Análise modal operacional de estruturas porticadas

Abstract

Resumo: Nas últimas décadas, diversas técnicas de monitoramento e identificação de danos estruturais têm sido desenvolvidas partindo da premissa de que a presença de danos promove alterações nas propriedades dinâmicas de uma estrutura, as quais podem ser mensuradas através de análises modais. Porém, comumente, na análise modal de grandes estruturas torna-se inviável a realização de ensaios de vibração utilizando excitações forçadas, seja por meio de martelos ou excitadores eletromecânicos. Aproveitando-se das excitações ambientais e utilizando apenas informações de resposta das estruturas, os métodos de Análise Modal Operacional (OMA) foram desenvolvidos. Quando suficientemente robustos e confiáveis, pode-se associar tais métodos a técnicas de identificação de danos, permitindo o monitoramento da integridade estrutural. As mais diversas estruturas estão sujeitas a deteriorações, seja por fatores climáticos, desgaste ou fadiga de componentes, e o monitoramento destas estruturas é fundamental para que avarias sejam detectadas e identificadas de forma precoce, permitindo a realização de reparos e manutenções planejadas, reduzindo a possibilidade de falhas catastróficas e estendendo a vida útil. Neste contexto, busca-se investigar o potencial dos métodos OMA para identificar danos em torres de transmissão de energia elétrica. Nesta dissertação, propõe-se a identificação dos parâmetros modais de estruturas porticadas do tipo torre a partir dos sinais de resposta apenas. São implementados algoritmos distintos de OMA em MATLAB, e diferentes métodos de identificação são comparados, com diferentes fontes de excitação e diferentes posições dos sensores de referência, considerando estrutura com modos em frequências próximas e utilizando uma quantidade limitada de sensores. São realizados ensaios experimentais em laboratório, contudo sem monitorar as excitações aplicadas. Conclui-se, com base nos resultados obtidos, que os três métodos de OMA implementados foram capazes de identificar satisfatoriamente as frequências naturais e formas modais das estruturas ensaiadas. Os fatores de amortecimento, no entanto, foram estimados com erros significativos. Estudos adicionais são sugeridos para automatização do processo de identificação e implementação dos métodos a técnicas de identificação de danos e monitoramento de estruturas. Palavras-chave: Método de Identificação em Subespaço Estocástico. Método da Decomposição no Domínio da Frequência Melhorado. Poli referência para Estimador Complexo por Mínimos Quadrados no Domínio da Frequência. Pórticos. Método dos Elementos Finitos.

Abstract: In the past decades, several techniques for damage identification and damage monitoring have been developed from the premise that the occurrence of damages leads to changes in the dynamic properties of a structure, which can be evaluated by modal analyses. Although, in the modal analysis of large structures it is commonly unfeasible to conduct vibration tests with forced excitations induced by hammers or shakers, as it is done in Experimental Modal Analysis (EMA). Taking advantage of the environmental excitations and measuring only the output responses of the structures, the Operational Modal Analysis (OMA) methods have been developed. With sufficiently robust and reliable OMA methods, one can associate such methods with damage identification techniques, thus allowing the so-called Structural Health Monitoring (SHM). Every structure is susceptible to deteriorations by climate factors, wear or fatigue of its components, and the monitoring of these structures is fundamental to adequately plan predictive maintenance actions, reducing the possibility of catastrophic failures, and extend their life expectancy. In this context, this work seeks to investigate the potential of OMA methods to identify damages in transmission towers. In particular, the identification of the modal parameters of space frame structures from their response signals is proposed in this dissertation. Three distinct and independent OMA methods are implemented in MATLAB, and their performance is compared when different sources of excitation are utilized, different positions for the reference sensors are chosen, and when the structure has close vibration modes. Vibration tests are conducted in laboratory, and the experimental results are compared with those obtained by finite element models and EMA. It is possible to conclude that all three OMA algorithms were capable to satisfactorily identify the natural frequencies and mode shapes of the studied structures. The damping factors, in the other hand, were estimated with significant errors. Further work is suggested to implement automated procedures for modal parameter identification and to extend the developed algorithms to damage identification techniques and structural health monitoring. Keywords: Stochastic Subspace Identification. Poly-reference Least Squares Complex Frequency. Enhanced Frequency Domain Decomposition. Space Frames. Finite Element Method.