeniero Industrial
Universidad de Valladolid
ITAP, Escuela de Ingenierías Industriales
Profesor Titular de Universidad
poncela@eii.uva.es
RESUMEN
En este trabajo se describe la instalación de un sistema de monitorización de vibraciones en una pasarela peatonal de
banda tesa y la implementación de la identificación de los parámetros modales mediante análisis modal operacional. El
sistema registra la aceleración mediante 18 acelerómetros triaxiales tipo MEMs (sensores de muy bajo coste)
distribuidos en la estructura, la temperatura ambiente y la velocidad y dirección del viento. Los acelerómetros se han
instalado dentro de las barandillas, no afectando así a la estética de la pasarela pero complicando el tratamiento de los
datos al precisar ciertas transformaciones angulares. El sistema instalado permite la identificación modal de la
estructura de forma continua además de la evaluación de su estado límite de servicio de vibraciones (ELSV). En este
artículo se presentan los primeros resultados tanto del ELSV como de la influencia de los agentes externos (en
concreto, la temperatura) en la estimación de las frecuencias naturales.
PALABRAS CLAVE: Pasarelas peatonales, monitorización de vibraciones, pasarela de banda tesa, análisis
modal operacional, estado de servicio de vibraciones, vibraciones inducidas por humanos
1. Introducción
Los sistemas de monitorización continua a largo plazo se utilizan cada vez más en estructuras con
el objeto de vigilar su integridad o salud estructural. La combinación adecuada de estrategias de
prevención y mantenimiento da lugar a una reducción de los costes totales durante la vida útil de
la estructura [1], [2]. A ello contribuye la monitorización, que proporciona una forma de conocer la
respuesta de la estructura y permite cuantificar las cargas ambientales [3].
Existen múltiples ejemplos de estructuras equipadas con sistemas de monitorización: chimeneas
[4], aerogeneradores [5], puentes [6], pasarelas peatonales [7], etc. La limitación existente en la
implantación de estos sistemas de monitorización es el coste asociado al sistema de medida, i.e.,
a los sensores y su comunicación con los sistemas de adquisición. Aunque existen ejemplos de
sistemas basados en tecnologías inalámbricas para reducir estos costes [8], [9], éstos suelen
experimentar problemas de comunicación en grandes estructuras y bajo condiciones ambientales
adversas. Además, suelen surgir problemas asociados a la limitación de la vida de las baterías.
VI CONGRESO DE 2/10
Investigación y desarrollo
Otra posibilidad para reducir la inversión en los sistemas de monitorización es el uso de sistemas
de adquisición y sensores de bajo coste. Ésta fue la opción elegida en el caso de la pasarela
peatonal de banda tesa Pedro Gómez Bosque (PPGB) de Valladolid (España), objeto de este
trabajo. Se eligió esta opción no sólo por las limitaciones presupuestarias y facilidad de instalación
debido a su reducido tamaño, sino también por la necesidad estética y funcional de dejar fuera del
alcance de los usuarios tanto cables como sensores. Se instaló dicho sistema con los siguientes
objetivos: estimar los parámetros modales de forma continua, analizar la influencia del nivel de
ocupación y de las acciones climatológicas (viento y temperatura) en los parámetros modales y
evaluar el estado límite de servicio de vibraciones (ELSV).
En este trabajo se describe la instalación del sistema de monitorización y se muestra un ejemplo
de identificación de los parámetros modales mediante análisis modal operacional (OMA,
Operational Modal Analysis). Además, se presentan algunos resultados del ELSV de vibraciones y
de la influencia de la temperatura en la estimación de las frecuencias naturales.
2. Descripción de la estructura
La pasarela peatonal PPGB situada sobre el río Pisuerga es una estructura esbelta y ligera que
une un complejo deportivo y el centro de la ciudad (Figura 1). Construida en 2011, es una
estructura singular de banda tesa con un único vano de 85 m que proporciona un impacto mínimo
sobre el entorno. La pasarela está sustentada únicamente por una pletina de acero de 94 m de
largo, 3.6 m de ancho y 30 mm de espesor, que está tensada y anclada a los estribos (Figura 2a),
y sobre la que se disponen losetas prefabricadas de hormigón (Figura 2b), tomando todo ello la
forma de catenaria con una relación flecha/luz de aproximadamente 1/50 [10]. Las losetas no
tienen función resistente, es decir, el único elemento estructural es la pletina de acero. La
estructura se completa con un suelo de caucho reciclado y una barandilla. El pasamanos incluye
un tubo de 60 mm de diámetro a lo largo de toda la pasarela, el cual, como se describirá
posteriormente, se aprovecha para la instalación oculta de los acelerómetros y el cableado.
Figura 1. Pasarela Pedro Gómez Bosque. Vista general.
Una vez finalizada la estructura se realizó un OMA utilizando acelerómetros piezoeléctricos con el
objetivo de tener un conocimiento previo de las frecuencias naturales y los modos de vibración de
la estructura. Para ello se empleó el método de descomposición en el dominio de la frecuencia
(conocido como FDD, Frequency Domain Decomposition) implementado en el programa comercial
ARTeMIS. Se identificaron más de veinte modos de vibración hasta 10 Hz, incluidos modos
verticales, laterales y torsionales. Estos parámetros son importantes para el diseño del sistema de
monitorización y para la elección de los sensores más adecuados.
3. Sistema de monitorización
El sistema de monitorización tenía que cumplir dos premisas: (i) tenía que ser lo más barato
posible (el presupuesto era muy limitado) y (ii) no podía influir en ningún caso en la estética de la
VI CONGRESO DE
Investigación y desarrollo
9 a cada lado de la pasarela
permite medir
la velocidad y dirección del viento
pasarela si bien esto complicó
tanto el proceso de instalación como el tratamiento de los datos al
ser necesarias
ciertas transformaciones angulares
Figura 2. (a) Pletina de acero. (b)
Colocación de las los
3.1.
Sensores y adquisición de datos
ADXL327 desarrollado por Analog
4×1,45 mm) y de muy
bajo consumo con señal de salida en tensión. Puede medir la aceleración
estática, i.e. la gravedad,
además de la aceleración dinámica. Este acelerómetro tiene buenas
eje par
a seleccionar el ancho de banda de interés.
Figura 3
. Distribución de los sensores en la estructura.
permitía su uso
en esta aplicación
sensibilidad de 500 mV/g, s
e utilizó una fuente de alimentación de 12 V
pasarela y nadie podía darse cuenta de su presencia.
Por otro
lado, aparte
necesarios para llevar a cabo el análisis modal,
era necesario instalar
sensores para medir las
condiciones ambientales de viento y de temperatura.
Así, e
l sistema de monitorización está
compuesto de 18 acelerómetros
triaxiales tipo MEMs
instalados ocultos dentro de las barandillas
situados equidistantemente
(suficiente número para estimar los
modos más bajos de forma adecuada)
, un sensor de temperatura y un anemómetro
la velocidad y dirección del viento
(Figura 3). No se afecta
ba
tanto el proceso de instalación como el tratamiento de los datos al
ciertas transformaciones angulares
.
Colocación de las los
etas de hormigón
prefabricadas.
Sensores y adquisición de datos
El sensor de vibración utilizado para el sistema de monitorización fue el acelerómetro MEMS
ADXL327 desarrollado por Analog
Devices [11]. Se trata de
un acelerómetro triaxial pequeño
bajo consumo con señal de salida en tensión. Puede medir la aceleración
además de la aceleración dinámica. Este acelerómetro tiene buenas
características (rango de medición de ± 2.5 g, sensibilidad hasta 500 mV/g, ancho de banda hasta
550 Hz), pero tiene un inconveniente importante: no está diseñado para tra
nsmitir la señal a largas
distancias. Por otra parte, se deben colocar condensadores en los circuitos de medición de cada
a seleccionar el ancho de banda de interés.
. Distribución de los sensores en la estructura.
Con el fin de solventar los problemas descritos anteriormente, se diseñó
un
en esta aplicación
.
Para asegurar la tensión de trabajo requerida para la
e utilizó una fuente de alimentación de 12 V
y un regulador de tensión
de 3,6 V con el fin de evitar pérdidas de carga
en
los cables. La impedancia
salida del acelerómetro es de 32 k
, lo suficientemente grande como dar
problemas de ruido en
(a)
3/10
lado, aparte
de los acelerómetros
sensores para medir las
l sistema de monitorización está
instalados ocultos dentro de las barandillas
,
(suficiente número para estimar los
, un sensor de temperatura y un anemómetro
-veleta que
ba
a la estética de la
tanto el proceso de instalación como el tratamiento de los datos al
prefabricadas.
El sensor de vibración utilizado para el sistema de monitorización fue el acelerómetro MEMS
un acelerómetro triaxial pequeño
(4×
bajo consumo con señal de salida en tensión. Puede medir la aceleración
además de la aceleración dinámica. Este acelerómetro tiene buenas
características (rango de medición de ± 2.5 g, sensibilidad hasta 500 mV/g, ancho de banda hasta
nsmitir la señal a largas
distancias. Por otra parte, se deben colocar condensadores en los circuitos de medición de cada
un
acondicionador que
Para asegurar la tensión de trabajo requerida para la
y un regulador de tensión
los cables. La impedancia
de cada canal a la
problemas de ruido en
(b)
VI CONGRESO DE 4/10
Investigación y desarrollo
los cables. Así, se utilizó un amplificador operacional para reducir la impedancia a 10 m y reducir
el ruido a 25 µg/(Hz)
1/2
.
La Figura 4 muestra el esquema de las diferentes partes del circuito del sensor de vibración que
han sido identificadas con los siguientes números: (1) el acelerómetro ADXL327, (2) tres
condensadores, uno en cada canal, que se utilizan para seleccionar el ancho de banda (100 Hz),
(3) un regulador de tensión en la entrada de acelerómetro, (4) un amplificador operacional a la
salida de cada eje de medición y (5) un LED para comprobaciones. Se diseñó y fabricó una placa
de circuito impreso para conectar todos los componentes (Figura 5a). Esta placa tenía que ser
pequeña por requisitos de instalación (17 x 50 mm). También es importante destacar que uno de
los ejes del acelerómetro triaxial se colocó a lo largo de la dirección longitudinal de la placa. Por
último, la placa de circuito impreso con todos sus componentes se recubrió con un revestimiento
plástico termorretrátil para protegerlo de las condiciones ambientales (Figura 5b). Los
acelerómetros desarrollados lograron tanto una buena relación señal-ruido (sensibilidad constante
y bajo nivel de ruido) como la posibilidad de ser instalados en el interior del tubo de la barandilla.
Figura 4. Esquema del circuito acondicionador del sensor de vibración. (1) sensor MEMS, (2)
condensadores, (3) regulador de tensión, (4) amplificador operacional y (5) LED.
Figura 5. (a) Placa de circuito impreso con sus componentes. (b) Acelerómetro usado en la
monitorización.
El sensor de temperatura utilizado en el sistema de monitorización fue el modelo T0110 de Comet
con un rango de medida de -30 a 80 ºC y una precisión ± 0.4 ºC [12]. El sensor de viento que se
utilizó fue el modelo 03002L de RM Young Company con un rango de medida de 0 a 50 m/s y
precisión ± 0.5 m/s para la velocidad y rango de 360º y precisión de ± 5º para la dirección [13].
(a) (b)
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Investigación y desarrollo
Como el sistema de monitorización está formado por 18 acelerómetros triaxiales, un sensor de
temperatura y un anemómetro y una veleta, el sistema de adquisición necesitaba al menos 57
canales en voltaje. El sistema elegido fue el CompactRIO 9076 de National Instruments con dos
módulos NI 9205 de 32 canales de entradas analógicas cada uno (Figura 6). Este es un sistema
que posee un chasis robusto con un sistema de control embebido y reconfigurable que permite la
adquisición en tiempo real. El procesador en tiempo real es de 400 MHz y tiene la posibilidad de
conexión Ethernet, USB y RS232 [14]. Cada módulo tiene 32 entradas analógicas con neutro
común con una resolución de 16 bits, una frecuencia de muestreo total de 250 kS/s y un rango de
tensión de ± 200 mV a ± 10 V [15].
La frecuencia de muestreo elegida para cada canal fue de 200 Hz, lo suficiente como para
identificar los parámetros modales de la estructura y como para evitar problemas de aliasing (los
modos de vibración significativos tienen frecuencias naturales inferiores a 10 Hz). Se crea un
archivo con los datos grabados cada hora con el fin de evitar pérdidas significativas de datos ante
fallos puntuales de alimentación. Este archivo queda disponible para su descarga a través de
Internet.
Figura 6. Sistema de adquisición.
3.2. Instalación
Los acelerómetros y los cables se introdujeron en el tubo de la barandilla y los sensores de
temperatura y viento se instalaron en la torre de iluminación pública cercana a la estructura
(Figura 7). Para la instalación, se prepararon los 9 acelerómetros cableados y se distanciaron
10.625m, formando una manguera de hasta 9 cables en la parte más gruesa que se deslizó con
ayuda de un pasacables. Se cuidó que cada placa (figura 5) quedase alineada con la manguera
de tal manera que se aseguraba una de las direcciones (identificada como eje x) del acelerómetro
triaxial, pero no las otras dos. Las dos mangueras eran lo suficientemente largas para llegar al
cuadro de alumbrado público situado cerca de la pasarela, donde se instalaron el sistema de
adquisición de datos y el router inalámbrico (Figura 8).
3.3. Validación in-situ
Una vez instalado el equipo de monitorización se realizó una validación del mismo. Primeramente,
se comprobó que los acelerómetros se colocaron en el lugar correcto. Sin embargo, había que
tener en cuenta que la orientación de los acelerómetros era desconocida: el eje x de cada
acelerómetro coincidía con el eje longitudinal de la pasarela en ese punto (eje X), pero las
direcciones de los otros dos ejes eran desconocidas (Figura 9). Aprovechando que los
acelerómetros MEMS son capaces de medir desde 0 Hz, i.e, miden la aceleración estática, se
VI CONGRESO DE
Investigación y desarrollo
utiliza
la medida de la gravedad para
coordenadas del acelerómetro
xyz
Figura 7
. Instalación de los sensores. (a) Acelerómetros y cables. (b)
Figura 8
. Sistema de medida instalado en el
Figura 9. (a)
Ejes del acelerómetro y ejes absolutos.
rotado (rojo).
La matriz de cambio de base (
sistema de coordenadas móvil x
yz (sistema que puede
cos cos sin cos sin
cos sin sin sin cos sin sin sin cos cos cos sin
cos sin cos sin sin sin sin cos cos sin cos cos
R
γ β γ β β
γ β α γ α γ β α γ α β α
γ β α γ α γ β α γ α β α
 
 
= − +
 
 
 
la medida de la gravedad para
calcular los ángulos de Euler entre el sistema de
xyz
y el sistema de coordenadas
de la pasarela
último, X se refiere a la dirección longitudinal de la pasar
ela, Y
a la lateral y Z a la vertical.
. Instalación de los sensores. (a) Acelerómetros y cables. (b)
Sensor
de temperatura y viento.
. Sistema de medida instalado en el
cuadro de alumbrado público.
Ejes del acelerómetro y ejes absolutos.
(b)
Sistema de ejes fijo (azul) y sistema de ejes
R) entre un sistema de coordenadas
fijo (o
yz (sistema que puede
rotar) viene dada por
cos cos sin cos sin
cos sin sin sin cos sin sin sin cos cos cos sin
cos sin cos sin sin sin sin cos cos sin cos cos
γ β γ β β
γ β α γ α γ β α γ α β α
γ β α γ α γ β α γ α β α
 
 
= − +
 
 
+ −
 
(a) (b)
(a)
6/10
calcular los ángulos de Euler entre el sistema de
de la pasarela
XYZ. En este
a la lateral y Z a la vertical.
de temperatura y viento.
Sistema de ejes fijo (azul) y sistema de ejes
fijo (o
absoluto) XYZ y un
cos cos sin cos sin
cos sin sin sin cos sin sin sin cos cos cos sin
cos sin cos sin sin sin sin cos cos sin cos cos
γ β γ β β
γ β α γ α γ β α γ α β α
γ β α γ α γ β α γ α β α
 
 
 
 
 
. (1)
(b)
VI CONGRESO DE 7/10
Investigación y desarrollo
Nótese que el sistema de la pasarela es el abosluto y el móvil es el referido a los acelerómetros.
Así, el eje x del acelerómetro permanece en el plano XZ absoluto, por lo que no existe rotación en
torno al eje Z absoluto (
0
γ
=
). Los otros dos ángulos (α y β) pueden obtenerse resolviendo la
siguiente ecuación
0
0
9 8
0
1
cos sin
sin sin cos cos cos sin
sin cos sin cos cos .
e
x
e
e
z
e
y
a g
a
a
a
R
β β
β α γ α β α
β α α β α
 
 
 
 
=
 
 
 
 
 
=
 
⋅ →
, (2)
siendo
e
a
el vector de aceleración estática en los ejes del acelerómetro (i.e, el valor de continua
de cada uno de los tres acelerómetros) y
g
es el vector de la gravedad. Como quiera que la
pasarela está en continuo movimiento, es necesario promediar los 3 registros de cada
acelerómetro durante un cierto intervalo de tiempo (60 s), para obtener una medida de la
aceleración estática registrada por cada uno de ellos. Una vez identificada la matriz de
transformación R, el vector de aceleración en cada instante de tiempo en coordenadas absolutas
A
se obtiene a partir del vector de aceleración medido
a
como sigue
X x
T T
Y y
Z z
A a
A R a A R a
A a
 
 
= ⋅ = ⋅
 
 
 
, (3)
y posteriormente se elimina la media del registro resultante para dejar cada señal oscilando en
torno al cero como es usual. Se realizaron pruebas de grupos de peatones caminado sobre la
pasarela y se registró la vibración de la estructura utilizando acelerómetros piezoeléctricos
comerciales y los nuevos sensores MEMS (Figura 10). Los acelerómetros piezoeléctricos
utilizados fueron los MMF-KS48C (Metra Mess-und Frequenztechnik) con una sensibilidad de
1000 mV/g. El sistema de adquisición de datos utilizado para estos acelerómetros fue el MGCplus
de HBM con módulos ICP para acelerometros piezoeléctricos.
Figura 10. Sistema de medida de los acelerómetros piezoeléctricos y su posición en la pasarela.
Los acelerómetros piezoeléctricos se nivelaron para medir la aceleración en ejes absolutos. Estos
valores se compararon con los registros obtenidos con los MEMs postprocesados como se ha
indicado anteriormente. En la Figura 11 se muestra la aceleración medida con ambos
acelerómetros en dos pruebas diferentes. Los resultados obtenidos fueron prácticamente iguales,
salvo que en los registros obtenidos con los MEMS aparece un nuevo pico de resonancia en el
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Investigación y desarrollo
espectro en frecuencia en torno a los 4,9 Hz. Este nuevo pico podría deberse a un modo local de
la barandilla.
Figura 11. Dos ejemplos de la respuesta de la pasarela medida con acelerómetros piezoeléctricos
(azul) y MEMS (rojo). a) Dominio del tiempo. b) Dominio de la frecuencia.
4. Primeras aplicaciones
A continuación se presentan algunos de los primeros análisis llevados a cabo utilizando los datos
registrados por el sistema de monitorización. En la Tabla 1 se muestran las frecuencias y
amortiguamientos modales obtenidos al realizar un OMA utilizando los datos registrados por el
sistema de monitorización diseñado. Para el OMA se ha empleado el método de identificación en
el dominio del tiempo SSI (Stochastic Subspace Identification), método que se ha impuesto en los
últimos años por su eficacia en el análisis modal operacional/ambiental. Más en concreto, se ha
empleado el SSI basado en la covarianza que ha sido programado en MATLAB [16]. En la Figura
11 se muestran cuatro de los modos más importantes en la respuesta dinámica de la estructura y
en la Tabla 2 se muestra la identificación obtenida para estos mismos modos ante temperaturas
ambientales que difieren en 19ºC.
Finalmente se realizaron varios ensayos para verificar el ELSV. Así, diversos peatones, con la
ayuda de un metrónomo, cruzaron la PPGB sincronizándose a las frecuencias naturales de los
modos 1, 2, 4, 6 y 8. En la Figura 13 se muestran los valores de aceleración máxima obtenidos en
todas las pruebas realizadas junto con los límites de confort propuestos por algunas normativas
actuales.
Agradecimientos
Este trabajo ha sido realizado en parte con la financiación aportada por el Proyecto de
Investigación Fundamental No Orientada BIA2011-28493 del Ministerio de Ciencia e Innovación.
Referencias
[1] NEVES L.C., and FRANGOPOL D.M., “Condition, Safety and Cost Profiles for Deteriorating
0 100 200 300 400 500 600 700
−3
−2
−1
0
1
2
3
Tiempo (s)
Aceleración (m/s2)
0 100 200 300 400 500
−1
−0.5
0
0.5
1
Tiempo (s)
Aceleración (m/s2)
0 1 2 3 4 5 6
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
Frecuencia (Hz)
Magnitud
0 1 2 3 4 5 6
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
Frecuencia (Hz)
Magnitud
(a)
(b)
VI CONGRESO DE 9/10
Investigación y desarrollo
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No. 2, 2005, pp. 185-198.
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Strategies based on Multiple Limit States and Monitoring”, Engineering Structures, Vol. 32,
No. 3, 2010, pp. 627-640.
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output-only modal analysis”, Mechanical System and Signal Processing, Vol. 13, No. 6,
1999, pp. 855-878.
Descripción
Frecuencia (Hz)
Amortiguamiento (%)
Modo 1 1
er
modo de flexión vertical
0,85 1.69
Modo 2 1
er
modo de torsión 0,96 1.85
Modo 3 1
er
modo de flexión lateral 1,00 2.48
Modo 4 2º modo de flexión vertical 1,38 0.78
Modo 5 2º modo de flexión lateral 1,48 2.68
Modo 6 3
er
modo de flexión vertical
1,76 0.67
Modo 7 3
er
modo de flexión lateral 2,11 2.95
Modo 8 4º modo de flexión vertical 2,50 3.27
Tabla 1. Resultados del análisis modal
VI CONGRESO DE 10/10
Investigación y desarrollo
1
er
modo de flexión vertical: 0,85 Hz
1
er
modo de torsión: 0,96Hz
2º modo de flexión vertical: 1,38 Hz
3er modo de flexión vertical: 1,75 Hz
Figura 12. Modos de vibración.
24/08/2011 11:18
05/01/13 12:16
Modo
T=20 ºC
T=1 ºC
1 0,85 0,89
2 0,96 1,03
4 1,38 1,43
6 1,76 1,87
Tabla 2. Evolución de la frecuencias naturales de la PPGB con la temperatura.
Figura 13. Evaluación del ELSV de la PPGB mediante ensayos controlados de peatones.
0 1 2 3
0
0.5
1
1.5
2
Frecuencia (Hz)
Aceleración (m/s 2)
Eurocode 0 (Annex 2)
EAE
RPX95, RPM95
BS5400, DIN−Fach.102
ONT83
Jap.Foot.Des.Code
ISO 10137
Acel. Máxima
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Structural identification is a powerful concept that permits rational characterizations of constructed facilities and their loading environments. Potential uses of structural identification to solve numerous problems related to condition assessment of civil infrastructure are proposed. Definitions and technology related to the concept are formulated, The experimental, analytical, and information tools that are needed for a successful structural identification of a constructed facility are discussed. Experimental techniques that permit effective structural identification applications to highway bridges have been validated and demonstrated on an operating steel-stringer highway bridge serving as a lest bed. Experiences gained during the applications of different forms of modal analysis and instrumented monitoring are presented with example experimental data and results. Hardware, software, and design requirements for field experiments are discussed.
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The construction industry is increasingly involved in the safety assessment and survey of existing structures, often following refurbishment and structural modification works. The increasing difficulty in selecting building areas and getting funding for new constructions, jointly to the not negligible costs related to the demolition of the old ones as well as to the costs for the following site clearance, has led to a greater environmental awareness and to a cultural desire to maintain ancient and historic structures. The Italian Centre for Experimental Electric Science (CESI) and Politecnico di Milano set up a monitoring system aimed at the detection of structural modification of slender structure in near real time. The system, installed on a 120 m high chimney of the Piacenza (Italy) power plant, acquires data at a frequency of 10 Hz from 3 GPS (one rover on the chimney, connected to the acquisition and processing unit by a WI-FI system, and two masters) and, at a frequency of 125 Hz, from 4 accelerometers. The paper reports on the acquisition system, explains the data analysis procedure as well as the results of the measurement campaign, three months long.
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Monitoring and economical design of alternative energy generators such as wind turbines is becoming increasingly critical; however acquisition of the dynamic output data can be a time-consuming and costly process. In recent years, low-cost wireless sensors have emerged as an enabling technology for structural monitoring applications. In this study, wireless sensor networks are installed in three operational turbines in order to demonstrate their efficacy in this unique operational environment. The objectives of the first installation are to verify that vibrational (acceleration) data can be collected and transmitted within a turbine tower and that it is comparable to data collected using a traditional tethered system. In the second instrumentation, the wireless network includes strain gauges at the base of the structure. Also, data is collected regarding the performance of the wireless communication channels within the tower. In both turbines, collected wireless sensor data is used for off-line, output-only modal analysis of the ambiently (wind) excited turbine towers. The final installation is on a turbine with embedded braking capabilities within the nacelle to generate an "impulse-like" load at the top of the tower. This ability to apply such a load improves the modal analysis results obtained in cases where ambient excitation fails to be sufficiently broad-band or white. The improved loading allows for computation of true mode shapes, a necessary precursor to many conditional monitoring techniques.
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Continuous monitoring of structural vibrations is becoming increasingly common as interest in structural health monitoring (SHM) grows, as equipment becomes more affordable, and as system and damage identification methods develop. In vibration-based SHM, the dynamic modal parameters of a structure may be used as damage-sensitive features. The modal parameters are often sensitive to changes in temperature or other environmental effects, so continuous monitoring systems must also measure environmental conditions. Necessary components of a continuous structural monitoring system include a well-designed sensor array, data acquisition and logging equipment, data transfer and storage functions, and routines for extracting modal parameters from vibration measurements. All processes must be automated to handle the large volume of data generated. Such a monitoring system has been installed on the Dowling Hall Footbridge at Tufts University and is currently providing live data for research in vibration-based SHM. This paper focuses on (1) the design and installation of the system hardware and (2) the strategy used to automate the monitoring system. Successful automation of modal analysis is emphasized as the key component of this strategy. To highlight the system's capabilities, the pattern of variation of the natural frequencies is examined and compared with environmental data.
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With recent advances in digital circuitry, wireless communications, and Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) technology have led to the emergence of Wireless Sensor Networks (WSNs) as a novel class of networked embedded systems. Many projects and diverse applications for these systems are currently being explored. The determination of location and extent of structural damage known as Structural Health Monitoring (SHM) is significant importance to civil infrastructures such as bridges, dams, offshore platform large buildings. For applying WSN to real-world civil infrastructures monitoring, sensor network architecture is proposed in this paper. The system development includes hardware and software design of the wireless sensor nodes, the design of the sensor network, and the capabilities for remote data access and management. With the ready availability of MEMS sensors, RISC micro-controller and RF unit, a wireless sensor node is designed and fabricated. The data being sensed by the sensor nodes in the network is eventually transmitted to a base station, where the information can be accessed. Via the Internet, multiple users with a proper access authorization to the URL site may simultaneously acquire, display data and monitor real-time performance of the structures remotely using a Web browser. In order to support hardware and SHM algorithm development, primitive software architecture is developed using commercially software systems. To demonstrate the feasibility and validity of the proposed WSN, the performance test is done in the laboratory.
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Capital investment in national infrastructure is significant. The need to maintain and protect critical infrastructure links has led in recent years to significant developments in the area of structural health monitoring. The objective is to track a structure’s long-term performance, typically using sensors, and to successively compare the most recently measured responses with prior response history. During construction of the West Street On-Ramp, a curved concrete box girder bridge, located in the city of Anaheim (California), eleven accelerometers were permanently installed on its bridge deck. The associated data acquisition system was configured to record once a specified threshold acceleration response was exceeded; during the period 2002–2010 a total of 1350 datasets including six earthquakes, for each of the eleven sensors, were acquired. This automatically acquired data was supplemented, during the summer of 2009, with responses measured during controlled vehicle tests. Six accelerometers were additionally installed on the frame of the weighed test vehicle. This paper presents the findings of the analyses of these measured data sets and serves to inform owners and managers as to the potential feedback from their instrumentation investment. All response histories were analyzed using frequency domain techniques for system identification. Extraction of the modal characteristics revealed a continuous reduction, of approximately 5%, in the first three natural frequencies over the period of the study. The measured responses from the vehicle sensors are discussed in the context of identifying the potential for bridge frequency measurement using instrumented vehicles.
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Visual inspections, diagnostic instrumentation and monitoring of bridges are essential for determination of intervention planning. Nowadays, a great challenge is to use bridge monitoring to determine optimal maintenance strategies. Indeed, monitoring data allow updating the knowledge on the structural performance and can significantly affect the intervention strategy. A methodology for structural reliability analysis of superstructures of steel girder bridges incorporating monitoring results is presented. Component reliability indices are computed for the slab and the girders and a time-variant performance analysis is conducted by considering corrosion. This allows dealing with structural capacity and serviceability with respect to permanent deformation under overload. Continuous and simultaneous measurements at discrete points of the bridge superstructure, provided by monitoring, allow to update some parameters of the serviceability limit state function and to perform a fatigue reliability analysis for several bridge components. The consideration of multiple limit states can lead to different optimal maintenance solutions, if taken individually or simultaneously. The aim of this paper is to show the impact of considering a global approach rather than an individual one when determining optimal maintenance strategies associated with several bridge limit states. The approach is illustrated on an existing highway bridge.
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When performing vibration tests on civil engineering structures, it is often unpractical and expensive to use artificial excitation (shakers, drop weights). Ambient excitation on the contrary is freely available (traffic, wind), but it causes other challenges. The ambient input remains unknown and the system identification algorithms have to deal with output-only measurements. For instance, realisation algorithms can be used: originally formulated for impulse responses they were easily extended to output covariances. More recently, data-driven stochastic subspace algorithms which avoid the computation of the output covariances were developed. The key element of these algorithms is the projection of the row space of the future outputs into the row space of the past outputs. Also typical for ambient testing of large structures is that not all degrees of freedom can be measured at once but that they are divided into several set-ups with overlapping reference sensors. These reference sensors are needed to obtain global mode shapes. In this paper, a novel approach of stochastic subspace identification is presented that incorporates the idea of the reference sensors already in the identification step: the row space of future outputs is projected into the row space of past reference outputs. The algorithm is validated with real vibration data from a steel mast excited by wind load. The price paid for the important gain concerning computational efficiency in the new approach is that the prediction errors for the non-reference channels are higher. The estimates of the eigenfrequencies and damping ratios do not suffer from this fact.
10 Investigación y desarrollo Structures with Emphasis on Bridges
  • Vi Congreso
  • De
VI CONGRESO DE 9/10 Investigación y desarrollo Structures with Emphasis on Bridges ", Reliability Engineering and System Safety, Vol. 89, No. 2, 2005, pp. 185-198.
MEMS-based Wireless Real-time Health Monitoring of bridges
  • M Shinozuka
  • M Q Feng
  • Chou P
  • Y Chen
SHINOZUKA M., FENG M.Q., CHOU P., CHEN Y., and PARK C., "MEMS-based Wireless Real-time Health Monitoring of bridges", 3rd International Conference on Earthquake Engineering, 2004.