본 논문에서는 이단계 칼만필터를 활용한 구조물의 3 자유도 동적변위 계측 시스템을 소개한다. 개발 시스템은 센서 모듈, 베이스 모듈, 컴퓨테이션 모듈로 구성되어 있다. 센서 모듈은 100Hz 샘플주파수의 고정밀 가속도를 계측하는 포스피드백 가 속도계와 10Hz의 샘플주파수의 저정밀도의 속도, 변위를 계측하는 저가의 RTK-GNSS로 구성되어 있다. 계측된 데이터는 LAN 케이블을 통하여 컴퓨테이션 모듈로 전송되고, 컴퓨테이션 모듈에서 이단계 칼만필터를 활용하여 100Hz 샘플주파수의 고정밀 변위를 실시간으로 산정한다. 개발 시스템의 변위 계측 정밀도를 검증하기 위해 미국, 캘리포니아에 위치한 San Francisco-Oaklmand Bay bridge 에서 현장 실험을 수행하였으며, 실험 결과 1.68mm RMS 오차를 보임을 확인하였다.

The paper presents a new short-term dynamic displacement estimation method based on an acceleration and a geophone sensor. The proposed method combines acceleration and velocity measurements through a real time data fusion algorithm based on Kalman filter. The proposed method can estimate the displacement of a structure without displacement sensors, which is typically difficult to be applied to earthquake or fire sites due to their requirement of a fixed rigid support. The proposed method double-integrates the acceleration measurement recursively, and corrects an accumulated integration error based on the velocity measurement, The performance of the proposed method was verified by a lab-scale test, in which displacement estimated by the proposed method are compared to a reference displacement measured by laser doppler vibrometer (LDV).

본 논문에서는 풍산 FNS에서 개발한 force-feedback형 고정밀 국산 3축 가속도계의 성능을 실험적으로 평가하고, 건설구조물 전산구조해석 및 유지관리용 건전성 모니터링에의 적용성을 논한다. 레이트 테이블 및 가진기를 통해 다양한 형태로 가진실험을 수행함으로써 국산 가속도계의 비선형성, 대역폭, 저주파 신호계측 성능, 바이어스 특성을 검증하고, 국내 가속도계 시장의 대부분을 차지하고 있는 해외 업체들의 대표적 가속도계와 성능을 비교 평가하여 국산 가속도계의 적용성과 시장진입 가능성을 평가하였다. 실험분석 결과 국산 가속도계는 실험으로 평가한 모든 항목에서 실험에 사용된 수입 가속도계보다 좋은 성능을 보였다. 특히 건설 구조물 계측에 필수적인 저주파 대역 계측성능은 수입 가속도계의 성능을 능가하였으며, 바이어스도 상수 특성을 가장 잘 유지하는 것으로 나타나 향후 실험기반 구조해석 및 구조물 장기 건전도 모니터링에 좋은 대안이 될 것으로 평가된다.

이 연구에서는 강교량과 같은 토목 구조물에서 유도파의(Guided waves)한 종류인 램파(Lamb wave)를 이용하여 실시간으로 균열손상을 감지할 수 있는 새로운 비파괴 검사방법을 제안한다. 기존의 유도파를 이용한 기술들은, 손상을 감지하기 위해 비손상 상태의 자료를 저장하고 이를 새로이 얻어진 결과와 비교하는 방법을 사용함으로써 잠재적인 손상을 진단해 왔다. 그러나, 공용중인 강구조물은 다양한 하중 뿐 아니라 상시로 변화하는 자연환경에 노출되어 있기 때문에 동일한 비손상 상태의 응답을 얻는 것이 매우 어려우며 이러한 방법을 적용할 경우 오보(false alarm)의 우려도 매우 높다고 할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 보다 안정적인 손상감지기법을 개발하기 위해 기존에 얻어진 초기치를 이용하지 않으면서 실시간으로 손상 여부를 판단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 연구에서 제안된 감지 기술은, 압전소자의 극성과 판파의 특성을 이용하는 것으로 얇은 판의 양면에 부착된 압전소자를 통하여 균열손상에 의한 신호를 선택적으로 감지해 내는 데에 그 목적이 있다. 균열이 발생한 판에서 진행하는 판파는 균열로 인한 판의 두께변화로 인해 모드 변화를 일으키게 되는데, 제안된 감지기법으로 이러한 모드 변화만을 선택적으로 추출할 수 있다. 다양한 수치해석과 실험을 통해 이 연구에서 제안된 손상감지기법의 효율성과 적용성을 입증한다.

Measurement of dynamic displacement of large structure is one of the most challenging issues in structural health monitoring. With a Kalman filter based technique, the proposed displacement measurement system which consists of GPS-RTK, accelerometer, DAQ, and computer shows the huge potential for precise measurement of dynamic displacement of large structure. The performance of the system has been verified by modal shaker test. This paper presents a new system for dynamic and pseudostatic displacement measurement for a large-scale civil infrastructure. Even though dynamic displacement measurement on a large-scale structure is one of the most challenging issues in structural health monitoring, traditional displacement sensors as well as cutting edge noncontact sensors suffers from the lack of accuracy and precision due to field conditions such as measurement distance and requirement for a fixed support. With a Kalman filter based technique, the proposed displacement measurement system, which consists of a GPS-RTK, accelerometer, DAQ and computer, efficiently estimates bias contained in the acceleration record by fusing the acceleration with intermittently recorded GPS-RTK data, and estimate high precision and high accuracy displacement by removing the bias from the acceleration record and conducting double integration. Through a series of lab-scale tests using a vibration exiciter, the performance of the system has been verified and shows the potential for accurate and precise measurement of dynamic displacement of a large-scale structure.

A dynamic displacement estimation system is developed by integrating laser Doppler vibromter (LDV) and light detection and ranging (LiDAR). The system includes hardware level integration for simultaneous measurement of two devices and data fusion of two measurement signals based on Kalman filter smoothing algorithms. For hardware integration of two devices, the laser beam directions and the triggering of measurement of LDV and LiDAR are controlled on the level of built-in commands of the devices. The distance data sequentially measured by LiDAR is converted to dynamic displacement of high noise and low sampling rate, and fused with the velocity measured by LDV which has high sampling rate and low noise but accumulated bias error when integrated. Using the Kalman filter based data fusion algorithm, it is able to estimate dynamic displacement in which the drawbacks of two devices are effectively removed. The proposed system is applied to a dynamic loading test on a highway bridge and the performance is verified.