Application of the Discrete Wavelet Transform to damage detection in a guy cable of guyed antenna mast

• Autorzy: Knitter-Piątkowska Anna , Przychodzki Maciej , Guminiak Michał

Identyfikatory

DOI

10.24425/ace.2025.153329

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie dyskretnej transformacji falkowej do wykrywania uszkodzeń w odciągu masztu antenowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper delves into the critical issue of damage detection within the guy cable of a truss steel mast, a pivotal component in structural integrity. It introduces a model wherein damage manifests as a localized cross-section reduction in a single element of the cable. Employing Discrete Wavelet Transform (DWT), a pioneering methodology, the study scrutinizes the behavior of the affected elements through static structural analyses. Signal decomposition via the Mallat pyramid algorithm facilitates comprehensive examination. Static displacements at the connection point between the cable and the truss mast serve as the measured variables. Through systematic investigation, the paper evaluates the impact of damage size and location, external loading force, and cable tension force on the efficacy of the proposed approach. Utilizing data derived from Finite Element Method (FEM) computations for wavelet analysis the authors substantiate the findings with numerical examples, thus offering valuable insights into damage detection strategies for structural health monitoring and engineering applications.

PL

W artykule przedstawiono problem wykrywania uszkodzeń w odciągach stalowego kratowego masztu antenowego. Uszkodzenie w jednym odciągu jest modelowane jako miejscowa redukcja pola przekroju jednego elementu. Analizy statycznych odpowiedzi strukturalnych przeprowadzane są z wykorzystaniem dyskretnej transformaty falkowej (ang.: Discrete Wavelet Transform – DWT), które to podejście jest nowatorskim do badania elementów wiotkich. Zastosowano dekompozycję sygnału odpowiedzi konstrukcji (elementu konstrukcji) zgodnie z algorytmem Mallata. Mierzone zmienne to statyczne przemieszczenia punktu, w którym kabel łączy się z masztem kratownicy. Uszkodzenie kabla zostało wprowadzone jako miejscowe zmniejszenie pola poprzecznego jego przekroju. Zbadano wpływ wielkości uszkodzenia, wartości siły wzbudzenia oraz siły naciągu odciągu na skuteczność proponowanego podejścia. Dane do analizy falkowej uzyskano z wyników obliczeń metody elementów skończonych (MES) dla geometrycznie nieliniowego sformułowania zadania. Zaprezentowano przykłady numeryczne, które wykazały skuteczność zaprezentowanej metody wykrywania uszkodzeń.

Słowa kluczowe

EN

truss mast; steel mast; guy rope; finite element method; damage detection; discrete wavelet transform

PL

maszt stalowy; maszt kratownicowy; odciąg linowy; metoda elementów skończonych; wykrywanie uszkodzeń; transformata falkowa dyskretna

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2025
• Tom: Vol. 71, nr 1
• Strony: 187--201
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Knitter-Piątkowska Anna

• Poznan University of Technology, Faculty of Civil and Transport Engineering, Poznan

• https://orcid.org/0000-0002-8082-6966

autor

Przychodzki Maciej

• Poznan University of Technology, Faculty of Civil and Transport Engineering, Poznan

• https://orcid.org/0000-0003-4269-0399

autor

Guminiak Michał

• Poznan University of Technology, Faculty of Civil and Transport Engineering, Poznan

• https://orcid.org/0000-0003-0100-8621

Bibliografia

• [1] Kersting, N. Schönartz, L. Oesterlein, and A. Liessem, “High end inspection by filmless radiography on LSAW large diameter pipes”, Nondestructive Testing and Evaluation International, vol. 43, no. 3, pp. 206-209, 2010, doi: 10.1016/j.ndteint.2009.11.004.
• [2] R. Drelich, M. Rosiak, and M. Pakula, “Application of non-contact ultrasonic method in air to study fiber-cement corrugated boards”, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, vol. 69, no. 2, art. no. 136740, 2021, doi: 10.24425/bpasts.2021.136740.
• [3] R. Skłodowski, M. Drdácký, and M. Skłodowski, “Identifying subsurface detachment defects by acoustic tracing”, Nondestructive Testing and Evaluation International, vol. 56, pp. 56-64, 2013, doi: 10.1016/j.ndteint.2013.02.002.
• [4] X. Wang and J. Tang, “Structural damage detection using a magnetic impedance approach with circuitry integration”, Smart Materials and Structures, vol. 20, no. 3, art. no. 035022, 2008, doi: 10.1088/0964-1726/20/3/035022.
• [5] T. Chen, G.Y. Tian, A. Sophian, and P.W. Que, “Feature extraction and selection for defect classification of pulsed eddy current NDT”, Nondestructive Testing and Evaluation International, vol. 41, no. 6, pp. 467-476, 2008, doi: 10.1016/j.ndteint.2008.02.002.
• [6] W. Lu, J. Dong, Y. Pan, G. Li, and J. Guo, “Damage identification of bridge structure model based on empirical mode decomposition algorithm and Autoregressive Integrated Moving Average procedure”, Archives of Civil Engineering, vol. 48, no 4, pp. 653-667, 2022, doi: 10.24425/ace.2022.143060.
• [7] K. Ziopaja, Z. Pozorski, and A. Garstecki, “Damage detection using thermal experiments and wavelet transformation”, Inverse Problems in Science and Engineering, vol. 19, no, 1, pp. 127-153, 2011, doi: 10.1080/17415977.2010.531475.
• [8] B. Wójcik and M. Zarski, “The measurements of surface defect area with an RGB-D camera for a BIM-backed bridge inspection”, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, vol. 69, no. 3, art. no. 137123, 2021, doi: 10.24425/bpasts.2021.137123.
• [9] T. Burczyński, W. Kuś, A. Długosz, and P. Orantek, “Optimization and defect identification using distributed evolutionary algorithms”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 17, no. 4, pp. 337-344, 2004, doi: 10.1016/j.engappai.2004.04.007.
• [10] M. Skowron, “Application of deep learning neural networks for the diagnosis of electrical damage to the induction motor using the axial flux”, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, vol. 68, no. 5, pp. 1031-1038, 2020, doi: 10.24425/bpasts.2020.134664.
• [11] A. Knitter-Piątkowska, M. Guminiak, and M. Przychodzki, “Application of Discrete Wavelet Transformation to defect detection in truss structures with rigidly connected bars”, Engineering Transactions, vol. 64, no. 2, pp. 157-170, 2016, doi: 10.24423/engtrans.319.2016.
• [12] A. Knitter-Piątkowska, O. Kawa, and M. Guminiak, “Damage localization in truss girders by an application of the discrete wavelet transform”, Bulletin of Polish Academy of Sciences, vol. 71, no. 1, 2023, doi: 10.24425/bpasts.2023.144581.
• [13] A. Knitter-Piątkowska and A. Dobrzycki, “Application of Wavelet Transform to damage identification in the steel structure elements”, Applied Sciences, vol. 10, no. 22, art. no. 8198, 2020, doi: 10.3390/app10228198.
• [14] I. Daubechies, Ten lectures on wavelets. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992.
• [15] R. Nigam and S. Singh, “Crack detection in a beam using wavelet transform and photographic measurements, Structures”, vol. 25, pp. 436-447, 2020, doi: 10.1016/j.istruc.2020.03.010.
• [16] R. Zimroz, “Application of wavelet analysis in the diagnosis of damage to local drive systems of mining machines”, Diagnostyka, vol. 1, no. 49, pp. 113-122, 2009 (in Polish).
• [17] M. Hanteh, O. Rezaifar, and M. Gholhaki, “Selecting the appropriate wavelet function in the damage detection of precast full panel building based on experimental results and wavelet analysis”, Journal of Civil Structural Health Monitoring, vol. 11, pp. 1013-1036, 2021, doi: 10.1007/s13349-021-00497-6.
• [18] M. Kamiński, “Wavelet-based Finite Elastodynamic Analysis of Composite Beams”, in Proceedings of the Fifth World Congress on Computational Mechanics, July 7-2, 2002, Vienna, Austria, H.A. Mang, F. G. Rammerstorfer, J. Eberhardsteiner, Eds. Vienna, 2002.
• [19] R. Bredow and M. Kamiński, “Dynamic analysis of steel mast under some environmental uncertainties”, Lightweight Structures in Civil Engineering, Contemporary Problems, J. Szafran and M. Kamiński, Eds. Łódź: University of Technology Press, 2021, pp. 171-180.
• [20] M. Matuszkiewicz and R. Pigoń, “Parametric analysis of mast guys within the elastic and inelastic range”, Archives of Civil Engineering, vol. 68, no. 1, pp. 169-187, 2022, doi: 10.24425/ace.2022.140162.
• [21] S.G. Mallat, A wavelet tour of signal processing. San Diego: Academic Press, 1999.
• [22] G. Rakowski and Z. Kacprzyk, Finite Element Method in structural mechanic. Publishing House of Warsaw University of Technology, 2005 (in Polish).
• [23] E. Coarita and L. Flores, “Nonlinear analysis of Structures Cable-Truss”, International Journal of Engineering and Technology, vol. 7, no. 3, pp. 160-169, 2015, doi: 10.7763/IJET.2015.V7.786.
• [24] M. Matuszkiewicz, “Calculation of guyed lattice masts according to PN-EN 1993-3-1”, Inżynieria i Budownictwo, no. 4, pp. 194-199, 2010 (in Polish).
• [25] Scia Engineer help. [Online]. Available: https://help.scia.net/22.0/en/{#}analysis/nonlinear_analysis/cables/ advanced_cable_analysis.htm. [Accessed: 3. Dec. 2022].