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Risssiumulator16153

Ein Simulator für Risse in historischen Bauwerken ;-) Bzw. ein Messaufbau für Sensoren für Abstandsmessung zur Überwachung von entsprechenden Rissen.

Der Rissimulator16153 und die entsprechenden „Sensoren in einer Aufputzdose“ sind Teil des Projekts MünsterMonitoring.

Aufbau

Fotos

Prototyp 1

Prototyp 2 (aktuell)

Codename: Risssi (mit drei 's')

Messwerte

Folgende Messwerte sollen erhoben werden

VL6180X BME280 Platine
Distanz x
Umgebungshelligkeit x
Temperatur x
Rel. Luftfeuchte x
Luftdruck x
Batteriespannung x

Modell

  • Riss im Münster.
  • Spielt Längenausdehnung der bestehenden Rissmarken oder unserem Messaufbau eine Rolle?
    • Temperatruabhängigkeit? Bsp.-Rechnungen mit 10 cm Länge und einem Temperaturunterschied von 15 K (bspw. -5 bis 20 °C):
      • Baustahl: 3 µm
      • Kupfer: 4,5 µm
      • PVC: 200 µm = 0,2 mm; alpha = 0,07 mm/m K
      • Plexiglas (PMMA, auch Acrylglas): 0,2 mm; alpha = 0,07 mm/m K
  • Datenblatt und Broschüre VL6180X, Abstandsmessung:
    • VCSEL @850 nm + SPAD, „[…] the VL6180X precisely measures the time the light takes to travel to the nearest object and reflect back to the sensor (Time-of-Flight).“
    • Genauigkeit von 1 mm + Rauschen von max. 2 mm (bei Standard-Betriebsbedingungen mit 23 °C, 2,8 V Betriebsspannung, dunkel).
    • Optimale Betriebsbedingungen: -10 .. +60 °C, 2,7 .. 2,9 V Betriebsspannung.
  • Es scheint so, dass man mit dem VL6180X auch im 1/10-mm-Bereich messen kann. → Wir zeichnen also soweit 2 Nachkommastellen, also 100-stel mm, auf.
  • Temperatureinflüsse, weitere Klimawerte? → Müssen wir uns anschauen.

Einflussgrößen und Messunsicherheit

  • Messgröße: Länge
    • … des Abstandes Sensor zu gegenüberliegendem Plättchen.
    • gemessen mit dem VL6180X, s.o.
    • Einflussgrößen (aktuelle Annahmen):
      • Temperatur.
      • Umgebungslicht: Allgemeine Beleuchtungsstärke? Direkte Lichteinstrahlung in den Sensor?
      • Versorgungsspannung.
    • Evtl. weitere Einflussgrößen:
      • Materialausdehnung(en).
  • Messunsicherheit:
    • Für den VL6180X wird im Datenblatt (s.o.) eine Genauigkeit von 1 mm und ein Rauschen von 2 mm angegeben. → Kann dies durch Messwiederholungen verbessert werden?

Laborbuch

Neueste Einträge oben; Zeitstempel jeweils Start eines neuen Experiments.

2019-12-02 0759: manuelle Temperatur-Kalibrierung

  • Sensor/Distanz-Messung scheint sehr anfällig für plötzliche Temperaturstürze (am aktuellen Messort z.B. typisch durch Lüften im Zimmer).
  • Bisher war die automatische Kalibrierung auf Temperatur auf dem Standardwert belassen (alle 255 Messungen), siehe Datenblatt Kapitel 2.7.4 Manual/autoVHV calibration
  • Nun zu Beginn jeder Messung (Reihe aus 50 direkt aufeinander folgenden Messungen) manuelle getriggerte Temperatur-Kalibrierung; siehe Commit im Quellcode.

2019-11-23 1122: neuer Aufbau

  • Sensor und Reflektor nun an/aus Acrylglasblöcken, die fest an Eintellschlitten bzw. dessen Basis fixiert sind.
  • 2019-11-24 1056: Reflektor mit dickerem Papier tapeziert.
  • 2019-11-29 0800-1100: Ausflug des Risssimulator16153 in die Münsterbauhütte.

2019-11-17 1030: Start neuer Messreihe

  • Start neuer Messreihe mit verschraubtem ToF-Sensor
  • Werte der letzten 24h sind zu ignorieren
  • → „Holz schaffat z'viel“ = Ausdehnung des Holzes abhängig von der Luftfeuchte viel zu groß.

2019-11-17 0030: ToF-Sensor verschraubt und Ambient Light

  • ToF-Sensor nun fest verschraubt, um erneutes Ablösen des Klebebands zu verhindern
  • Messung des Ambient Lights (vergleichbare Messart wie Distanz) mit aufgenommen

2019-11-12 2321: platine01 sendet erste Daten

  • Aufbau: wie unten
  • Abstand: fix.
    • nicht ganz: Doppelseitiges Klebeband war – wie schon erwartet – nicht wirlich geeignet, um den Sensor am Holz zu befestigen; der Sensor hat sich immer wieder gelöst. Wir suchen nach genügend kleinen Schrauben (Größe ~ M1).
  • Standort: fix.
    • TODO beschreiben
  • Messwertermittlung: 50 Messwiederholungen @10Hz, errechnung von mean std dev.
  • Messintervall: 15 Minuten
  • Übertragung und Speicherung: → TTN → influxdb.

2019-11-10 1738: erste Versuche

  • uint8_t readRangeSingle(void)
    • Messreihe 1:
sSingle = c(29,27,28,27,25,27,27,28,26,25,28,28,28,28,26,28,27,26,26,27,27,28,26,27,27,26,28,27,28,26,28,26,26,28,27,27,26,29,27,26,26,26,26,26,28,27,26,27,26,26,26,28,27,26,26,27,27,27,28,26,27,27,27,28,27,26,26,27,26,26,28,27,28,27,28,27,27,26,28,28,29,26,27,27,26,27,27,27,26,28,27,27,26,25,28,28,29,27,26,27,27,30,28,27,27,26,27,27,28,26,30,28,27,26,27,29,28,26,26,26,28,29,27,27,28,27,27,26,29,25,25,28,25,26,28,27,27,26,27,28,28,26,28,25,27,28,28,26,28,26,28,25,25,26,27,27,27,27,27,26,28,27,28,27,27,26,27,27,27,28,27,27,25,27,27,27,26,28,27,28,27,26,28,26,27,27,27,27,28,27,24,26,28,27,27,26,28,26,27,27,25,29,28,26,27,27,27,27,27,27,28,26,26,26,27,27,27,27,27,26,27,26,26,27,27,26,28,28,26,25,27,25,26,26,27,25,29,27,28,27,27,28,27,27,26,28,26,25,26,28,28,27,27,26,26,26,26,26,27,27,27,26,27,27,27,27,27,26,27,27,28,28,27,26,28,27,27,25,26,27,26,27,27,27,28,26,28,27,27,27,28,27,28,27,27,26,26,27,26,27,27,27,28,26,26,26,26,26,26,26,26,27,27,28,26,28,25,27,27,26,27,27,27,27,26,27,28,24,28,28,26,28,26,27,27,27,25,26,27,27,27,28,29,27,29,27,27,27,27,27,27,27,28,25,28,27,29,28,27,27,27,27,26,27,27,28,27,27,27,27,26,28,27,28,27,28,24,27,27,27,28,25,25,27,26,27,26,28,25,28,29,29,27,25,28,27,28,27,26,28)
 
summary(sSingle)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  24.00   26.00   27.00   26.91   28.00   30.00 
sd(sSingle)
[1] 0.9691481
    

  • uint8_t readRangeContinuous(void)
    • Messreihe 1:
sContinuous = c(27,28,30,28,27,27,27,27,27,27,28,28,29,29,27,28,26,27,26,26,28,26,26,27,26,27,28,29,27,26,28,27,27,27,27,26,26,26,27,28,28,26,28,27,29,29,27,27,27,27,27,27,27,28,26,27,27,27,25,26,29,25,27,26,28,27,27,28,27,26,26,27,27,26,29,27,26,26,28,29,25,27,26,28,27,27,28,27,28,27,27,26,27,27,28,27,26,27,26,27,27,26,26,26,27,25,29,26,26,27,26,27,28,27,27,26,26,27,27,28,26,27,27,26,27,26,27,27,27,26,27,26,26,28,27,27,27,28,25,27,27,27,27,25,26,26,27,27,26,28,26,26,26,26,26,28,26,27,25,28,27,28,27,27,26,29,27,27,27,25,28,28,24,27,28,27,28,25,25,26,27,26,28,28,27,26,26,25,28,28,28,27,27,27,27,27,25,26,25,26,27,27,26,27,28,27,26,27,28,27,28,27,25,26,26,26,28,27,27,26,27,28,26,26,26,27,27,27,27,28,27,28,27,27,28,28,27,27,26,26,27,28,26,27,28,28,26,26,26,28,27,28,26,27,27,27,27,28,28,27,28,28,29,27,27,29,27,29,26,29,25,27,27,29,28,26,27,29,26,28,27,26,27,26,26,27,27,27,27,26,27,26,27,26,28,28,26,27,28,28,28,25,26,27,26,28,28,26,27,27,29,27,26,26,29,29,28,28,27,27,27,28,27,27,27,27,28,26,28,27,29,28,27,27,27,28,25,29,28,28,28,26,27,25,26,26,28,28,26,28,26,28,28,28,28,27,27,28,28,27,27,28,29,26,29,27,25,26,27,27,28,28,28,27,27,27,28,27,28,27,28,26,28,27,28,26,27,27,26,27,29,26,27,28,27,26,27,28,28,28)''

summary(sContinuous)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  24.00   26.00   27.00   27.02   28.00   30.00 
sd(sContinuous)
[1] 0.9782599
    

  • Messreihe 2:
sContinuousFast = c(29,28,27,30,27,28,27,28,27,27,28,28,26,29,28,29,29,29,28,28,28,28,28,28,28,26,28,28,27,28,27,27,28,27,28,28,27,29,29,27,29,28,27,28,26,28,27,30,28,27,27,27,28,27,29,27,27,28,26,27,26,29,27,28,27,29,29,28,27,27,27,27,28,27,27,28,29,27,26,27,27,27,28,26,28,27,27,28,29,27,28,29,27,26,28,26,28,28,28,28,28,28,26,28,27,28,28,29,28,28,26,28,26,28,28,28,27,26,27,28,29,27,29,31,28,26,27,27,28,28,28,28,30,28,28,26,26,29,29,26,27,27,27,28,25,26,27,29,27,27,28,28,29,28,28,27,28,27,29,27,25,28,27,27,27,28,28,28,27,27,27,27,27,26,27,27,28,28,27,27,29,28,27,27,27,28,27,28,27,25,26,27,28,27,27,29,29,29,27,27,30,28,28,29,27,29,28,28,27,28,28,28,27,27,29,28,28,29,26,26,27,27,28,30,28,28,28,27,26,26,30,27,28,28,29,26,27,27,30,30,28,28,28,30,29,27,29,27,27,27,28,28,29,28,27,28,26,27,27,28,28,27,29,27,26,27,30,28,27,27,27,28,29,28,28,28,28,27,28,28,27,29,28,27,27,28,28,27,26,27,27,27,27,28,26,28,28,26,28,27,28,27,28,29,27,27,26,27,28,28,28,28,28,27,28,29,27,28,28,27,27,26,28,26,29,26,28,29,27,27,29,28,28,26,28,30,27,28,28,28,28,26,30,30,27,27,27,29,28,29,28,27,27,28,28,28,29,29,28,29,29,29,28,29,27,26,29,27,28,27,28,26,27,29,26,28,28,27,28,27,27,27,28,27,26,26,27,26,27,27,29,29,26,27,29,28,29,28,26,27)''

summary(sContinuousFast)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  25.00   27.00   28.00   27.63   28.00   31.00
sd(sContinuousFast)
[1] 1.004972
    

Datenanalyse mit Rolf

install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

# Daten laden, z.B. sSingle von oben:

summary(sSingle)

df_sSingle = data.frame(sSingle)
plot = ggplot(df_sSingle, aes(sSingle))
plot + geom_bar()