İnsan-makine işitsel arayüz etkileşimiyle yapı sağlığı izleme
A human-machine auditory interface for structural health monitoring
Yazar: MEHMET ARDA ÖZDEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT PEKEDİS
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Bu tezde, invazif olmayan insan makine işitsel arayüzüne sahip Lamb dalgalarını kullanan aktif bir yapı sağlığı izleme sistemi geliştirilmiştir. 
Öncelikle, yapı sağlığı izlemede Lamb dalgalarının kullanımı ile ilgili genel yöntemler açıklanmış ve sonrasında bu yöntemler deneysel olarak hasarsız bir alüminyum plaka üzerinde incelenmiştir. Aktüatör ve sensör olarak piezo elektik malzemeden üretilmiş seramik diskler kullanılmıştır. Sensörlerden alınan sinyalin filtrelenmesinde sürekli dalgacık dönüşümü, ayrık dalgacık dönüşümü, alçak geçiren filtre ve bant geçiren filtre yöntemleri denenmiştir. Piezo seramik disklerin uyarımı için farklı frekans ve dalga formlarında sinyaller incelenmiştir. Sensör ve aktüatörlerin pozisyonlanmasında oluşabilecek hatalar göz önünde bulundurulmuş ve uygulanan yöntemlerin başarısı değerlendirilirken, standart sapma kullanılarak ölçümlerin tekrarlanabilirliği incelenmiştir. Yapılan testler sonucunda en hassas veriler bant geçiren filtreleme yöntemi ile alınmıştır. Aynı şekilde aktüatörün uyarımı için en başarılı bulunan sinyal 200 kHz frekansına sahip 4 döngülü bir Hanning penceresinden elde edilmiştir. Daha sonra sağlıklı plakada 10 mm çapında delik açılarak hasar oluşturulmuş ve Lamb dalgalarının hasarlı plaka üzerindeki saçınımları farklı aktüatör ve sensör kombinasyonları ile incelenmiştir. Seçilen filtreleme yöntemi ve uyarım sinyali kullanılarak hasarlı durumun sağlıklı durumdan ayırt edilebildiği görülmüştür. Sonrasında nümerik analizler yapılmış ve elde edilen sonuçlar deneysel verilerle karşılaştırılmıştır. Nümerik analiz sonuçlarının, deneysel çalışma sonucunda bulunan veriler ile uyumlu olduğu görülmüştür.
Deneysel çalışmada seçilen yöntemlerle hasarın konumunun tespitini sistematik olarak gerçekleştirebilmek için bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın, hasarın konumunu farklı ölçümler için ortalama 2.2 mm hatayla bulabildiği gözlemlenmiştir.
Kullanıcıların hasarı işitsel duyuları ile belirleyebilmesi için iki farklı insan-makine etkileşimli arayüz geliştirilmiştir. Birinci arayüzde daha önce geliştirilen algoritma yardımıyla bulunan hasar bilgisi, Python MIDI kütüphaneleri kullanılarak kullanıcılara müzik olarak sunulmuştur. İkinci arayüzde ise elde edilen sinyallerin frekansı modüle edilerek analog bir ses sinyali oluşturulmuştur. Modüle edilen analog dalga sinyalleri insan katılımcılara analog ses dalgaları olarak verilmiş ve kullanıcıların bu sinyalleri ayırt edip hasarı hissedebilme düzeyleri araştırılmıştır. Yapılan denemeler sonucunda, kullanıcılar tarafından hasarın konumunun belirlenmesinde birinci arayüzün ikinci arayüze göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Her iki arayüzde de kullanıcılar hasarın varlığını yüksek bir başarı oranı ile tespit edebilmişlerdir. Bu çalışmada geliştirilen insan-makine etkileşimli arayüz, insanlara yeni bir duyu kazandırıp kullanıcıların mühendislik sistemleri ile etkileşime geçmesine ve bu sistemlerin yapı sağlığı durumunu hissederek değerlendirmesine olanak tanıma potansiyeline sahiptir.

Abstract:
In this thesis, a noninvasive human machine auditory interface based on Lamb waves has been developed for active structural health monitoring applications.
Initially, fundamental procedures of Lamb waves have been presented and then investigated on a healthy aluminum plate using experimental techniques. Piezoceramic disks have been used as sensor and actuator. Low pass filter, band pass filter, continuous wavelet transform and discrete wavelet transform methods have been performed in order to filter the raw measured signals. The PZT element is actuated with various wave forms and frequencies. The implemented methods' success rates have been evaluated in the terms of repeatability using standard deviation between the measurements by considering positional uncertainties. It is observed that band pass filtering method gives the most sensitive results. Moreover, it is found that 4 cycle Hanning windowed actuation signal at 200 kHz provides the best scores. Then, a hole damage with 10 mm diameter has been created on the plate. The scatters of Lamb waves have been investigated with different sensor-actuator combinations for the damaged plate. It has been obtained that the effect of the damage could be discriminated from the healthy specimen by using the filtering method and the actuation signal that selected. Then, numerical analyses have been performed and the results compared with the experimental results. The results show that the experimental and numerical observations are in agreement. 
In order to systemically deploy all mentioned experimental processes, a damage diagnosis algorithm has been developed. The results showed that this algorithm could detect the damage position with a mean accuracy of 2.2 mm.
In order to allow participants to detect the damage via auditory senses, two different auditory interfaces have been designed. In the first interface, the information of the damage that detected by the mentioned algorithm has been encoded as sound waveforms and presented on participants using Python MIDI libraries. In the second interface, the frequency of directly observed waveforms have been modulated and encoded as analog signals. Then, the modulated analog wave signals have been presented on human participants as analog sounds investigate how well they could discriminate the signals and perceive the damages. The results showed that the participants could detect the hole damage location better in the 1st interface than the 2nd. Moreover, the participants could detect the presence of damage with a high rate of success in both interfaces. The proposed human-machine interface may provide humans a new sense that allow them interacting with the engineering systems to feel the structural health status.