تشخیص آسیب در اتصالات پیچی دکل‌های انتقال نیرو به کمک یکی از روش های یادگیری ماشین: بسته بندی درختی

نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی

نویسندگان

دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه امیرکبیر

چکیده

خرابی دکلهای مشبک فلزی به عنوان یکی از واحدهای سازه ای مهم در خطوط انتقال نیروی برق فشار قوی بر اثر عوامل محیطی هرساله مشکلات عدیده ای را برای انتقال برق توسط این زیرساختهای شهری مهم ایجاد می کند. در سالهای اخیر پایش برخط عملکرد سازه ها با نظارت بر تغییرات پاسخ دینامیکی آنها از طریق نصب حسگر مورد توجه زیادی قرار گرفته است. لیکن شناسایی محل خرابی در سازه هایی مانند دکلهای مشبک فلزی که اجزای متعددی دارند مشکلاتی را به همراه داشته که ضرورت به کارگیری تکنیکهایی با قابلیت حجم پردازش بالا را اجتناب ناپذیر میکند. یکی از راه حلها، بهره گیری از روشهای مبتنی بر یادگیری ماشین است که مورد توجه محققین مختلف قرار گرفته است. در این مقاله تلاش میگردد که با بهره گیری از یکی از الگوریتم‌های طبقه بندی در یادگیری ماشین محل، نوع و میزان خرابی در اتصالات پیچی در این سازه ها شناسایی گردد. از این رو ابتدا یکی از دکلهای رایج خطوط انتقال در کشور مدلسازی و تحت بار باد تحلیل دینامیکی می شود. سپس اتصالات مختلف آن در تراز پایه-های دکل با استفاده از نرم‌افزار مدلسازی میگردد.در ادامه مجموعه‌ای از اشکال مختلف آسیب در اتصالات شبیه‌سازی و شکل‌های مودی و فرکانس‌های طبیعی در این شرایط برای آموزش الگوریتم طبقه بندی استخراج می‌گردد. از پایگاه داده‌ای بدست آمده جهت شناسایی آسیب در سناریو های مختلف استفاده می‌گردد. نتایج این تحقیق تاکید بر موثر بودن روش انتخابی در شناسایی محل انواع خرابی تعربف شده در اتصالات پایه دکل ها و میزان آن دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Damage Detection in bolted connections of power transmission towers using machine learning-based methods (Bagging trees)

نویسندگان [English]

  • Touraj Taghikhany
  • Alireza Binavayan
Amirkabir University Technology
چکیده [English]

Failure of steel lattice towers as one of the most important structural units in high-pressure power transmission lines due to environmental factors causes many problems for power transmission by these important urban infrastructures every year. In recent years, online monitoring of the performance of structures by monitoring their dynamic response changes through sensor installation has attracted much attention. However, identifying the location of damage in structures such as lattice metal towers with several components has problems that necessitate the use of techniques with high processing volume. One of the solutions is the use of machine learning-based methods that have attracted the attention of various researchers. In this paper, we try to identify the type and extent of damage in bolted connections in these structures by using one of the classification algorithms in machine learning. Therefore, first, one of the common towers of transmission lines in the country is modeled and dynamically analyzed under wind load. Then, its different connections are modeled at the base level of the tower using software. Then, a set of different forms of damage in simulation connections and mode shapes and natural frequencies in these conditions are extracted to learn the classification algorithm. The obtained database is used to identify the damage in different scenarios. The results of this study emphasize on the effectiveness of the selected method in identifying the location of different types of damages in the leg connections of the towers and its extent.

کلیدواژه‌ها [English]

  • power transmission towers
  • splice connections
  • structural health monitoring
  • natural frequencies
  • mode shapes