Inteligência artificial aplicada ao monitoramento de estruturas: detecção de alterações mecânico-estruturais baseada no uso de redes neurais autocodificadoras esparsas para a caracterização de respostas dinâmicas
Authors:   , Amaral Rafaelle Piazzaroli Finotti 
Published: November 2022

Com a rápida evolução da tecnologia computacional e de informação, notáveis avanços foram alcançados nos sistemas de Monitoramento da Saúde Estrutural (SHM, do inglês “Structural Health Monitoring”), fazendo com que o desenvolvimento de estratégias mais automatizadas de detecção de comportamentos estruturais anômalos por meio da caracterização adequada das respostas dinâmicas ocupem um espaço considerável nas pesquisas atuais sobre o assunto. Nos últimos anos, algoritmos de inteligência artificial focados no aprendizado profundo têm se tornado cada vez mais populares como ferramentas para a detecção de alterações em estruturas. O conceito de aprendizado profundo tem origem na teoria de redes neurais e compreende diversas abordagens que, devido à grande capacidade de processamento de dados, foram principalmente formuladas para tratar problemas nãolineares e de alta dimensão. Embora os fundamentos básicos de tais algoritmos tenham sido estabelecidos na década de 60, seu uso em estratégias SHM ainda é relativamente novo. Diante deste cenário, o presente trabalho se debruça sobre a avaliação do algoritmo de aprendizado profundo denominado Autocodificador Esparso (SAE, do inglês “Sparse AutoEncoder”) quando utilizado como extrator de parâmetros de dados dinâmicos. Mais especificamente, avalia-se a capacidade dos modelos SAE de fornecer conjuntos de variáveis representativas, determinados através do processamento de sinais no domínio do tempo, que viabilizem a detecção de um comportamento considerado anormal para uma dada estrutura. Primeiramente, uma análise de sensibilidade é realizada, visando verificar a influência que as variáveis que definem o funcionamento do SAE exercem sobre a sua habilidade de representar as respostas vibracionais. Em seguida, com o intuito de investigar se os parâmetros modelados pelo SAE permitem de fato distinguir diferentes estados estruturais, uma estratégia supervisionada que utiliza o SAE como seletor de características e o algoritmo de Máquina de Vetor Suporte (SVM, do inglês “Support Vector Machine”) como classificador é apresentada e aplicada a um modelo numérico de viga e a uma ponte monitorada em João Pessoa no estado da Paraíba. Por fim, na tentativa de explorar a capacidade do SAE em situações mais próximas àquelas encontradas em sistemas SHM reais, propõe-se uma metodologia de detecção de alterações estruturais não-supervisionada. A ideia é caracterizar as respostas dinâmicas através de modelos SAE e, posteriormente, detectar o início do comportamento anormal por meio de cartas de controle T 2 de Hotelling, calculada com os parâmetros extraídos pelo SAE. Além disso, apresenta-se aqui um critério automatizado para a definição dos modelos a serem aplicados em problemas SHM baseado na associação do erro de reconstrução dos dados dos modelos a um índice de generalização dos pontos T 2 proposto. A maioria dos estudos que vêm sendo feitos na área classicamente definem como os modelos SAE mais adequados àqueles com menor erro de reconstrução dos sinais dinâmicos, o que não garante o bom desempenho quanto à detecção de alterações estruturais, conforme aqui constatado. A abordagem não-supervisionada é analisada e exemplificada em três casos: um pórtico monitorado em laboratório; o caso clássico da ponte Z24; e uma torre instrumentada na Itália. Ressalta-se que para as duas últimas estruturas citadas, a influência da temperatura também foi avaliada. Em todos os casos estudados, seja na abordagem supervisionada ou na não-supervisionada, chegou-se a resultados satisfatórios, mesmo sob influência de variações de temperatura, deixando claro que o SAE se apresenta como uma ferramenta eficaz e robusta quando aplicada a problemas SHM.