Neuro-Fuzzy-basiertes multisensorielles Diagnosekonzept zur qualifizierten Schadensdiagnose an Abwasserkanälen

Eine umfassende qualifizierte Schadensdiagnose in kommunalen Kanalsystemen ist nur dann möglich, wenn die vorhandene TV-Technik durch zusätzliche Sensoren ergänzt wird. In dem von der deutschen Forschungsgemeinschaft DFG geförderten Forschungsverbundvorhaben SAM wurden alternative Inspektionssensoren entwickelt und hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit untersucht. Zur Integration der komplementären Sensorinformation zu einem ganzheitlichen Schadensbild wurde ein Neuro-Fuzzy-basiertes multisensorielles Diagnosekonzept entwickelt und erprobt, über das in diesem Beitrag berichtet wird.

Qualified damage diagnosis in sewer pipes requires besides conventional TV technology the introduction of different sensors for the detection of specific damages. Within the framework of the joint research project SAM supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG specific inspection sensors have been investigated in terms of feasibility and performance. For the smart integration of the complementary sensor information toward a comprehensive condition assessment a Neuro-Fuzzy based multi sensor diagnosis concept has been developed and tested. About the theoretical concept and the practical application will be reported in this contribution.