신호기반 데이터분석을 통한 교량 건전성모니터링

Title
신호기반 데이터분석을 통한 교량 건전성모니터링
Authors
김현수
Keywords
신호기반데이터분석을통한교량건전성모니터링
Issue Date
2011
Publisher
인하대학교
Abstract
현대의 구조물은 규모가 매우 크고, 구조적 거동이 매우 복잡하다. 그 중 하나인 장대교량은 일반교량에 비하여 지간이 매우 길고, 온도나 바람에 의한 환경영향을 많이 받는다. 또한, 사고 발생 시 대규모 피해가 발생할 수 있기 때문에, 건전성모니터링에 대한 중요성이 높아지고 있다. 건전성모니터링을 하기 위해서는 정확하고 신뢰할 수 있는 계측데이터가 필요하다. 하지만, 환경변화 및 센서고장 등으로 인해서 불완전하고 신뢰 할 수 없는 데이터가 발생할 수 있다. 센서의 고장으로 인해서는 모니터 링을 하기 위한 데이터 자체가 계측이 되지 않는 문제를 야기하고, 환경변화에 의해서는 구조물이 손상되었을 때보다 고유진동수 등의 동특성을 더 크게 변화시킨다. 이런 점을 보완하기 위해서 본 논문에서는, 손실된 데이터의 보정을 위해 데이터를 예측하고, 환경영향 중 가장 큰 영향을 끼치는 온도의 성분을 제거하는 방법을 제시하였다. 그리고 이렇게 보정된 데이터를 사용하여 건전성지수를 통계적으로 산정하였다. 제시된 방법의 적용성을 시뮬레이션을 통해 구한 데이터와 장대교량에서의 계측현장데이터에 적용하여 검증하였다.
Description
제 1 장 서 론 1 1.1. 연구배경 1 1.2. 연구목적 3 1.3. 연구내용 4 제 2 장 손실데이터의 추정기법 조사 및 분석 5 2.1. 개요 5 2.2. 뉴럴네트워크 알고리즘 5 2.3. 뉴럴네트워크 적용사례 8 제 3 장 환경영향 평가기법 조사 및 분석 12 3.1. 개요 13 3.2. 회귀분석(Regression analysis) 19 3.3. 이상탐지(Novelty detection) 23 3.4. 결측치 분석(Missing data analysis) 27 3.5. 램파 전달 방법(Lamb-wave propagation method) 29 3.6. 요인분석(Factor analysis) 31 3.7. 특이치 분해(Singular value decomposition) 32 3.8. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 35 3.9. 주성분분석법(Principal Component Analysis) 37 제 4 장 건전성지수의 산정기법 41 4.1. 개요 41 4.2. 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance) 41 4.3. 슈와르트 관리도(Shewhart Control Chart) 42 4.3. 뉴럴네트워크 관리도(Neural Network Control Chart) 43 제 5 장 건전성모니터링 알고리즘의 적용 44 5.1. 개요 44 5.2. 수치예제 적용 45 5.3. 현장 데이터 적용 58 제 6 장 결 론 67 참 고 문 헌 69 감사의 글 74 표 2.1 SHM에 사용된 고유진동수 데이터 8 표 2.2 Ting Kau Bridge의 연차별 온도 10 그림 1.1 교량의 변위 계측 데이터의 손실 3 그림 2.1 Backpropagation model 6 그림 2.2 뉴럴네트워크로 추정한 1차 고유진동수 9 그림 2.3 검증데이터를 이용한 최적 히든 뉴런수와 오차 10 그림 2.4 뉴럴네트워크를 이용한 예측(a), 재구성(b)-1차 고유진동수 11 그림 3.1 데이터 분석 기법 13 그림 3.2 온도에 따른 1st 고유진동수 14 그림 3.3 ARX 모델을 이용한 손상진단 15 그림 3.4 Linear filter를 사용하여 추정한 첫 번째 고유진동수 16 그림 3.5 교량 거더 모델 17 그림 3.6 환경의 변화에 따른 분석 및 검증 17 그림 3.7 환경의 변화에 따른 분석 Single damage(a), Double damage(b) 18 그림 3.8 일반적인 novelty detection을 사용한 구조물의 진단 21 그림 3.9 개선된 novelty detection을 이용한 구조물의 진단 22 그림 3.10 Vehicle crane(left), natural frequency without noise(right) 24 그림 3.11 Missing analysis 적용 전(left), Missing analysis 적용 후(right) 25 그림 3.12 목재 트러스 교량(left), 시간에 따른 고유진동수와 온도의 변화(right) 26 그림 3.13 MDA 적용 전(left), MDA 적용 후 26 그림 3.14 Morlet wave의 입력(left), 시간에 따른 변형률의 변화(right) 27 그림 3.15 Factor model 29 그림 3.16 3경간 교량 30 그림 3.17 온도변화에 따른 탄성계수 steel(left), concrete(right) 31 그림 3.18 raw data(left), factor analysis(적용, 환경영향을 제거)(right) 31 그림 3.19 구조물의 환경 및 조건의 변화에 따른 RSVD분석 33 그림 3.20 알루미늄 보의 초기 상태(left), 보의 균열(right) 34 그림 3.21 Singular value(left), Singular value에 따른 거리(right) 34 그림 3.22 Ting Kau Bridge의 온도계와 가속도계 35 그림 3.23 SVM의 과정 36 그림 3
URI
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/23001
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College of Engineering(공과대학) > Civil Engineering (사회인프라공학) > Theses(사회인프라공학 석박사 학위논문)
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