AUTONOMOUS STRUCTURAL HEALTH MONITOR

The present invention relates to structural health and usage monitoring systems, particularly employing strain sensing means for assessment of the loading history and fatigue damage in an aircraft, vessel, structure or machinery. More specifically, the present invention relates to autonomous systems for recording, processing and assessment of the history of a variety of mechanical and environmental factors affecting structural health in a wide spectrum of applications, such as in mechanical components of a fixed wing or a rotary aircraft, civil structures, machines, windmills, gas or oil pipes and vessels including marine vessels. It also can work as a stand-alone or integrated sensor or recording device for use in variety of applications where its ultra-low power consumption, low cost and multi-sensing capabilities can provide for accurate assessments based on neural network principles of data processing and autonomous monitoring for many years without a need for maintenance or post-processing. La présente invention concerne des systèmes de surveillance de l'état et de l'utilisation de structures, en particulier à l'aide d'un moyen de détection de contrainte permettant d'évaluer l'historique de charge et les endommagements par fatigue dans un aéronef, un navire, une structure ou des machines. Plus particulièrement, la présente invention concerne des systèmes autonomes d'enregistrement, de traitement et d'évaluation de l'historique d'une variété de facteurs mécaniques et environnementaux affectant l'état de structures dans un large spectre d'applications, tels que dans des composants mécaniques d'une aile fixe ou d'un aéronef rotatif, des structures civiles, des machines, des éoliennes, des tuyaux de gaz ou d'huile et des bâtiments, y compris des vaisseaux marins. L'invention peut également fonctionner en tant que capteur ou dispositif d'enregistrement autonome ou intégré destiné à être utilisé dans une variété d'applications dans lesquelles sa consommation d'énergie ultra faible, ses faibles coûts et ses multiples capacités de détection peuvent fournir des évaluations précises en fonction de principes de réseau neuronal de traitement de données et une surveillance autonome pendant de nombreuses années sans nécessiter de maintenance ou de post-traitement.