Resumen de Propagación de las incertidumbres en las mediciones aplicada a la identificación en el dominio de la frecuencia de matrices de inercia, rigidez y amortiguación de sistemas mecánicos

Luis Ulises Medina Uzcátegui, Sergio Enrique Díaz Briceño

• español

  En la identificación de sistemas mecánicos la atención se ha concentrado en formular y evaluar métodos robustos frente a la presencia de mediciones contaminadas con “ruido”, relegando el estudio de la influencia de la incertidumbre experimental en los parámetros identificados del sistema. Esta investigación presenta una formulación general para la estimación de los errores vinculados con la identificación de las matrices de inercia, rigidez y amortiguación viscosa de sistemas mecánicos linealizados. Se realiza la propagación de las incertidumbres experimentales a través de la función de respuesta en frecuencia, obteniendo una expresión genérica para el cálculo de su incertidumbre, luego de recurrir a propiedades del producto de Kronecker y del cálculo matricial. Se ilustra la formulación mediante la caracterización experimental de un sistema mecánico simple, empleando dos métodos de identificación: mínimos cuadrados y variable instrumental. La validación de la metodología se realiza mediante comparación de los resultados obtenidos con las desviaciones estándares de las muestras disponibles de cada parámetro identificado. La comparación revela coincidencia en orden de magnitud para la mayoría de las incertidumbres de los parámetros estimados, confirmando la consistencia de la formulación presentada para la propagación de las incertidumbres experimentales de las mediciones para la identificación de sistemas.

• English

  In the parameter identification of mechanical systems, the accuracy on the parameter estimates is limited since they are obtained by processing the excitation and response system measurements which are inherently linked to experimental errors. A general formulation to estimate the uncertainty on the estimated mass, stiffness and damping matrices for linear mechanical systems is presented in this article. Pursuing applicability, the proposed methodology is formulated as an extension of the accepted practice to determine uncertainty propagation for multidimensional measurand. The approach can be applied to identification of linear mechanical systems in frequency domain, independently of the algorithm considered for estimating the system parameters. The limitations of the proposed formulation are also discussed and an experimental example is provided to illustrate the suggested methodology by means of two identification methods: ordinary least squares and instrumental variable methods. The comparison of parameters' variability, obtained from the propagation of random uncertainties, with the one generated by direct computation, i.e. from a sample of estimates of parameters, reveals the matching orders of magnitude for most of the uncertainties of the parameter estimates, confirming the consistency of the formulation in order to propagate random and systematic measurement uncertainties in the identification of the system parameters.