Acoustic Emission is a widely used structure health monitoring (SHM) method for monitoring large structures with high sensitivity. When an acoustic source is active (for example, during the expansion of a crack), it emits an elastic wave that reaches the sensors that are spread along the structure surface. The signals sampled by these sensors are processed and used to estimate the source position. In this work, we study acoustic emission techniques based on the time of arrival (TOA) of the signals received by the sensors and develop methods to improve the source position estimate. More specifically, we derive the probability distribution of the TOA measured by the fixed threshold method, a popular TOA estimation algorithm, as well as an expression for its bias and consequently a TOA debiasing method. Moreover, we derive a nearly-optimal TOA-based source position estimator. Algorithms for anisotropic structures are also investigated. In scenarios where multiple sources are active simultaneously, it is important to group signals (hits) from the same source to avoid using signals emitted by other sources in the localization algorithm. For this reason, we develop hit grouping techniques and compare them with existing methods. We also create a source localization algorithm that directly uses the signals received by the sensors instead of TOAs to estimate the source position. This method takes into account the wave propagation model and also the sparsity of the source signal in a known dictionary to improve the localization performance using sparse reconstruction methods. This work was partially supported by EMBRAER, which provided data of actual acoustic emission tests in complex structures.

A Emissão Acústica é uma técnica de monitoramento de saúde de estruturas (structure health monitoring - SHM) amplamente usado na indústria, permitindo o monitoramento de grandes superfícies com alta sensitividade. Quando uma fonte acústica está ativa (por exemplo, durante a expansão de uma trinca), uma onda elástica é emitida por ela. Esta onda se propaga até os sensores espalhados na superfície da estrutura, que amostram os sinais recebidos para então serem processados e usados para estimar a posição da fonte acústica. Neste trabalho, são estudadas técnicas de emissão acústica baseadas em tempo de chegada (time of arrival - TOA) dos sinais recebidos pelos sensores e desenvolvidos novos métodos com o objetivo de melhorar a estimativa da posição da trinca. Especificamente, deriva-se a função densidade de probabilidade dos TOAs quando estes são estimado pelo método do limiar fixo, um algoritmo popular de estimação de tempo de chegada, além de uma expressão para seu viés e consequentemente um método de remoção de viés. Além disso, deriva-se a expressão de um estimador de posição baseado em TOAs próximo ao estimador ótimo. Algoritmos para estruturas anisotrópicas também são investigados. Em cenários onde múltiplas fontes acústicas estão ativas simultaneamente, é importante agrupar sinais (hits) provenientes da mesma fonte a fim de evitar utilizar sinais emitidos por outras fontes em algoritmos de localização. Por este motivo, neste trabalho desenvolve-se algoritmos de agrupamento de hits, que são comparados com outros métodos já existentes. Também desenvolveu-se um algoritmo de localização que usa diretamente os sinais amostrados pelos sensores ao invés dos tempos de chegada para estimar a posição da fonte. Este método leva em consideração o modelo de propagação da onda e também o fato de que o sinal da fonte acústica é esparso em um dicionário conhecido para melhorar seu desempenho através de técnicas de reconstrução esparsa. Este trabalho foi parcialmente financiado pela EMBRAER, que forneceu dados de ensaios reais de emissão acústica realizados em estruturas complexas.