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航空电子设备健康监测可信度评估
本文提供了一种使用自动测试设备 (ATE) 评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源 (SSS) 的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向测距 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不为零。
航空电子设备健康监测可信度评估
本文提供了一种使用自动测试设备 (ATE) 评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源 (SSS) 的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向测距 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不为零。
航空电子设备健康监测可信度评估
本文提供了一种使用自动测试设备 (ATE) 评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源 (SSS) 的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向测距 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不为零。
带有窄带物联网和MEMS传感器的结构性健康监测系统
摘要 - 追踪衰老，损害和最终防止严重失败的情况需要危及许多生命的严重失败。能够以连续且精细的方式监测广泛的建筑物的完整性，即具有低成本，长期和连续的测量，从经济和生活安全的角度来看，必不可少。为了满足这些需求，我们提出了一个低成本的无线传感器节点指定的，旨在在长时间的长时间内支持模态分析，并在低功耗时具有远距离连接。我们的设计使用非常具有成本效益的MEMS加速度计，并利用窄带物联网协议（NB-iot）与4G基础架构网络建立长距离连接。在任何商业或研究设备中，远程无线连接，无布置安装和多年寿命是一种独特的功能组合，而不可用。 我们详细讨论了节点的硬件体系结构和电源管理。 实验测试证明了使用17000 mAh电池或完全不中性的运行的寿命超过十年（60 mm x 120 mm）。 此外，我们验证了使用MEMS传感器的模态分析的可行性的测量精度：与基于压电传感器的高精度仪器相比，我们的传感器节点在一小部分成本和功耗下实现了0.08％的最大差异。远程无线连接，无布置安装和多年寿命是一种独特的功能组合，而不可用。我们详细讨论了节点的硬件体系结构和电源管理。实验测试证明了使用17000 mAh电池或完全不中性的运行的寿命超过十年（60 mm x 120 mm）。此外，我们验证了使用MEMS传感器的模态分析的可行性的测量精度：与基于压电传感器的高精度仪器相比，我们的传感器节点在一小部分成本和功耗下实现了0.08％的最大差异。
使用异常检测技术进行机队健康监测
1 ONERA DTIS，图卢兹大学，图卢兹，法国；luis.basora@onera.fr (L.B.); paloma.bry@protonmail.com (P.B.); xavier.olive@onera.fr (X.O.)2 荷兰皇家航空公司，邮政信箱 7700，1117 ZL Schiphol，荷兰，Floris.Freeman@klm.com (F.F.)* 通信地址：luis.basora@onera.fr † 当前地址：2 avenue Édouard Belin, 31055 Toulouse CEDEX 4, France.‡ 这些作者对本作品的贡献相同。
基于性能的健康监测、诊断和...
TAHAN, Mohammadreza、TSOUTSANIS, Elias、MUHAMMAD、Masdi 和 ABDUL KARIM, Z.A.(2017)。基于性能的健康监测、诊断和预测，用于燃气轮机的基于状态的维护：综述。应用能源，198，122-144。
基于性能的健康监测、诊断和...
TAHAN, Mohammadreza、TSOUTSANIS, Elias、MUHAMMAD、Masdi 和 ABDUL KARIM, Z.A.(2017)。基于性能的健康监测、诊断和预测，用于燃气轮机的基于状态的维护：综述。应用能源，198，122-144。
结构健康监测与管理 ...
使用无人机进行结构健康监测和管理：回顾与潜力 2021 年 2 月 作者：Medha Kapoor，丹麦技术大学土木工程系 Evangelos Katsanos，丹麦技术大学土木工程系 Lazaros Nalpantidis，丹麦技术大学电气工程系 Jan Winkler，ATKINS-SNC LAVALIN Sebastian Thöns，隆德大学结构工程系 版权：全部或部分复制本出版物必须包含惯常的书目引用，包括作者归属、报告标题等。封面：用于桥梁结构健康监测的无人机（照片版权：Jan Winkler） 出版商：DTU，土木工程系，Brovej，118 号楼，2800 公斤。Lyngby 丹麦 www.byg.dtu.dk ISBN: 87-7877-556-6
用于钢筋混凝土桥梁结构健康监测的智能设计人工智能
摘要：随着在线传感技术和高性能计算的最新进展，结构健康监测 (SHM) 已开始成为对民用基础设施进行实时条件监测的自动化方法。理想的 SHM 策略通过利用测量的响应数据来更新基于物理的有限元模型 (FEM) 来检测和描述损坏。在监测复合结构（例如钢筋混凝土 (RC) 桥梁）时，基于 FEM 的 SHM 的可靠性会受到材料、边界、几何和其他模型不确定性的不利影响。土木工程研究人员已经采用了流行的人工智能 (AI) 技术来克服这些限制，因为 AI 具有利用先进的机器学习技术快速分析实验数据来解决复杂和定义不明确的问题的天生能力。在这方面，本研究采用了一种新颖的贝叶斯估计技术来更新耦合的车辆桥梁 FEM 以用于 SHM。与现有的基于 AI 的技术不同，所提出的方法智能地使用嵌入式 FEM 模型，从而减少了参数空间，同时通过基于物理的原理指导贝叶斯模型。为了验证该方法，给定一组“真实”参数，从车桥 FEM 生成桥梁响应数据，并分析参数估计的偏差和标准差。此外，平均参数估计值用于求解 FEM 模型，并将结果与“真实”参数值的结果进行比较。还进行了敏感性研究，以展示正确制定模型空间以改进贝叶斯估计程序的方法。研究最后进行了讨论，重点介绍了利用实验数据使用人工智能技术更新混凝土结构 FEM 时需要考虑的因素。关键词：人工智能、贝叶斯统计、结构健康监测、钢筋混凝土、公路桥梁、车桥相互作用。
基于压电换能器的结构健康监测在飞机中的应用
摘要：结构健康监测 (SHM) 正被航空航天业广泛采用，作为一种提高飞机结构安全性和可靠性并降低运营成本的方法。飞机结构上的内置传感器网络可以提供有关结构状况、损坏状态和/或服务环境的重要信息。在用于 SHM 的各种类型的换能器中，压电材料被广泛使用，因为它们可以利用压电效应用作执行器或传感器，反之亦然。本文简要概述了过去二十年来为飞机应用开发的基于压电换能器的 SHM 系统技术。然后介绍了结构健康监测系统在飞机应用中的实际实施和使用要求。讨论了解决一些实际问题的最新技术，例如传感器网络集成、大型结构的可扩展性、环境条件的可靠性和影响、稳健的损伤检测和量化。还讨论了 SHM 技术的发展趋势。