МЕТОДОЛОГІЯ ПРОЕКТУВАННЯ АВТОМАТИЧНОЇ СИСТЕМИ СТРУКТУРНОГО МОНІТОРИНГУ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ БУДІВЕЛЬ ТА СПОРУД

А. В. Басько; О. А. Пономарьова

doi:10.31649/1997-9266-2022-163-4-64-71

Автор(и)

А. В. Басько

Придніпровська державна академія будівництва та архітектури, Дніпро

О. А. Пономарьова

Придніпровська державна академія будівництва та архітектури, Дніпро

DOI https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-163-4-64-71

Ключові слова

автоматична система моніторингу сенсорна мережа бездротовий сенсор ідентифікація пошкоджень

Анотація

Розвиток смарт-систем у різноманітних архітектурних спорудах, приводить до того, що якщо раніше інформація про структурний стан була не завжди важливою, то нині, говорячи про безпеку населення, це є дуже пріоритетною інформацією та напрямком досліджень. Загалом системи моніторингу за станом конструкцій, дозволяють ідентифікувати, локалізувати та оцінювати пошкодження. Така інформація про об’єкт дозволяє завчасно прийняти відповідні рішення для усунення можливих аварійних ситуацій. Для виконання завдання з розробки методології щодо проектування автоматичної системи структурного моніторингу для різноманітних архітектурних споруд запропоновано перелік етапів, які дозволяють спроектувати необхідну систему. Дослідження загалом поділено на три основні етапи. На першому етапі, розглядаються топології сенсорних мереж, питання щодо вибору топології для бездротової сенсорної мережі, а також головні переваги та недоліки кожної топології. Це відповідно дозволить правильно вибрати топологію для системи. На другому етапі, розглядаються рівні ідентифікації пошкоджень, які є обов’язковими для використання у системах моніторингу стану будівель та споруд. Проаналізовано найвикористовуваніші алгоритми, які застосовуються для ідентифікації пошкоджень, зазначено їх недоліки та переваги. На третьому етапі вибрано елементну базу сенсорного вузла, подано порівняльну характеристику цифрового та аналогового акселерометрів. Також розглянуто популярні цифрові акселерометри та виконано аналіз їхніх характеристик. Підсумовано на які характеристики необхідно звернути увагу під час вибору мікроконтролера. В процесі проектування необхідно враховувати і розташування сенсорних вузлів, що впливає на відстань для передачі даних.

342 244

Як цитувати

[1]

«МЕТОДОЛОГІЯ ПРОЕКТУВАННЯ АВТОМАТИЧНОЇ СИСТЕМИ СТРУКТУРНОГО МОНІТОРИНГУ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ БУДІВЕЛЬ ТА СПОРУД», Вісник ВПІ, вип. 4, с. 64–71, Вер 2022, doi: 10.31649/1997-9266-2022-163-4-64-71.

Завантажити посилання

Біографії авторів

автор А. В. Басько, афіліація Придніпровська державна академія будівництва та архітектури, Дніпро

аспірант кафедри комп’ютерних наук, інформаційних технологій та прикладної математики

автор О. А. Пономарьова, афіліація Придніпровська державна академія будівництва та архітектури, Дніпро

канд. техн. наук, доцент, завідувач кафедри комп’ютерних наук, інформаційних технологій та прикладної математики

Посилання

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 .

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 .

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 .

H. Fu, Z. Sharif Khodaei, and M. H. F. Aliabadi, “An Event-Triggered Energy-Efficient Wireless Structural Health Monitoring System for Impact Detection in Composite Airframes,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 1, pp. 1183-1192, 2019. https://doi.org/10.1109/jiot.2018.2867722 .

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 .

S. W. Doebling, Damage Identification and Health Monitoring of Structural and Mechanical Systems from Changes in Their Vibration Characteristics. Los Alamos, United States: Los Alamos National Laboratory, 1996, 127 p.

G. D. Zhou, and T. H. Yi, “Recent Developments on Wireless Sensor Networks Technology for Bridge Health Monitoring,” Mathematical Problems in Engineering, pp. 1-33, 2013. https://doi.org/10.1155/2013/947867 .

B. F. Spencer, T. Nagayama, and J. A. Rice, “Decentralized structural health monitoring using smart sensors,” SPIE Proceedings, vol. 6932, pp. 1-14, 2008. https://doi.org/10.1117/12.791077 .

H. Sohn et al., A Review of Structural Health Review of Structural Health Monitoring Literature 1996–2001. Los Alamos, United States: Los Alamos National Laboratory, 2002, 301 p.

P. Cao, S. Qi, and J. Tang, “Structural damage identification using piezoelectric impedance measurement with sparse inverse analysis,” Smart Materials and Structures, vol. 27, no. 3, pp. 1-33, 2018. https://doi.org/10.1088/1361-665x/aaacba .

A. Rytter, Vibrational Based Inspection of Civil Engineering Structures. Aalborg, Denmark: Aalborg university, 1993, 193 p.

P. Rizzo, M. Cammarata, D. Dutta, and H. Sohn, “An unsupervised learning algorithm for fatigue crack detection in waveguides,” Smart Materials and Structures, vol. 18, no. 2, pp. 1-11, 2009. https://doi.org/10.1088/0964-1726/18/2/025016 .

M. L. McHugh, “The Chi-square test of independence,” Biochemia Medica, vol. 23, no. 2, pp. 143-149, 2013. https://doi.org/10.11613/bm.2013.018 .

B. E. Rapp, Microfluidics: Modeling, Mechanics and Mathematics. Boston, United States: Elsevier, 2016, 766 p.

R. G. Brereton, “The Mahalanobis distance and its relationship to principal component scores,” Journal of Chemometrics, vol. 29, no. 3, pp. 143-145, 2015. https://doi.org/10.1002/cem.2692 .

Y. Li, and H. Wu, “A Clustering Method Based on K-Means Algorithm,” Physics Procedia, vol. 25, pp. 1104-1109, 2012. https://doi.org/10.1016/j.phpro.2012.03.206 .

N. A. Alqahtani, and Z. I. Kalantan, “Gaussian Mixture Models Based on Principal Components and Applications,” Mathematical Problems in Engineering, pp. 1-13, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/1202307 .