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基于邊緣AI和機器學(xué)習(xí)的橋梁損壞檢測維護方案

454398 ? 來源:Xilinx創(chuàng)新生態(tài) ? 作者:Xilinx創(chuàng)新生態(tài) ? 2020-11-04 12:31 ? 次閱讀
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前言
根據(jù)美國土木工程師學(xué)會(ASCE)發(fā)布的2017年基礎(chǔ)設(shè)施報告卡,美國614,387座橋梁中近40%至少有半個世紀的歷史。2016年,近10%的車輛在結(jié)構(gòu)上存在缺陷。平均每天有1.88億輛車跨越結(jié)構(gòu)上不足的橋梁。橋梁的管理者們不斷尋找更能減小成本效益的方法來保持橋梁的良好維修

面對人們總是需要主動修復(fù)破損橋梁的現(xiàn)狀,需要有切實可行的方案進行橋梁損壞情況的維護與檢測方式。

導(dǎo)致橋梁出現(xiàn)故障和倒塌的主要問題是:

  • 基建失敗
  • 結(jié)構(gòu)崩潰
  • 缺乏良好的維護
  • 磨損
  • 洪水
  • 意外事件

解決方案
我們的解決方案是在橋梁中策略性地放置一對振動傳感器(加速度計或IMU),以執(zhí)行連續(xù)監(jiān)測。通過邊緣的AI機器學(xué)習(xí),我們將生成橋梁磨損的預(yù)測模型,并建議用戶安排預(yù)防性維護。我們將使用這些算法,然后通過Ultra96頂部的強大FPGA加速它們,以獲得最佳性能。

程序邏輯圖

分別配置Ultra96、樹莓派Arduino,然后將它們連接在一起。借助樹莓派作為主要的操作界面,將Arduino中讀取得到的數(shù)據(jù)和樹莓派自帶的傳感器的數(shù)據(jù)作為比對放入Ultra96中加速運算得到結(jié)果,借助IoT儀表盤來可視化所得到的數(shù)據(jù)結(jié)果。

測試

借助模型裝置和實際場景中的數(shù)據(jù)測試得到最大振幅處為橋梁的固有頻率,而進一步測量的目的是分析橋梁是否有通過維護降低其固有頻率的幅度。

如圖中所示的測試得到的橋梁的固有頻率為0.3Hz,而振幅可以達到接近0.5,而提醒修復(fù)的目的是將0.5的這個幅度進一步降低,從而減少在固有頻率上對于橋的負擔(dān),從而可以對于橋梁的損壞程度和維護情況進行相應(yīng)的參照比較,從而達到對于橋梁的保護。

編輯:hfy
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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