무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 U-City 같은 우리 삶의 편의성 향상을 위한 서비스에 활용은 물론이거니와 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 태풍, 지진 등의 재난 감시, 위험물 진단 시스템 등에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 WSN을 다양한 형태의 휴대 단말 및 네트워크 카메라와 연동하여 보다 효율적이고 가치 있는 정보 서비스 제공을 위한 MUSNEMO(Multi-sensor centric Ubiquitous Smart sensor NEtwork using MObile devices) 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 IEEE 802.15.4 표준을 기반으로 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 또한 제안한 시스템 구조의 활용성 검증을 위하여 다섯가지 응용 센서(자기, 조도, 소리, 모션, 진동)를 가진 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
급격한 과도하중이나 충격 등에 의해서 발생만 복합적층 내부의 손상은 항공기 구조물과 같이 안전성이 중요시되는 구조의 신뢰성을 저하시키며 또한 큰 위험 요인이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 구조의 건전성을 모니터링하고 파손여부를 실시간으로 감지하기 위해 단파장 레이저와 광대역광원을 동시에 적용한 광섬유 센서를 이용하여 변형률 및 파손을 실시간으로 동시에 모니터링 할 수 있는 시스템을 구성하였다 이때 서로 다른 파장대의 두 장원은 파장분할다중 송신기를 이용하여 하나의 광섬유 센서에 적용되었다 파손신호의 특징을 정량적으로 구분하기 위해 STFT와 Wavelet Transform 과 같은 시간 주파수 분석법을 사용하였으며, 광섬유 센서로 취득 긴 파손신호 및 변형률 측정값을 각각 압전 세라믹 센서와 스트레인게이지의 값과 서로로 비교하였다. 장시간동안 파손과 동시에 측정된 변형률의 값은 스트레인게이지의 측정값과 잘 일치하였으며 파손감지 시스템 또만 미세한 파손신호까지 민감하게 감지해 낼 수 있음을 알 수 있었다.
The Ting Kau Bridge in Hong Kong is a cable-stayed bridge comprising two main spans and two side spans. The bridge deck is supported by three towers, an end pier and an abutment. Each of the three towers consists of a single reinforced concrete mast strengthened by transverse cables and struts. The bridge deck is supported by four inclined planes of cables emanating from anchorages at the tower tops. In view of the heavy traffic on the bridge, and threats from typhoons and earthquakes originated in areas nearby, the dynamic behaviour of long-span cable-supported bridges in the region is always an important consideration in their design. Baseline finite element models of various levels of sophistication have been built not only to match the bridge geometry and cable forces specified on the as-constructed drawings but also to be calibrated using the vibration measurement data captured by the Wind and Structural Health Monitoring System. This paper further describes the analysis of axle loading data, as well as the generation of random axle loads and simulation of vibrations of the bridge using the finite element models. Various factors affecting the vehicular loading on the bridge will also be examined.
Miguel, Leandro Fleck Fadel;Miguel, Leticia Fleck Fadel;Riera, Jorge Daniel;Menezes, Ruy Carlos Ramos De
Structural Engineering and Mechanics
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제27권5호
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pp.625-638
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2007
The damage detection process may appear difficult to be implemented for truss structures because not all degrees of freedom in the numerical model can be experimentally measured. In this context, the damage locating vector (DLV) method, introduced by Bernal (2002), is a useful approach because it is effective when operating with an arbitrary number of sensors, a truncated modal basis and multiple damage scenarios, while keeping the calculation in a low level. In addition, the present paper also evaluates the noise influence on the accuracy of the DLV method. In order to verify the DLV behavior under different damages intensities and, mainly, in presence of measurement noise, a parametric study had been carried out. Different excitations as well as damage scenarios are numerically tested in a continuous Warren truss structure subjected to five noise levels with a set of limited measurement sensors. Besides this, it is proposed another way to determine the damage locating vectors in the DLV procedure. The idea is to contribute with an alternative option to solve the problem with a more widespread algebraic method. The original formulation via singular value decomposition (SVD) is replaced by a common solution of an eigenvector-eigenvalue problem. The final results show that the DLV method, enhanced with the alternative solution proposed in this paper, was able to correctly locate the damaged bars, using an output-only system identification procedure, even considering small intensities of damage and moderate noise levels.
4차 산업혁명의 도래와 함께 빠른 속도로 발전하고 있는 IoT 기술은 다양한 센서의 무선화를 가능하게 하였으며 많은 분야에서 응용연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 철도현장의 경우 수 km에 이르는 교량, 터널 등 계측사이트의 규모가 매우 방대한 특징으로 인해, 보편적으로 활용되는 전기식 센서의 경우 원거리 계측으로 인한 신호 잡음 문제, 전철화에 따른 고전압 환경에 기인한 전자기파 간섭 문제로 계측에 어려움이 있다. 이를 극복하고자, 전기식 센서를 대체하기 위한 광섬유 센서 연구가 많이 수행되었으나, 센서 종류의 다양성 부족 등이 현장 적용의 한계로 작용하고 있는 실정이다. 이런 현장의 상황을 토대로, 전기식 센서와 광섬유 센서를 동시에 사용할 수 있으며 IoT 기술을 통해 무선 데이터 통신이 가능한 하이브리드 계측시스템이 개발되었다. 본 연구에서는, 선행연구를 통해 개발된 하이브리드 계측시스템의 다양한 계측현장 적용성을 평가하기 위해 4가지 형태의 계측환경을 모사하여 실시간 계측 실험을 수행하였다. 실험결과, 전기식 및 광학식 센서 모두 높은 추종성을 보이며 원격지에서 실시간으로 계측이 가능하였으며, 본 계측시스템이 50개의 센서를 동시에 2.5kHz의 샘플링으로 계측할 경우에도 적용 가능한 수준임을 확인하였다. 향후, IoT 기반 하이브리드 계측시스템의 다양한 현장 적용을 통해 실시간 건전성 모니터링 기술 기반의 구조안전성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
높은 고도에서 운행되는 항공기는 -$50^{\circ}C$이하의 극저온 피로환경에 노출된다. 이때 반복하중을 통해 발생되는 크랙과 같은 미세결함은 항공기 구조물의 물성변화를 야기하고 구조물 파단과 같은 심각한 구조적 결함을 야기한다. 따라서 효율적인 구조물의 유지보수 및 수명 예측을 위해 구조물의 지속적인 상태진단이 필요하다. 본 연구에서는 실제 항공기 운행조건과 유사한 극저온 피로환경에서 항공기 날개의 구조 건전성 모니터링을 수행하였다. 초기 결함 탐지를 위해 사각배열 압전구동기 및 센서를 구조물 하단에 부착한 뒤, 유도초음파 기반 능동센싱 기법을 통해 손상에 의한 산란 및 반사파를 측정하였다. 이후 통계학적 모델 분석과 위상배열기법을 통해 손상 발생 시점을 파악 및 손상 위치 탐지를 실시하였다. 또한, 극저온 환경에서의 센서의 생존성 파악과 구조 건전성 모니터링 결과의 신뢰성 향상을 위해 센서자가진단을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 기법을 통해 극한환경에서 운행되는 구조물의 초기 손상 탐지 및 손상 위치 탐지가 높은 정확도로 가능함을 확인하였다.
오늘날 작업능률 및 운용효율의 향상을 위해 장비의 대형화 추세가 진행되고 있으나 이와 더불어 사고 발생 시에는 많은 인명 피해와 함께 크나큰 경제적인 손실을 초래하게 되어 대형장비의 안전성 문제에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 대형구조물의 안전성 감시를 위해 외부의 부하에 따른 구조물의 변형은 스트레인게이지로, 순간적인 충격에 의한 진동은 가속도 센서를 이용한다. 본 연구에서는 고분자 압전 필름센서인 PVDF(PolyVinyliDene Fluoride)를 이용하여 구조물의 변형에 대한 측정뿐만 아니라 충격에 대해서도 민감하게 반응하여 하나의 센서로 부하와 충격을 모두 검출하여 산업적 효율성과 실효성 향상을 도모하였다. 개발된 센서는 스트레인 게이지의 출력값에 대해 14% 이내의 오차를 나타내고 가속도 센서와는 충격에 대해 동일한 패턴의 충격신호를 나타내었다.
본 논문은 단자유도 동적 센서 시스템의 동적 구간을 조절할 수 있는 새로운 신호 처리법을 소개한다. 또한 본 논문에서는 무아래 현상을 응용한 신개념의 광섬유 가속도계를 사용하여 신호 처리법을 검증하였다. 신개념의 광섬유 가속도계는 단일 질량, 단일 탄성자 그리고 단일 감쇠자로 이루어진 단자유도 동적 시스템으로서 동적 구간이 작아 이출 증가시키기 위해서는 질량이나 탄성자 상수를 조절하는 등의 기계적 조절이 필요하다. 그러나 본 논문에서 제안한 신호처리 방법을 적용한다면 센서를 다시 제작하지 않고도 동적 구간을 쉽게 조절할 수 있게 된다. 본 논문에서는 여러 모의실험과 실제 실험을 통해 본 신호 처리 알고리즘의 성능을 검증하였으며 결과적으로 이러한 신호처리 알고리즘이 광섬유 가속도계의 동적 구간을 손쉽게 조절할 수 있는 효과적인 방법임을 보여주었다.
본 연구에서는 구조물에 부착된 분포형 광섬유 센서의 변형률을 정밀하게 분석하기 위해 위치에 따른 변형률의 변화를 고려하여 광섬유 센서의 변형률 전달률을 분석하였다. 표면에 부착된 코팅된 광섬유 센서의 모델로부터 해석적으로 광섬유 센서의 변형률 전달률을 유도하였으며, 유도된 변형률 전달률은 유한요소해석을 통해 수치적으로 해석한 결과와 비교 검증하였다. 주 구조물의 변형률이 동일한 파장을 가지며 변하는 경우 센서의 변형률 전달률은 위치에 따라 동일한 값을 보였으며, 따라서 변형률 분포의 형상은 왜곡되지 않는다. 하지만 위치에 따라 변형률 파장이 변하면 변형률의 전달률이 위치에 따라 달라져 변형률 분포의 형상이 왜곡될 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 얻어진 파장에 따른 변형률 전달률은 분포형 광섬유 센서로부터 주 구조물의 변형률 분포를 정밀하게 추정하는데 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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