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Abstract Fault diagnosis (FD), comprising fault detection, isolation, identification and accommodation, enables structural health monitoring (SHM) systems to operate reliably by allowing timely rectification of sensor faults that may cause data corruption or loss. Although sensor fault identification is scarce in FD of SHM systems, recent FD methods have included fault identification assuming one sensor fault at a time. However, real-world SHM systems may include combined faults that simultaneously affect individual sensors. This paper presents a methodology for identifying combined sensor faults occurring simultaneously in individual sensors. To improve the quality of FD and comprehend the causes leading to sensor faults, the identification of combined sensor faults (ICSF) methodology is based on a formal classification of the types of combined sensor faults. Specifically, the ICSF methodology builds upon long short-term memory (LSTM) networks, i.e. a type of recurrent neural networks, used for classifying ‘sequences’, such as sets of acceleration measurements. The ICSF methodology is validated using real-world acceleration measurements from an SHM system installed on a bridge, demonstrating the capability of the LSTM networks in identifying combined sensor faults, thus improving the quality of FD in SHM systems. Future research aims to decentralize the ICSF methodology and to reformulate the classification models in a mathematical form with an explanation interface, using explainable artificial intelligence, for increased transparency.

Die Weltbevölkerung wächst und gleichzeitig werden die Ressourcen immer knapper. Einen großen Anteil daran hat das Bauwesen. Die Lösung für ressourceneffizientes Bauen, sei es auf dem Wasser oder an Land, sehen Expertinnen und Experten in anpassungsfähigen, so genannten adaptiven Strukturen. Sie beschreiben die Idee, wie künftig für mehr Menschen ressourcenschonend und emissionsfrei gebaut werden kann. Dabei soll nicht nur mehr Wohnraum mit weniger Material geschaffen werden, sondern auch der Energieverbrauch gesenkt und der Nutzerkomfort gesteigert werden. Über den neuesten Stand der Technik diskutieren Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Wirtschaft am 23. und 24. Mai im Rahmen des Workshops „Adaptive Structures at Shore“ an der Technischen Universität Hamburg. In unterschiedlichen Fachvorträgen geht es einerseits darum, welche Auswirkungen beispielsweise Wind und Wasser auf Kaimauern oder schwimmende Bauwerke haben, oder inwiefern eine hohe Verkehrslast Brücken beansprucht. Dabei stellt sich die Frage, wie Bauwerke nachhaltig auf entsprechende Herausforderungen optimiert und angepasst werden können und inwiefern dabei Modellierungen und Simulationen helfen können. Der interdisziplinäre, englischsprachige Workshop wird durch das TU-Institut für Geotechnik und Baubetrieb organisiert und richtet sich an Interessierte unterschiedlicher Fachbereiche aus Wissenschaft, Wirtschaft und Verwaltung. Adaptive structures at shore provide an opportunity to minimize the resource consumption and the impact on the marine ecosystems through an efficient adaptation to changing boundary conditions. A combination of impact prediction, monitoring and material resistance estimation, numerical modelling, and innovative design is the key to success. The workshop “Adaptive Structures at Shore 2022” hosted by Hamburg University of Technology (TUHH) brings together international scientists and professionals to discuss the latest developments in the field and to explore synergies.