TU Dresden INSTITUT FÜR MASSIVBAU

Teilprojekt E03

ADMO - Automatische datengetriebene Modellbildung und H_2/H_∞-Norm basierte Dimensionsreduktion von prozessorientierten und kooperativen Systemen zur SHM-Zustandsanalyse mit Methoden der Systemidentifikation und maschinellem Lernen an exponierten Bauwerke

Der digitale Wandel bewirkt tiefgreifende Veränderungen in allen gesellschaftlichen Bereichen. In der Fusion von BIM, der optimierten Planung, Ausführung und Bewirtschaftung von Anlagen, Bauwerken und Infrastrukturen, mit dem Structural Health Monitoring (SHM) fungiert ein digitaler Zwilling als zentrales Element einer effizienten Datenorganisation.

Zielsetzung dieses Projektes ist eine Methode, die eine automatisierte datengetriebene Modellbildung auf Basis der H2/H-unendlich- Norm und Methoden der Systemidentifikation gekoppelt mit maschinellem Lernen realisiert. Damit wird eine Zustandsanalyse als digitaler Zwilling über die Lebensdauer des realen Zwillings, dem Bauwerk, möglich, die Eingang in ein SHM/BIM-Konzept findet. Auf Basis von prozessorientierten kooperativen Systemen sind besondere, physikalisch interpretierbare Indikatoren in der Lage automatisch Strukturveränderungen anzuzeigen und zu lokalisieren.

Abbildung 1: Ziele des Forschungsvorhabens innerhalb des SPP100+
Abbildung 2: Übersicht Gesamtkonzept

Die numerische Methode arbeitet mit stochastischen mehrfachkorrelierten Output-Only Messdaten unter besonderer Berücksichtigung und Klassifikation von Umwelt- und Betriebsbedingungen. Die automatisch erstellten parametrisierten stochastischen Prozessmodelle der System- und Filtertheorie ermöglichen eine Prädiktion zukünftiger Schadenszustände an der untersuchten Struktur. Der Baulastträger bekommt damit ein Instrumentarium zur vorausschauenden Planung von Instandhaltungsmaßnahmen an Bauwerken mit hohem volkswirtschaftlichem Nutzen.

Highlights und Meilensteine von ADMO (DFG-SPP100+ C03/E03) im Zeitrahmen 2022-2025

Automatische datengetriebene Modellbildung und H2/H∞-Norm basierte Dimensions-reduktion von prozessorientierten und kooperativen Systemen zur SHM-Zustandsanalyse mit Methoden der Systemidentifikation und maschinellem Lernen an exponierten Bauwerken

Theorie der Methoden

  • 2022-2024 Entwicklung, Verifikation und Veröffentlichung von Autonomous Model Order Selection (AMOS) [2] [3_Konf]
  • 2022-2024 Normierung auf ideelle Eingangskovarianz und Zustandsraumnormierung führt auf eine zwingend positiv definite Systemidentifikation mit der Methode State Projection Estimation Error (SP2E) [5]
  • 2024-2025 Kombination AMOS und SP2E ermöglichen kontinuierliches Monitoring zur Schadenslokalisation [3] [4] [7_Konf]
  • 2024-2025 Lokalisation von Schädigungen durch Einflusslinien auf Basis von Inklinometern

Verifikation der Methoden an realen Versuchen von mehrfachkorrelierten Prozessen

  • 2022-2023 Labormessungen: Steifigkeits- und Massenänderungen können eindeutig lokalisiert werden [1] [2_Konf] [5_Konf] [7_Konf]
  • 2023-2024 Freifeldversuche: Massenänderungen können auch unter Betriebs- und Umwelteinflüssen eindeutig lokalisiert werden [1] [5] [2_Konf] [5_Konf]
  • 2023-2024 Großversuch Flossgrabenbrücke im Betriebszustand: Massenänderungen können eindeutig lokalisiert werden [6] [1_Konf] [4_Konf] [5_Konf] [6_Konf]
  • 2024-2025 Laborversuche mit Inklinometern ermöglichen Lokalisation von Steifigkeitsänderungen
  • 2025 Messungen an IDA-KI Brücke [4]

Peer-Reviewed Journal Paper

  1. Rohrer, M., Moeller, M., & Lenzen, A. (2024). A Testing Field for Studies of Environmental and Operational Effects in Structural Damage Localization of Mechanical Structures. Structural Control and Health Monitoring Wiley, 2024(1), 3970794. DOI: https://doi.org/10.1155/2024/3970794
  2. Moeller, Max and Lenzen, Armin, Autonomous Energy-Based Model Order Selection in Parameter State Space Identification Via Cross Gramian and Symmetrizer. Mechanical Systems and Signal Processing Elsevier. (Preprint) DOI: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4965431
  3. Becks et. al. (2024). Neuartige Konzepte für die Zustandsüberwachung und -analyse von Brückenbauwerken – Einblicke in das Forschungsvorhaben SPP100+. Bauingenieur, BD. 99 (2024) Nr. 10. DOI: doi.org10.37544/0005-6650-2024-10-63
  4. Rohrer et. al. (2025) Experimental Studies on Multi-Scale Data-Driven Methods within the Framework of Strucural Health Monitoring. Civil Engineering Design Wiley. DOI: doi.org/10.1002/cend.202400036
  5. Rohrer, Maximilian, and Lenzen, Armin. „An Experimental Validation of Damage Localization with SP2E under the Influence of EOC“ Mechanical Systems and Signal Processing. Submitted January 2025, under review.
  6. Lenzen, Armin et. al. „Experimental fault localization at the seven span Flossgraben Bridge under operation by output-only system parameter identification based on subspaces and H-infinity-optimization“ Structural Control and Health Monitoring. Submitted March 2025, under review.

Konferenz und andere VÖ

  1. A. Lenzen, M. Moeller and M. Rohrer, „Monitoring an der Floßgrabenbrücke in Zeitz-Experimente zur Systemidentifikation,“ in Berichte der Fachtagung "Baustatik - Baupraxis 15", 04. und 05. März 2024, Hamburg, 2024. (peer reviewed) ISBN: 978-3-00-077808-7. S. 491-498
  2. Maximilian Rohrer, Max Moeller, Armin Lenzen: "Experimental vibration-based output-only damage localization of mechanical systems." EWSHM 2024, 11th European Workshop on Structural Health Monitoring, Potsdam, Germany, June 10-13, 2024. DOI: https://doi.org/10.58286/29613
  3. Max Moeller, Maximilian Rohrer, Armin Lenzen: "System Identification based on the Cross Gramian." EWSHM 2024, 11th European Workshop on Structural Health Monitoring, Potsdam, Germany, June 10-13, 2024. DOI: https://doi.org/10.58286/29618
  4. Rohrer, M., Moeller, M., & Lenzen, A. (2024). System identification and monitoring of bridge structures. Special Issue of Procedia Structural Integrity, SMAR 2024 Proceedings. (peer reviewed)
    DOI: doi.org/10.1016/j.prostr.2024.09.194
  5. Armin Lenzen, Max Moeller, Maximilian Rohrer (2024). Schadenserkennung an Baukonstruktionen mit intelligenten Methoden der Systemidentifikation. Informatik Festival 2024, Wiesbaden, Germany, September 24-26, 2024. (peer reviewed)
     DOI: doi.org/10.18420/inf2024_151
  6. Rohrer, Maximilian, and Lenzen, Armin. „Systemidentifikation und Zustandsüberwachung der Floßgrabenbrücke“ 8. VDI Fachtagung Baudynamik 25, 2025. DOI: doi.org/10.51202/9783181024478-201
  7. Moeller, Max, and Lenzen, Armin. „Langzeitüberwachung mittels autonomoer Systemidentifikation“ 8. VDI Fachtagung Baudynamik 25, 2025. DOI: doi.org/10.51202/9783181024478-201

Anprechpartner

Prof. Dr.-Ing Armin Lenzen
HTWK-Leipzig
Projektleiter
M.Sc. Max Moeller
HTWK-Leipzig
Projektbearbeiter
M.Sc. Maximilian Rohrer
HTWK-Leipzig
Projektbearbeiter

Publikationen

Peer-Reviewed Journal Paper

  1. Rohrer, M., Moeller, M., & Lenzen, A. (2024). A Testing Field for Studies of Environmental and Operational Effects in Structural Damage Localization of Mechanical Structures. Structural Control and Health Monitoring Wiley, 2024(1), 3970794. DOI: https://doi.org/10.1155/2024/3970794

  2. Moeller, Max and Lenzen, Armin, Autonomous Energy-Based Model Order Selection in Parameter State Space Identification Via Cross Gramian and Symmetrizer. Mechanical Systems and Signal Processing Elsevier. (Preprint) DOI: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4965431

  3. Becks et. al. (2024). Neuartige Konzepte für die Zustandsüberwachung und -analyse von Brückenbauwerken – Einblicke in das Forschungsvorhaben SPP100+. Bauingenieur, BD. 99 (2024) Nr. 10. DOI: doi.org10.37544/0005-6650-2024-10-63

  4. Rohrer et. al. (2025) Experimental Studies on Multi-Scale Data-Driven Methods within the Framework of Strucural Health Monitoring. Civil Engineering Design Wiley. DOI: doi.org/10.1002/cend.202400036

  5. Rohrer, Maximilian, and Lenzen, Armin. „An Experimental Validation of Damage Localization with SP2E under the Influence of EOC“ Mechanical Systems and Signal Processing. Submitted January 2025, under review.

  6. Lenzen, Armin et. al. „Experimental fault localization at the seven span Flossgraben Bridge under operation by output-only system parameter identification based on subspaces and H-infinity-optimization“ Structural Control and Health Monitoring. Submitted March 2025, under review.

Konferenz und andere VÖ

  1. A. Lenzen, M. Moeller and M. Rohrer, „Monitoring an der Floßgrabenbrücke in Zeitz-Experimente zur Systemidentifikation,“ in Berichte der Fachtagung "Baustatik - Baupraxis 15", 04. und 05. März 2024, Hamburg, 2024. (peer reviewed) ISBN: 978-3-00-077808-7. S. 491-498

  2. Maximilian Rohrer, Max Moeller, Armin Lenzen: "Experimental vibration-based output-only damage localization of mechanical systems." EWSHM 2024, 11th European Workshop on Structural Health Monitoring, Potsdam, Germany, June 10-13, 2024. DOI: https://doi.org/10.58286/29613

  3. Max Moeller, Maximilian Rohrer, Armin Lenzen: "System Identification based on the Cross Gramian." EWSHM 2024, 11th European Workshop on Structural Health Monitoring, Potsdam, Germany, June 10-13, 2024. DOI: https://doi.org/10.58286/29618

  4. Rohrer, M., Moeller, M., & Lenzen, A. (2024). System identification and monitoring of bridge structures. Special Issue of Procedia Structural Integrity, SMAR 2024 Proceedings. (peer reviewed)
    DOI: doi.org/10.1016/j.prostr.2024.09.194

  5. Armin Lenzen, Max Moeller, Maximilian Rohrer (2024). Schadenserkennung an Baukonstruktionen mit intelligenten Methoden der Systemidentifikation. Informatik Festival 2024, Wiesbaden, Germany, September 24-26, 2024. (peer reviewed)
    DOI: doi.org/10.18420/inf2024_151

  6. Rohrer, Maximilian, and Lenzen, Armin. „Systemidentifikation und Zustandsüberwachung der Floßgrabenbrücke“ 8. VDI Fachtagung Baudynamik 25, 2025. DOI: doi.org/10.51202/9783181024478-201

  7. Moeller, Max, and Lenzen, Armin. „Langzeitüberwachung mittels autonomoer Systemidentifikation“ 8. VDI Fachtagung Baudynamik 25, 2025. DOI: doi.org/10.51202/9783181024478-201