Intelligente Messdatenverarbeitung

Für die Weiterverwendung von Sensordaten in Schädigungs- und Strukturmodellen ist die Erzeugung belastlastbarer, sehr fehlerminimierter Zustandsinformationen unabdingbar. Einen maßgeblichen Beitrag hierzu liefert ein leistungsfähiges System zur Sensordatenüberwachung und -analyse, welches einer weiteren Datenverarbeitung beziehungsweise -nutzung vorgeschaltet ist. Hierbei können adaptive und selbstlernende Algorithmen zur Erhöhung der Leistungsfähigkeit einbezogen werden - es kann unterstützend auf modellbasierte und statistische Verfahren (Verfahren der künstlichen Intelligenz) zurückgegriffen werden.

Methoden der Datenvorverarbeitung

Wesentliche Aufgaben eines solchen Systems sind:

• Plausiblisierung von Sensordaten
  durch Detektion von Sensorsignalfehlern, verursacht durch Ausfall, Alterung, verschiedene im Instrumentierungsaufbau vorherrschende Störeinflüsse wie Leitungsübersprechen, Einstreuungen durch elektromagnetischen Felder, Drift; Qualitätsaussagen sind möglich.
• Fusion von Sensordaten
  (Zusammenführung und Informationsintegration) gleichartiger beziehungsweise unterschiedlicher Mess- oder Erfassungsgrößen zur Ermittlung von bauwerks- respektive bauteilbezogenen Zustandsaussagen.
• Interpolation von Sensordaten
  als Eingangsgrößen programmgestützter Schadensprognosealgorithmen, zeitliche und räumliche Interpolation zur Erzeugung plausibler Datenströme, erforderlich unter anderem zur Unterdrückung von Sensorsignalfehlern.
• Ableitung höherwertiger Information (automatisiert)
  zu ausgewählten Zustandsparametern mit dem Ziel des selbstständigen Erkennens fachtechnischer Sachverhalte mit jeweils zuvor definiertem messtechnischem beziehungsweise bauwerksbezogenem Aussagegehalt.

Schema zur Messdatenverarbeitung bei der Intelligenten Brücke