Durante a década de 90, foi proposto, para identificação de parâmetros modais, o uso da técnica de excitação natural (Natural Excitation Technique, NExT)[93]. O princípio subjacente à técnica NExT está relacionado com as funções de correlação (correlation functions, COR) entre as respostas, que podem ser expressas como o somatório dos sinusoides decadentes (ou sinal transiente), onde cada sinusoide tem uma frequência natural amortecida e uma relação de amortecimento que é idêntica ao correspondente modo estrutural.
As funções de correlação, são um dos principais parâmetros a ter em conta na identificação modal de OMA. Estas podem ser obtidas a partir de métodos como, Método direto, Método baseado no períodograma médio e Método do decremento aleatório[90].
Uma das principais vantagens da técnica de OMA é o fornecimento de um modelo modal estrutural completo sob condições de funcionamento, ou seja, dentro de verdadeiras condições fronteira, níveis de vibração e forças reais. A técnica de medição é semelhante ao tipo de procedimento dos modos de deflexão operacionais (Operating Deflection Shapes), onde um ou mais acelerómetros são utilizados como referencia, para a obtenção da resposta de todos os graus de liberdade[94].
99 O procedimento padrão de OMA exige a consideração de três elementos básicos, um conjunto de respostas de saída conhecidas (medidas), uma seleção de modelos, e metodologias para a identificação dessa seleção. Nos ensaios de OMA, a única informação disponível sobre o comportamento da estrutura, são as medições de saída.
Diferentes métodos de identificação baseados em modelos matemáticos, na OMA são capazes de fornecer informações precisas, das estimativas dos parâmetros modais da estrutura, para as respostas de saída. No entanto, é necessário obter algum tipo de compreensão de como todos os tipos de modelo, tanto no domínio da frequência como do tempo, se referem aos parâmetros modais[88].
5.4.2 FUNÇÕES DE CORRELAÇÃO
As funções de correlação referentes à resposta de uma estrutura submetida a excitação do tipo ruído branco, podem ser obtidas através da soma de sinusoides (de cada um dos modos de vibração da estrutura) com decremento exponencial, com objetivo de determinação dos parâmetros modais da estrutura a partir destas.
O cálculo ou estimativa das funções de correlação pode ser efetuado de várias maneiras com formulações alternativas, como, o cálculo direto através de somatório, a partir da transformada rápida de Fourier (Fast Fourier Transform, FFT) inversa dos espetros e através do decremento aleatório. Cada uma destas formulações apresenta vantagens e desvantagens, o estudo mais aprofundado destas formulações pode ser acompanhado em [95].
Após a sua estimação através dos decrementos aleatórios, as funções de correlação podem ser utilizadas como entrada (input) de alguns métodos (por exemplo, Método de identificação estocástica em sub- espaços a partir de correlações e outros métodos de identificação estocásticos a partir das correlações), ou podem ser derivadas para o domínio da frequência, convertendo-se em espetros que podem ser utilizados como entrada dos métodos do domínio da frequência[95].
5.4.3 MÉTODOS DE IDENTIFICAÇÃO MODAL
Os parâmetros modais do sinal podem ser extraídos, a partir de diferentes metodologias, que tem como base a definição das funções de densidade espetral. As funções de densidade espetral são obtidas diretamente a partir das funções de correlação em combinação com a transformada de Fourier. No entanto, esta não demonstra ser a melhor técnica para a sua obtenção, as melhores estimativas de funções de densidade espetral são obtidas a partir da aplicação de uma média espetral de diferentes sub-amostras sobrepostas, do sinal (o método de Welch é a técnica usada para essas estimativas).
Os métodos de OMA são divididos em dois grupos, um deles com o intuito de processamento de dados de ensaios de vibração ambiental, o outro envolve métodos automatizados de longo termo com a finalidade de serem utilizados no processamento contínuo de sinais dinâmicos de monitorização[88]. No caso do processamento de dados, de ensaios de vibração ambiental, a resposta estrutural é obtida através de sensores, colocados em diferentes pontos da estrutura (pontos de referência) e com diferentes configurações. Os métodos disponíveis (de processamento da resposta estrutural) para efetuar a identificação de parâmetros modais, de sistemas dinâmicos, em que a sua resposta se baseia em excitações ambientais, geralmente são classificados como métodos paramétricos e não- paramétricos[89]. Os métodos não-paramétricos são essencialmente desenvolvidos no domínio da frequência, e os métodos paramétricos podem ser desenvolvidos no domínio do tempo ou da frequência. As funções utilizadas no domínio da frequência (baseia-se em estimativas espetrais das respostas da
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estrutura), geralmente são denominadas de funções de resposta de frequência (frequency response
functions, FRFs), no domínio do tempo recorre-se a funções de resposta de impulso equivalente
(equivalent impulse response functions, IRFs), usando medições de entrada-saída[88].
As técnicas, tanto no domínio do tempo como no domínio da frequência, são casos particulares de uma formulação polinomial mais geral, o que ajuda a clarificar a semelhança entre os vários métodos. Quanto aos métodos automatizados de longo termo, da OMA, estes compreendem um sistema contínuo de monitorização dinâmica estrutural e uma ferramenta de identificação modal automática de resposta (Output-Only). O sistema contínuo de monitorização dinâmica incluí uma série de sensores, instalados permanentemente, recolhendo respostas estruturais e variações ambientais, nas condições de funcionamento, durante um longo período de tempo. Permitindo, não só fornecer dados de vibração para a análise modal automatizada, mas também a possível construção de um sistema de alerta relativamente simples ou ainda para uma caracterização precisa do desempenho estrutural (por exemplo, avaliação dos danos devido à fadiga). Conclui-se que, os procedimentos automáticos de identificação modal, são responsáveis por processar, os sinais contínuos acumulados da monitorização, e controlar as variações das propriedades dinâmicas estruturais, a fim de reproduzir o comportamento dinâmico estrutural a longo prazo. Neste caso e à semelhança do anterior os métodos disponíveis para efetuar a identificação dos parâmetros modais, são os métodos não-paramétricos.
Nos últimos anos, a OMA automatizada tem chamado à atenção na formulação de algoritmos, que dependem do controlo de técnicas convencionais de processamento de sinal[88]. Combinada com tecnologia de monitorização contínua dinâmica, e integrada numa estratégia de deteção de danos apropriada, a OMA automatizada pode ser implementada num sistema de SHM com o propósito específico de determinar o estado de condição estrutural[88].
Existe ainda um fator importante, que deve sempre ser tido em conta nos métodos de identificação modal, que assumem excitações do tipo ambiental. Trata-se do ruído branco, pois este assume uma média igual a zero (zero mean white noise). Esta suposição não é totalmente realista, o que significa que os parâmetros modais identificados, não são apenas associados à estrutura em análise mas também ao sistema imaginário que produz a excitação real.
Na Fig. 5.4, é ilustrado um esquema resumido dos métodos mais correntes de identificação modal, na OMA.
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Fig. 5.4 - Esquematização dos métodos de identificação modal da OMA
5.4.4 PROCESSAMENTO DO SINAL
A primeira etapa do processamento na OMA, é realizar uma Transformada Discreta de Fourier (Discrete
Fourier Transform, DFT) sobre os dados temporais recolhidos, com a finalidade de obter matrizes de
densidade espetral de potência, que irão conter todas as informações sobre as frequências. A excitação sendo de banda larga e tendo um espetro do tipo continuo, faz com que o descritor de frequência seja uma função de densidade espetral de potência ((m/s2)2/Hz), que normaliza a medição em relação à largura de banda do ruído dos filtros de passagem de bandas (FFT).
Em geral, para todas as séries de medições ou conjuntos de dados, as dimensões da matriz de densidades espetral, são n x n, sendo n o numero de transdutores (um por cada grau e liberdade). Cada elemento dessas matrizes é uma função de densidade espetral. Os elementos da diagonal da matriz são os valores reais das densidades espetrais entre uma resposta e ela mesma. Os elementos fora da diagonal são as densidades espetrais complexas entre duas respostas diferentes[94].