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.

• Distanz-Messung
  • ToF-Sensor VL6180X, Datenblatt
  • Verbaut auf Breakout Board von pololu.
  • Polulu VL6180X Arduino Library.
• Wetter-Messung
  • Bosch BME280, Datenblatt
  • (Nicht optimal) verbaut auf Breakout Board Marke AliExpress
  • Ardafruit BME280 Arduino Library
• Montage
  • Distanz-Sensor verschraubt auf Holzbrett
  • Reflektor montiert auf Makro/Stereo-Einstellschlitten

Folgende Messwerte sollen erhoben werden

• Riss im Münster.
• Spielt Längenausdehnung der bestehenden Rissmarken eine Rolle? Bsp.-Rechnung: 10 cm Baustahl, verändert sich zwischen -5 und 20 °C um 3 µm; Kupfer um 4,5 µm → für unseren Fall egal.
• Datenblatt VL6180X, Abstandsmessung:
  • VCSEL @850 nm; „[…] 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 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 mal 1 Nachkommastelle mit auf.
• Temperatureinflüsse? → Müssen wir uns mal anschaun.

• 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?

Neueste Einträge oben; Zeitstempel jeweils Start eines neuen Experiments.

• Start neuer Messreihe mit verschraubtem ToF-Sensor
• Werte der letzten 24h sind zu ignorieren

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

• 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.

• Aufbau:
  • VL6180X Time-of-Flight Distance Sensor.
  • Arduino Library.
  • Münsterplatine.
  • Messwerte direkt per Serial/USB auf den Laptop.
  • Abstand Sensor zu Gegenseite jeweils pro Messreihe unangetastet.

• 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
    

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()