Projecte de recerca elaborat a partir d’una estada a la Universidad Politécnica de Madrid, Espanya, entre setembre i o desembre del 2007. Actualment la indústria aeroespacial i aeronàutica té com prioritat millorar la fiabilitat de las seves estructures a través del desenvolupament de nous sistemes per a la monitorització i detecció d’impactes. Hi ha diverses tècniques potencialment útils, i la seva aplicabilitat en una situació particular depèn críticament de la mida del defecte que permet l’estructura. Qualsevol defecte canviarà la resposta vibratòria de l’element estructural, així com el transitori de l’ona que es propaga per l’estructura elàstica. Correlacionar aquests canvis, que poden ser detectats experimentalment amb l’ocurrència del defecte, la seva localització i quantificació, és un problema molt complex. Aquest treball explora l’ús de l'Anàlisis de Components Principals (Principal Component Analysis - PCA-) basat en la formulació dels estadístics T2 i Q per tal de detectar i distingir els defectes a l'estructura, tot correlacionant els seus canvis a la resposta vibratòria. L’estructura utilitzada per l’estudi és l’ala d’una turbina d’un avió comercial. Aquesta ala s’excita en un extrem utilitzant un vibrador, i a la qual s'han adherit set sensors PZT a la superfície. S'aplica un senyal conegut i s'analitzen les respostes. Es construeix un model PCA utilitzant dades de l’estructura sense defecte. Per tal de provar el model, s'adhereix un tros d’alumini en quatre posicions diferents. Les dades dels assajos de l'estructura amb defecte es projecten sobre el model. Les components principals i les distàncies de Q-residual i T2-Hotelling s'utilitzaran per a l'anàlisi de les incidències. Q-residual indica com de bé s'adiu cadascuna de les mostres al model PCA, ja que és una mesura de la diferència, o residu, entre la mostra i la seva projecció sobre les components principals retingudes en el model. La distància T2-Hotelling és una mesura de la variació de cada mostra dins del model PCA, o el que vindria a ser el mateix, la distància al centre del model PCA.

Report for the scientific sojourn at the Universidad Politécnica de Madrid, Spain, from september until july 2007. Nowadays, the aerospace and aircraft industry has a main priority in improving the reliability of their structures through the development of novel systems for monitoring and damage detections. There are several potentially useful techniques, and their applicability to a particular situation depends on the size of damage critical admissible in the structure. Any damage will change the vibrational response of the structural element, as well as the transient by a wave that is spreading through the elastic structure. Correlating these changes, which can be detected experimentally with the occurrence of damage, and its location and quantification, is a very complex problem. This work explores the use of Principal Component Analysis (PCA) based on T2 and Q statistic formulation to detect and distinguish damages in structures, correlating its vibrational response changes. The structure used for this study is a blade of a turbine of an aircraft. This blade is excited using a shaker in one side and seven PZT’s sensors are attached on the surface. A known signal is applied and the responses are analyzed. A PCA model is built using data from the undamaged structure. A mass is attached on the surface in four different positions. Data from the damaged structure tests are projected on the model. The principal components, Q-Residual and T2-Hotelling’s distances are analyzed. Qresidual indicates how well each sample conforms to the PCA model. It is a measure of the difference, or residual between a sample and its projection into the principal components retained in the model. T2-Hotelling’s distance, is a measure of the variation in each sample within the PCA model.