Resumen

Este documento investiga los métodos de representación de series temporales y medidas de similitud para la extracción de características de datos de sensores y el reconocimiento de patrones de daño estructural. Se estudian tanto métodos de representación de series temporales basados en modelos como métodos de reducción de dimensionalidad para comparar la efectividad de la extracción de características para el reconocimiento de patrones de daño. La evaluación de los métodos de extracción de características se realiza examinando la separación de vectores de características entre diferentes patrones de daño y la tasa de éxito en el reconocimiento de patrones. Además, se investiga el impacto de las medidas de similitud en la tasa de éxito en el reconocimiento de patrones y las métricas para la localización de daños. Los datos de prueba utilizados en este estudio provienen de las pruebas de detección de daños en el Puente Z24 del Sistema de Identificación para Monitorear Estructuras de Ingeniería Civil (SIMCES), una campaña rigurosa de instrumentación que registró el rendimiento dinámico de un puente de vigas c

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Investigaciones; Métodos de representación de series temporales; Medidas de similitud; Datos de sensores; Extracción de características; Reconocimiento de patrones
• Keywords:Investigates; Time series representation methods; Similarity measures; Sensor data; Feature extraction; Pattern recognition