АВТОМАТИЧНА ІДЕНТИФІКАЦІЯ ПОШКОДЖЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ БЕЗДРОТОВИХ СЕНСОРІВ, ПОБУДОВАНИХ НА ДЕШЕВІЙ ЕЛЕМЕНТНІЙ БАЗІ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-169-4-6-15Ключові слова:
динамічні системи реального часу, дешевий бездротовий сенсор, акселерометр, система моніторингу стану, ідентифікація пошкодженьАнотація
Важливість досліджень, спрямованих на структурний моніторинг архітектурних споруд, зумовлена щільністю забудови, старінням та впливом агресивних умов середовища експлуатації. У роботі акцентовано на розробці Сенсорної збірки, з одного боку, економічно дешевої та доцільної до застосування у системах моніторингу, з іншого боку, сенсорний вузол не повинен поступатися за технічними характеристиками і обчислювальними можливостями існуючим рішенням. Першочергово проаналізовано наявні мікропроцесорні та мікроконтролерні сенсорні вузли щодо вибору найвживаніших архітектурних рішень для бездротових сенсорних вузлів. Таким чином, для прототипу сенсорного вузла вперше вибрано мікроконтролер ST Microelectronics STM32WB55CG із вбудованим ядром бездротового зв’язку. Вперше в одному сенсорному вузлі використано комбінацію з декількох акселерометрів ST Microelectronics LIS3DSH, а саме трьох з метою підвищення відмовостійкості прототипу. Відмінною рисою цієї роботи є пошук і застосування ефективних алгоритмів ідентифікації та моніторингу стану конструкції для недорогих сенсорних вузлів. Дослідження доводить, що використання нейромережевих алгоритмів вимагає наявність великої бази даних в неушкодженому стані для навчання, а час, витрачений як на навчання, так і на ідентифікацію, потребує від мікроконтролера значних обчислювальних потужностей, що робить такі алгоритми недоцільними для використання в динамічних системах реального часу. Отже, зібрано прототип бездротового сенсора, що відповідно пройшов випробування на архітектурній споруді біля залізниці, щоб перевірити чутливість сенсорного вузла. Дослідження отримано результати порівняння двох статистичних алгоритмів ідентифікації пошкоджень, таких як евклідова норма та відстань Махаланобіса.
Посилання
E. Toledo Junior, A. Cury, and J. Landre Junior, “Assessment of low-cost wireless sensors for structural health monitoring applications,” Revista IBRACON de Estruturas e Materiais, vol. 14, no. 2, pp. 1-14, 2021. https://doi.org/10.1590/s1983-41952021000200013 .
M. Z. Sarwar, M. R. Saleem, J. W. Park, D. S. Moon, and D. J. Kim, “Multimetric Event-Driven System for Long-Term Wireless Sensor Operation for SHM Applications,” IEEE Sensors Journal, vol. 20, no. 10, pp. 5350-5359, 2020. https://doi.org/10.1109/jsen.2020.2970710 .
B. Spencer, J. W. Park, K. Mechitov, H. Jo, and G. Agha, “Next Generation Wireless Smart Sensors Toward Sustainable Civil Infrastructure,” Procedia Engineering, vol. 171, pp. 5–13, 2017. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.01.304.
M. Varanis, A. L. Silva, P. H. A. Brunetto, and R. F. Gregolin, “Instrumentation for mechanical vibrations analysis in the time domain and frequency domain using the Arduino platform,” Revista Brasileira de Ensino de Fisica, vol. 38, no. 1, pp. 1-10, 2016. https://doi.org/10.1590/s1806-11173812063 .
A. Araujo, et al, “Wireless Measurement System for Structural Health Monitoring With High Time-Synchronization Accuracy,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 63, no. 3, pp. 801-810, 2012. https://doi.org/10.1109/tim.2011.2170889 .
S. Pandey, M. Haider, and N. Uddin, “Design and implementation of a low-cost wireless platform for remote bridge health monitoring,” International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, vol. 6, no. 6, pp. 57-62, 2016.
A. A. Sana, A. S. Rasi, D. P. Pa, G. R. Veya, and M. D. Gesan, “Wireless Sensor Network Based Crack Detection on Concrete Bridges/Buildings,” International Journal of Engineering Trends and Technology, vol. 57, no. 2, pp. 54-58, 2018. https://doi.org/10.14445/22315381/ijett-v57p211 .
A. Entezami, H. Sarmadi, and S. Mariani, “An Unsupervised Learning Approach for Early Damage Detection by Time Series Analysis and Deep Neural Network to Deal with Output-Only (Big) Data,” Proceedings of 7th International Electronic Conference on Sensors and Applications, 2020. https://doi.org/10.3390/ecsa-7-08281 .
J. Morales-Valdez, M. A. Lopez, and W. Yu, “Damage detection of building structure based on vibration data and hysteretic model,” IEEE 15th International Conference on Automation Science and Engineering, 2019. https://doi.org/10.1109/coase.2019.8842996 .
R. P. Finotti, A. A. Cury, F. D. S. Barbosa, “An SHM approach using machine learning and statistical indicators extracted from raw dynamic measurements,” Latin American Journal of Solids and Structures, vol. 16, no. 2, pp. 1-17, 2019. https://doi.org/10.1590/1679-78254942.
S. Prabhu, and S. Atamturktur, “Feature Assimilation for Vibration Based Damage Detection,” Journal of Testing and Evaluation, vol. 41, no. 1, pp. 1-11, 2012. https://doi.org/10.1520/jte20120170 .
M. Gordan, H. A. Razak, Z. Ismail, and K. Ghaedi, “Recent Developments in Damage Identification of Structures Using Data Mining,” Latin American Journal of Solids and Structures, vol. 14, no. 13, pp. 2373-2401, 2017. https://doi.org/10.1590/1679-78254378 .
J. A. Rice, et al, “Flexible smart sensor framework for autonomous structural health monitoring,” Smart Structures and Systems, vol. 6, no. 5_6, pp. 423-438, 2010. https://doi.org/10.12989/sss.2010.6.5_6.423 .
E. Sazonov, Li. Haodong, D. Curry, and P. Pillay, “Self-Powered Sensors for Monitoring of Highway Bridges,” IEEE Sensors Journal, vol. 9, no. 11, pp. 1422-1429, 2009. https://doi.org/10.1109/jsen.2009.2019333 .
L. R. Ticona Melo, D. Ribeiro, R. Calcada, and T. N. Bittencourt, “Validation of a vertical train–track–bridge dynamic interaction model based on limited experimental data,” Structure and Infrastructure Engineering, vol. 16, no. 1, pp. 181-201, 2019. https://doi.org/10.1080/15732479.2019.1605394 .
J. Pacheco, G. Oliveira, F. Magalhaes, C. Moutinho, and L. Cunha, “Evaluation of low cost vibration based damage detection systems,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1037, no. 052005, pp. 1-8, 2018. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1037/5/052005 .
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 100
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
