相关观测值的检测概率：重复测量法

《IEEE Transactions on Reliability》：Probability of Detection for Dependent Observations: The Repeated Measures Method

　　文章提出了一种适用于结构健康监测（SHM）的重复测量方法，通过构建自回归相关结构模型解决时间相关的连续观测数据依赖性问题，并给出了软件实现和模拟方法，扩展了概率检测（POD）的统计建模以准确估计观测方差，提升SHM系统评估能力。

　　

摘要：

在结构健康监测（SHM）应用中，检测概率（POD）的计算因依赖于对同一结构的测量结果等因素而变得复杂。本文提出了一种重复测量方法，该方法扩展了POD信号-响应建模，以正确描述一组重复测量数据，同时估计由于观测数据之间的相关性而产生的方差。具体而言，文中提出了用于建模时间上相关的连续观测数据的自回归相关结构方程。讨论了这些模型的软件实现方法，并介绍了模拟相关数据集的技术。通过适当的数学扩展，这些工具的组合使得在SHM应用中能够进行POD估计。

引言

美国空军（USAF）使用定期的无损检测来评估和维护飞机的结构完整性[1]。然而，嵌入式传感技术的进步使得对结构进行持续监测成为可能，这种监测通常被称为结构健康监测（SHM）或原位监测。美国空军使用概率检测（POD）的正式流程来评估检测系统的性能，该流程在MIL-HDBK-1823a中有详细描述[2]。这些方法适用于对结构的独立观测，但连续监测的数据并不独立，因为它们在时间上以及某些情况下在空间上也是相关的。