Detección de daños en puentes de concreto reforzado utilizando algoritmos de reconocimiento de patrones estadísticos autoregresivos

Este artículo presenta los resultados de un estudio enfocado a identificar daños en un puente de concreto reforzado utilizando mediciones de vibraciones. El método empleado para efectuar este estudio utiliza una combinación de modelos de predicción autoregresivos (AR) y autoregresivos con entradas exógenas (ARX). Registros de aceleraciones para la condición sana del puente y considerando daño estructural son considerados en este estudio. Se utiliza el camión estándar C40-95 propuesto en el Código Colombiano de Diseño Sísmico de Puentes a diferentes velocidades con el fin de excitar el puente. Finalmente, los datos de vibración obtenidos del puente son utilizados para validar los modelos de predicción de daño AR-ARX y demostrar el rendimiento de los algoritmos para detectar daño estructural. Palabras claves: detección de daño estructural, análisis de series de tiempo, puentes de concreto reforzado, modelo de predicción AR-ARX.ABSTRACTThis article presents the results of a research aimed to identifying damage in a reinforced concrete bridge using vibration measurements. The selected method uses a combination of autoregressive prediction models (AR) and autoregressive with exogenous inputs (ARX). Acceleration records were obtained for the health condition of the bridge and considering structural damage. Bridge excitation is performed by standard truck at different speeds, using the C40-95 standard truck defined by the Colombian Code for Seismic Design of Bridges. Vibration data obtained from the bridge are used to validate the prediction models AR-ARX damage and demonstrate the performance of the algorithms to detect structural damage.Keywords: structural damage detection, time series analysis, reinforced concrete bridges, prediction modelAR-ARX