Questo elaborato presenta lo sviluppo e la validazione di un sistema a basso costo per il monitoraggio strutturale (SHM) di ponti ed edifici basato su accelerometri MEMS. È stato realizzato un modulo hardware dedicato con sensore triassiale ADXL355Z e microcontrollore ESP32, alloggiato in un involucro stampato in 3D e impermeabiliz zato, con salvataggio su microSD e sincronizzazione temporale via NTP. Il sistema è stato installato sul Ponte della Ricostruzione (Ancona) e impiegato per acquisire vibrazioni durante traffico reale, con ground truth fornito da video sincronizzati. La pipeline di elaborazione prevede: pre–processing e rimozione della componente DC, f iltraggio tramite filtro passa–banda Butterworth del quarto ordine (banda 8 − 30 Hz), per aumentare l’SNR preservando i transitori, estrazione di metriche nel do minio del tempo, della frequenza, statistiche e multiscala (wavelet packet energy), e classificazione supervisionata mediante albero decisionale (CART) per distinguere i passaggi di veicoli leggeri e pesanti. La valutazione su finestre scorrevoli include accuratezza, matrice di confusione, precision, recall e F1-score per classe. I risultati indicano che l’architettura proposta consente una separazione affidabile per tipo logie veicolari e una caratterizzazione coerente della risposta dinamica del ponte, evidenziando la praticabilità di soluzioni SHM low-cost in scenari reali.
Sviluppo di un sistema basato su IoT per il monitoraggio strutturale utilizzando accelerometri a basso costo
LORENZONI, FILIPPO
2024/2025
Abstract
Questo elaborato presenta lo sviluppo e la validazione di un sistema a basso costo per il monitoraggio strutturale (SHM) di ponti ed edifici basato su accelerometri MEMS. È stato realizzato un modulo hardware dedicato con sensore triassiale ADXL355Z e microcontrollore ESP32, alloggiato in un involucro stampato in 3D e impermeabiliz zato, con salvataggio su microSD e sincronizzazione temporale via NTP. Il sistema è stato installato sul Ponte della Ricostruzione (Ancona) e impiegato per acquisire vibrazioni durante traffico reale, con ground truth fornito da video sincronizzati. La pipeline di elaborazione prevede: pre–processing e rimozione della componente DC, f iltraggio tramite filtro passa–banda Butterworth del quarto ordine (banda 8 − 30 Hz), per aumentare l’SNR preservando i transitori, estrazione di metriche nel do minio del tempo, della frequenza, statistiche e multiscala (wavelet packet energy), e classificazione supervisionata mediante albero decisionale (CART) per distinguere i passaggi di veicoli leggeri e pesanti. La valutazione su finestre scorrevoli include accuratezza, matrice di confusione, precision, recall e F1-score per classe. I risultati indicano che l’architettura proposta consente una separazione affidabile per tipo logie veicolari e una caratterizzazione coerente della risposta dinamica del ponte, evidenziando la praticabilità di soluzioni SHM low-cost in scenari reali.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12075/23233