Einflüsse auf die Messunsicherheit von SHM‐Systemen und deren Kompensation am Beispiel von Laser‐Distanzmessungen

Bartels, Jan‐Hauke; Gebauer, Daniel; Marx, Steffen

doi:10.1002/bate.202200102

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“…Ursachen für Anomalien können vielfältiger Natur sein, z. B. Schäden am Bauwerk, Fehler in den Messanlagen [33,34] oder klimatische und Verkehrslasteinflüsse [35].…”

Section: Fehlerdiagnostik Mit Verfahren Des Maschinellen Lernensunclassified

openLAB – Eine Forschungsbrücke zur Entwicklung eines digitalen Brückenzwillings

Herbers,

Bartels,

Richter

et al. 2024

Beton und Stahlbetonbau

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Im Rahmen des Forschungsprojekts IDA‐KI wird eine Forschungsbrücke (openLAB) gebaut, die bis in den Bereich der starken Schädigung belastet wird. Begleitend werden umfangreiche Messungen und Untersuchungen durchgeführt und somit eine einmalige Datenbasis für die Validierung von Schadensdetektions‐ und Auswertemethoden unter realen Umweltbedingungen am großmaßstäblichen Modell geschaffen. Im vorliegenden Beitrag wird die Projektidee skizziert und die im Bau befindliche Forschungsbrücke sowie das dort installierte Monitoringsystem vorgestellt. Es werden Methoden für eine automatisierte Datenauswertung und Fehlererkennung in Monitoringdaten präsentiert, die anhand der Belastungsversuche am openLAB validiert werden sollen. Erste Messungen während des Herstellungsprozesses der Fertigteile unterstreichen die Potenziale von verteilten faseroptischen Sensoren für ein Monitoring ab „Stunde null“. Relevante Informationen aus dem Bau und Betrieb der Brücke werden in einem digitalen Modell bereitgestellt. Die Konzeptionierung des sogenannten As‐maintained‐Modells sowie das Datenmanagement werden vorgestellt.

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“…Ursachen für Anomalien können vielfältiger Natur sein, z. B. Schäden am Bauwerk, Fehler in den Messanlagen [33,34] oder klimatische und Verkehrslasteinflüsse [35].…”

Section: Fehlerdiagnostik Mit Verfahren Des Maschinellen Lernensunclassified

openLAB – Eine Forschungsbrücke zur Entwicklung eines digitalen Brückenzwillings

Herbers,

Bartels,

Richter

et al. 2024

Beton und Stahlbetonbau

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“…To reduce this risk, data normalization is essential. Data normalization is a process of separating measurement signal changes caused by varying and harmless environmental conditions from those caused by actual damage to the structure [25,26]. As a result, the signal is regressed to a comparable normal.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Experimental Investigation on the Transfer Behavior and Environmental Influences of Low-Noise Integrated Electronic Piezoelectric Acceleration Sensors

Bartels,

Xu,

Kang

et al. 2024

Metrology

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Acceleration sensors are vital for assessing engineering structures by measuring properties like natural frequencies. In practice, engineering structures often have low natural frequencies and face harsh environmental conditions. Understanding sensor behavior on such structures is crucial for reliable measurements. The research focus is on understanding the behavior of acceleration sensors in harsh environmental conditions within the low-frequency acceleration range. The main question is how to distinguish sensor behavior from structural influences to minimize errors in assessing engineering structure conditions. To investigate this, the sensors are tested using a long-stroke calibration unit under varying temperature and humidity conditions. Additionally, a mini-monitoring system configured with four IEPE sensors is applied to a small-scale support structure within a climate chamber. For the evaluation, a signal-energy approach is employed to distinguish sensor behavior from structural behavior. The findings show that IEPE sensors display temperature-dependent nonlinear transmission behavior within the low-frequency acceleration range, with humidity having negligible impact. To ensure accurate engineering structure assessment, it is crucial to separate sensor behavior from structural influences using signal energy in the time domain. This study underscores the need to compensate for systematic effects, preventing the underestimation of vibration energy at low temperatures and overestimation at higher temperatures when using IEPE sensors for engineering structure monitoring.

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Beschleunigungssensoren zur Zustandsüberwachung von Ingenieurbauwerken unter Einfluss von Umweltfaktoren bei tiefen Frequenzen

Bartels,

Gündogdu,

Herrmann

et al. 2024

Bautechnik

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Structural Health Monitoring (SHM) wird zunehmend zur kontinuierlichen Zustandsbewertung von Ingenieurbauwerken eingesetzt. Wichtige Bewertungsparameter sind globale Systemeigenschaften, wie z. B. Eigenfrequenzen, zu deren Bestimmung Beschleunigungssensoren eingesetzt werden. Häufig werden sog. MEMS‐Sensoren (Micro Electro Mechanical Systems) verwendet, die jedoch ein hohes Rauschniveau aufweisen. Alternativ können rauschärmere IEPE‐Sensoren (Integrated Electronics Piezo Electric) eingesetzt werden, die auch bei geringster Strukturanregung Schwingungen zuverlässig erfassen. Ferner besteht das Problem, dass Änderungen der Eigenfrequenzen infolge Bauwerksschädigung schwer von Änderungen der Eigenfrequenzen infolge Umwelteinflüssen zu unterscheiden sind. Letztere verändern die Eigenschaften der Struktur und die des Messsystems. Um Umwelteinflüsse auf das Messsystem im Anwendungsgebiet Ingenieurbau zu untersuchen, wurden IEPE‐Beschleunigungsaufnehmer hinsichtlich ihres Übertragungsverhaltens im niederfrequenten Beschleunigungsbereich analysiert. Es zeigt sich, dass das Verhalten nicht nur frequenz‐, sondern auch temperaturabhängig ist, während die Luftfeuchte keinen Einfluss hat. Diese für das Bauwerk unbedenklichen Einflüsse müssen für eine robuste Zustandsüberwachung kompensiert werden. Für die Anwendung im Ingenieurbau werden IEPE‐Sensoren empfohlen, da sie ein hohes Signal‐zu‐Rausch‐Verhältnis aufweisen und niederfrequente Bauwerksschwingungen zuverlässig erfassen.

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Einflüsse auf die Messunsicherheit von SHM‐Systemen und deren Kompensation am Beispiel von Laser‐Distanzmessungen

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