IT201700007492A1 - MONITORING PROCEDURE OF ONE OR MORE CONSTRUCTION STRUCTURES THROUGH A PLURALITY OF MONITORING SENSORS - Google Patents
MONITORING PROCEDURE OF ONE OR MORE CONSTRUCTION STRUCTURES THROUGH A PLURALITY OF MONITORING SENSORSInfo
- Publication number
- IT201700007492A1 IT201700007492A1 IT102017000007492A IT201700007492A IT201700007492A1 IT 201700007492 A1 IT201700007492 A1 IT 201700007492A1 IT 102017000007492 A IT102017000007492 A IT 102017000007492A IT 201700007492 A IT201700007492 A IT 201700007492A IT 201700007492 A1 IT201700007492 A1 IT 201700007492A1
- Authority
- IT
- Italy
- Prior art keywords
- sensor
- monitoring
- sensors
- structural
- mki
- Prior art date
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims description 49
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 44
- 238000010276 construction Methods 0.000 title 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 76
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 38
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 35
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N chloralodol Chemical compound CC(O)(C)CC(C)OC(O)C(Cl)(Cl)Cl QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 19
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 19
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 10
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 9
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 8
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 7
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 7
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 2
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000009432 framing Methods 0.000 description 2
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 229920000049 Carbon (fiber) Polymers 0.000 description 1
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 1
- 238000004026 adhesive bonding Methods 0.000 description 1
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 239000004566 building material Substances 0.000 description 1
- 239000004917 carbon fiber Substances 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000010921 in-depth analysis Methods 0.000 description 1
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000005923 long-lasting effect Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 230000006798 recombination Effects 0.000 description 1
- 238000005215 recombination Methods 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000008646 thermal stress Effects 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
- G01M5/0033—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by determining damage, crack or wear
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
- G01M5/0041—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by determining deflection or stress
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
- G01M5/0066—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by exciting or detecting vibration or acceleration
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Description
"Procedimento di monitoraggio di una o più strutture edili tramite una pluralità di sensori di monitoraggio" "Procedure for monitoring one or more building structures through a plurality of monitoring sensors"
TESTO DELLA DESCRIZIONE TEXT OF THE DESCRIPTION
Campo tecnico Technical field
La presente descrizione si riferisce ad un procedimento di monitoraggio di una o più strutture edili tramite una rete di sensori comprendente una pluralità di nodi sensori di monitoraggio comprendenti uno o più sensori di monitoraggio strutturale, comprendente l’operazione di generare la generazione di una distribuzione spaziale di detta pluralità di nodi sensori di monitoraggio rispetto a una descrizione di dette una o più strutture edili. The present description refers to a method of monitoring one or more building structures by means of a sensor network comprising a plurality of monitoring sensor nodes comprising one or more structural monitoring sensors, comprising the operation of generating the generation of a spatial distribution of said plurality of monitoring sensor nodes with respect to a description of said one or more building structures.
Varie forme di attuazione possono essere applicate al monitoraggio di strutture quali edifici o quali ponti o gallerie. Various embodiments can be applied to the monitoring of structures such as buildings or such as bridges or tunnels.
Sfondo tecnologico Technological background
E’ noto operare il monitoraggio di strutture edili, ossia strutture resistenti o portanti applicate nelle costruzioni che possono comprendere singoli elementi strutturali, quali pilastri e travi, o essere ottenute dall'assemblaggio di tali elementi strutturali, applicando sensori a tali strutture edili. I sensori impiegati nel campo del monitoraggio di strutture edili comprendono di solito sensori in grado di misurare posizioni e forze relative a tali strutture, quali estensimetri e inclinometri, inoltre possono comprendere anche sensori di altre grandezze che influenzano il comportamento o l’invecchiamento della struttura, quali la temperatura. It is known to monitor building structures, i.e. resistant or load-bearing structures applied in buildings that may include individual structural elements, such as pillars and beams, or be obtained from the assembly of such structural elements, applying sensors to such building structures. Sensors used in the field of monitoring building structures usually include sensors capable of measuring positions and forces related to these structures, such as strain gauges and inclinometers, and they can also include sensors of other quantities that influence the behavior or aging of the structure, such as temperature.
Procedimenti e sistemi noti prevedono in generale di disporre una molteplicità di sensori sull’elemento strutturale o sugli elementi strutturali da monitorare in loro punti determinati, ad esempio in una struttura di rete di sensori senza fili (Wireless Sensor Network) e di trasmettere i dati misurati dai sensori a un centro remoto che acquisisce i valori acquisiti dai sensori e opera una rappresentazione di tali valori per l’utente, ad esempio su un elaboratore, eventualmente riportando i punti determinati e i valori misurati su una rappresentazione grafica della struttura edile sotto monitoraggio. Known methods and systems generally provide for arranging a plurality of sensors on the structural element or on the structural elements to be monitored at determined points, for example in a wireless sensor network structure and for transmitting the measured data. from the sensors to a remote center that acquires the values acquired by the sensors and operates a representation of these values for the user, for example on a computer, possibly reporting the determined points and the measured values on a graphical representation of the building structure under monitoring.
Tali procedimenti forniscono in generale forniscono un’informazione puntuale sul comportamento dell’elemento strutturale o struttura, che è quindi ridotta e poco flessibile. Inoltre in generale, quanto si tratti di reti wireless i sensori strutturali richiedono cablature che rendono complessa l’installazione e rumorosa la misurazione. These procedures generally provide precise information on the behavior of the structural element or structure, which is therefore reduced and inflexible. Furthermore, in general, as far as wireless networks are concerned, structural sensors require wiring that makes installation complex and measurement noisy.
Scopo e sintesi Purpose and summary
Le forme di attuazione qui descritte hanno lo scopo di migliorare le potenzialità dei procedimenti secondo la tecnica nota come discussi in precedenza. The embodiments described here have the purpose of improving the potential of the processes according to the known art as discussed above.
Varie forme di attuazione raggiungono tale scopo grazie ad un procedimento di monitoraggio di una o più strutture edili tramite una pluralità di sensori di monitoraggio avente le caratteristiche richiamate nelle rivendicazioni che seguono. Varie forme di attuazione possono riferirsi anche a corrispondenti sistemi di monitoraggio. Various embodiments achieve this purpose thanks to a method of monitoring one or more building structures by means of a plurality of monitoring sensors having the characteristics referred to in the following claims. Various embodiments can also refer to corresponding monitoring systems.
Le rivendicazioni formano una parte integrale degli insegnamenti tecnici qui somministrati in relazione all'invenzione. The claims form an integral part of the technical teachings administered herein in relation to the invention.
Breve descrizione delle figure Brief description of the figures
Varie forme di attuazione saranno ora descritte, a puro titolo di esempio, con riferimento alle figure annesse, in cui: Various embodiments will now be described, purely by way of example, with reference to the attached figures, in which:
- la Figura 1 mostra schematicamente un sistema di monitoraggio di una o più strutture edili implementante il procedimento di monitoraggio di una o più strutture edili tramite una pluralità di sensori di monitoraggio secondo l’invenzione; - Figure 1 schematically shows a monitoring system of one or more building structures implementing the monitoring procedure of one or more building structures through a plurality of monitoring sensors according to the invention;
- la Figura 2 mostra un diagramma di flusso rappresentante il procedimento di monitoraggio di una o più strutture edili tramite una pluralità di sensori di monitoraggio secondo l’invenzione: - Figure 2 shows a flow chart representing the monitoring procedure of one or more building structures through a plurality of monitoring sensors according to the invention:
- la Figura 3 mostra schematicamente un server impiegato dal sistema di monitoraggio di Figura 1; Figure 3 schematically shows a server used by the monitoring system of Figure 1;
- la Figura 4 rappresenta schematicamente un nodo sensore impiegato dal sistema di monitoraggio di Figura 1; Figure 4 schematically represents a sensor node used by the monitoring system of Figure 1;
- la Figura 5 rappresenta un’ulteriore contesto implementativo del sistema di monitoraggio di Figura 1; - Figure 5 represents a further implementation context of the monitoring system of Figure 1;
- la Figura 6 rappresenta un diagramma di dettaglio di un’operazione del diagramma di Figura 2; - Figure 6 represents a detailed diagram of an operation in the diagram of Figure 2;
- la Figura 7 rappresenta un esempio dell’operazione di Figura 6. - Figure 7 represents an example of the operation of Figure 6.
Descrizione dettagliata Detailed description
Nella descrizione che segue vengono forniti numerosi dettagli specifici al fine di consentire la massima comprensione delle forme di attuazione esemplificative. Le forme di attuazione possono essere messe in pratica con o senza dettagli specifici, oppure con altri procedimenti, componenti, materiali, etc. In altre circostanze, strutture materiali od operazioni ben noti non sono mostrati o descritti in dettaglio per evitare di mettere in ombra aspetti delle forme di attuazione. Il riferimento nel corso di questa descrizione ad "una forma di attuazione" significa che una particolare peculiarità, struttura o caratteristica descritta in connessione con la forma di attuazione è compresa in almeno una forma di attuazione. Dunque, il ricorrere della frase "in una forma di attuazione" in vari punti nel corso di questa descrizione non è necessariamente riferito alla stessa forma di attuazione. Inoltre, le particolari peculiarità, strutture o caratteristiche possono essere combinate in un qualunque modo conveniente in una o più forme di attuazione. Numerous specific details are provided in the following description in order to allow maximum understanding of the exemplary embodiments. The embodiments can be put into practice with or without specific details, or with other processes, components, materials, etc. In other circumstances, well-known material structures or operations are not shown or described in detail to avoid overshadowing aspects of the embodiments. Reference throughout this description to "an embodiment" means that a particular feature, structure or feature described in connection with the embodiment is included in at least one embodiment. Thus, the occurrence of the phrase "in one embodiment" at various points throughout this description is not necessarily referring to the same embodiment. Furthermore, the particular features, structures or features can be combined in any convenient way in one or more embodiments.
Le intestazioni ed i riferimenti sono qui forniti solo per convenienza del lettore e non definiscono la portata od il significato delle forme di attuazione. The headings and references are provided herein for the convenience of the reader only and do not define the scope or meaning of the embodiments.
In figura 1 è mostrato, indicato nel suo complesso con il riferimento numerico 10, un sistema di monitoraggio di una o più strutture edili tramite una pluralità di sensori di monitoraggio. Figure 1 shows, indicated as a whole with the numerical reference 10, a monitoring system of one or more building structures by means of a plurality of monitoring sensors.
E’ mostrata in particolare una struttura edile C, quale ad esempio un edificio per abitazione, che comprende una pluralità di elementi strutturali E. Tale pluralità di elementi strutturali comprende ad esempio pilastri 11, travi 12 e solette 13. E’ chiaro che muri portanti che hanno funzione strutturale e altri elementi con funzione strutturale possono essere riguardati come elementi strutturali E. In particular, a building structure C is shown, such as for example a house building, which comprises a plurality of structural elements E. This plurality of structural elements includes, for example, pillars 11, beams 12 and slabs 13. It is clear that load-bearing walls which have a structural function and other elements with a structural function can be regarded as structural elements E.
Su uno o più degli elementi strutturali E è disposta una pluralità di nodi sensori n, in particolare un numero N di nodi n0…nk…nM,configurata in una rete di sensori SNW. Con riferimento anche alla figura 4, che rappresenta in dettaglio un k-esimo nodo nk, un nodo sensore N può comprendere uno o più sensori ski, con i indice che va da 1 a S, che possono essere di tipo diverso fra loro. Nell’esempio descritto, tutti i nodi nkcomprendono, come mostrato in figura 4, un sensore s1che è un sensore di inclinazione, in particolare un inclinometro, e fornisce come misura in uscita valori di angolo di inclinazione φ, Θ un sensore s2che è un sensore di deformazione, in particolare, un estensimetro e fornisce come misura in uscita un valore di deformazione dL, un sensore seche è un sensore di temperatura e fornisce come misura in uscita un valore di temperatura T. Dunque, in generale una rete di sensore SNW generare un numero NxM di misure mkioriginate da corrispondenti sensori ski. On one or more of the structural elements E there is arranged a plurality of sensor nodes n, in particular a number N of nodes n0… nk… nM, configured in a network of SNW sensors. With reference also to Figure 4, which represents in detail a k-th node nk, a sensor node N can comprise one or more sensors ski, with the index ranging from 1 to S, which can be of different types. In the example described, all nk nk comprise, as shown in figure 4, a sensor s1 which is an inclination sensor, in particular an inclinometer, and provides as output measurement values of inclination angle φ, Θ a sensor s2 which is a sensor strain gauge, in particular, a strain gauge and provides a strain value dL as an output measurement, a seche sensor is a temperature sensor and provides a temperature value T as an output measurement. Therefore, in general a SNW sensor network generate an NxM number of measurements originated by corresponding ski sensors.
Il sensore di inclinazione s1ad esempio è ottenuto tramite un accelerometro triassiale, ad esempio con una risoluzione di 0,1° e un’accuratezza di /-0,1°. In generale la risoluzione dev’essere preferibilmente di 0,1° o valori inferiori di angolo di inclinazione risolto. La misura deriva dalla media di numero più elevato di campionamenti a frequenza superiore (oversampling) onde filtrare rumore e irregolarità. L’inclinazione è fornita tramite due dati separati: The s1 inclination sensor, for example, is obtained through a triaxial accelerometer, for example with a resolution of 0.1 ° and an accuracy of / -0.1 °. In general, the resolution should preferably be 0.1 ° or lower values of the resolved angle of inclination. The measurement derives from the average of a higher number of samples at a higher frequency (oversampling) in order to filter out noise and irregularities. The inclination is provided through two separate data:
- inclinazione alla verticale terrestre (asse Z -angolo φ) espresso come gradi, al primo decimale, nel range 90,0/-90,0; - inclination to the earth's vertical (axis Z-angle φ) expressed as degrees, to the first decimal place, in the range 90.0 / -90.0;
- direzione di inclinazione sul piano terrestre (piano degli assi X-Y – angolo Θ) espresso come GR gradi ADI, al primo decimale, nel campo 180,0/-180,0; lo zero è la direzione dell’asse longitudinale del sensore di inclinazione. Come per il sensore di strain, è previsto di inizializzare il sensore di inclinazione da parte dell’insieme 15, quando esso appare per la prima volta nella rappresentazione virtuale DT visualizzata sull’interfaccia grafica del terminale 16, tramite un comando da remoto, che impone al sensore di considerare il valore attuale come zero e di ottimizzare il sistema di misura per il massimo range intorno a tale zero. Tale azzeramento può essere ri-operato successivamente in remoto dall’utente. - direction of inclination on the earth's plane (plane of the X-Y axes - angle Θ) expressed as GR degrees ADI, to the first decimal place, in the range 180.0 / -180.0; zero is the direction of the longitudinal axis of the inclination sensor. As for the strain sensor, the inclination sensor is initialised by the assembly 15, when it appears for the first time in the virtual representation DT displayed on the graphic interface of the terminal 16, by means of a remote command, which imposes the sensor to consider the current value as zero and to optimize the measurement system for the maximum range around this zero. This reset can be subsequently re-operated remotely by the user.
Il sensore s2di deformazione o strain, ad esempio è ottenuto tramite uno strain gauge o estensimetro operante su un range fra 4% e -4% di estensione, con una risoluzione di 50 micro-strain, ossia 50x10<-6>, e un’accuratezza di /-50 micro-strain. Preferibilmente la misura di deformazione è bidirezionale (+/- a seconda se il sensore e la struttura sottostante si allungano o si accorciano) ma è eseguita lungo un singolo asse, quello longitudinale del sensore). Dove sia richiesta la misura di più assi della stessa struttura (rosetta) si installano più sensori di deformazione. Lo strain misurato si riferisce all’elemento strutturale E su cui il sensore è applicato, considerato omogeneo. E’ previsto di inizializzare il sensore di strain da parte dell’insieme 15, quando esso appare per la prima volta nel modello virtuale DT visualizzato sull’interfaccia grafica del terminale 16, tramite un comando da remoto, che impone al sensore di strain di considerare il valore corrente come zero e di ottimizzare il sistema di misura per ottenere il massimo range di valori intorno a tale zero. Tale azzeramento può essere ri-eseguito successivamente in remoto dall’utente. The s2 strain or strain sensor, for example, is obtained by means of a strain gauge or extensometer operating on a range between 4% and -4% of extension, with a resolution of 50 micro-strains, i.e. 50x10 <-6>, and a accuracy of +/- 50 micro-strain. Preferably the deformation measurement is bidirectional (+/- depending on whether the sensor and the underlying structure lengthen or shorten) but is performed along a single axis, the longitudinal one of the sensor). Where the measurement of several axes of the same structure (washer) is required, more deformation sensors are installed. The measured strain refers to the structural element E on which the sensor is applied, considered homogeneous. It is foreseen to initialize the strain sensor by the assembly 15, when it appears for the first time in the virtual model DT displayed on the graphic interface of the terminal 16, by means of a remote command, which forces the strain sensor to consider the current value as zero and to optimize the measurement system to obtain the maximum range of values around that zero. This reset can be subsequently re-performed remotely by the user.
Il sensore di temperatura, ad esempio, è ottenuto tramite una resistenza PT100, operante su un range di temperatura da -40°C a 125°C, con ad esempio una risoluzione e accuratezza di /- 0,5°C. La misura di temperatura serve ad esempio per filtrare il valore misurato di deformazione rispetto alla deformazione indotta dalla dilatazione termica, secondo parametri differenti in funzione del substrato. Si può inoltre utilizzare per individuare un eventuale stress termico subito dalla struttura C, qualora questa si inclini o si deformi. The temperature sensor, for example, is obtained through a PT100 resistance, operating on a temperature range from -40 ° C to 125 ° C, with for example a resolution and accuracy of / - 0.5 ° C. The temperature measurement is used, for example, to filter the measured deformation value with respect to the deformation induced by thermal expansion, according to different parameters depending on the substrate. It can also be used to identify any thermal stress suffered by the structure C, if it tilts or deforms.
Sostanzialmente il nodo nkopera una misura tramite i sensori di grandezze strutturali, ossia di deformazione e di inclinazione, cui associa la corrispondente misura di temperatura, inviandoli la corrispondente terna (mk1, mk2, mk3) di valori misurati, inclinazione (Θ,φ), deformazione dL e temperatura T, secondo le modalità descritte in precedenza. Basically the node nk performs a measurement through the sensors of structural quantities, i.e. of deformation and inclination, to which it associates the corresponding temperature measurement, sending the corresponding triad (mk1, mk2, mk3) of measured values, inclination (Θ, φ), deformation dL and temperature T, according to the methods described above.
Tale rete di sensori SNW è una rete wireless del tipo impiegato in applicazioni Internet Of Things, ad esempio una rete wireless LoRa che impiega un protocollo di comunicazione LoraWAN (si veda ad esempio all’URL https://www.lora-alliance.org/what-is-lora/technology). This SNW sensor network is a wireless network of the type used in Internet Of Things applications, for example a LoRa wireless network that uses a LoraWAN communication protocol (see for example at the URL https://www.lora-alliance.org / what-is-lora / technology).
Tale rete di sensori SNW in tale ambito è del tipo che comprende un nodo gateway NG che permette lo scambio bidirezionale di messaggi M, in particolare comprendenti valori di misure mkioriginate da corrispondenti sensori ski, con una rete di comunicazioni 14. Il nodo gateway NG raccoglie in particolare le misure mkioriginate da corrispondenti sensori skiassociati ai diversi nodi nkdistribuiti sugli elementi strutturali E e li invia, attraverso alla rete di comunicazione 14, a un server remoto 15. Il server remoto 15 è, in una versione preferita, rappresentato da un’architettura di elaboratori implementante una piattaforma di cloud computing, ad esempio Microsoft Azure. In this context, this SNW sensor network is of the type comprising a gateway node NG which allows the bidirectional exchange of messages M, in particular comprising measured values originating from corresponding sensors ski, with a communications network 14. The gateway node NG collects in particular the measurements originated by corresponding skiassed sensors associated with the various nk nodes distributed on the structural elements E and sends them, through the communication network 14, to a remote server 15. The remote server 15 is, in a preferred version, represented by an architecture of computers implementing a cloud computing platform, such as Microsoft Azure.
Il nodo sensore nkdi una rete di sensori SNW di tipo LoRa è in grado di ricevere messaggi fino a 20dB al di sotto della soglia del rumore e di essere dotato conseguentemente di un raggio operativo, centrato su ogni singolo nodo gateway NG, fino a 2000 metri in ambiente urbano e 15.000 metri in area aperta. La potenza di trasmissione è di soli 25 mW, quattro volte inferiore a quella di un access point WI-FI: è perciò possibile far alimentare i sensori da batterie a lunga durata e non si creano problemi di inquinamento elettromagnetico. La rete di sensori SNW LoRa è bidirezionale, estremamente resistente alle interferenze e con una elevata capacità per canale: un singolo nodo gateway NG può gestire fino a un numero N di 64000 nodi n contemporaneamente, ognuno dei quali trasmetta un messaggio M ogni ora. Il protocollo LoRa opera in una banda di frequenza (ISM 868 MHz, in Europa) limitata per normativa in duty-cycle: in pratica un nodo sensore n non può trasmettere per più del 1% del tempo, ad esempio non più di 36 secondi all’ora. Come descritto nel seguito, questa modalità di trasmissione può essere impiegata anche in virtù delle caratteristiche del procedimento qui descritto. The nk sensor node of a LoRa type SNW sensor network is able to receive messages up to 20dB below the noise threshold and consequently be equipped with an operating range, centered on each single NG gateway node, up to 2000 meters in an urban environment and 15,000 meters in an open area. The transmission power is only 25 mW, four times lower than that of a WI-FI access point: it is therefore possible to power the sensors from long-lasting batteries and no electromagnetic pollution problems are created. The LoRa SNW sensor network is bi-directional, extremely resistant to interference and with a high capacity per channel: a single NG gateway node can manage up to N number of 64000 n nodes at the same time, each of which transmits an M message every hour. The LoRa protocol operates in a frequency band (ISM 868 MHz, in Europe) limited by duty-cycle regulations: in practice, a sensor node n cannot transmit for more than 1% of the time, for example no more than 36 seconds per 'Now. As described below, this transmission mode can also be used by virtue of the characteristics of the process described here.
Nel server remoto 15, secondo l’invenzione qui descritta, è generata una rappresentazione digitale DT della struttura C in base ai valori mkimisurati dai sensori ski, cui l’utente può accedere attraverso un terminale 16. In the remote server 15, according to the invention described here, a digital representation DT of the structure C is generated based on the mkim values measured by the ski sensors, which the user can access through a terminal 16.
Nel server remoto 15 risiede anche un modulo di controllo 18 della rete di sensori SNW LoRa. In the remote server 15 there is also a control module 18 of the LoRa SNW sensor network.
Per quanto riguarda i sensori ski, essi operano preferibilmente eseguendo più misure e mediando su tale pluralità di misure (oversampling) per filtrare rumore e irregolarità. L’accuratezza e la frequenza di acquisizione dei sensori skisono determinate ai fini di ottenere una valutazione statica delle strutture, anche quando costruite con materiali ad alta rigidità. Ad esempio, nel caso di strutture in composito con fibra di carbonio, si considera come soglia limite una deformazione dL dello 0,1%: la risoluzione effettiva di /-50 microstrain del sistema qui descritto permette di rilevare su un range di 20 step l’approssimarsi della soglia, anche con il più rigido materiale da costruzione attualmente disponibile. As regards the ski sensors, they preferably operate by carrying out several measurements and averaging over this plurality of measurements (oversampling) to filter noise and irregularities. The accuracy and frequency of acquisition of the skis sensors are determined in order to obtain a static assessment of the structures, even when built with highly rigid materials. For example, in the case of composite structures with carbon fiber, a deformation dL of 0.1% is considered as the limit threshold: the effective resolution of / -50 microstrain of the system described here allows to detect over a range of 20 steps the 'approaching the threshold, even with the most rigid building material currently available.
Ogni nodo sensore nkcomprende uno o più sensori skie un ricetrasmettitore wireless RT LoRa, operante secondo un relativo protocollo LoRaWAN, per scambiare segnali con il nodo gateway NG. Come detto, nella forma realizzativa qui descritta ogni nodo sensore nkcomprende uno stesso numero i=3 di sensori ski, ossia un inclinometro, un estensimetro e un sensore di temperatura. Each nk sensor node includes one or more skie sensors and an RT LoRa wireless transceiver, operating according to a relative LoRaWAN protocol, to exchange signals with the NG gateway node. As said, in the embodiment described here each sensor node nk comprises the same number i = 3 of sensors ski, ie an inclinometer, an extensometer and a temperature sensor.
Al server remoto 15 viene operata la gestione dei nodi nke dei relativi sensori ski, ossia il server remoto 15 può ricevere misure mkidalla rete di sensori SNW, ma può altresì inviare segnali di comando ai nodi nk, ad esempio per configurare, accendere, spegnere o operare altre azioni sui nodi nko sui sensori ski. The remote server 15 manages the nk and nk nodes of the related ski sensors, i.e. the remote server 15 can receive mk measurements from the SNW sensor network, but can also send command signals to nk nodes, for example to configure, switch on, switch off or operate other actions on the nko nodes on the ski sensors.
Per massimizzare la durata delle batterie ed evitare il sovraccarico della rete dati, i nodi sensori nke i sensori skioperano preferibilmente secondo una logica ad eventi. Perciò ogni sensore ski, pur effettuando una misura continuativa e periodica della struttura su cui è applicato, trasmette autonomamente un nuovo dato solo quando verifica che il nuovo valore misurato si è discostato significativamente da quello precedente, di una soglia di valore significativo determinata. Tale soglia di valore significativo è regolabile in remoto dall’utente, che può così aumentare o diminuire la frequenza di trasmissione dei messaggi M contenenti le misure m(ski). To maximize the life of the batteries and avoid overloading the data network, the nk sensor nodes and the skio sensors preferably operate according to an event logic. Therefore each ski sensor, while carrying out a continuous and periodic measurement of the structure on which it is applied, autonomously transmits a new data only when it verifies that the new measured value has significantly deviated from the previous one, by a determined significant value threshold. This significant value threshold is remotely adjustable by the user, who can thus increase or decrease the transmission frequency of messages M containing the measurements m (ski).
In condizioni normali ad esempio si può regolare la soglia di valore significativo in modo che i sensori skitrasmettano solo variazioni indicative di un cambiamento o evento straordinario. In condizioni particolari, se ad esempio si opera un esame periodico della struttura C oppure una valutazione post-evento traumatico, si può regolare la soglia di valore significativo per ricevere anche variazioni di entità inferiore, almeno per il tempo necessario ad un’analisi più approfondita. A questo proposito, preferibilmente si verifica la soglia di valore significativo rispetto a valori misurati da sensori skistrutturali, quali estensimetri o inclinometri, mente il valore di temperatura misurata da un sensore di temperatura viene trasmesso solo se variano i valori misurati da sensori skistrutturali, la temperatura essendo sottoposta a escursioni che non dipendono normalmente dallo stato della struttura, e comunque a significative variazioni cicliche. Under normal conditions, for example, the threshold of significant value can be adjusted so that the sensors transmit only variations indicative of an extraordinary change or event. In particular conditions, if, for example, a periodic examination of the C structure or a post-traumatic event evaluation is carried out, the threshold of significant value can be adjusted to receive even smaller variations, at least for the time necessary for a more in-depth analysis. . In this regard, the threshold of significant value is preferably checked with respect to values measured by structural sensors, such as strain gauges or inclinometers, while the temperature value measured by a temperature sensor is transmitted only if the values measured by structural sensors vary, the temperature being subjected to excursions that do not normally depend on the state of the structure, and in any case to significant cyclical variations.
Inoltre, in generale poiché il nodo sensore nkè in primo luogo un nodo per monitoraggio strutturale, non un un sensore ambientale o antincendio, l’eventuale dato di temperatura è utilizzato come dato secondario, in correlazione con gli altri valori misurati dai sensori skistrutturali. Furthermore, in general, since the sensor node is primarily a node for structural monitoring, not an environmental or fire sensor, any temperature data is used as a secondary data, in correlation with the other values measured by the structural sensors.
Preferibilmente, ogni nodo sensore nktrasmette almeno una volta al giorno una lettura di tutti i valori misurati dai propri uno o più sensori ski, a conferma del proprio funzionamento (inviando cioè quello che nei sistemi di elaboratori è definito segnale di heartbeat). Preferably, each sensor node nk transmits at least once a day a reading of all the values measured by its one or more sensors ski, confirming its operation (i.e. sending what in computer systems is defined as heartbeat signal).
Per garantire l’affidabilità del sistema di monitoraggio statico, anche in presenza di un numero elevato di punti di misura, cioè di nodi nkin una stessa struttura C, i nodi sensori nkapplicano un protocollo di trasmissione differita. I messaggi M trasmessi da più nodi nknon arrivano al server remoto 15 contemporaneamente, bensì con una latenza imposta e variabile fino ad un massimo, ad esempio, di 30 minuti, necessaria a garantire il funzionamento della rete di sensori SNW wireless anche in condizioni critiche, ad esempio dopo un evento sismico, quando tutti i sensori skisuperano la soglia di valore significativo e hanno dati da trasmettere. Ogni messaggio M viene ad ogni modo trasmesso contenendo un’indicazione del momento preciso in cui la misura o le misure mkitrasmesse con il messaggio M vengono effettuate, ossia un valore di timestamp, o marcatura oraria, TP: il valore di timestamp TP poi nel server remoto 15 può essere usato come coordinata temporale di misura dei dati misurati mki, indipendente dal momento di effettiva trasmissione dal nodo o dalla rete SNW, sicché è possibile al server 15 rappresentare la misure in funzione del tempo. To ensure the reliability of the static monitoring system, even in the presence of a large number of measurement points, that is, of nodes nkin the same C structure, the nk sensor nodes apply a deferred transmission protocol. The M messages transmitted by several nk nk do not arrive at the remote server 15 at the same time, but with an imposed and variable latency up to a maximum, for example, of 30 minutes, necessary to guarantee the functioning of the wireless SNW sensor network even in critical conditions. for example after a seismic event, when all the sensors exceed the threshold of significant value and have data to transmit. Each message M is in any case transmitted containing an indication of the precise moment in which the measurement or measurements transmitted with the message M are carried out, i.e. a timestamp value, or time stamp, TP: the timestamp value TP then in the server remote 15 can be used as a time coordinate for the measurement of the measured data mki, independent of the moment of actual transmission from the node or from the SNW network, so that it is possible for the server 15 to represent the measurements as a function of time.
In questo modo è sempre possibile avere al terminale utente 16 una immagine dei valori misurati dai sensori skiper la struttura C in un preciso istante. Questo anche considerando che, se un sensore non ha trasmesso nuovi dati, sta implicitamente confermando l’ultimo dato trasmesso. Si noti che la latenza si riferisce solo alla trasmissione e rappresentazione, non all’acquisizione dei dati di misura mki: come detto i nodi sensori nkcomunque misurano in continuazione la struttura e inviano nuovi messaggi M se vi è stato un cambiamento. In this way it is always possible to have at the user terminal 16 an image of the values measured by the sensors sk for the structure C at a precise instant. This also considering that, if a sensor has not transmitted new data, it is implicitly confirming the last data transmitted. Note that latency refers only to transmission and representation, not to the acquisition of mki measurement data: as mentioned, the sensor nodes nk, however, continuously measure the structure and send new M messages if there has been a change.
I messaggi M trasmessi dai nodi sensori nknon vanno persi in caso di sovraccarico o malfunzionamento della rete wireless, come può succedere dopo un evento sismico. Ogni messaggio M trasmesso deve essere confermato in ricezione dal server remoto 15. Se la conferma non arriva, il nodo sensore nklo mantiene memorizzato in permanenza, finché non riesce a ritrasmetterlo. The M messages transmitted by the nk sensor nodes are not lost in the event of an overload or malfunction of the wireless network, as can happen after a seismic event. Each M message transmitted must be confirmed in reception by the remote server 15. If the confirmation does not arrive, the nk sensor node keeps it permanently memorized, until it is able to retransmit it.
I sensori skisono preferibilmente auto-allineanti e auto-configuranti, come meglio discusso nel seguito con riferimento a figura 2, per non richiedere interventi manuali durante l’operazione installazione. The skis sensors are preferably self-aligning and self-configuring, as better discussed below with reference to Figure 2, in order not to require manual intervention during the installation operation.
Durante l’installazione a ogni nodo sensore nkviene associata una pluralità di informazioni sensore ISk(IDN, L, Pk, Ok, TY), che comprendono una o più delle seguenti informazioni: During installation, each sensor node nk is associated with a plurality of ISk sensor information (IDN, L, Pk, Ok, TY), which include one or more of the following information:
- un numero identificativo unico IDN del nodo sensore nk, per identificazione univoca. Tale numero identificativo unico IDN è memorizzato nel nodo in modo che sia leggibile in ogni momento, anche a sensore installato, tramite un lettore RFID o un lettore di codici QR; - a unique identification number IDN of the sensor node nk, for unique identification. This unique identification number IDN is stored in the node so that it can be read at any time, even with the sensor installed, by means of an RFID reader or a QR code reader;
- un eventuale nome o etichetta L descrittiva del nodo sensore nk; - a possible descriptive name or label L of the sensor node nk;
- eventuali coordinate Pkdella posizione del nodo sensore nkriferite a una rappresentazione tridimensionale digitale della struttura C; - any coordinates Pk of the position of the sensor node nk referred to a digital three-dimensional representation of the structure C;
- un’orientazione Okdel nodo sensore nk,in particolare un orientazione Otkdell’asse longitudinale del nodo sensore nksul piano terrestre (riferito al nord magnetico o alla struttura C) e un’orientazione Ovkdell’asse longitudinale del nodo sensore nksulla verticale (riferito al piano orizzontale terrestre o alla struttura C); - an orientation Ok of the sensor node nk, in particular an orientation Otk of the longitudinal axis of the sensor node nk on the earth plane (referred to magnetic north or to structure C) and an orientation Ovk of the longitudinal axis of the sensor node nk on the vertical terrestrial horizontal or to structure C);
- un tipo di materiale TY su cui il nodo sensore nkè stato installato, per operare un eventuale filtraggio di effetti di dilatazione termica. Come indicato nel seguito questo filtraggio o compensazione avviene in particolare al server remoto 15. - a type of material TY on which the sensor node has been installed, to operate a possible filtering of thermal expansion effects. As indicated below, this filtering or compensation occurs in particular at the remote server 15.
Tale pluralità di informazioni sensore ISkè quindi memorizzata nella rappresentazione digitale DT della struttura C in base ai valori mkimisurati dai sensori skisul server remoto 15, associata a ciascuna rispettiva rappresentazione digitale di nodo sensore nk. This plurality of sensor information ISk is then stored in the digital representation DT of the structure C on the basis of the values mkim measured by the sensors skis on the remote server 15, associated with each respective digital representation of sensor node nk.
Il nodo nkpuò inoltre comprendere un sensore di stato batteria (State Of Charge, SOC), per misurare e trasmettere, insieme agli altri valori, tale stato di carica della propria batteria interna, come valore percentuale (0-100%). Tale informazione è poi resa disponibile al server remoto 15, onde programmare adeguatamente la sostituzione delle batterie dei nodi nkprima che siano esaurite. Il nodo sensore nkè alimentato preferibilmente tramite una batteria primaria (non ricaricabile) al Litio, incorporata, con vita utile stimata in 5-10 anni, a seconda dell’utilizzo (sensori su strutture più stabili inviano meno messaggi, e quindi consumano meno energia). The nk node can also include a battery status sensor (State Of Charge, SOC), to measure and transmit, together with the other values, this state of charge of its internal battery, as a percentage value (0-100%). This information is then made available to the remote server 15, in order to adequately schedule the replacement of the batteries of the nk nodes before they are exhausted. The sensor node is preferably powered by a built-in primary (non-rechargeable) Lithium battery, with an estimated useful life of 5-10 years, depending on use (sensors on more stable structures send fewer messages, and therefore consume less energy) .
Dal punto di vista strutturale il nodo nkcomprende una parte flessibile, in materiale plastico, che incorpora il sensore di deformazione e una guida termica per la lettura della temperatura, e una parte rigida, da cui fuoriesce la parte flessibile, che contiene l’elettronica del nodo sensore nk, in particolare il ricetrasmettitore wireless RT e un microprocessore che elabora il segnale emesso dai sensori, nonché un modulo batteria intercambiabile. Naturalmente la parte rigida può contenere anche il sensore di inclinazione e il sensore di temperatura. La parte flessibile del nodo sensore nkoffre una superficie sensibile alla deformazione molto superiore a quella dei normali estensimetri a film sottile. La parte flessibile ha forma rettangolare e lunghezza dell’ordine di 200-250 mm, ad esempio maggiore di 200 mm, con larghezza di circa 50 mm, e in altre versioni può arrivare fino a 500 mm, spessore di 0.3mm. La parte flessibile si diparte nella direzione della lughezza dalla parte rigida, che un corpo scatolato che ospita l’elettronica. Il sensore è ad esempio un estensimetro del tipo che comprende un filo estensimetrico o una pista estensimetrica che forma dei meandri all’interno della striscia rettangolare flessibile in plastica, e i contatti del filo o pista sono connessi all’interno della parte rigida, per minimizzare il rumore, e garantendo così una lettura media dell’elemento strutturale da monitorare al di là della granularità e delle imperfezioni superficiali. La parte rigida può avere ad esempio dimensioni di 96x64x36mm. Il nodo sensore nksi installa semplicemente incollandolo all’elemento strutturale E da monitorare con adesivo strutturale a presa rapida. È da sottolineare come il nodo sensore nksia configurato per essere applicato sulla superficie dell’elemento strutturale E, il che permette una facile applicazione su strutture C già esistenti. Vantaggiosamente il nodo sensore ha la parte flessibile, che comprende From the structural point of view the node nk comprises a flexible part, in plastic material, which incorporates the deformation sensor and a thermal guide for reading the temperature, and a rigid part, from which the flexible part comes out, which contains the electronics of the nk sensor node, specifically the RT wireless transceiver and a microprocessor that processes the signal emitted by the sensors, as well as an interchangeable battery module. Of course, the rigid part can also contain the inclination sensor and the temperature sensor. The flexible part of the nk sensor node offers a much higher deformation-sensitive surface than conventional thin-film strain gauges. The flexible part has a rectangular shape and a length of the order of 200-250 mm, for example greater than 200 mm, with a width of about 50 mm, and in other versions it can reach up to 500 mm, thickness of 0.3mm. The flexible part departs in the direction of the length from the rigid part, which is a boxed body that houses the electronics. The sensor is for example a strain gauge of the type which includes a strain gauge wire or a strain gauge track that meanders within the flexible rectangular plastic strip, and the contacts of the wire or track are connected within the rigid part, to minimize the noise, and thus ensuring an average reading of the structural element to be monitored beyond the granularity and surface imperfections. The rigid part can for example have dimensions of 96x64x36mm. The nksi sensor node simply installs by gluing it to the structural element E to be monitored with quick-setting structural adhesive. It should be emphasized that the nksia sensor node is configured to be applied to the surface of the structural element E, which allows for easy application on existing structures C. Advantageously, the sensor node has the flexible part, which it comprises
I nodi nke i sensori skisono anche impiegabili per una funzione di rilevazione di eventi sismici. La registrazione e valutazione di un evento sismico è totalmente asincrona, svincolata cioè dalle altre misure precedentemente descritte. In caso di superamento di una soglia di accelerazione, ad esempio di 0,1g su uno dei tre assi dell’accelerometro triassiale che misura l’inclinazione, si attiva la verifica di evento sismico. Se l’accelerazione è simmetrica (filtrando perciò il superamento di soglia in caso di scossa o caduta) inizia un campionamento, ad esempio a 100 Hz, dell’accelerazione sui tre assi (quindi con banda passante di 50Hz, a fronte del range tipico di 0,2-20Hz degli eventi sismici) con memorizzazione dei valori. L’accelerazione è misurata su un range, ad esempio, /-2g, con un rumore tipico di 90μg/√Hz. Al termine dell’evento sismico, le misure di accelerazione vengono normalizzate rispetto all’inclinazione del nodo N misurata prima dell’evento, in modo da riferirle agli assi X-Y-Z dell’elemento strutturale E monitorato. Poi vengono elaborate e trasformate nei seguenti parametri, direttamente utilizzabili per la verifica dell’impatto sulla struttura a partire dal progetto strutturale e antisismico di questa: The nk and sk sensors are also usable for a seismic event detection function. The recording and evaluation of a seismic event is totally asynchronous, that is, independent from the other measures previously described. In case of exceeding an acceleration threshold, for example of 0.1g on one of the three axes of the triaxial accelerometer that measures the inclination, the verification of a seismic event is activated. If the acceleration is symmetrical (thus filtering the threshold exceeding in the event of a shock or fall), a sampling of the acceleration on the three axes begins, for example at 100 Hz (therefore with a bandwidth of 50Hz, compared to the typical range of 0.2-20Hz of seismic events) with storage of values. Acceleration is measured over a range, for example, / -2g, with a typical noise of 90μg / √Hz. At the end of the seismic event, the acceleration measurements are normalized with respect to the inclination of the node N measured before the event, in order to refer them to the X-Y-Z axes of the monitored structural element E. Then they are processed and transformed into the following parameters, which can be used directly for the verification of the impact on the structure starting from the structural and anti-seismic design of this:
- durata dell’evento sismico, espressa in secondi; - frequenza media dell’evento sismico, per ogni asse (X-Y-Z), espressa in Hz. La frequenza media è calcolata solo sulla parte più significativa dell’evento sismico; - duration of the seismic event, expressed in seconds; - average frequency of the seismic event, for each axis (X-Y-Z), expressed in Hz. The average frequency is calculated only on the most significant part of the seismic event;
- accelerazione di picco (positiva e negativa) registrata durante l’evento sismico, per ogni asse (X-Y-Z), espressa in mG; - peak acceleration (positive and negative) recorded during the seismic event, for each axis (X-Y-Z), expressed in mG;
- spostamento di picco (positivo e negativo) registrato durante l’evento sismico, per ogni asse (X-Y-Z), espresso in mm. - peak displacement (positive and negative) recorded during the seismic event, for each axis (X-Y-Z), expressed in mm.
Contemporaneamente al campionamento dell’accelerazione sui tre assi, viene eseguito un campionamento ad alta frequenza, ad esempio 125 Hz della deformazione, memorizzando il valore massimo raggiunto, sia positivo che negativo. Inoltre, al termine dell’evento sismico, viene fatta una lettura finale di valori di deformazione dL e temperatura T per verificare gli effetti del sisma sulla struttura monitorata. Simultaneously with the acceleration sampling on the three axes, a high frequency sampling is performed, for example 125 Hz of the deformation, storing the maximum value reached, both positive and negative. Furthermore, at the end of the seismic event, a final reading of the deformation values dL and temperature T is made to verify the effects of the earthquake on the monitored structure.
La rete di sensore SNW comprende, come detto, in generale uno o più nodi gateway NG dislocati sul territorio, in modo da garantire la necessaria copertura a un’area A da monitorare, come mostrato in figura 5. Un’area A è, ai fini della presente descrizione, un insieme di strutture C. Il nodo gateway NG è configurato per essere installato preferibilmente all’esterno, alla sommità di edifici o strutture C The SNW sensor network includes, as mentioned, in general one or more NG gateway nodes located throughout the territory, in order to guarantee the necessary coverage to an area A to be monitored, as shown in figure 5. An area A is, for purposes of this description, a set of structures C. The gateway node NG is configured to be installed preferably outside, on top of buildings or structures C
I nodi gateway NG operano come semplici ponti di trasferimento dei messaggi M ricevuti da e per i nodi sensori nk, perciò non devono essere integrati con programmazione specifica per l’applicazione: si comportano in maniera equivalente agli access point nelle reti Wi-Fi. NG gateway nodes operate as simple transfer bridges for M messages received from and for nk sensor nodes, so they do not need to be integrated with application-specific programming: they behave in a manner equivalent to access points in Wi-Fi networks.
La rete di sensori SNW, in particolare rete LoRa, è gestita dal server remoto 15, che comprende un modulo di controllo 18 della rete di sensori SNW LoRa, o controllore di rete LoRa. Il modulo di controllo 18 è un applicativo di rete caricato nel server 15, oppure in un server associato a tale server 15, configurato per inviare segnali di comando LC controllare e gestire la rete di sensori SNW rispetto a tutti i tipi di operazioni di configurazione, ad esempio operazioni quali l’accettazione di nuovi sensori skio nodi nk, oppure la definizione dei parametri radio, quali la potenza di trasmissione, il duty cycle, ecc. Non è perciò necessario alcun controllore o master locale di rete, dispiegato sul campo. Questo rende la rete di sensori SNW semplice da dispiegare, garantendo al tempo stesso la massima efficienza ed il controllo completo. La comunicazione diretta che si instaura nella rete di sensori SNW tra il singolo nodo sensore nke il server remoto 15 offre anche il vantaggio di una maggiore resilienza in caso di problemi di infrastruttura di rete dati, ad esempio rete SNW o rete 14 (ad esempio, dopo un sisma la rete di comunicazioni mobile 14 può smettere di funzionare). Infatti la conferma di ricezione di ogni messaggio M arriva direttamente dal server remoto 15, cioè dalla destinazione finale del messaggio M stesso: se il nodo sensore nknon riceve la conferma, memorizzerà il messaggio per tentare di ritrasmetterlo più tardi, quando l’infrastruttura di rete sarà funzionante. Nessuna lettura va perciò persa, anche in caso di avaria della catena di trasmissione, senza necessità di buffer intermedi o locali. The SNW sensor network, in particular the LoRa network, is managed by the remote server 15, which includes a control module 18 of the LoRa SNW sensor network, or LoRa network controller. The control module 18 is a network application loaded into the server 15, or into a server associated with this server 15, configured to send LC command signals to control and manage the SNW sensor network with respect to all types of configuration operations, for example operations such as the acceptance of new sensors skio nk nk, or the definition of radio parameters, such as transmission power, duty cycle, etc. Therefore, no local network controller or master is required, deployed in the field. This makes the SNW sensor network simple to deploy, while ensuring maximum efficiency and complete control. The direct communication that is established in the SNW sensor network between the single sensor node nk and the remote server 15 also offers the advantage of greater resilience in case of data network infrastructure problems, for example SNW network or network 14 (for example, after an earthquake the mobile communications network 14 can stop working). In fact, the confirmation of receipt of each message M arrives directly from the remote server 15, i.e. from the final destination of the message M itself: if the sensor node nk does not receive the confirmation, it will store the message to try to retransmit it later, when the network infrastructure it will be functional. No reading is therefore lost, even in the event of a transmission chain failure, without the need for intermediate or local buffers.
I messaggi trasmessi dalla rete di sensori SNW sono assoggettati a protezione criptografica (AES con chiave univoca per singolo sensore) del contenuto dei messaggi, implementata nel protocollo LoRaWAN. Si noti che è previsto che i messaggi dai nodi sensori nktransitino attraverso il nodo gateway NG senza venire decodificati, sicché questo non contiene alcuna informazione sulla protezione crittografica. The messages transmitted by the SNW sensor network are subject to cryptographic protection (AES with unique key for each sensor) of the message content, implemented in the LoRaWAN protocol. Note that messages from the nk sensor nodes are expected to pass through the gateway node NG without being decrypted, so that it does not contain any cryptographic security information.
Per quanto riguarda il server remoto 15 a titolo di esempio impiega Microsoft Azure come infrastruttura server (IaaS, Infrastructure as a Service) e database storico (PaaS, Platform as a Service). As for the remote server 15, by way of example, it uses Microsoft Azure as server infrastructure (IaaS, Infrastructure as a Service) and historical database (PaaS, Platform as a Service).
Il server remoto 15, come mostrato in figura 3, comprende un server di back-end 151 che esegue un’applicazione di back-end, che, all’arrivo di ogni messaggio M, opera le elaborazioni necessarie sui dati, ossia le misure mki, fra le quali una o più delle seguenti elaborazioni: The remote server 15, as shown in Figure 3, comprises a back-end server 151 which executes a back-end application, which, upon the arrival of each message M, performs the necessary processing on the data, i.e. the mki measurements , including one or more of the following elaborations:
- memorizza i messaggi M ricevuti da ogni nodo sensore nkin corrispondenti record di un database messaggi 153 per il runtime, ossia quando viene eseguito il procedimento di monitoraggio. Il server 151 comprende anche un database storico 154 ad esempio comprende un record per ogni nodo sensore nk, identificato ad esempio tramite l’identificativo IDN, e un sottorecord, indicizzato con il valore di timestamp TP, che contiene campi valore di misura per ciascun sensore sk1, sk2, sk3; - it stores the messages M received from each sensor node in the corresponding records of a message database 153 for the runtime, ie when the monitoring procedure is performed. The server 151 also includes a historical database 154 for example it includes a record for each sensor node nk, identified for example by the IDN identifier, and a sub-record, indexed with the timestamp value TP, which contains measurement value fields for each sensor sk1, sk2, sk3;
- decodifica i messaggi M, aggiornando i valori misurati mkinella rappresentazione DT per ogni sensore ski; - decodes the messages M, updating the measured values mkin in the DT representation for each ski sensor;
- corregge e filtra i valori mkimisurati dai sensori ski, secondo filtri e funzioni specifiche, ad esempio applica una funzione di compensazione della dilatazione termica per il sensore di deformazione, usando l’informazione sul tipo di materiale TY); - corrects and filters the mkim values measured by the ski sensors, according to specific filters and functions, for example it applies a thermal expansion compensation function for the deformation sensor, using the information on the type of material TY);
- ri-sincronizza temporalmente i valori mkimisurati ricevuti dai sensori2 ski, compensando la latenza di trasmissione sulla base del timestamp TP incluso in ogni messaggio M; - temporally re-synchronizes the mkimeasured values received by the sensors2 ski, compensating the transmission latency on the basis of the timestamp TP included in each message M;
- aggrega i valori mkiin arrivo per elemento strutturale E (operazione 600) o ambientale qualora questo venga monitorato con più sensori, applicando delle funzioni di calcolo per trasformare le misure strutturali in parametri dell’elemento strutturale E stesso. Aggiorna poi i parametri della rappresentazione virtuale DT dell’elemento strutturale E monitorato; - aggregates the incoming mki values for structural element E (operation 600) or environmental if this is monitored with multiple sensors, applying calculation functions to transform the structural measurements into parameters of the structural element E itself. Then updates the parameters of the virtual representation DT of the monitored structural element E;
- aggrega (operazione 600) i valori mkiin arrivo per tipo di struttura C (edificio, ponte, ecc.) applicando i necessari algoritmi per trasformarli in parametri della struttura C stessa. Aggiorna poi i parametri della rappresentazione virtuale DT della struttura C monitorata, memorizzando i dati misurati mkiin record corrispondenti ai nodi sensori nke ai sensori skinel database misure 153; - aggregates (operation 600) the incoming mki values for the type of structure C (building, bridge, etc.) by applying the necessary algorithms to transform them into parameters of the structure C itself. It then updates the parameters of the virtual representation DT of the monitored structure C, storing the measured data mkiin record corresponding to the sensor nodes n and to the skin sensors in the measurement database 153;
aggrega i valori mki(operazione 600) in arrivo per area geografica A, applicando i necessari algoritmi per trasformarli in parametri dell’area A stessa. Aggiorna poi i parametri della rappresentazione virtuale DT dell’area A monitorata. aggregates the incoming mki values (operation 600) for geographical area A, applying the necessary algorithms to transform them into parameters of area A itself. It then updates the parameters of the virtual representation DT of the monitored area A.
Il server di back-end 151 può anche applicare funzionalità predittive, in grado di: The 151 back-end server can also apply predictive capabilities, which can:
- valutare lo stato di salute di un edificio o struttura; - assess the state of health of a building or structure;
- prevedere i flussi di utilizzo di un edificio complesso; - predict the use flows of a complex building;
- analizzare eventi e tendenze, sia strutturali che ambientali, in un territorio artificiale complesso (quartiere, città, regione, ecc.). - analyze events and trends, both structural and environmental, in a complex artificial territory (neighborhood, city, region, etc.).
Il server remoto 15 comprende inoltre un server di front-end 151 che comprende un’interfaccia grafica utente (GUI) 152a, accessibile tramite un browser, quindi accessibile tramite diversi tipi di dispositivo terminale 16. L’interfaccia grafica utente 152a è completamente configurabile da parte dell’utente. Viene infatti offerta una collezione (dashboard) di oggetti grafici (widget), già collegati ai dati e funzionanti, da trascinare sull’area utente per comporre l’interfaccia grafica utente più appropriata, per ogni utente e per ogni necessità di visualizzazione e analisi. The remote server 15 further comprises a front-end server 151 which includes a graphical user interface (GUI) 152a, accessible via a browser, then accessible via different types of terminal devices 16. The graphical user interface 152a is fully configurable from part of the user. In fact, a collection (dashboard) of graphic objects (widgets), already connected to the data and functioning, is offered to be dragged onto the user area to compose the most appropriate graphical user interface, for each user and for each display and analysis need.
Tramite tali widget, ossia funzioni di elaborazione pre-definite, è possibile visualizzare una o più delle seguenti rappresentazioni: Using these widgets, i.e. pre-defined processing functions, it is possible to display one or more of the following representations:
- misure istantanee (grafiche e numeriche) ad un dato momento di uno o più sensori ski, elementi strutturali E o anche ambientali, strutture C o aree geografiche A; - instantaneous measurements (graphic and numerical) at a given moment of one or more ski sensors, structural elements E or even environmental, structures C or geographical areas A;
- misure paragonate in funzione del tempo lungo un intervallo temporale di misura di uno o più sensori, elementi strutturali E o ambientali, strutture C o aree geografiche A; - compared measurements as a function of time over a time interval of measurement of one or more sensors, structural E or environmental elements, structures C or geographical areas A;
- quali sensori ski, elementi strutturali/ambientali E, strutture C o aree geografiche A hanno superato una data soglia durante un dato intervallo temporale; - which ski sensors, structural / environmental elements E, structures C or geographical areas A have exceeded a given threshold during a given time interval;
- una geo-localizzazione su mappa delle strutture C monitorate e degli eventi salienti corrispondenti; - a geo-location on a map of the monitored C structures and the corresponding salient events;
- un modello grafico tridimensionale navigabile dell’edificio o struttura C, con visualizzazione a colori dello stato dei sensori ski(con colore che varia secondo la distanza rispetto a una data soglia) o degli elementi strutturali/ambientali E definiti dall’utente. Di ogni elemento selezionato sul modello grafico tridimensionale è possibile richiamare gli ultimi valori letti; - a navigable three-dimensional graphic model of the building or structure C, with color display of the status of the ski sensors (with color that varies according to the distance from a given threshold) or of the structural / environmental elements E defined by the user. It is possible to recall the last read values of each element selected on the three-dimensional graphic model;
- dati e misure dal database storico 154, in un intervallo temporale a scelta; - data and measurements from the historical database 154, in a time interval of your choice;
- un registro storico di avvisi e allarmi; - a historical register of warnings and alarms;
- lo stato di carica della batteria e stato di inizializzazione per ogni nodo sensore nk. - the state of charge of the battery and initialization state for each sensor node nk.
L’interfaccia grafica utente 152a permette all’utente di configurare direttamente: The 152a graphical user interface allows the user to directly configure:
- l’inizializzazione (passo 500) di uno o più sensori skiappena aggiunti nel sistema; - the initialization (step 500) of one or more sensors just added to the system;
- l’aggregazione dei dati misurati mkida uno o più sensori strutturali in un unico elemento strutturale E o ambientale, secondo formule e algoritmi determinati, ad esempio tra quelli proposti dal sistema. Ad esempio, se su una trave 13 sono presenti tre nodi sensori n1, n2, n3, ciascuno dotato di un rispettivo estensimetro s12, s22, s32, in tre posizioni diverse P1, P2, P3con orientamenti O1, O2, O3, si può scegliere una funzione di aggregazione f fra una prima funzione fa(m12, m22, m32) che pesa le misure di tutti e tre gli estensimetri, o una fra tre funzioni fbche pesano le misure di solo due dei tre estensimetri, nonché naturalmente prendere in considerazione solo le misure di un singolo estensimetro; - the aggregation of measured data by one or more structural sensors into a single structural E or environmental element, according to certain formulas and algorithms, for example among those proposed by the system. For example, if on a beam 13 there are three sensor nodes n1, n2, n3, each equipped with a respective strain gauge s12, s22, s32, in three different positions P1, P2, P3 with orientations O1, O2, O3, you can choose an aggregation function f between a first function fa (m12, m22, m32) which weighs the measurements of all three strain gauges, or one of three functions fb which weighs the measurements of only two of the three strain gauges, and of course take into consideration only the measurements of a single strain gauge;
- l’aggregazione dei valori di uno o più elementi strutturali E in un’unica struttura C monitorata (edificio, ponte, ecc.) secondo formule e algoritmi determinati, ad esempio tra quelli proposti dal sistema; - the aggregation of the values of one or more structural elements E in a single monitored structure C (building, bridge, etc.) according to certain formulas and algorithms, for example among those proposed by the system;
- l’aggregazione dei valori misurati mkidi una o più strutture C monitorate in un’unica area geografica A, secondo formule e algoritmi scelti tra quelli proposti dal sistema; - the aggregation of the measured values of one or more structures C monitored in a single geographical area A, according to formulas and algorithms chosen from those proposed by the system;
- le soglie di variazione di ogni valore misurato mkio funzione di aggregazione f per uno o più sensori strutturali ski. A ogni variazione superiore alla soglia di variazione si genera una trasmissione di messaggio M; - the variation thresholds of each measured value mkio aggregation function f for one or more structural sensors ski. At each variation higher than the variation threshold, a transmission of message M is generated;
- le soglie di avviso e allarme per uno o più sensori strutturali ski, elementi strutturali E, strutture C o aree A; - the warning and alarm thresholds for one or more structural sensors ski, structural elements E, structures C or areas A;
- dei messaggi di posta elettronica o SMS da inviare a specifici destinatari, in caso di allarme o avviso; - e-mail or SMS messages to be sent to specific recipients, in the event of an alarm or warning;
- la creazione di ulteriori accessi utenti protetti (per l’utente con qualifica di amministratore). - the creation of additional protected user access (for the user with administrator qualification).
Come detto, è previsto che i valori misurati mkisiano direttamente richiamabili dall’applicazione back-end 151 per un intervallo temporale anteriore determinato, ad esempio un anno, richiamandoli dal database storico 154, dove sono stati immagazzinati in precedenza. As mentioned, it is expected that the mkis measured values can be directly recalled from the back-end application 151 for a specific prior time interval, for example a year, by recalling them from the historical database 154, where they were previously stored.
Il database storico 154 preferibilmente conserva i dati di tutte le misure mkieseguite da tutti i sensori mki, unitamente all’istante di tempo, ossia il timestamp TP, in cui sono state compiute, senza limiti di tempo, a partire dall’attivazione del sistema di monitoraggio. Perciò il database storico 154 costruisce progressivamente nel tempo una storia della struttura C o dell’area A. The historical database 154 preferably preserves the data of all the mk measurements performed by all the mki sensors, together with the instant of time, i.e. the timestamp TP, in which they were performed, without time limits, starting from the activation of the monitoring. Therefore, the historical database 154 progressively builds over time a history of structure C or area A.
Le misure storiche sono richiamate in una interfaccia grafica identica a quella che rappresenta le misure dell’intervallo temporale anteriore determinato, ma separata da questa. In tal modo è semplice fare un raffronto tra la situazione attuale e un periodo di vita precedente della struttura. The historical measurements are recalled in a graphic interface identical to the one that represents the measurements of the previous time interval determined, but separate from this. In this way it is easy to make a comparison between the current situation and a previous life period of the structure.
Il server remoto 15 implementato tramite cloud computing è impiegato anche in quanto permette di ottenere le massime garanzie di affidabilità e continuità di servizio, applicando tecniche quali la ridondanza dei server sono ridondati, il failover automatico per garantire l’arresto di un server, per problemi o manutenzione, non interrompa la continuità di servizio. Anche i database, sia quello storico 154 che quello di runtime 153, sono preferibilmente ridondati con tecnica di failover automatico. Il database storico 154 è inoltre preferibilmente geo-ridondato, cioè memorizzato contemporaneamente in centri dati posizionati in continenti diversi, per la massima garanzia di conservazione dei dati. Buffer dati sono implementati tra i vari componenti del Server 15, affinché nessuna misura vada persa in caso di malfunzionamento o arresto di un server. The remote server 15 implemented via cloud computing is also used as it allows to obtain the maximum guarantees of reliability and continuity of service, by applying techniques such as redundant server redundancy, automatic failover to guarantee the shutdown of a server, due to problems or maintenance, does not interrupt the continuity of service. Even the databases, both the historical 154 and the runtime 153, are preferably redundant with automatic failover technique. Furthermore, the historical database 154 is preferably geo-redundant, ie stored simultaneously in data centers located in different continents, for the maximum guarantee of data retention. Data buffers are implemented between the various components of the Server 15, so that no measures are lost in the event of a server malfunction or shutdown.
L’utilizzo del server remoto 15 implementato tramite cloud computing permette inoltre la scalabilità del sistema, in modo da operare senza problemi anche se la quantità di dati e sensori, come previsto, sale esponenzialmente. Tutti i server ridondati operano anche contemporaneamente, distribuendo il carico di lavoro su un numero di macchine espandibile in ogni momento, senza arresto del sistema. Il database storico 154 è anche di tipo automaticamente scalabile: si espande cioè da solo, in funzione della crescita del numero di dati memorizzati. The use of the remote server 15 implemented via cloud computing also allows the scalability of the system, in order to operate without problems even if the amount of data and sensors, as expected, rises exponentially. All redundant servers also operate simultaneously, distributing the workload over an expandable number of machines at any time, without system shutdown. The historical database 154 is also of the automatically scalable type: that is, it expands by itself, as a function of the growth in the number of stored data.
In figura 2 è mostrato un diagramma di flusso rappresentativo di un procedimento di monitoraggio di una o più strutture edili tramite una pluralità di sensori di monitoraggio eseguito dal sistema di monitoraggio descritto con riferimento a figura 1. Figure 2 shows a flowchart representative of a method for monitoring one or more building structures by means of a plurality of monitoring sensors performed by the monitoring system described with reference to Figure 1.
Con il riferimento 100 è indicata un’operazione di definizione di una distribuzione D di nodi sensori nk. La distribuzione D di nodi sensori nkcontiene la posizione Pke l’orientamento Okdei nodi sensori nkcomprendenti i sensori skirispetto agli elementi strutturali E. Dunque per ogni nodo nk, identificato dall’identificativo univoco IDN, nella distribuzione D sarà presente un vettore d’informazione di distribuzione analogo alle informazioni sensore ISk(IDN, L, Pk, Ok, TY). Questo potrà essere espresso graficamente associando le informazioni sensore ISka punti su una rappresentazione grafica della struttura, oppure in forma semplicemente tabellare. Reference 100 indicates an operation for defining a distribution D of nk sensor nodes. The distribution D of sensor nodes nk contains the position Pk and the orientation Ok of the sensor nodes nk comprising the sensors sk with respect to the structural elements E. Therefore for each node nk, identified by the unique identifier IDN, in the distribution D there will be a distribution information vector analogous to ISk sensor information (IDN, L, Pk, Ok, TY). This can be expressed graphically by associating the ISka points sensor information on a graphical representation of the structure, or simply in tabular form.
A titolo di esempio, in una struttura C come un edificio residenziale di otto piani, si può pensare di avere un numero di nodi sensori dell’ordine del centinaio, in forme varianti fra 25 e 100 sensori. By way of example, in a structure C such as an eight-storey residential building, one can think of having a number of sensor nodes of the order of one hundred, in varying forms between 25 and 100 sensors.
Tale distribuzione D viene preferibilmente definita da un tecnico all’inizio del procedimento in base a una descrizione SE della struttura C e/o degli elementi strutturali E, che può essere ad esempio la documentazione di progetto strutturale della struttura C, oppure ottenuta tramite un rilievo strutturale di una struttura C esistente. E’ previsto preferibilmente di associare una pluralità di sensori a ciascun elemento strutturale E, in particolare un numero maggiore di un numero minimo di sensori necessario, ottenendo un insieme ridondante di sensori tale che, in caso di avaria, sia disponibile almeno un altro sensore per monitorare il comportamento strutturale di un dato elemento strutturale E, e inoltre si possa creare una base dati valida per l’analisi statistica. Secondo una forma realizzativa preferita della soluzione qui descritta, i nodi sensori nkvengono distribuiti sugli elementi strutturali E in modo da determinare una nuvola di punti, specificamente punti di misura Bk, ad esempio a livello di struttura C, analoga alle nuvole di punti di rilievo digitale, dove ciascun nodo sensore nkè definito dalla propria posizione e dal vettore di misure che i suoi uno o più sensori skimisurano. Il numero di punti Bk, cioè nodi nk, è tale da permettere la ricostruzione di superfici tridimensionale dell’elemento strutturale E, quali mesh poligonali, tramite tecniche di ricostruzione quali la triangolazione di Delaunay. E’ da notare che i punti Bkdella nuvola di punti sono in questo caso punti il cui valore di intensità, ossia il vettore di misure di inclinazione (Θ,φ), deformazione dL e temperatura T, varia nel tempo. Dunque, la nuvola di punti Bkidentifica una rappresentazione della struttura C o di suoi elementi E in termini di deformazione, inclinazione e temperatura, che varia nel tempo. This distribution D is preferably defined by a technician at the beginning of the procedure on the basis of a description SE of the structure C and / or of the structural elements E, which can be for example the structural design documentation of the structure C, or obtained by means of a survey structural of an existing C structure. It is preferable to associate a plurality of sensors to each structural element E, in particular a number greater than a minimum number of sensors necessary, obtaining a redundant set of sensors such that, in the event of failure, at least one other sensor is available for monitor the structural behavior of a given structural element E, and furthermore, a valid database can be created for statistical analysis. According to a preferred embodiment of the solution described here, the sensor nodes nk are distributed on the structural elements E so as to determine a cloud of points, specifically measurement points Bk, for example at the level of structure C, similar to the clouds of digital survey points. , where each sensor node nk is defined by its position and by the vector of measurements that its one or more skimeasure sensors. The number of points Bk, that is nk nodes, is such as to allow the reconstruction of three-dimensional surfaces of the structural element E, such as polygonal meshes, using reconstruction techniques such as Delaunay triangulation. It should be noted that the points Bk of the point cloud are in this case points whose intensity value, ie the vector of measurements of inclination (Θ, φ), deformation dL and temperature T, varies over time. Thus, the point cloud Bk identifies a representation of the structure C or its elements E in terms of deformation, inclination and temperature, which varies over time.
La distribuzione D viene ad esempio ottenuta tramite strumenti di CAD 3D, posizionando un oggetto CAD 3D NOBkrappresentativo del nodo sensore nk, realizzato in uno o più dei formati di interscambio 3D, su un modello CAD 3D COB della struttura C. Tale modello CAD 3D COB può essere già esistente, come spesso accade per strutture di recente costruzione (BIM – Building Information Model) oppure realizzato appositamente, sulla base di un semplice rilievo strutturale, come detto in precedenza. The distribution D is, for example, obtained through 3D CAD tools, by positioning a 3D CAD object NOBkrepresentative of the sensor node nk, made in one or more of the 3D interchange formats, on a 3D CAD model COB of the structure C. This 3D CAD model COB it may already exist, as often happens for recently built structures (BIM - Building Information Model) or purposely built, based on a simple structural survey, as mentioned above.
L’oggetto CAD 3D nodo sensore NOB riproduce gli aspetti dimensionali del nodo n, in modo che possa essere orientato e applicato in una posizione determinata sul rispettivo elemento E della struttura C. The NOB sensor node 3D CAD object reproduces the dimensional aspects of node n, so that it can be oriented and applied in a determined position on the respective element E of structure C.
Ogni oggetto CAD 3D nodo sensore NOB è identificato tramite il numero identificativo unico IDN, per identificazione univoca, leggibile in ogni momento, anche a nodo sensore nkinstallato, tramite un lettore RFID o lettore di codici QR, nonché l’eventuale nome o etichetta L descrittiva del nodo sensore nk, che definisce un punto Bkdella nuvola di punti. Each NOB sensor node 3D CAD object is identified by the unique identification number IDN, for unique identification, readable at any time, even with the sensor node nk installed, by means of an RFID reader or QR code reader, as well as any name or descriptive label L sensor node nk, which defines a point Bk of the point cloud.
Con il riferimento 200 è indicata un’operazione di caricamento della distribuzione D di sensori S sull’insieme 15, che avviene dopo l’operazione 100. La distribuzione D di nodi sensori nkcontiene la posizione Pke l’orientamento Okdei nodi sensori nk. Reference 200 indicates an operation of loading the distribution D of sensors S on the set 15, which takes place after operation 100. The distribution D of sensor nodes nk contains the position Pk and the orientation Ok of the sensor nodes nk.
Una volta completata la distribuzione D dei nodi sensori N, tale distribuzione D, ossia il modello CAD 3D COB della struttura comprendente gli oggetti 3D nodi sensori NOB in posizioni determinate del modello CAD 3D, viene memorizzata nel server remoto 15. Once the distribution D of the sensor nodes N is completed, this distribution D, i.e. the COB 3D CAD model of the structure comprising the 3D objects NOB sensor nodes in certain positions of the 3D CAD model, is stored in the remote server 15.
Il server remoto 15, nell’ambito dell’operazione di caricamento 100, è configurato per eseguire i seguenti passi: The remote server 15, as part of the loading operation 100, is configured to perform the following steps:
- convertire la distribuzione D, se necessario, in un formato interno; - convert distribution D, if necessary, into an internal format;
- analizzare la distribuzione D, individuando la posizione Pke l’orientamento Ok(in coordinate 3D della distribuzione D, ossia il modello CAD COB) di ogni nodo sensore nk; - analyze the distribution D, identifying the position Pk and the orientation Ok (in 3D coordinates of the distribution D, ie the CAD model COB) of each sensor node nk;
- creare delle connessioni logiche necessarie per la successiva attivazione e la gestione dei nodi sensori nk. Nell’ambito di tale operazione si associano i sensori fisici ai loro modelli digitali nello spazio di rappresentazione creato sul server 15. Ad esempio proprietà corrispondenti alle informazioni appartenenti alle informazioni sensore ISk(IDN, L, Pk, Ok, TY), fra cui il numero identificativo unico IDN e ai corrispondenti valori di misura rilevati mkidei nodi sensori e sensori sulla struttura C sono collegate a quelle degli oggetti virtuali (nel senso della programmazione ad oggetti) che popolano poi lo spazio di elaborazione (back-end 151) e di visualizzazione (front-end 152) sul server 15. Si ottiene così la rappresentazione digitale DT comprendente una nuvola di punti di misura Bk, associati ai nodi sensori nk, posizionati e orientati rispetto a un sistema di riferimento comune a quello di una rappresentazione digitale della struttura C. Sostanzialmente la rappresentazione digitale DT si ottiene ponendo in corrispondenza biunivoca la distribuzione D caricata sul server 15, che fornisce l’informazione ISK per ciascun nodo sensore nke il database runtime 153 che comprende i record delle misure corrispondenti a ciascun nodo sensore nk. In definitiva, tale rappresentazione DT può essere vista come un database in cui ciascun record per un rispettivo nodo nkche comprende, dato il rispettivo identificativo IDN, le informazioni ISke le misure mki, eventualmente associate al timestamp TP. - create the logical connections necessary for the subsequent activation and management of the nk sensor nodes. As part of this operation, the physical sensors are associated with their digital models in the representation space created on the server 15. For example, properties corresponding to the information belonging to the sensor information ISk (IDN, L, Pk, Ok, TY), including the unique identification number IDN and the corresponding measured values detected by the sensor and sensor nodes on structure C are connected to those of the virtual objects (in the sense of object-oriented programming) which then populate the processing (back-end 151) and display space (front-end 152) on server 15. The digital representation DT is thus obtained, comprising a cloud of measurement points Bk, associated with the sensor nodes nk, positioned and oriented with respect to a reference system common to that of a digital representation of the structure C. Basically, the digital representation DT is obtained by placing the distribution D loaded on the server 15 in one-to-one correspondence, which provides and the ISK information for each sensor node nk and the runtime database 153 which includes the records of the measurements corresponding to each sensor node nk. Ultimately, this DT representation can be seen as a database in which each record for a respective node nk which includes, given the respective identifier IDN, the information ISk and the measures mki, possibly associated with the timestamp TP.
È prevista la possibilità, per strutture C di cui non sia disponibile un modello CAD 3D COB anche semplificato di caricare l’elenco dei nodi sensori nktramite file di database o foglio elettronico, ad esempio di tipo .CSV (Comma-Separated Values). Nel file devono essere indicate per ogni nodo sensore, le informazioni IS, comprese posizione P e orientamento O di ogni nodo sensore nk. It is possible, for C structures for which an even simplified COB 3D CAD model is not available, to load the list of sensor nodes via database file or spreadsheet, for example of the .CSV (Comma-Separated Values) type. For each sensor node, the information IS, including position P and orientation O of each sensor node nk, must be indicated in the file.
Con il riferimento 300 è indicata un’operazione di installazione dei sensori S sulla struttura C secondo la distribuzione D. Tale operazione 300 viene eseguita preferibilmente dopo l’operazione 200. Tale operazione 300 viene preferibilmente eseguita manualmente da un addetto, che dispone della distribuzione D, ad esempio accedendovi tramite un terminale collegato al server remoto 15, oppure anche solo in forma di specifica cartacea, che riporta le posizioni P e gli orientamenti O rispetto alla struttura C o agli elementi strutturali E. In forme varianti, la distribuzione D in forma di file elettronico può essere impiegata da un posizionatore automatico robotico. In forme varianti, i nodi sensori possono essere già compresi in posizioni specifiche di elementi strutturali E prefabbricati, il cui assemblaggio realizza anche la distribuzione D. Reference 300 indicates an installation operation of the sensors S on the structure C according to the distribution D. This operation 300 is preferably performed after operation 200. This operation 300 is preferably performed manually by an employee who has the distribution D , for example by accessing it through a terminal connected to the remote server 15, or even only in the form of a paper specification, which shows the positions P and the orientations O with respect to structure C or to structural elements E. In variant forms, the distribution D in form electronic file can be used by a robotic automatic positioner. In variant forms, the sensor nodes can already be included in specific positions of prefabricated structural elements E, the assembly of which also realizes the distribution D.
Con il riferimento 400 è indicata un’operazione opzionale di correzione, in particolare tramite un dispositivo di realtà aumentata 19, della posizione dei nodi sensore N. Durante l’operazione 300 di installazione è infatti possibile che la posizione reale del nodo sensore nksi discosti da quella prevista nella distribuzione D, per errori o tolleranze. Reference 400 indicates an optional correction operation, in particular by means of an augmented reality device 19, of the position of the sensor nodes N. During the installation operation 300 it is in fact possible that the real position of the sensor node nksi deviates from that foreseen in distribution D, due to errors or tolerances.
L’operazione 400 di correzione comprende di ispezionare la struttura C tramite un dispositivo di realtà aumentata 19, visibile in figura 1, ad esempio un terminale mobile di tipo ad esempio smart-glasses, o smartphone o tablet, comprendente una telecamera per riprendere immagini IMG ,che comprende un’applicazione di realtà aumentata. Tale applicazione di realtà aumentata è in grado di accedere alla distribuzione D caricata sul server remoto 15, acquisendo la posizione P e orientamento O che sono richiesti di ogni nodo sensore nksulla struttura C da tale distribuzione D, nonché la geometria del nodo sensore nke dell’elemento strutturale E su cui il nodo sensore nkè installato. Ogni nodo sensore nkfisico è dotato di un’etichetta riportante un marcatore grafico, ossia un simbolo grafico che definisce la posizione Pke l’orientamento Okdel nodo sensore nk, un codice QR con l’identificativo univoco del sensore. Tale marcatore grafico, ad esempio un Frame Marker Vuforia, contiene un pattern che evidenzia le variazioni dello stesso, nell’immagine recepita dall’osservatore, dovute alla prospettiva. Sulla base delle variazioni rispetto al pattern originario, è possibile ricostruire la posizione e l’orientamento dell’osservatore, ad esempio il dispositivo di realtà aumentata 19, rispetto al marcatore grafico. Poiché l’immagine virtuale da aggiungere all’immagine reale, come descritto nel seguente passo 400, è allineata col marcatore, si può ruotarla in modo da allinearla al punto di vista dell’osservatore. The correction operation 400 comprises inspecting the structure C by means of an augmented reality device 19, visible in Figure 1, for example a mobile terminal such as smart-glasses, or smartphone or tablet, comprising a camera for taking IMG images. , which includes an augmented reality application. This augmented reality application is able to access the distribution D loaded on the remote server 15, acquiring the position P and orientation O that are required of each sensor node nk on the structure C from this distribution D, as well as the geometry of the sensor node nke of the structural element E on which the sensor node is installed. Each physical sensor node is equipped with a label showing a graphic marker, ie a graphic symbol that defines the position Pk and the Ok orientation of the sensor node nk, a QR code with the unique identification of the sensor. This graphic marker, for example a Frame Marker Vuforia, contains a pattern that highlights the variations of the same, in the image received by the observer, due to perspective. Based on the variations with respect to the original pattern, it is possible to reconstruct the position and orientation of the observer, for example the augmented reality device 19, with respect to the graphic marker. Since the virtual image to be added to the real image, as described in the following step 400, is aligned with the marker, it can be rotated to align it with the observer's point of view.
L’operazione 400 prevede di inquadrare un nodo sensore nke la regione ad esso circostante tramite il dispositivo di realtà aumentata 19. Tale dispositivo 19 è collegato, ad esempio tramite reti di comunicazione mobile e/o la rete Internet, dunque ad esempio tramite la rete 14 stessa, al server remoto 15, e trasmette l’immagine IMG inquadrata comprendente il nodo sensore nkal server remoto 15. Il server remoto 15 comprende un’applicazione software che sovrappone all’immagine IMG ripresa dal dispositivo 19, il nodo sensore nkvirtuale, ossia il modello 3D NOB posizionato e orientato secondo i valori richiesti dalla distribuzione D, e il corrispondente elemento strutturale E su cui è applicato, misurando l’eventuale scostamento fra la geometria risultante dall’immagine ripresa e la rappresentazione digitale DT. Se tale scostamento è rilevato, il server remoto 15 rileva automaticamente la nuova posizione e orientamento del nodo sensore nkche risulta dall’immagine reale e corregge la posizione e orientamento del nodo sensore nknel modello virtuale DT. Operation 400 envisages framing a sensor node nk and the region surrounding it by means of the augmented reality device 19. This device 19 is connected, for example via mobile communication networks and / or the Internet, therefore for example via the network 14 itself, to the remote server 15, and transmits the framed IMG image comprising the nk sensor node to the remote server 15. The remote server 15 comprises a software application that overlays the nkvirtual sensor node on the IMG image taken by the device 19, i.e. the 3D NOB model positioned and oriented according to the values required by the distribution D, and the corresponding structural element E on which it is applied, measuring any deviation between the geometry resulting from the image taken and the digital representation DT. If this deviation is detected, the remote server 15 automatically detects the new position and orientation of the sensor node nk which results from the real image and corrects the position and orientation of the sensor node nk in the virtual model DT.
Terminata la verifica dell’installazione tramite l’operazione 400, i nodi sensori nksono pronti ad operare senza alcun ulteriore intervento in loco. After the verification of the installation through operation 400, the nk sensor nodes are ready to operate without any further intervention on site.
Con il riferimento 500 è indicata una successiva operazione opzionale di auto-allineamento dei sensori skidei nodi nk. Reference 500 indicates a subsequent optional self-alignment operation of the sensors skide of nk nodes.
E’ previsto infatti preferibilmente di impiegare sensori che siano auto-allineanti, come indicato in precedenza. Non è perciò ad esempio necessario applicare i sensori esattamente allineati con la verticale terrestre, come richiesto dai convenzionali inclinometri, né azzerare il ponte di misura dell’estensimetro, come richiesto dai convenzionali sensori di deformazione. Il server remoto 15 è configurato per inviare comandi di azzeramento, in particolare un comando di azzeramento del tilt che determina che ogni sensore di inclinazione rilevi la propria inclinazione assoluta attuale, sulla base della quale compensa poi tutte le misure di inclinazione, anche quelle impiegate nella modalità di misura sismica, in modo da fornire una lettura uguale a quella di un sensore perfettamente allineato e in bolla, nonché un comando di azzeramento della deformazione che comanda il sensore di deformazione a utilizzare un valore corrente di deformazione come valore di zero per le misure successive e a bilanciare l’eventuale ponte di misura per garantire la massima dinamica di lettura. Si noti che tale caratteristica di auto-allineamento permette di installare facilmente un numero elevato di nodi sensori nk. In fact, it is preferable to use sensors that are self-aligning, as indicated above. It is therefore not necessary, for example, to apply the sensors exactly aligned with the earth's vertical, as required by conventional inclinometers, nor to zero the measuring bridge of the strain gauge, as required by conventional strain sensors. The remote server 15 is configured to send reset commands, in particular a tilt reset command which determines that each inclination sensor detects its own current absolute inclination, on the basis of which it then compensates all the inclination measurements, even those used in the seismic measurement mode, so as to provide a reading equal to that of a sensor perfectly aligned and level, as well as a deformation reset command which commands the deformation sensor to use a current deformation value as zero value for the measurements and to balance any measuring bridge to ensure maximum reading dynamics. Note that this self-aligning feature makes it possible to easily install a large number of nk sensor nodes.
Con il riferimento 600 è indicata un’operazione di associazione dei sensori skia elementi strutturali E sul modello virtuale DT. Reference 600 indicates an association operation of the sensors skia structural elements E on the virtual model DT.
Data la nuvola di punti Bk, preferibilmente tutti uguali fra loro e dispiegati sugli elementi strutturali E della struttura C in maniera massiva e ridondante l’operazione 600 prevede di selezionare nell’insieme di punti Bk, ossia di nodi sensori nk, della rappresentazione digitale DT, associati a una struttura C un sottoinsieme di tale insieme di punti Bkper definire il comportamento strutturale di un elemento strutturale E da monitorare. Given the cloud of points Bk, preferably all identical to each other and deployed on the structural elements E of the structure C in a massive and redundant manner, operation 600 envisages selecting the digital representation DT in the set of points Bk, i.e. sensor nodes nk. , associated with a structure C a subset of this set of points Bk to define the structural behavior of a structural element E to be monitored.
Secondo un aspetto di rilievo della soluzione qui descritta, il procedimento di monitoraggio prevede, tramite l’operazione 600, di operare una ricombinazione a posteriori, rispetto al caricamento della rappresentazione digitale DT, sulla nuvola di punti Bkdefinendo gli elementi strutturali E in base ai punti Bke le funzioni di aggregazione f che operano sui punti Bkche si desiderano. According to an important aspect of the solution described here, the monitoring procedure foresees, through operation 600, to carry out a posterior recombination, with respect to the loading of the digital representation DT, on the cloud of points Bk, defining the structural elements E on the basis of the points Bk and the aggregation functions f operating on the desired points Bk.
È altresì possibile e utile utilizzare uno stesso nodo sensore nkper il monitoraggio di più elementi strutturali E, nel momento in cui tale nodo sensore nkè condiviso dagli elementi in un punto comune o di raccordo, e gli elementi sono a loro volta monitorati da più sensori. It is also possible and useful to use the same sensor node nk for monitoring several structural elements E, when this sensor node nk is shared by the elements in a common or junction point, and the elements are in turn monitored by several sensors.
In figura 6 è mostrato un diagramma di dettaglio dell’operazione 600, i cui passi sono illustrati rispetto alla rappresentazione digitale DT mostrata in figura 7. Figure 6 shows a detailed diagram of operation 600, the steps of which are illustrated with respect to the digital representation DT shown in Figure 7.
E’ previsto, in un passo 610, di definire tramite l’operazione 600, a partire da determinati punti Bk, cioè punti di misura, delle rappresentazioni strutturali DE corrispondenti alle funzioni di aggregazione, f degli elementi strutturali E, ad esempio in termini di inclinazione e deformazione. It is envisaged, in a step 610, to define through operation 600, starting from certain points Bk, i.e. measurement points, structural representations DE corresponding to the aggregation functions, f of the structural elements E, for example in terms of skew and deformation.
A livello di elemento strutturale E dunque tale operazione 600 di selezionare prevede nel passo 610 di selezionare più punti Bkper comporre un elemento strutturale E virtuale quale una trave, una soletta o altro. Tale operazione di selezione comprende di indicare quali punti Bkselezionare le funzioni f di aggregazione, dunque funzioni di calcolo strutturali e/o geometriche e/o statistiche che in base a tali punti Bk(ossia ad esempio la posizione, l’orientamento e il vettore di misure corrispondenti a un nodo nk) definiscono una rappresentazione strutturale DE, dell’elemento strutturale E reale. Una volta definita la rappresentazione strutturale DE si possono leggere i valori di tali funzioni di aggregazione f, oltre che dei singoli nodi nkche li compongono, e si possono definire delle soglie di attenzione ed allarme rispetto a tali valori. At the level of structural element E, therefore, this selection operation 600 provides in step 610 to select several points Bk to compose a virtual structural element E such as a beam, a slab or other. This selection operation includes indicating which points Bk to select the aggregation functions f, therefore structural and / or geometric and / or statistical calculation functions that based on these points Bk (i.e. for example the position, orientation and vector of measurements corresponding to a node nk) define a structural representation DE, of the real structural element E. Once the structural representation DE has been defined, the values of these aggregation functions f can be read, as well as the individual nodes nk which compose them, and attention and alarm thresholds can be defined with respect to these values.
In figura 7 è mostrato come, a partire dalle misure m1i,m4i, m6idei nodi n1,n4, n6selezionati fra quelli associati all’elemento strutturale E1,un pilastro,che corrispondono a punti di misura B1,B4, B6, attraverso una funzione di aggregazione f1,selezionata fra le funzioni disponibili, si ottiene una rappresentazione strutturale DE1=f1(m1i,m4i, m6i).In questo caso nel passo 600 l’utente ottiene anche una rappresentazione strutturale DE3del pilastro denotato dall’elemento E3attraverso una funzione di aggregazione f3(non sono dettagliati i nodi per semplicità) e una rappresentazione strutturale DE7della soletta denotata dall’elemento E7. I valori delle rappresentazioni strutturali DE, cioè delle prime funzioni di aggregazione f possono essere visualizzati sull’interfaccia 152a, anche tramite colori, e raffrontati con soglie. Figure 7 shows how, starting from the measures m1i, m4i, m6ide of the nodes n1, n4, n6 selected from those associated with the structural element E1, a pillar, which correspond to measurement points B1, B4, B6, through a function of aggregation f1, selected from the available functions, a structural representation DE1 = f1 (m1i, m4i, m6i) is obtained. In this case in step 600 the user also obtains a structural representation DE3 of the column denoted by element E3 through an aggregation function f3 (nodes are not detailed for simplicity) and a structural representation DE7 of the slab denoted by element E7. The values of the structural representations DE, that is, of the first aggregation functions f, can be displayed on the 152a interface, also through colors, and compared with thresholds.
Inoltre, è previsto eventualmente, di definire, in un passo 620, a partire da dette rappresentazioni strutturali DE degli elementi strutturali E, combinando determinate rappresentazioni strutturali di elementi DE secondo seconde funzioni di aggregazione g a livello di struttura, una rappresentazione strutturale di struttura DC della struttura C. Furthermore, it is optionally provided to define, in a step 620, starting from said structural representations DE of the structural elements E, combining certain structural representations of elements DE according to second aggregation functions g at the structure level, a structural representation of structure DC of the structure C.
Dunque, allo stesso modo si può procedere a livello di struttura C, selezionando più elementi virtuali DE di una stessa struttura C, e applicando ulteriori funzioni, per ottenere una descrizione di una struttura C virtuale. Una volta definita la rappresentazione strutturale DC si possono leggere i valori di tali seconde funzioni di aggregazione g e si possono definire delle soglie di attenzione ed allarme rispetto a tali valori. In figura 7 è mostrato a questo proposito come dai valori delle rappresentazioni strutturali DE1e DE7, tramite la funzione g1si ottiene la rappresentazione strutturale di struttura DC. Therefore, in the same way it is possible to proceed at the level of structure C, selecting several virtual elements DE of the same structure C, and applying further functions, to obtain a description of a virtual structure C. Once the structural representation DC has been defined, the values of these second aggregation functions g can be read and attention and alarm thresholds can be defined with respect to these values. In this regard, Figure 7 shows how from the values of the structural representations DE1 and DE7, the structural representation of the structure DC is obtained through the function g1.
Allo stesso modo è previsto eventualmente, in un passo 630, di definire a partire da dette rappresentazioni strutturali di struttura DC, combinando determinate rappresentazioni strutturali di struttura DC secondo terze funzioni di aggregazione h a livello di area, una rappresentazione strutturale di area DA dell’area A. Una volta definita la rappresentazione strutturale di area DA si possono leggere i valori di tali funzioni di aggregazione h e si possono definire delle soglie di attenzione ed allarme rispetto a tali valori. Questo caso non è illustrato in figura 7. In the same way it is possibly provided, in a step 630, to define starting from said structural representations of structure DC, by combining certain structural representations of structure DC according to third aggregation functions h at the area level, a structural representation of the area DA of the area A. Once the structural representation of area DA has been defined, the values of these aggregation functions h can be read and attention and alarm thresholds can be defined with respect to these values. This case is not illustrated in Figure 7.
La modalità operativa proposta è dunque quella dell’aggregazione crescente delle informazioni strutturali derivanti dalle misure mki, dalle prime, seconde e terze funzioni di aggregazione, f, g, h, al fine di costruire una rappresentazione digitale dinamica, che mostra i cambiamenti dell’elemento, struttura o area monitorati. The proposed operating mode is therefore that of the increasing aggregation of the structural information deriving from the mki measurements, from the first, second and third aggregation functions, f, g, h, in order to build a dynamic digital representation, which shows the changes in the monitored element, structure or area.
In generale il procedimento descritto termina con l’operazione 600, dopo la quale si possono monitorare le rappresentazioni strutturali di elementi DE, strutture DC o aree DA selezionate, ad esempio applicando soglie di attenzione ai corrispondenti valori. In general, the described procedure ends with operation 600, after which the structural representations of DE elements, DC structures or selected DA areas can be monitored, for example by applying attention thresholds to the corresponding values.
Successivamente all’operazione 600 è possibile comunque eseguire operazioni aggiuntive, in particolare operazioni di ispezione. After operation 600 it is still possible to perform additional operations, in particular inspection operations.
Con il riferimento 700 è indicata un’operazione aggiuntiva di ispezione tridimensionale, ossia un’ispezione tramite navigazione del modello tridimensionale della struttura C. Il modello CAD 3D COD della struttura C caricato nel server 15 viene reso accessibile attraverso il server di front-end 152, navigabile direttamente da browser o tramite un dispositivo per realtà virtuale. E’ previsto di evidenziare con colori diversi gli elementi strutturali E a seconda dei valori misurati dai sensori skiad essi associati in rapporto alle soglie determinate o alla presenza comunque di valori anomali. Per ognuno di tali elementi strutturali si possono richiamare poi i valori misurati rilevanti in forma grafica e numerica. Reference 700 indicates an additional three-dimensional inspection operation, i.e. an inspection by navigating the three-dimensional model of structure C. The 3D CAD model of structure C loaded into server 15 is made accessible through the front-end server 152 , which can be navigated directly from a browser or via a virtual reality device. It is envisaged to highlight the structural elements with different colors and depending on the values measured by the skiad sensors associated with them in relation to the determined thresholds or in any case in the presence of anomalous values. For each of these structural elements, the relevant measured values can then be recalled in graphical and numerical form.
Con il riferimento 800 è indicata un’operazione aggiuntiva di ispezione tramite strumenti di realtà aumentata. Reference 800 indicates an additional inspection operation using augmented reality tools.
Tramite il dispositivo di realtà aumentata 19, ad esempio uno smartphone, collegato via Internet al server, un operatore che si muove nella struttura C o area A e la inquadra con la telecamera dello dispositivo di realtà aumentata 19, può vedere sovrapposti agli elementi monitorati inquadrati i colori e le informazioni virtuali già descritti in relazione all’ispezione tridimensionale 700. L’associazione tra elementi strutturali E reali e modello digitale DT viene operando leggendo nell’elemento reale E l’identificativo IDN del nodo sensore nk, ad esempio come codice QR e/o RFID e ricercando l’elemento corrispondente del modello digitale DT sul server 15. Inoltre, inquadrando il marcatore grafico del nodo nkè possibile posizionare e orientare correttamente la rappresentazione virtuale rispetto all’elemento reale. Through the augmented reality device 19, for example a smartphone, connected via the Internet to the server, an operator who moves into structure C or area A and frames it with the camera of the augmented reality device 19, can see superimposed on the framed monitored elements the colors and virtual information already described in relation to the three-dimensional inspection 700. The association between real structural elements E and digital model DT is operated by reading in the real element E the IDN identifier of the sensor node nk, for example as a QR code and / or RFID and searching for the corresponding element of the digital model DT on the server 15. Furthermore, by framing the graphic marker of the node it is possible to correctly position and orient the virtual representation with respect to the real element.
Alternativamente all’uso del marcatore grafico, al fine di valutare dall’esterno lo stato della struttura monitorata (edificio, ponte), si opera un riconoscimento delle linee fondamentali della struttura C (muri, campate) in base all’immagine ripresa dal terminale 19, che saranno i riferimenti su cui allineare il modello digitale sull’immagine reale. Tali procedure di riconoscimento sono in generale note e disponibili per gli sviluppatori, ad esempio nella piattaforma Vuforia (si veda all’URL https://library.vuforia.com/articles/training/objectrecognition). In tal caso preferibilmente si richiede di inquadrare inizialmente con il dispositivo di realtà aumentata 19 da un punto noto per ottenere un’immagine vicina a un immagine di riferimento della struttura memorizzata nel server 15. Successivamente, effettuato il riconoscimento, è possibile muoversi liberamente intorno alla struttura. As an alternative to the use of the graphic marker, in order to evaluate from the outside the state of the monitored structure (building, bridge), the basic lines of the structure C (walls, spans) are recognized based on the image taken by the terminal 19 , which will be the references on which to align the digital model on the real image. These recognition procedures are generally known and available to developers, for example on the Vuforia platform (see the URL https://library.vuforia.com/articles/training/objectrecognition). In this case, it is preferably required to initially frame with the augmented reality device 19 from a known point to obtain an image close to a reference image of the structure stored in the server 15. Subsequently, once the recognition has been performed, it is possible to move freely around the structure.
Il riconoscimento della struttura (che sul sensore viene fatta tramite lettura dell’identificativo IDN su codice QR) è invece eseguito al server 15 tramite la ricezione di dati posizione e l’orientamento dell’osservatore, che sono forniti al server 15 da sensori corrispondenti disponibili nel dispositivo di realtà aumentata 19. Come noto, uno smartphone o un tablet comprendono sia accelerometri che ricevitori GPS che sono impiegabili a questo scopo. The recognition of the structure (which is done on the sensor by reading the IDN identification on the QR code) is instead performed on the server 15 by receiving position data and the orientation of the observer, which are supplied to the server 15 by corresponding sensors available. in the augmented reality device 19. As known, a smartphone or tablet comprises both accelerometers and GPS receivers which can be used for this purpose.
Con il riferimento 900 è indicata un’operazione aggiuntiva di ispezione automatica. Reference 900 indicates an additional automatic inspection operation.
Il server remoto 15 è configurato, se richiesto, per operare un’analisi automatica dei dati forniti dai sensori e delle aggregazioni nel modello digitale DT selezionate. The remote server 15 is configured, if required, to perform an automatic analysis of the data provided by the sensors and of the aggregations in the selected DT digital model.
È implementata sul server 15 una procedura di analisi statistica automatica (machine learning) per ogni struttura C e area A definita. Tale procedura di analisi statistica automatica opera un monitoraggio continuo dei valori dai punti e elementi di ogni struttura, e dalle strutture di ogni area, segnalando ad esempio tramite l’interfa1cci grafica 152a, o e-mail o SMS, la presenza e l’intensità di valori anomali per ogni elemento o struttura An automatic statistical analysis procedure (machine learning) is implemented on server 15 for each defined structure C and area A. This automatic statistical analysis procedure carries out a continuous monitoring of the values from the points and elements of each structure, and from the structures of each area, signaling for example through the graphic interface 152a, or e-mail or SMS, the presence and intensity outliers for each element or structure
L’efficacia di tale procedura di analisi automatica è data proprio dalle caratteristiche del sistema.: The effectiveness of this automatic analysis procedure is given precisely by the characteristics of the system:
L’impiego di un numero elevato di sensori, e di una distribuzione che approssima una distribuzione uniforme, soprattutto nelle aree critiche consente di ottenere risultati attendibili. The use of a large number of sensors, and a distribution that approximates a uniform distribution, especially in critical areas, allows to obtain reliable results.
L’uso di nodi sensori identici fra loro che misurano le stesse grandezze, installabili in modo massivo, determina un pool di dati abbastanza uniforme e distribuito per essere utilizzato nell’analisi statistica. The use of identical sensor nodes that measure the same quantities, which can be installed massively, results in a fairly uniform and distributed data pool to be used in statistical analysis.
La nuvola di punti di acquisizione/misura Bkche compone il modello digitale DT con i valori misurati dai sensori e le loro variazioni, permette di descrivere nel suo complesso il comportamento della struttura in esame. The cloud of acquisition / measurement points Bk which composes the digital model DT with the values measured by the sensors and their variations, allows to describe the behavior of the structure under examination as a whole.
In tal modo il procedimento e sistema qui descritti permettono di abbinare a un analisi dei valori misurati in ciascun punto Bk, un’analisi del comportamento dell’elemento E, struttura C o area A, fino ad oggi prerogativa solo dell’analisi modale (che tuttavia non fornisce informazioni su singoli punti). In altre parole, il vettore dei valori misurati nella nuvola di punti Bkin un dato istante rappresenta un insieme di dati utilizzabile allo stesso modo della forma d’onda generata dall’analisi modale in un periodo di acquisizione. Quindi al vettore dei valori misurati nella nuvola di punti Bksi possono applicare elaborazioni del tipo che costituiscono la base per l’analisi statistica e predittiva. In this way, the procedure and system described here make it possible to combine an analysis of the values measured in each point Bk with an analysis of the behavior of the element E, structure C or area A, until now the prerogative only of modal analysis (which however it does not provide information on individual points). In other words, the vector of the values measured in the cloud of Bkin points at a given instant represents a set of data that can be used in the same way as the waveform generated by the modal analysis in an acquisition period. Therefore, to the vector of the values measured in the cloud of points Bksi, they can apply elaborations of the type that form the basis for statistical and predictive analysis.
Secondo una possibile modalità d’impiego, è possibile, a partire, data ad esempio una struttura C e l’insieme, cioè la nuvola, di punti di acquisizione/misura Bkcorrispondenti installatati su di essa secondo la distribuzione D, considerare l’insieme di valori di misura forniti da tali punti di acquisizione/misura Bka un determinato instante temporale, la cui coordinata temporale, si ricorda, è identificata dal timestamp TP. Per semplicità nel presente esempio a ciascun punto di misura è associata un solo valore di misura, ad esempio di inclinazione o di deformazione, anche se in forme varianti si può tenere conto di entrambe o più misure. Su tale insieme di valori dei punti Bk, a un determinato istante temporale, è possibile applicare una trasformata spaziale, ad esempio una trasformata di Fourier spaziale, in particolare bidimensionale. Tale trasformata spaziale fornisce uno spettro spaziale della deformazione o inclinazione determinato dai valori misurati ai punti Bk, che può essere analizzato per identificare picchi e caratteristiche nel dominio della frequenza spaziale rappresentativi del comportamento strutturale della struttura C. According to a possible method of use, it is possible, starting, given for example a structure C and the set, i.e. the cloud, of corresponding acquisition / measurement points Bk installed on it according to the distribution D, to consider the set of measurement values provided by these acquisition / measurement points Bka a certain time instant, whose time coordinate, it should be remembered, is identified by the timestamp TP. For the sake of simplicity, in the present example only one measurement value is associated with each measurement point, for example inclination or deformation, even if in variant forms both or more measurements can be taken into account. On this set of values of the points Bk, at a given time instant, it is possible to apply a spatial transform, for example a spatial Fourier transform, in particular two-dimensional. This spatial transform provides a spatial spectrum of deformation or inclination determined by the values measured at points Bk, which can be analyzed to identify peaks and characteristics in the spatial frequency domain representative of the structural behavior of structure C.
In quest’ambito, come detto, maggiore il numero di punti di misura Bknella distribuzione D, eventualmente con una distribuzione uniforme o randomica, e maggiormente si limita l’insorgere di artefatti nel dominio della frequenza spaziale dovuti alla distribuzione D. In this context, as mentioned, the greater the number of measurement points Bk in the distribution D, possibly with a uniform or random distribution, the more limited the occurrence of artifacts in the spatial frequency domain due to the D distribution is limited.
Analizzando l’evolvere degli spettri spaziali nel tempo, utilizzando l’applicazione della trasformata insiemi di misure dei punti Bka successivi istanti temporali, è possibile poi analizzare l’evoluzione temporale dello spettro spaziale. By analyzing the evolution of the spatial spectra over time, using the application of the transformed set of measures of the points Bka successive moments in time, it is then possible to analyze the temporal evolution of the spatial spectrum.
La distribuzione in frequenza spaziale delle misure permette poi di definire dei profili di “stato” della struttura, che possono poi essere valutati paragonandoli a un profilo (o banda) definito come “normale” per il rilevamento di anomalie. A differenza dell’analisi modale, tramite il procedimento e sistema descritti è possibile, dopo il rilevamento di un profilo anomalo, individuare in quali punti si stia generando l’anomalia, perché la base dati contiene le informazioni per la localizzazione e la valutazione di ogni singolo punto. The spatial frequency distribution of the measurements then makes it possible to define the “state” profiles of the structure, which can then be evaluated by comparing them to a profile (or band) defined as “normal” for the detection of anomalies. Unlike the modal analysis, through the procedure and system described it is possible, after the detection of an anomalous profile, to identify in which points the anomaly is being generated, because the database contains the information for the location and evaluation of each single point.
Nel caso di un sistema convenzionale di monitoraggio strutturale, la bassa densità di punti di misura impone di limitare il rilevamento al solo superamento di soglie in singoli punti, senza possibilità di correlazione statistica. L’ispezione automatica 900 inoltre permette di mantenere sotto osservazione e valutazione un numero elevato di strutture C. In the case of a conventional structural monitoring system, the low density of measurement points makes it necessary to limit the detection only to the exceeding of thresholds in single points, without the possibility of statistical correlation. The 900 automatic inspection also allows you to keep a large number of C structures under observation and evaluation.
Con il riferimento 1000 è indicata un’operazione aggiuntiva di visualizzazione di dati storici, che prevede che le ispezioni di cui alle operazioni 700, 800, 900, accedano al database storico 154 delle misure per verificare il comportamento della struttura C e dei suoi elementi E nel tempo. Ad esempio è possibile operare l’ispezione automatica 900 utilizzando i dati del database storico 154, ad esempio per un determinato periodo di tempo nel passato, per verificare ad esempio se un certo grado di anomalia si è già presentato, ad esempio in coincidenza di eventi esterni quali una scossa sismica. Reference 1000 indicates an additional operation of displaying historical data, which provides that the inspections referred to in operations 700, 800, 900, access the historical database 154 of the measures to verify the behavior of structure C and its elements E in time. For example, it is possible to operate the automatic inspection 900 using the data of the historical database 154, for example for a certain period of time in the past, to check for example if a certain degree of anomaly has already occurred, for example in coincidence with events external such as an earthquake.
Il procedimento e sistema descritti presentano i seguenti vantaggi. The method and system described have the following advantages.
Il procedimento permette vantaggiosamente di fornire un’informazione ampia, dato il numero di sensori, e flessibile, sul comportamento degli elementi strutturali. The procedure advantageously allows to provide ample information, given the number of sensors, and flexible, on the behavior of the structural elements.
Tramite l’impiego di un numero elevato di sensori, preferibilmente identici, ed una distribuzione uniforme, si determina un pool di dati uniforme e distribuito per essere utilizzato nell’analisi statistica. Through the use of a large number of sensors, preferably identical, and a uniform distribution, a uniform and distributed data pool is determined to be used in statistical analysis.
La nuvola di punti di acquisizione/misura che compone il modello digitale con i valori misurati e le loro variazioni, determina una rappresentazione strutturale dinamica, cioè variabile nel tempo, che è utilizzabile per analisi statistica e predittiva. The cloud of acquisition / measurement points that makes up the digital model with the measured values and their variations, determines a dynamic structural representation, i.e. variable over time, which can be used for statistical and predictive analysis.
Naturalmente, fermo restando il principio dell'invenzione, i dettagli e le forme di attuazione possono variare, anche in modo rilevante, rispetto a quanto qui descritto a puro titolo di esempio, senza discostarsi dall'ambito di protezione. Tale ambito di protezione è definito dalle rivendicazioni annesse. Naturally, the principle of the invention remaining the same, the details and embodiments can vary, even significantly, with respect to what is described here purely by way of example, without departing from the scope of protection. This scope of protection is defined by the attached claims.
Claims (16)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IT102017000007492A IT201700007492A1 (en) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | MONITORING PROCEDURE OF ONE OR MORE CONSTRUCTION STRUCTURES THROUGH A PLURALITY OF MONITORING SENSORS |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IT102017000007492A IT201700007492A1 (en) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | MONITORING PROCEDURE OF ONE OR MORE CONSTRUCTION STRUCTURES THROUGH A PLURALITY OF MONITORING SENSORS |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| IT201700007492A1 true IT201700007492A1 (en) | 2018-07-24 |
Family
ID=58995063
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| IT102017000007492A IT201700007492A1 (en) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | MONITORING PROCEDURE OF ONE OR MORE CONSTRUCTION STRUCTURES THROUGH A PLURALITY OF MONITORING SENSORS |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| IT (1) | IT201700007492A1 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004112411A1 (en) * | 2003-06-11 | 2004-12-23 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Apparatus for detecting environmental conditions for a structure or article |
| US20050131652A1 (en) * | 2003-12-03 | 2005-06-16 | Corwin Wallace D. | Remote monitoring system |
| US20060287842A1 (en) * | 2003-09-22 | 2006-12-21 | Advanced Structure Monitoring, Inc. | Methods of networking interrogation devices for structural conditions |
| US20100271199A1 (en) * | 2009-04-27 | 2010-10-28 | Kolos International LLC | Autonomous Sensing Module, a System and a Method of Long-Term Condition Monitoring of Structures |
-
2017
- 2017-01-24 IT IT102017000007492A patent/IT201700007492A1/en unknown
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004112411A1 (en) * | 2003-06-11 | 2004-12-23 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Apparatus for detecting environmental conditions for a structure or article |
| US20060287842A1 (en) * | 2003-09-22 | 2006-12-21 | Advanced Structure Monitoring, Inc. | Methods of networking interrogation devices for structural conditions |
| US20050131652A1 (en) * | 2003-12-03 | 2005-06-16 | Corwin Wallace D. | Remote monitoring system |
| US20100271199A1 (en) * | 2009-04-27 | 2010-10-28 | Kolos International LLC | Autonomous Sensing Module, a System and a Method of Long-Term Condition Monitoring of Structures |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Spencer Jr et al. | Next generation wireless smart sensors toward sustainable civil infrastructure | |
| JP6995792B2 (en) | Building health assessment system | |
| US11899442B2 (en) | System and method for structural health monitoring using internet of things and machine learning | |
| Lee et al. | Gage‐free stress estimation of a beam‐like structure based on terrestrial laser scanning | |
| US20220044538A1 (en) | Infrastructure construction digital integrated twin (icdit) | |
| US20160097756A1 (en) | Systems and methods for mapping an explosive event | |
| Mukhopadhyay et al. | Sensors and technologies for structural health monitoring: a review | |
| CN107409146B (en) | Sensor data visualization apparatus and method | |
| Li et al. | Relative displacement sensing techniques for postevent structural damage assessment | |
| Alamdari et al. | Non-contact structural health monitoring of a cable-stayed bridge: Case study | |
| JP2016535256A (en) | Noise surveillance system | |
| KR20150131605A (en) | Integrated system and method for diagnosing construction | |
| IT201800011059A1 (en) | Wind-induced motion or vibration monitoring system in at least one suspended cable, in particular an overhead cable conducting a transmission or distribution power line; relative method and relative sensor | |
| AlHamaydeh et al. | Structural health monitoring techniques and technologies for large-scale structures: Challenges, limitations, and recommendations | |
| Kullaa | Robust damage detection in the time domain using Bayesian virtual sensing with noise reduction and environmental effect elimination capabilities | |
| Lo Iacono et al. | Structural monitoring of “Himera” viaduct by low-cost MEMS sensors: characterization and preliminary results | |
| US9811059B2 (en) | Wireless network of low power sensing and actuating motes | |
| JP6664642B2 (en) | Motion detection device and information processing device | |
| CN109141382A (en) | A kind of building safety detection system | |
| IT201700007492A1 (en) | MONITORING PROCEDURE OF ONE OR MORE CONSTRUCTION STRUCTURES THROUGH A PLURALITY OF MONITORING SENSORS | |
| KR101635806B1 (en) | Facility safety management system having multi-function measuring module of interactive function, intelligence function and duty function, and method for the same | |
| JP6609403B2 (en) | Structure verification system, structure verification device, structure verification program | |
| CN205719109U (en) | A kind of building element real-time monitoring system based on BIM and RFID | |
| Jang et al. | Full-scale experimental validation of high-fidelity wireless measurement on a historic truss bridge | |
| JP2019065591A (en) | Road unit management system |