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Thamer Al-Zuriqat, Carlos Federico Chillón Geck, Kosmas Dragos

• Sensorfehler in Bauwerksmonitoringsystemen können zum Verlust von Daten und zu mangelhaften Zustandsbewertungen und Lebensdauerabschätzungen führen, wobei im schlimmsten Fall strukturelle Schäden unentdeckt bleiben. Infolgedessen finden Fehlerdiagnosekonzepte zunehmend Anwendung in Bauwerksmonitoringsystemen. Die meisten Fehlerdiagnosekonzepte für Bauwerksmonitoringsysteme erfassen jedoch nur das Auftreten eines einzelnen Fehlers und berücksichtigen nicht das gleichzeitige Auftreten mehrerer Fehler in mehreren Sensoren, wie es in realen Bauwerksmonitoringsystemen vorkommen kann. In diesem Beitrag wird ein adaptiver Ansatz zur Fehlerdiagnose für Bauwerksmonitoringsysteme vorgestellt, der das gleichzeitige Auftreten von Fehlern bei mehreren Sensoren berücksichtigt. Der adaptive Ansatz umfasst Fehlerdetektion, -isolation und -behebung. Der Ansatz baut auf analytischer Redundanz auf, die korrelierte Daten von mehreren Sensoren eines Bauwerksmonitoringsystems verwendet. Insbesondere werden Fehler mithilfe der Prognosen von künstlichen neuronalen Netzen (KNN), die Korrelationen innerhalb der Sensordaten nutzen, diagnostiziert. Der vorgeschlagene Ansatz zur adaptiven Fehlerdiagnose bei gleichzeitigen Sensorfehlern in Bauwerksmonitoringsysteme wurde anhand von Sensordaten einer Eisenbahnbrücke validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Ansatz die Zuverlässigkeit von Bauwerksmonitoringsystemen verbessert.