Monitoreo de la Salud Estructural de un Puente Peatonal

Abstract

"Este trabajo propone el uso del algoritmo ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) para el monitoreo de salud estructural (SHM) en puentes peatonales colgantes, demostrando su superioridad sobre métodos tradicionales en la detección de fallas tempranas. El objetivo del monitoreo de la salud estructural es prevenir fallos catastróficos como el colapso del puente de Nepal, evitando pérdidas monetarias y sobre todo humanas, lo que puede provocar aislamiento comunitario. Se demostró que métodos tradicionales (Transformada de Fourier, Wavelet) no identifican fallas sutiles como desplazamientos de frecuencia, modulación de fase o transitorios periódicos. Se evaluó la eficacia de ESPRIT mediante el análisis de señales sintéticas simulando 3 fallas: Falla 1: Desplazamiento en frecuencias modales (ej. corrosión de cables). Falla 2: Modulación de fase lenta (holguras en conexiones). Falla 3: Componentes transitorias periódicas (impactos por juntas desgastadas). Estas simulaciones fueron realizadas con base en las ecuaciones propuestas en (Luleci et al., 2022). Los resultados demuestran que la transformada de Fourier y Wavelet fallan en detectar las 3 fallas (baja resolución, enmascaramiento de señales), mientras que ESPRIT identifica con precisión todas las fallas examinadas, incluyendo: frecuencias cercanas (ej. 1.25 Hz vs. 1.27 Hz en Falla 1); componentes de baja energía (ej. transitorios a 15 Hz en Falla 3) y distorsiones de fase (Falla 2). ESPRIT constituye una solución robusta para SHM, ofreciendo alta resolución espectral y bajo costo (usa un solo sensor piezoeléctrico), permitiendo implementar mantenimiento preventivo que garantice la seguridad
de infraestructuras críticas."