Tecniche di signal processing per l'analisi modale in applicazioni SHM

L'obiettivo della disciplina nota con l'acronimo SHM (Structural Health Monitoring) è quello di incrementare la sicurezza di infrastrutture critiche, monitorandone in tempo reale l'integrità attraverso l'implementazione di sistemi sensoriali embedded. In questo contesto il presente lavoro di tesi riguarda, in particolare, lo sviluppo di due reti di sensori accelerometrici microelettromeccanici per l'analisi della dinamica di strutture attraverso l'estrazione di parametri modali, quali frequenze naturali di vibrazione e forme modali. Tecniche di signal processing sono state sviluppate per calcolare la densità spettrale di potenza (PSD) dei dati di accelerazione acquisiti, sulla base di approcci parametrici e non parametrici. Algoritmi nel dominio del tempo (TDD) e della frequenza (FDD), insieme all'identificazione a sorgenti indipendenti del secondo ordine (SOBI), sono stati implementati per la ricostruzione delle curve modali. L'affidabilità delle architetture studiate è stata valutata prima di tutto in condizioni operative nominali, quindi simulando sperimentalmente situazioni di anomalia di varia entità, così come impostando differenti schemi di acquisizione hardware e software. Gli esiti dell'elaborazione hanno mostrato in entrambi i casi un'alta e soddisfacente corrispondenza tra il modello analitico di riferimento e la risposta degli algoritmi implementati. Versatilità, facilità di riconfigurazione, scalabilità e compatibilità con installazioni a lungo termine sono alcuni fra i più importanti vantaggi delle circuiterie presentate. Il peso leggero e i costi ridotti, unitamente alla robustezza delle tecniche di elaborazione dei dati registrati, potenziano inoltre le capacità del sistema di fornire informazioni in tempo reale.