기존의 태양광 발전 모니터링 시스템은 현재의 발전량, 과거의 발전량, 환경센서 값등을 모니터링 한다. 이는 발전소의 효율적인 운영과 유지보수를 위한 태양광 발전량 예측이 필요하기 때문이다. 이를 위해 데이터 축적을 통해 빅데이터 기반 태양광 발전 모니터링 시스템의 발전량 예측 알고리즘 구현 방안을 제안한다. 이를 통해 미리 예측된 발전량에 비례하여, 태양광 발전 플랜트의 고장을 예측하고자 한다. 결과적으로 시스템의 고장을 예측하여 미리 점검하도록 한다.
In this study, an underwater radiation detector was built using a GAGG(Ce) scintillator and silicon photomultiplier to establish an underwater radiation exposure monitoring system. The GAGG(Ce) scintillator is suitable for small radiation detectors as it strongly absorbs gamma rays and has a high light emission rate with no deliquescent properties. Additionally, the silicon photomultiplier is a light sensor with characteristics such as small size and low applied voltage. Further, a program and mobile app were developed to monitor the radiation coefficient values generated from the detector. According to the results of the evaluation of the characteristics of the underwater radiation monitoring system, when tested for its responsiveness to radiation intensity and reactivity, the system exhibited a coefficient of determination of at least 0.99 with respect to the radiation source distance. Additionally, when tested for its underwater environmental temperature dependence, the monitoring system exhibited an increase in the count rate up to a certain temperature because of the increasing dark current and a decrease in the count rate because of decreasing overvoltage. Extended studies based on the results of this study are expected to greatly contribute to immediate and continuing evaluation of the degree of radioactive contamination in underwater environments.
As the lifespan of concrete structures increases, their load carrying capacity decreases owing to cyclic loads and long-term effects such as creep and shrinkage. For these reasons, there is a necessity for stress state monitoring of concrete members. Particularly, it is necessary to evaluate the concrete structures for behavioral changes by using a technique that can overcome the measuring limitations of usual ultrasonic nondestructive evaluation methods. This paper proposes the use of a nonlinear ultrasonic method, namely, nonlinear resonant ultrasonic spectroscopy (NRUS) for the measurement of nonlinearity parameters for stress monitoring. An experiment compared the use of NRUS method and a linear ultrasonic method, namely, ultrasonic pulse velocity (UPV) to study the effects of continuously increasing loads and cyclic loads on the nonlinearity parameter. Both NRUS and UPV methods found a similar direct relationship between load level and that parameter. The NRUS method showed a higher sensitivity to micro-structural changes of concrete than UPV method. Thus, the experiment confirms the possibility of using the nonlinear ultrasonic method for stress state monitoring of concrete members.
Ziyuan Fan;Qiao Huang;Yuan Ren;Qiaowei Ye;Weijie Chang;Yichao Wang
Smart Structures and Systems
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제31권2호
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pp.183-197
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2023
For long-span bridges with a structural health monitoring (SHM) system, environmental temperature-driven responses are proved to be a main component in measurements. However, anomalous structural behavior may be hidden incomplicated recorded data. In order to receive reliable assessment of structural performance, it is important to study therelationship between temperature and monitoring data. This paper presents an application of the cointegration based methodology to detect anomalies that may be masked by temperature effects and then forecast the temperature-induced deflection (TID) of long-span suspension bridges. Firstly, temperature effects on girder deflection are analyzed with fieldmeasured data of a suspension bridge. Subsequently, the cointegration testing procedure is conducted. A threshold-based anomaly detection framework that eliminates the influence of environmental temperature is also proposed. The cointegrated residual series is extracted as the index to monitor anomaly events in bridges. Then, wavelet separation method is used to obtain TIDs from recorded data. Combining cointegration theory with autoregressive moving average (ARMA) model, TIDs for longspan bridges are modeled and forecasted. Finally, in-situ measurements of Xihoumen Bridge are adopted as an example to demonstrate the effectiveness of the cointegration based approach. In conclusion, the proposed method is practical for actual structures which ensures the efficient management and maintenance based on monitoring data.
본 연구에서는 돌발적 충격에 의한 파손사전 예방감시를 위한 이중구조 파이프, 측량 및 시공 속성정보 수집을 위한 스마트 폰 앱 프로그램 개발, 실시간 감시를 위한 서버프로그램 등을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템의 효과를 분석하기 위하여 파일럿규모의 시험을 야외시험장에 구축하였다. 파손 예방을 위한 데이터는 파이프에 부착된 센서를 통하여 감지된다. 누출은 압력센서를 일정한 간격으로 설치하여 시험하였다. VRS 측량장비와 스마트폰을 연계한 앱 프로그램과 서버프로그램을 통하여 실시간 자료 수집과 감시가 가능하도록 하였다.
Research to date has mainly focused on structural analysis and design of wind turbines considering turbulent aerodynamic loading. The combined effects of wind and seismic loading have not been studied by many researchers. With the recent expansion of wind turbines into seismically active regions research is now needed into the implications of seismic loading coupled with turbulent aerodynamic loading. This paper proposes a monitoring procedure for onshore horizontal axis wind turbines (HAWTs) subjected to this combined loading regime. The paper examines the impact of seismic loading on the 5-MW baseline HAWT developed by the National Renewable Energy Laboratory (NREL). A modified version of FAST, an open-source program developed by NREL, is used to perform the dynamic analysis.
The performance evaluation of existing structures is important to study the safety of those structures with changing the loads over the lifetime of structures. Therefore, this study aims at evaluating the Seong-Su bridge, Seoul, Korea, using structural health monitoring (SHM) system. The static and dynamic tests are used to assess the behavior of the bridge. The statistical and wavelet analyses are used to demonstrate the behavior of the bridge in the time and frequency domains. The previous SHM results are used to assess the bridge performance. The results of this study show that the bridge performance under static and dynamic loads is safe in time and frequency domains.
최근 불규칙한 해양기상변화로 인하여 항해하는 선박들은 해양 기상환경에 대한 대비책이 절실한 상황이다. 해양 기상 모니터링시스템은 이러한 해양 기상환경에 대한 정보를 수집하여 주변 연안을 항행하는 선박에게 실시간 제공하므로서 해양교통 안전을 확보하기 위한 시스템이다. 오래전부터 해양 선진국에서는 항로표지시설 등에 해양기상관측센서를 설치하여 해양 기상모니터링 시스템을 구축 운용 하고 있으며, 선박의 안전항해에 많은 도움을 주고 있다. 더욱 발전된 해양기상모니터링 시스템을 위하여 국내외 현황을 분석하고 연구하므로서 선박의 안전항행과 해양사고를 예방하고, 최적의 해양기상모니터링 시스템을 위한 향후 발전방안에 대해서 논의하고자 한다.
사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.
구조물 안정성 평가를 위한 무선 모니터링 시스템의 경우 신뢰성을 확보할 수 있는 측정거리에 한계가 존재한다. 본 연구의 목적은 무선 모니터링 시스템에서 측정거리의 변화가 계측된 데이터의 미치는 영향을 파악하는 것이다. 이를 위해 데이터로거와 수신기 사이는 블루투스 규격을, 수신기와 화면출력장치 사이는 와이파이 규격을 이용하여 무선 모니터링 시스템을 구축하였다. 모노파일 구조물의 하중응답을 모사하기 위하여 나일론 재질로 모형 모노파일을 제작하였으며, 해머 타격장치를 이용하여 하중재하를 실시하였다. 모형 모노파일에 설치된 전기저항식 변형률계를 데이터로거에 연결하여 모니터링을 수행하였다. 데이터로거와 수신기 사이의 거리 그리고 수신기와 화면출력장치 사이의 거리를 변화시켜 거리에 따른 측정값을 비교하였다. 실험결과, 블루투스 규격과 와이파이 규격 모두 유효범위 내에서는 측정거리의 증가에 따라 데이터 수신율이 거의 일정하였으나, 유효범위를 넘어서는 데이터의 수신율이 급격히 감소하는 경향이 관찰되었다. 또한, 데이터의 수신율은 모노파일의 고유주파수 분석에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 무선 모니터링 시스템의 유효범위 평가는 해상에 설치되는 모노파일과 같은 구조물의 안정성 평가를 위한 무선 모니터링 시스템 구성시 측정거리의 결정에 기초적 자료로 활용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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