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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

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()