Application of S Transform in Structural Health Monitoring

The successful detection of change in a data or in any of its derivatives in the presence of noise is a critical component of structural health monitoring and damage detection. This sudden change can be brought about by a sudden change in the strain or the stress field of the structural system under consideration. Two very typical examples of such sudden changes are the sudden change in stiffness of a vibrating single degree of freedom system in time and the local perturbation of stress and strain fields of a beamlike structure in space due to the presence of an open crack. New methods and analysis techniques have become popular in the field of structural health monitoring to detect and characterise such changes. Time – frequency techniques, like wavelet analysis are being more widely used in this regard in the recent times for the detection of presence, location and the calibration of the extent of these changes. This paper presents the application of S transform for the successful detection and calibration of damage in time and in space in the presence of additive Gaussian white noise. The performance of S transform based detection is compared with wavelet based and statistics based methodologies. The application and use of S transform in the field of structural health monitoring is observed to be extremely promising. Résumé La détection réussie d’un changement de données ou de ses dérivés en présence de bruit est un composant critique de la surveillance de la santé et de la détection structurale de dommages. Ce changement soudain peut être dans la contrainte ou les champs de déformation du système structural à l'étude. Deux exemples typiques sont le changement soudain de la rigidité d'un seul degré de vibration du système libre en temps et la perturbation locale des champs d'effort et de contrainte d'un faisceau due à la présence d'une fente ouverte. Les nouvelles méthodes et techniques d'analyse sont devenues populaires dans le domaine de la surveillance de la santé structurale pour détecter et caractériser de tels changements. La technique temps fréquence, comme l'analyse en ondelette est employée couramment récemment pour la détection de la présence, la localization et le calibrage de l'ampleur de ces derniers changements. Ce document présente l'application de la transformée S pour la détection et le calibrage réussis des dommages dans le temps et dans l'espace en présence du bruit blanc gaussien additif. La performance de la detection basée sur la transformée S est comparée aux méthodologies basées sur les statistiques et les ondelettes. L'application et l'utilisation de la transformée S dans le domaine de la surveillance de la santé structurale semblent être extrêmement prometteuses.