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Retícula abstracta de volúmenes cúbicos en naranja y turquesa

Structural Health Monitoring

La monitorización empieza con la inspección, el levantamiento y la identificación estructural, realizada mediante análisis modal operacional o algoritmos de inteligencia artificial. Los nodos MonStr registran desplazamientos, velocidades, aceleraciones, deformaciones, fisuras y asientos de forma continua, las 24 horas del día, sin umbrales de activación ni ventanas de registro. Los datos se escriben directamente en una base de datos HDF5, listos para el análisis.

Sistema de monitorización llave en mano

Vista frontal del MonStr Panel
  • Diseño del sistema

    Definimos la ubicación óptima de los sensores con algoritmos propios y diseñamos la campaña experimental.

  • Instalación

    Los nodos MonStr se instalan en cualquier condición: un único cable ethernet lleva tanto la alimentación como los datos, y cada nodo consume solo 0,6 W. Basta con conectar los dispositivos a la unidad de adquisición para que la monitorización arranque automáticamente; nodos y sensores se añaden o se retiran en cualquier momento, y switches ethernet comunes permiten ampliar la red.

  • Mantenimiento

    El servicio comprende el diseño, la implantación y la gestión de sistemas de Structural Health Monitoring para el control continuo o periódico del comportamiento de estructuras e infraestructuras. Puede incluir el suministro y la instalación de los sensores, la adquisición y transmisión de los datos, la plataforma de software, la definición de umbrales y alarmas, el mantenimiento del sistema y los informes técnicos.

  • Informes

    La información y las estadísticas llegan al cliente a través de la web app MonStr True Vision. Bajo petición suministramos también los datos brutos, en bases de datos HDF5 que se abren con STKO o con software de terceros.

Composición abstracta de paneles transparentes y líneas de datos luminosas sobre fondo azul

Tecnologías de monitorización

OMA

Identificación dinámica en condiciones operacionales. Las vibraciones registradas durante el servicio normal se procesan con técnicas en el dominio del tiempo (SSI) y de la frecuencia (FDD). El resultado es una estimación de frecuencias propias, amortiguamientos y formas modales, con sus incertidumbres. La comparación de las formas modales (MAC) con las de los modelos STKO permite actualizarlos y validarlos. En la monitorización continua, los parámetros modales, compensados de los efectos ambientales, se convierten en indicadores de daño: una caída persistente de las frecuencias señala una reducción de rigidez.

Anomaly detection

Los algoritmos de inteligencia artificial del software propio MonStr AI procesan y seleccionan los datos adquiridos y detectan automáticamente las anomalías: reducción de rigidez (a partir de las frecuencias), abertura de las fisuras, daños en las juntas, anomalías de desplazamiento y asientos diferenciales.

Digital Twin

Los datos adquiridos alimentan simultáneamente dos recorridos. Los algoritmos de inteligencia artificial detectan anomalías en las señales; en paralelo, un modelo de elementos finitos, calibrado con los mismos datos, se actualiza de forma continua para seguir los cambios que sufre la estructura. El resultado se refiere a toda la estructura, no solo a los puntos instrumentados — que es el límite de la monitorización convencional. Sobre ese modelo simulamos escenarios, verificamos estrategias de intervención y planificamos el mantenimiento antes de que surjan los problemas.

System integration

Todos los productos de hardware y software para la monitorización los desarrolla y fabrica ASDEA, empezando por los sensores MonStr, y trabajan con el mismo formato de datos para no perder precisión: las medidas se guardan en bases de datos HDF5, las mismas que usa STKO, donde algoritmos data-driven y herramientas model-based conviven en el mismo entorno virtual.

WIM

El Weigh-in-Motion (WIM) es un sistema para el pesaje dinámico de los vehículos durante el tránsito normal, sin interrumpir la circulación. ASDEA integra el WIM en los sistemas de Structural Health Monitoring, asociando a los datos de respuesta de la estructura la información relativa a las cargas de tráfico, como peso total, cargas por eje, velocidad y clase de los vehículos. La integración permite correlacionar las cargas que han transitado realmente con el comportamiento medido de la obra y mejorar la interpretación de los datos de monitorización.

Algunos proyectos