We present a statistical process co

We present a statistical process control framework to support structural health monitoring
of transportation infrastructure. We contribute an integrated, generally-applicable (to various
types of structural response data) statistical approach that links the literatures on statistical
performance modeling and on structural health monitoring. The framework
consists of two parts: The first, estimation of statistical models to explain, predict, and control
for common-cause variation in the data, i.e., changes, including serial dependence, that
can be attributed to usual operating conditions. The ensuing standardized innovation series
are analyzed in the second part of the framework, which consists of using Shewhart and
Memory Control Charts to detect special-cause or unusual events.
We apply the framework to analyze strain and displacement data from the monitoring
system on the Hurley Bridge (Wisconsin Structure B-26-7). Data were collected from April
1, 2010 to June 29, 2011. Our analysis reveals that, after controlling for seasonal effects, linear
trends are significant components of the response measurements. Persistent displacement
may be an indication of deterioration of the bridge supports. Trends in the strain data
may indicate changes in the material properties, i.e., fatigue, sensor calibration, or traffic
loading. The results also show that autocorrelation and conditional heteroscedasticity
are significant sources of common-cause variation. Use of the control charts detected 43
possible special-cause events, with approximately 50% displaying persisting effects, and
25% lasting longer than one week. Analysis of traffic data shows that unusually heavy loading
is a possible cause of the longest special-cause event, which lasted 11 days.
 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอเป็นกรอบควบคุมกระบวนการทางสถิติเพื่อสนับสนุนการตรวจสอบสภาพโครงสร้างโครงสร้างพื้นฐานการขนส่ง เรามีส่วนร่วมการรวม ทั่วไปใช้ (กับต่าง ๆวิธีการทางสถิติชนิดตอบสนองโครงสร้างข้อมูล) ที่เชื่อมโยง literatures ในทางสถิติประสิทธิภาพการสร้างโมเดล และตรวจสอบสภาพโครงสร้าง กรอบงานประกอบด้วยสองส่วน: การประเมิน แรกของแบบจำลองทางสถิติเพื่ออธิบาย คาดการณ์ และควบคุมสำหรับข้อมูลการเปลี่ยนแปลงสาเหตุทั่วไป เช่น เปลี่ยน ประจำพึ่งพา รวมทั้งที่สามารถบันทึกเงื่อนไขการปฏิบัติงานปกติ ชุดนวัตกรรมมาตรฐานเพราะวิเคราะห์ในส่วนสองของกรอบ ซึ่งประกอบด้วยการใช้ Shewhart และแผนภูมิควบคุมหน่วยความจำเพื่อตรวจสอบเหตุการณ์ สาเหตุพิเศษ หรือผิดปกติเราใช้กรอบวิเคราะห์แทนและต้องใช้ข้อมูลจากการตรวจสอบระบบบนสะพานเฮอร์ลีย์ (วิสคอนซินโครงสร้าง B-26-7) มีการรวบรวมข้อมูลตั้งแต่เดือนเมษายน1, 2010 กับ 29 มิถุนายน 2011 วิเคราะห์ของเราเปิดเผยหลังการควบคุมสำหรับผลของฤดูกาล เส้นที่แนวโน้มเป็นส่วนประกอบสำคัญของการวัดการตอบสนอง ปริมาณกระบอกสูบแบบอาจเป็นการบ่งชี้ของสนับสนุนสะพาน แนวโน้มในข้อมูลที่ต้องใช้อาจระบุการเปลี่ยนแปลงในคุณสมบัติวัสดุ เช่น ล้า ปรับเทียบเซ็นเซอร์ หรือจราจรโหลด ผลลัพธ์แสดงว่า autocorrelation heteroscedasticity เงื่อนไขและเป็นแหล่งสำคัญของการเปลี่ยนแปลงสาเหตุทั่วไป ใช้แผนภูมิควบคุมตรวจพบ 43เหตุการณ์สาเหตุพิเศษสุด ประมาณ 50% แสดงผล persisting และ25% นานเกินหนึ่งสัปดาห์ การวิเคราะห์ข้อมูลจราจรแสดงการโหลดที่หนักผิดปกติเป็นสาเหตุเป็นไปได้ของเหตุการณ์พิเศษสาเหตุที่ยาวที่สุด ซึ่งกินเวลา 11 วัน2013 Elsevier จำกัด สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอกรอบการควบคุมกระบวนการเชิงสถิติเพื่อสนับสนุนการตรวจสอบสุขภาพโครงสร้างของโครงสร้างพื้นฐานการขนส่ง เรามีส่วนร่วมแบบบูรณาการบังคับทั่วไป (ต่าง ๆ
ชนิดของข้อมูลที่มีโครงสร้างการตอบสนอง)
วิธีการทางสถิติที่เชื่อมโยงวรรณกรรมในสถิติการสร้างแบบจำลองการทำงานและในการตรวจสอบสุขภาพของโครงสร้าง กรอบประกอบด้วยสองส่วนคือส่วนแรกประมาณแบบจำลองทางสถิติที่จะอธิบายการคาดการณ์และการควบคุมสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่พบบ่อยสาเหตุในข้อมูลคือการเปลี่ยนแปลงรวมถึงการพึ่งพาอาศัยกันแบบอนุกรมที่สามารถนำมาประกอบกับสภาพการใช้งานปกติ ต่อมาชุดนวัตกรรมที่ได้มาตรฐานมีการวิเคราะห์ในส่วนที่สองของกรอบซึ่งประกอบด้วยการใช้ Shewhart และแผนภูมิควบคุมหน่วยความจำในการตรวจสอบสาเหตุที่พิเศษหรือเหตุการณ์ที่ผิดปกติ. เราใช้กรอบในการวิเคราะห์ข้อมูลสายพันธุ์และการกำจัดจากการตรวจสอบระบบในเฮอร์ลีย์สะพาน (วิสคอนซินโครงสร้าง B-26-7) เก็บรวบรวมข้อมูลตั้งแต่เดือนเมษายน1, 2010 ถึงวันที่ 29 มิถุนายน 2011 การวิเคราะห์ของเราแสดงให้เห็นว่าหลังจากการควบคุมผลของฤดูกาลเชิงเส้นแนวโน้มเป็นส่วนประกอบที่สำคัญของการวัดการตอบสนอง รางถาวรอาจจะเป็นข้อบ่งชี้ของการเสื่อมสภาพของการสนับสนุนสะพานที่ แนวโน้มในข้อมูลสายพันธุ์อาจบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงในคุณสมบัติของวัสดุเช่นความเมื่อยล้าการสอบเทียบเซ็นเซอร์หรือการจราจรโหลด ผลการศึกษายังแสดงให้เห็นว่าอัต heteroscedasticity เงื่อนไขและเป็นแหล่งที่สำคัญของการเปลี่ยนแปลงที่พบสาเหตุ การใช้แผนภูมิควบคุมตรวจพบ 43 ที่เป็นไปได้การจัดกิจกรรมพิเศษสาเหตุที่มีประมาณ 50% แสดงผลกระทบเรื้อรังและ25% ติดทนนานกว่าหนึ่งสัปดาห์ การวิเคราะห์ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าอัตราการเข้าชมการโหลดหนักผิดปกติเป็นสาเหตุที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์พิเศษสาเหตุที่ยาวที่สุดซึ่งกินเวลา 11 วัน.? 2013 เอลส์ จำกัด สงวนลิขสิทธิ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราเสนอควบคุมกระบวนการทางสถิติและสนับสนุนการตรวจสอบ
ของโครงสร้างพื้นฐานการขนส่งสุขภาพโครงสร้าง เราสนับสนุนการบูรณาการ โดยทั่วไปใช้กับประเภทต่างๆของข้อมูลการตอบสนองของโครงสร้าง
) วิธีการทางสถิติที่เชื่อมโยงในงานวรรณกรรมแบบสถิติ
และติดตามดูแลสุขภาพของโครงสร้าง กรอบ
ประกอบด้วยสองส่วนแรกการประเมินแบบจำลองทางสถิติเพื่ออธิบาย ทำนาย และควบคุม
สำหรับสาเหตุในการเปลี่ยนแปลงข้อมูล เช่น การเปลี่ยนแปลง รวมถึงการพึ่งพาอนุกรมที่
สามารถประกอบกับสภาวะปกติ . ต่อมามาตรฐานนวัตกรรมชุด
จะวิเคราะห์ในส่วนที่สองของกรอบ ซึ่งประกอบด้วยการใช้แผนภูมิควบคุมเชิงเดี่ยวและ
หน่วยความจำเพื่อตรวจหาสาเหตุพิเศษหรือเหตุการณ์ผิดปกติ
เราใช้กรอบวิเคราะห์ความเครียดและการตรวจสอบข้อมูลจากระบบในเฮอร์ลีย์สะพาน
( วิสคอนซินโครงสร้าง b-26-7 ) เก็บข้อมูลตั้งแต่เดือนเมษายน
1 , 2010 - มิถุนายน 29 , 2011 การวิเคราะห์ของเราแสดงให้เห็นว่า หลังจากควบคุมผลกระทบตามฤดูกาล , แนวโน้มเชิงเส้นเป็นส่วนประกอบที่สำคัญของ
การตอบสนองการวัด ถาวรแทนที่
อาจเป็นข้อบ่งชี้ของการเสื่อมสภาพของสะพานรองรับ แนวโน้มในสายพันธุ์ข้อมูล
อาจบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงในคุณสมบัติของวัสดุ ได้แก่ อ่อนเพลีย เซ็นเซอร์การสอบเทียบหรือการจราจร
โหลด ผลการวิจัยพบว่า ข้อมูลและเงื่อนไข heteroscedasticity
เป็นแหล่งสำคัญของสาเหตุที่พบบ่อยการเปลี่ยนแปลง . การใช้แผนภูมิควบคุมตรวจพบ 43
ที่สุดพิเศษ เพราะเหตุการณ์ที่มีประมาณ 50% แสดงยืนยันผลและ
25% สัปดาห์ที่ยาวนานมากกว่าหนึ่ง การวิเคราะห์ข้อมูลการจราจรพบว่าหนักผิดปกติโหลด
เป็นสาเหตุที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์และสาเหตุพิเศษที่สุด ซึ่งกินเวลา 11 วัน .
 2013 บริษัทจำกัดสงวนลิขสิทธิ์