PI-1541: Fast in-flight detection of flutter onset - A statistical
approach
Laurent Mevel, Michèle Basseville, Albert Benveniste
http://www.irisa.fr/bibli/publi/pi/2003/1541/1541.html
24 pages - octobre 2003

Abstract
The flutter monitoring problem is investigated from a detection (and not
prediction) point of view, and stated as a statistical hypotheses
testing problem regarding a specified damping coefficient. Two flutter
onset detection algorithms are described. Both tests build on a residual
associated with an output-only subspace-based structural identification
method, previously introduced by the authors for structural health
monitoring. The first test, working batch wise, handles a null and a
close alternative statistical hypotheses on the damping. It comes up
from variations on a local asymptotic approximation for the residual,
combined with the generalized likelihood ratio (GLR) test. The second
test, working on-line, is based on non local hypotheses. It builds on a
different approximation for the residual, combined with the cumulative
sum (Cusum) test of common use in quality control. Numerical results
obtained on real data are discussed, which suggest some interesting
properties of the on-line test.

Résumé
Le problème d'instabilité aérodynamique des avions, connu sous le nom de
flutter, est abordé sous un angle de détection, et non pas de
prédiction, et posé comme un problème de test d'hypothèses statistiques
concernant un coefficient d'amortissement. On décrit deux algorithmes de
détection de ce phénomène. Ces deux tests reposent sur le résidu associé
à la méthode d'identification sous-espace que nous avons introduit dans
le contexte de la surveillance d'intégrité de structures mécaniques. Le
premier test, qui travaille sur des blocs de données, permet de choisir
entre deux hypothèses proches. Il repose sur une variation de
l'approximation asymptotique locale du résidu combinée à un test GLR. Le
deuxième test, qui travaille en-ligne, permet de choisir entre deux
hypothèses non locales. Il repose sur une autre approximation du résidu
combinée au test (Cusum) d'usage courant en contrôle de qualité. Des
résultats numériques obtenus sur données réelles suggèrent des
propriétés intéressantes du deuxième test.

Keywords: Subspace-based identification algorithms, change detection
algorithms, statistical hypotheses testing, on-line detection, flutter
monitoring, damping coefficient

Mots clefs: Algorithmes d'identification sous-espace, algorithmes de
détection de changement, tests d'hypothèses statistiques, détection
en-ligne, surveillance de flutter, coefficient d'amortissement