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.
2024
2025-10-16
Development of an IoT-based system for structural monitoring using low-cost accelerometers
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Tesi Filippo Lorenzoni.pdf

non disponibili

Descrizione: Tesi Magistrale Filippo Lorenzoni
Dimensione 2.99 MB
Formato Adobe PDF
2.99 MB Adobe PDF

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12075/23233