ऑपरेशनल मोडल विश्लेषण

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एम्बिएंट मोडल आइडेंटिफिकेशन, जिसे ऑपरेशनल मोडल एनालिसिस (ओएमए) के रूप में भी जाना जाता है, इसका उद्देश्य किसी स्ट्रक्चर के मोडल गुणों की आइडेंटिफिकेशन करना है, जो तब एकत्र किए गए वाइब्रेशन डेटा के आधार पर होता है जब स्ट्रक्चर अपनी ऑपरेटिंग स्थितियों के अंतर्गत होती है, अर्थात, कोई प्रारंभिक एक्ससिटेशन या ज्ञात आर्टिफीसियल एक्ससिटेशन नहीं होती है। किसी स्ट्रक्चर के मोडल गुणों में मुख्य रूप से नेचुरल फ्रीक्वेंसी, डंपिंग रेसियो और मोड शेप सम्मिलित होते हैं। एम्बिएंट वाइब्रेशन परीक्षण में सब्जेक्ट स्ट्रक्चर विभिन्न एक्ससिटेशन सोर्स के अंतर्गत हो सकती है जिन्हें मापा नहीं जाता है किंतु उन्हें 'ब्रॉडबैंड रैंडम' माना जाता है। उत्तरार्द्ध ऐसी धारणा है जिसे एम्बिएंट आइडेंटिफिकेशन मेथड विकसित करते समय प्रारंभ करने की आवश्यकता होती है। स्पेसिफिक आसुमप्शन्स विधि से दूसरी विधि में भिन्न होती हैं। उपयोग की जाने वाली विधि के अतिरिक्त, चूँकि, प्रॉपर मोडल आइडेंटिफिकेशन के लिए आवश्यक है कि मापी गई प्रतिक्रिया की स्पेक्ट्रल विशेषताएं एक्ससिटेशन के गुणों के अतिरिक्त मोड के गुणों को प्रतिबिंबित करते है।

लाभ और हानि

इम्प्लीमेंटेशन इकॉनमी एम्बिएंट वाइब्रेशन परीक्षणों का प्राथमिक लाभ है क्योंकि स्ट्रक्चर के केवल (आउटपुट) वाइब्रेशन को मापने की आवश्यकता होती है। यह सिविल इंजीनियरिंग स्ट्रक्चर (उदाहरण के लिए, भवन, पुल) के लिए विशेष रूप से आकर्षक है, जहां फ्री वाइब्रेशन या फोर्स्ड वाइब्रेशन परीक्षण (ज्ञात इनपुट के साथ) करना बहुमूल्य या विघटनकारी हो सकता है।

एम्बिएंट डेटा का उपयोग करके मोडल गुणों की आइडेंटिफिकेशन की हानि हैं:

  • आइडेंटिफिकेशन की विधि अधिक परिष्कृत हैं। चूंकि लोडिंग को मापा नहीं जाता है, इसलिए आइडेंटिफिकेशन पद्धति के विकास में, इसे मॉडल करने की आवश्यकता होती है (कुछ स्टोकेस्टिक प्रक्रिया द्वारा), या मापी गई प्रतिक्रिया पर इसके डायनामिक्स इफ़ेक्ट को रिमूव करना होगा। अन्यथा, केवल मोडल गुणों के आधार पर डेटा में विशेषताओं की व्याख्या करना संभव नहीं है।
  • जानकारी लोड किए बिना, आइडेंटिफिकेशन किये गए मोडल गुणों में महत्वपूर्ण आइडेंटिफिकेशन अनिश्चितताएं हो सकती हैं। विशेष रूप से, परिणाम उतने ही उत्तम हैं जितने ब्रॉडबैंड धारणा को प्रारम्भ किया गया है।
  • आइडेंटिफिकेशन किये गए मोडल गुण केवल एम्बिएंट वाइब्रेशन स्तर पर गुणों को दर्शाते हैं, जो सामान्यतः सर्विसएबिलिटी लेवल या रुचि के अन्य डिज़ाइन स्तिथि से कम होता है। यह विशेष रूप से डंपिंग अनुपात के लिए प्रासंगिक है, जिसे सामान्यतः एम्पलीटूड-डिपेंडेंट माना जाता है।
  • माप प्रणाली को लो नॉइज़ और संवेदनशील होने की आवश्यकता है, क्योंकि स्ट्रक्चरए मुख्य रूप से अपनी ऑपरेटिंग स्थितियों में लो लेवल पर वाइब्रेशन करती हैं।[1]

विधि

ओएमए की विधियों को सामान्यतः दो विषयों द्वारा वर्गीकृत किया जा सकता है, 1) फ्रीक्वेंसी डोमेन या टाइम डोमेन, और 2) बायेसियन अनुमान या नॉन-बायेसियन। गैर-बायेसियन विधि बायेसियन विधियों से पूर्व विकसित किए गए थे। वे आइडेंटिफिकेशन के लिए ज्ञात सैद्धांतिक गुणों वाले कुछ सांख्यिकीय अनुमानकों का उपयोग करते हैं, उदाहरण के लिए, कररेलशन फ़ंक्शन या मापा वाइब्रेशन का स्पेक्ट्रल घनत्व सामान्य गैर-बायेसियन विधियों में स्टोकेस्टिक उप-स्थान आइडेंटिफिकेशन सम्मिलित है[2] (टाइम डोमेन) और फ्रीक्वेंसी डोमेन डिकम्पोज़िशन [3] (फ्रीक्वेंसी डोमेन) बायेसियन पद्धतियाँ टाइम-डोमेन और फ़्रीक्वेंसी-डोमेन में विकसित की गई हैं।[4][5][6][7]

फ्रीक्वेंसी डोमेन और टाइम डोमेन स्ट्रक्चर का ऑपरेटिंग मोडल एनालिसिस

ऑपरेशनल मोडल एनालिसिस का उद्देश्य किसी स्ट्रक्चर की रेसोनेन्ट फ्रीक्वेंसी, डंपिंग, और ऑपरेटिंग शेप (अनस्केल्ड मोड शेप) निकालना है। इस विधि को कभी-कभी आउटपुट-ओनली मोडल एनालिसिस कहा जाता है क्योंकि केवल स्ट्रक्चर की प्रतिक्रिया को मापा जाता है। स्ट्रक्चर को नेचुरल ऑपरेटिंग स्थितियों का उपयोग करके उत्तेजित किया जा सकता है या स्ट्रक्चर पर कुछ अन्य एक्ससिटेशन्स प्रारम्भ की जा सकती हैं;[8] चूँकि, जब तक प्रारम्भ फ़ोर्स के आधार पर ऑपरेटिंग शेप को स्केल नहीं किया जाता है, तब तक इसे ऑपरेशनल मोडल एनालिसिस कहा जाता है (उदाहरण के लिए शेकर द्वारा उत्तेजित विंड टरबाइन ब्लेड के ऑपरेटिंग शपेस को ऑपरेटिंग मोडल एनालिसिस का उपयोग करके मापा जाता है)[9]) इस पद्धति का उपयोग होवेरिंग हेलीकॉप्टर के ऑपरेटिंग मोड को निकालने के लिए किया गया है।[10]

ऑपरेशनल मोडल एनालिसिस के प्रति ऑपरेशनल डिफ्लेक्शन शेप

दो शब्द, ऑपरेशनल मोडल एनालिसिस और ऑपरेशनल डिफ्लेक्शन शेप अधिक समान हैं, किंतु दो भिन्न-भिन्न एनालिसिस दृष्टिकोणों को संदर्भित करते हैं। दोनों एम्बिएंट वाइब्रेशन डेटा को इनपुट के रूप में उपयोग करते हैं, किंतु ऑपरेशनल डिफ्लेक्शन शपेस की स्तिथि में शेप बनाये जाते है जो समग्र वाइब्रेशन प्रतिक्रिया से मैच करते है। यह केवल वाइब्रेशन एम्पलीटूड पर आधारित है, इसमें मोड शेप निकालने का कोई प्रयास नहीं किया गया है और मोडल डंपिंग की कोई मात्रा प्राप्त नहीं की जा सकती है। जबकि ऑपरेशनल मोडल एनालिसिस, जब मुख्य धारणाएं पूर्ण हो जाती हैं, तो इसके ऑपरेटिंग एनवायरनमेंट में सिस्टम विशेषता का प्रतिनिधित्व प्राप्त होता है, ऑपरेशनल डिफ्लेक्शन शेप वर्तमान में प्रारम्भ लोड के अंतर्गत सिस्टम प्रतिक्रिया को सरलता से निकाल देगा।[11]

टिप्पणियाँ

  • नॉन-बायेसियन ओएमए [2] [12] [13] और बायेसियन ओएमए पर मोनोग्राफ देखें।[7]
  • ओएमए डेटासेट देखें।[14]

यह भी देखें

संदर्भ

  1. ↑ Ghalishooyan, M.; Shooshtari (May 12–14, 2015). Operational Modal Analysis Techniques and Their Theoretical and Practical Aspects: A Comprehensive Review and Introduction. 5th International Operational Modal Analysis Conference (IOMAC 2015). Gijon, Spain.
  2. ↑ 2.0 2.1 Van Overschee, P.; De Moor, B. (1996). Subspace Identification for Linear Systems. Boston: Kluwer Academic Publisher.
  3. ↑ Brincker, R.; Zhang, L.; Andersen, P. (2001). "फ़्रीक्वेंसी डोमेन अपघटन का उपयोग करके आउटपुट-ओनली सिस्टम की मॉडल पहचान" (PDF). Smart Materials and Structures. 10 (3): 441. Bibcode:2001SMaS...10..441B. doi:10.1088/0964-1726/10/3/303. S2CID 250917814.
  4. ↑ Yuen, K.V.; Katafygiotis, L.S. (2001). "Bayesian time-domain approach for modal updating using ambient data". Probabilistic Engineering Mechanics. 16 (3): 219–231. doi:10.1016/S0266-8920(01)00004-2.
  5. ↑ Yuen, K.V.; Katafygiotis, L.S. (2001). "Bayesian spectral density approach for modal updating using ambient data". Earthquake Engineering & Structural Dynamics. 30 (8): 1103–1123. doi:10.1002/eqe.53. S2CID 110355068.
  6. ↑ Yuen, K.V.; Katafygiotis, L.S. (2003). "Bayesian Fast Fourier Transform approach for modal updating using ambient data". Advances in Structural Engineering. 6 (2): 81–95. doi:10.1260/136943303769013183. S2CID 62564168.
  7. ↑ 7.0 7.1 Au, S.K. (2017). Operational Modal Analysis: Modeling, Inference, Uncertainty Laws. Springer.
  8. ↑ Improved Modal Characterization Using Hybrid Data
  9. ↑ Using Stereophotogrammetry to Measure Vibrations of a Wind Turbine Blade
  10. ↑ Using Stereophotogrammetry to collect operating data on a helicopter
  11. ↑ "ऑपरेशनल मोडल एनालिसिस बनाम ऑपरेशनल डिफ्लेक्शन शेप". community.sw.siemens.com.
  12. ↑ Schipfors, M.; Fabbrocino, G. (2014). Operational Modal Analysis of Civil Engineering Structures. Springer.
  13. ↑ Brincker, R.; Ventura, C. (2015). Introduction to Operational Modal Analysis. John Wiley & Sons. doi:10.1002/9781118535141. ISBN 9781118535141.
  14. ↑ "Operational Modal Analysis Dataverse".
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