Gửi bình luận
MPU-6050 kết hợp chương trình MotionFusion™ của InvenSense và chương trình cơ sở hiệu chuẩn thời gian chạy cho phép các nhà sản xuất loại bỏ việc lựa chọn, chất lượng và tích hợp mức độ hệ thống của các thiết bị rời rạc trong các sản phẩm hỗ trợ chuyển động, đảm bảo rằng thuật toán hợp nhất cảm biến và quy trình hiệu chuẩn mang lại tối ưu hiệu suất cho người tiêu dùng.
Kết quả của đề tài đã chế tạo được hệ thiết bị leo dây cáp nhằm giám sát và phát hiện hư hỏng của cáp cầu treo bao gồm: Cảm biến đo dao động 3 chiều, 3 cảm biến quan sát camera, thiết bị thu phát tín hiệu qua wifi và 4G, phần mềm điều khiển truyền phát và xử lý tín hiệu dao động từ cảm biến về trung tâm xử lý CABLEHM2020, phần mềm nhận dạng hình ảnh để phát hiện hư hỏng bằng hình ảnh từ camera.
Hệ thống đã được thử nghiệm tại Phòng Thí nghiệm Cơ học công trình, Viện Cơ học và so sánh với thiết bị đo và xử lý dao động PULSE của hãng Brüel & Kjær của Đan Mạch. Hệ thống đã được đo thử nghiệm tại cầu treo Trung Hà, tỉnh Hòa Bình.
Đây là cây cầu bắc qua khu vực hồ giữa hai xã Trung Hòa và Ngòi Hoa, huyện Tân Lạc, tỉnh Hòa Bình. Kết quả cho thấy tín hiệu dao động từ cáp cầu treo Trung Hà đã được truyền không dây về máy tính và xử lý online. Các kết quả đo và phân tích tín hiệu dao động của cáp cho thấy hệ thống cảm biến hoạt động tốt, có khả năng giám sát tốt các hư hỏng của cáp cầu treo.
Nhóm nghiên cứu cũng đã chế tạo được mô hình robot leo cáp trong phòng thí nghiệm nhằm giám sát và phát hiện hư hỏng của dây cáp cầu dây văng, cầu treo.
Theo TS Nguyễn Văn Quang, để có thể thương mại hóa sản phẩm cần thiết phải tiếp tục nghiên cứu để chế tạo robot có khả năng điều chỉnh lực cân bằng trên 3 bánh xe, để các bánh xe chuyển động theo quỹ đạo thiết kế trước, đồng thời robot phải có khả năng chịu được tác động của môi trường như mưa gió, ăn mòn...
Ngoài ra, nhóm sẽ tiếp tục phát triển các phương pháp phân tích tín hiệu hình ảnh và dao động để có thể đánh giá được chính xác nhất hiện trạng của dây cáp trong thực tế.
