Application of recursive SSA as data pre-processing filter for stochastic subspace identification

Loh, Chin-Hsiung; Liu, Yi-Cheng

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자료유형: 학술저널

저자정보: Loh, Chin-Hsiung (Department of Civil Engineering, National Taiwan University) Liu, Yi-Cheng (Department of Civil Engineering, National Taiwan University)

저널정보: 테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제11권 제1호

발행연도: 2013.1

수록면: 19 - 34 (16page)

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The objective of this paper is to develop on-line system parameter estimation and damage detection technique from the response measurements through using the Recursive Covariance-Driven Stochastic Subspace identification (RSSI-COV) approach. To reduce the effect of noise on the results of identification, discussion on the pre-processing of data using recursive singular spectrum analysis (rSSA) is presented to remove the noise contaminant measurements so as to enhance the stability of data analysis. Through the application of rSSA-SSI-COV to the vibration measurement of bridge during scouring experiment, the ability of the proposed algorithm was proved to be robust to the noise perturbations and offers a very good online tracking capability. The accuracy and robustness offered by rSSA-SSI-COV provides a key to obtain the evidence of imminent bridge settlement and a very stable modal frequency tracking which makes it possible for early warning. The peak values of the identified $1^{st}$ mode shape slope ratio has shown to be a good indicator for damage location, meanwhile, the drastic movements of the peak of $2^{nd}$ mode slope ratio could be used as another feature to indicate imminent pier settlement.

#stochastic subspace identification #singular spectrum analysis #recursive identification #bridge scouring

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이 논문의 저자 정보

Loh, Chin-Hsiung

소속기관 Department of Civil Engineering, National Taiwan University

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 5 이용수 4

Liu, Yi-Cheng

소속기관 Department of Civil Engineering, National Taiwan University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 2 이용수 1

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