KR101225703B1 - 임피던스-유도파 기반의 손상 감지 방법 및 임피던스-유도파 통합 계측 장치 - Google Patents

임피던스-유도파 기반의 손상 감지 방법 및 임피던스-유도파 통합 계측 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법의 일 실시예는, 구조물이 초기 상태에 있을 때, 상기 구조물에 부착된 압전체의 어드미턴스를 측정한 제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와, 상기 제1어드미턴스 데이터를, 상기 압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과, 상기 제1압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와, 상기 구조물이 임의의 상태에 있을 때 상기 압전체의 어드미턴스를 측정한 제2어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와, 상기 제2어드미턴스 데이터를 상기 압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과 상기 제1압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와, 상기 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과 상기 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 일 측면에 따르면 압전체의 임피던스와 유도파를 효과적으로 함께 계측할 수 있는 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치가 제공된다.

Description

임피던스-유도파 기반의 손상 감지 방법 및 임피던스-유도파 통합 계측 장치 {Integrated impendance and guided wave based damage detection method and integrated impedance and guided wave measurement apparatus}
본 발명은 구조물의 손상을 감지하는 기술에 관련된 것으로, 더욱 구체적으로는 어드미턴스 또는 유도파를 이용하여 구조물의 손상을 감지하는 방법과, 임피던스 및 유도파를 통합적으로 계측할 수 있는 장치에 관련된 것이다.
본 발명은 한국연구재단의 원자력 연구 개발 사업과, 한국연구재단의 기초연구 사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다.
[과제고유번호: 2010-0020423, 연구과제명: 원전설비 상시 안전진단을 위한 원천기술 개발, 주관기관: 한국과학기술원]
[과제고유번호: 2010-0017456, 연구과제명: 녹색 에너지 기반 시설물을 위한 스마트 스캐닝 시스템 개발, 주관기관: 한국과학기술원]
구조물에 발생된 손상을 감지하기 위한 방법으로, 압전체(piezoelectric material)를 구조물에 부착하고 압전체의 임피던스(impedance) 혹은 어드미턴스(admittance)의 변화를 감지하는 방법이 알려져 있다.
도 1은 일반적인 임피던스의 계측 방법을 설명하기 위한 도면으로, 도 1을 참조하면 압전체(100)의 임피던스는 구조물(T)에 부착된 압전체(100)에 전압(Vi)을 인가하고 그 전압(Vi)과 전류(Io)를 측정함으로써 구해질 수 있다. 압전체(100)의 임피던스를 계측하기 위한 장치로서 임피던스 애널라이저(impedance analyser)가 널리 사용된다.
이러한 압전체(100)의 임피던스는 구조물(T)의 손상에 의해서 함께 변화되므로, 압전체(100)의 임피던스를 계측함으로써 구조물(T)의 손상을 감지할 수 있다. 특히, 압전체(100)의 임피던스는 볼트 풀림과 같이 구조물의 강성 변화에 민감한 것으로 알려져 있다.
그런데 압전체(100)의 임피던스는 구조물(T)의 손상 이외에도 주변 환경의 변화, 예컨대 온도 변화에도 민감하게 변화될 수 있어서, 환경적인 변화에 의한 임피던스의 변화와 구조물(T)의 손상에 의한 임피던스 변화의 구별이 용이하지 않은 문제가 있다. 따라서 환경적 변화에 의한 임피던스의 변화로 인하여, 실제로 구조물(T)에는 손상이 발생하지 않았음에도 불구하고, 구조물(T)에 손상이 발생한 것으로 잘못 판단할 수 있다는 문제가 있다.
한편, 구조물에 발생된 손상을 감지하기 위한 다른 방법으로, 복수의 압전체를 이용하여 구조물에 유도파를 생성하고 이를 계측하는 방법이 있다.
도 2는 유도파를 생성 및 계측하는 방법을 설명하기 위한 도면으로, 도 2를 참조하면 유도파는 구조물(T)에 부착된 압전체(100,200) 중 하나(100)에 파형을 가지는 전압(Vi)을 인가함으로써 형성될 수 있으며, 이와 같이 생성된 유도파는 다른 압전체(200)에 의해서 계측될 수 있다.
압전체(100)에 의해서 형성된 유도파는 구조물(T)을 따라 전파되는데, 그 진행경로 상에서 손상이 있을 경우에 그 파형이 변화되므로, 유도파의 파형 변화를 감지하여 구조물(T)의 손상을 감지할 수 있다. 유도파를 이용한 손상 감지 방법은 유도파 진행 경로 상에서 구조물의 단면 변화, 예컨대 균열의 발생한 경우에 민감한 것으로 알려져 있다.
상술한 바와 같이, 임피던스를 이용하여 감지가 용이한 손상의 형태와, 유도파를 이용하여 감지가 용이한 손상의 형태는 서로 다를 수 있기 때문에, 다양한 형태의 손상을 더욱 효과적으로 감지하기 위해서는 임피던스와 유도파를 함께 이용할 필요가 있다.
또한, 임피던스 및 유도파의 계측 신호는 환경적인 요인의 변화뿐만 아니라 계측 장비의 내부적인 동작 변화 또는 계측 장비와 압전체의 접속 상태 변화에 따라서도 민감하게 변화하므로, 정확한 구조물의 손상 감지를 위해서는 임피던스 및 유도파를 최대한 동일한 조건에서 함께 계측하는 것이 매우 중요하다.
상기의 문제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 측면은, 환경적인 변화에 관계없이 구조물의 손상을 효과적으로 감지할 수 있는 손상 감지 방법을 제공함에 목적이 있다.
또한 본 발명의 다른 일 측면은, 압전체의 임피던스와 유도파를 효과적으로 함께 계측할 수 있는 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치를 제공함에 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법의 일 실시예는, 구조물이 초기 상태에 있을 때, 상기 구조물에 부착된 압전체의 어드미턴스를 측정한 제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와, 상기 제1어드미턴스 데이터를, 상기 압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과, 상기 제1압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와, 상기 구조물이 임의의 상태에 있을 때 상기 압전체의 어드미턴스를 측정한 제2어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와, 상기 제2어드미턴스 데이터를 상기 압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과 상기 제1압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와, 상기 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과 상기 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계를 포함한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법의 다른 일 실시예는, 구조물의 초기 상태에 있을 때 복수의 환경 조건에서 구조물에 부착된 제1압전체 및 제2압전체 중 적어도 하나의 어드미턴스를 측정한 제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와, 상기 구조물이 상기 초기 상태에 있을 때 상기 복수의 환경 조건에서 상기 제1압전체 및 상기 제2압전체를 이용하여 어느 하나로 유도파를 발생시키고 다른 하나로 상기 유도파를 계측한 복수의 제1유도파 데이터를 취득하는 단계와, 상기 각 제1어드미턴스 데이터를 상기 제1압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과 상기 제1압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와, 상기 구조물이 임의의 상태에 있을 때 상기 제1압전체의 어드미턴스를 측정한 제2어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와, 상기 구조물이 상기 임의의 상태에 있을 때 상기 제1압전체 및 상기 제2압전체를 이용하여 상기 어느 하나로 유도파를 발생시키고 상기 다른 하나로 상기 유도파를 계측한 제2유도파를 계측한 제2유도파 데이터를 취득하는 단계와, 상기 제2어드미턴스 데이터를 상기 제1압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과, 상기 제1압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와, 상기 제1어드미턴스 데이터 중 적어도 하나를 선택하는 단계와, 상기 선택된 제1어드미턴스 데이터를 취득한 상기 환경 조건에 취득한 상기 제1유도파 데이터와 상기 제2유도파 데이터를 비교하는 단계를 포함한다.
또한 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 일 측면에 따른 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치의 일 실시예는, 제1단자 및 제2단자를 구비하는 제1압전체와, 제1단자 및 제2단자를 구비하는 제2압전체와, 상기 제1압전체의 상기 제1단자에 신호를 입력할 수 있는 파형 생성기와, 상기 제1압전체의 상기 제2단자에 연결될 수 있는 캐패시터와, 상기 제1압전체의 상기 제2단자와 상기 캐패시터를 연결 또는 연결 해제할 수 있는 제1스위치와, 상기 제2압전체의 상기 제1단자 및 제2단자 간의 전위차를 측정할 수 있도록 상기 제2압전체에 연결되는 제1측정기와, 상기 캐패시터의 양단간의 전위차를 측정할 수 있는 제2측정기를 구비한다.
본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법에 따르면, 환경적인 변화에 관계없이 구조물의 손상을 효과적으로 감지할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 일 측면에 따른 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치에 의하면, 압전체의 임피던스와 유도파를 효과적으로 함께 계측할 수 있다.
도 1는 일반적인 임피던스 측정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 유도파를 생성 및 계측하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법의 일례를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 4는 도 3의 손상 감지 방법에서 이용하는 어드미턴스 측정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 측면에 따른 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 6은 도 5의 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치의 다른 작동 형태를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 7은 압전체와 구조물의 상호 작용을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 시험체의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9는 시험체의 다른 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 10은 복수의 제1어드미턴스 데이터를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 11은 복수의 제1유도파 데이터를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 12는 제1어드미턴스 데이터 중에서 선택된 하나를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 13은 도 12의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 14는 도 12의 제1어드미턴스 데이터의 수동 부분을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 15는 시험체에 손상이 가해지지 않은 조건에서, 선택된 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과, 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 함께 도시한 도면이다.
도 16은 시험체에 손상이 가해진 조건에서, 선택된 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과, 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 함께 도시한 도면이다.
도 17은 시험체에 손상이 가해지지 않은 조건에서, 선택된 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분 사이의 상관계수를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 18은 시험체에 손상이 가해진 조건에서, 선택된 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분 사이의 상관계수를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 19는 시험체에 손상이 가해지지 않은 조건에서, 선택된 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터를 함께 도시한 도면이다.
도 20은 시험체에 손상이 가해진 조건에서, 선택된 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터를 함께 도시한 도면이다.
도 21은 시험체에 손상이 가해지지 않은 조건에서, 선택된 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터 사이의 상관계수를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 22는 시험체에 손상이 가해진 조건에서, 선택된 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터 사이의 상관계수를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 23 내지 도 26은 도 8의 시험체를 이용한 실험 결과를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 27 내지 도 30은 도 9의 시험체를 이용한 실험 결과를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 31은 본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법의 다른 일례를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 32는 본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법의 또 다른 일례를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
이하 도면을 참조하여 본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법의 일례에 대해서 설명한다.
한편, 임피던스와 어드미턴스는 서로 역수 관계에 있는 것으로서 하나가 정해지면 다른 하나는 자동적으로 정해지는 것이기 때문에, 본 발명이 속하는 기술분야에 통상의 지식을 가진 자들은 임피던스와 어드미턴스를 서로 혼용하거나 양자를 모두 포함하는 의미로 사용하는 경우가 많다. 이하에서도 임피던스 또는 어드미턴스는 명확한 경우를 제외하고는 서로 혼용되거나 어느 하나가 양자를 모두 포함하는 의미로 해석될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 측면에 따른 손상 감지 방법의 일례를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 손상 감지 방법(S1)은,
트레이닝 데이터를 취득하는 단계(S10);
제1어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S20);
테스트 데이터를 취득 단계(S30);
제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S40);
트레이닝 데이터 및 테스트 데이트를 비교하는 단계(S50);
역치(threshold)를 계산하는 단계(S60); 및
이상 유무를 판단하는 단계(S70);를 포함한다.
트레이닝 데이터를 취득하는 단계(S10)는, 구조물이 초기 상태, 즉 구조물이 무손상 상태에 있는 상태에서, 구조물에 설치된 압전체를 이용하여 다양한 환경 조건에서 복수의 데이터(이하에서는 '트레이닝 데이터'라 함)를 취득하는 단계이다. 환경 조건으로는 대기의 온도, 습도, 기압 등 압전체의 계측 신호에 영향을 줄 수 있는 다양한 외부 조건들이 있을 수 있다. 본 실시예에서는 환경 조건으로서 구조물 주변의 온도 조건을 환경 조건으로 하여, 복수의 트레이닝 데이터를 취득하는 것을 예로 들어 설명한다.
트레이닝 데이터를 취득하는 단계(S10)는 제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계(S12)와, 제1유도파 데이터를 취득하는 단계(S14)를 포함한다.
제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계(S12)는 복수의 환경 조건에서, 손상되지 않은 초기 상태의 구조물에 부착된 압전체의 어드미턴스를 측정한 데이터(이하에서는 제1어드미턴스 데이터라 함)를 얻는 단계이다.
제1유도파 데이터를 취득하는 단계(S14)는 복수의 환경 조건에서, 손상되지 않은 초기 상태의 구조물에 부착된 복수의 압전체를 이용하여 유도파를 발생시키고 이를 계측한 데이터(이하에서는 제1유도파 데이터라 함)을 얻는 단계이다.
본 실시예에서는 제1어드미턴스 데이터와 제1유도파 데이터를 함께 얻기 위하여 본 발명의 다른 일 측면에 따른 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치를 이용하는 것을 예로 들어 설명한다.
임피던스 및 유도파 통합 계측 장치를 설명하기에 앞서, 도 4를 참조하여 본 실시예에서 사용하는 어드미턴스의 계측 방법의 일례를 설명한다.
도 4를 참조하면 구조물(T)에 부착된 압전체(100)의 단자 중 하나에는 함수 생성기(300)가 연결되고, 다른 하나에는 캐패시터(400)가 연결된다. 캐패시터(400)의 양 단에는 전압 측정 장치, 예컨대 오실로스코프(oscilloscope) 또는 디지타이저(digitizer)가 연결되어 있다. 따라서 다음의 수학식 1을 이용하면 압전체(100)의 어드미턴스를 구할 수 있다.
Figure 112011001180039-pat00001
여기서, Cr은 캐패시터(400)의 캐패시턴스이며, ω는 주파수이다.
일반적으로 미소한 전류는 측정이 어려운데, 도 4의 어드미턴스 측정 방법은 전류를 직접적으로 측정하지 않으므로, 정확한 어드미턴스 값을 구할 수 있다. 또한, 고가의 임피던스 애널라이저도 필요하지 않다.
도 5는 본 발명의 다른 일 측면에 따른 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치의 일례를 개략적으로 도시한 도면이며, 도 6은 도 5의 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치의 다른 작동 형태를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5 및 도 6에 도시된 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치(10)는 압전체(100,200)의 어드미턴스를 측정하기 위하여 도 4에 도시된 바와 같이 캐패시터(400)를 이용한다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 본 실시예의 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치(10)는 제1압전체(100), 제2압전체(200), 파형 생성기(300), 캐패시터(400), 제1측정기(610), 제2측정기(620), 제1스위치(500), 제2스위치(700) 및 제3스위치(810,820)를 구비한다.
제1압전체(100)는 전압을 걸어주면 변형이 발생하고, 반대로 변형을 가하면 전압이 유도되는 성질을 가지는 압전 물질로 이루어지며, 구조물에 고정적으로 설치된다. 제1압전체(100)는 제1단자(110) 및 제2단자(120)를 구비한다.
제2압전체(200)도 압전 물질로 이루어지며, 제1압전체(100)와는 이격되게 구조물에 고정적으로 부착 설치된다. 제2압전체(200)도 제1단자(210) 및 제2단자(220)를 구비한다.
파형 생성기(300)는 임의의 파형을 가지는 신호를 생성하는 장치로, 제1압전체(100)의 제1단자(110)에 연결된다. 따라서 파형 생성기(300)는 제1압전체(100)에 파형을 가지는 신호를 입력함으로써, 제1압전체(100)가 구조물(T)에 유도파를 발생시킬 수 있도록 한다.
캐패시터(400)는 일측이 제1압전체(100)의 제2단자(120)에 연결되며, 타측은 접지되어 있다.
제1측정기(610)는 제2압전체(200)를 이용하여 유도파를 측정하기 위한 것으로, 제2압전체(200)의 제1단자(210) 및 제2단자(220) 간의 전위차를 측정한다. 제1측정기로는 오실로스코프 또는 디지타이저가 사용될 수 있다.
제2측정기(620)는 캐패시터(400)의 양 단 간의 전위차를 측정하기 위한 것이다. 즉 제2측정기(620)를 이용하여 캐패시터(400) 양 단 간의 전위차를 측정함으로써, 수학식 1에 의해서 제1압전체(100)의 어드미턴스를 구할 수 있다.
제1측정기(610)와 제2측정기(620)는 별도의 장치로 구성될 수도 있으나, 제1측정기(610)와 제2측정기(620)는 도 5 및 도 6에서와 같이 단일한 측정 장비(600)의 각 채널이 될 수도 있다.
제1스위치(500)는 제1압전체(100)의 제2단자(120)와 캐패시터(400)를 서로 연결시키거나 그 연결을 해제시킬 수 있다. 또한 제1스위치(500)는 제1압전체(100)와 캐패시터(400)의 연결을 해제한 상태에서, 제2압전체(200)의 제2단자(220)와 캐패시터(400)를 연결하거나 그 연결을 해제시킬 수도 있다.
제1압전체(100)로 유도파를 생성하고 및 제2압전체(200)로 이를 계측하고자 하는 경우에는, 도 5에 도시된 바와 같이 제1스위치(500)가 제1압전체(100)와 캐패시터(400)의 연결을 해제하는 상태로 두고, 파형 생성기(300)로 교류 신호, 예컨대 톤 버스트(tone burst) 신호를 제1압전체(100)에 입력하여 구조물(T)에 유도파가 전파되도록 한다. 구조물(T)을 따라 전파되는 유도파는 제2압전체(200)에 미세한 변형을 일으켜 제2압전체(200)의 제1단자(210) 및 제2단자(220) 간에는 전위차가 발생하고 이는 제1측정기(610)에 의해서 계측된다.
한편, 제1압전체(100)의 어드미턴스를 측정할 경우에는, 도 6에 도시된 바와 같이 제1스위치(500)가 제1압전체(100)의 제2단자(120)와 캐패시터(400)를 연결하는 상태로 두고, 파형 생성기(300)로 다양한 주파수 성분을 가지는 신호, 예컨대 첩(chirp) 신호를 입력한다. 이때 캐패시터(400)의 양 단 간에는 전위차가 발생하므로 수학식 1에 의해서 제1압전체(100)의 어드미턴스가 계측될 수 있다.
이하에서는, 제1어드미턴스 데이터는 제1압전체(100)의 어드미턴스를 계측한 값이며, 제1유도파 데이터는 제1압전체(100)에 의해 발생된 유도파를 제2압전체(200)로 계측한 값인 것을 예로 들어 설명한다.
어드미턴스 및 유도파의 계측 신호는 환경적인 요인 또는 계측 장비와 압전체와의 접속 상태 등에 따라서도 민감하게 변화될 수 있는데, 본 실시예에 따른 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치는 어드미턴스와 유도파를 측정하기 위해서 제1스위치(500)만 조작하면 되므로, 어드미턴스 및 유도파의 계측 신호가 환경적인 요인 또는 계측 장비와 압전체의 접속 상태 등에 따라 변화되는 것이 효과적으로 억제될 수 있다. 따라서 본 실시예에 따른 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치를 사용하여 취득한 어드미턴스 및 임피던스 데이터는 높은 신뢰성 및 반복 재현성(repeatability)을 가진다.
제2스위치(700)는 제1압전체(100)와 파형 생성기(300)의 연결을 해제하고 제2압전체(200)의 제1단자(210)와 파형 생성기(300)를 연결할 수 있도록 배치된다.
제3스위치(810,820)는 제2압전체(200)와 제1측정기(610)의 연결을 해제하고 제1측정기(610)를 제1압전체(100)에 연결할 수도 있도록 배치된다. 즉, 제3스위치(810,820)는 제1측정기(610)가 제2압전체(200)의 양 단자 간의 전압 또는 제1압전체(100)의 양 단자 간의 전압 중 하나를 선택적으로 측정할 수 있도록 한다.
이와 같이, 제1스위치 내지 제3스위치(500,700,810,820)를 적절히 제어하면, 제1압전체(100) 뿐만 아니라 제2압전체(200)의 임피던스를 측정할 수도 있고, 제2압전체(200)로 유도파를 발생시켜 이를 제1압전체(100)로 계측할 수도 있다.
따라서 본 실시예에 따른 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치(10)는 제1 내지 제3스위치(500,700,810,820)의 제어만으로 테스트 세팅을 다양하게 변화시킬 수 있다. 또한 제1 내지 제3스위치(500,700,810,820)를 제외한 다른 요인의 변동은 최대한 억제되므로, 환경 요인이나 계측 장비와 압전체의 접속 상태 변화에 따른 임피던스 또는 유도파 계측 신호의 변화를 효과적으로 억제될 수 있다.
제1어드미턴스 데이터 및 제1유도파 데이터를 포함한 트레이닝 데이터를 취득하는 과정이 완료되면, 제1어드미턴스 데이터를 수동 부분과 능동 부분으로 분리하는 단계(S20)이 수행된다. 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분은 압전체와 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 부분이며, 수동 부분은 압전체의 고유특성에 의존하는 부분이다.
이하에서는 계측된 어드미턴스가 수동 부분과 능동 부분을 분리될 수 있음을 설명한다.
압전체가 부착된 구조물의 전기-기계적 시스템은 도 7과 같이 단자유도 모델로 표현이 가능하다. 본 모델의 전기-기계적 어드미턴스 신호는 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112011001180039-pat00002
여기서 Ia, ωa 그리로 ha는 각각 구조물에 부착된 압전체의 길이, 폭 그리고 두께를 나타내고, d31은 압전 변형률 계수를 의미한다.
Figure 112011001180039-pat00003
는 평형응력 하의 복합 유전률,
Figure 112011001180039-pat00004
는 평형 전기장에서의 압전체의 복합 탄성 계수, δ와 η는 각각 압전체의 유전 손실 계수 및 기계적 손실 계수를 나타내고, ω와 κ는 각각 주파수와 파수를 의미한다. 또한 Za와 Z는 각각 압전체와 구조물의 기계적 임피던스를 의미한다. 수학식 2는 구조물과 압전체의 결합효과를 반영하는 부분(Za와 Z을 포함한 식)과 압전체의 물성치에만 관련되는 부분으로 분리될 수 있다. 이를 각각 능동 부분과 수동 부분으로 정의한다면, 다음의 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112011001180039-pat00005
여기서,
Figure 112011001180039-pat00006
는 압전체의 물성치만이 관여하는 수동 부분이고,
Figure 112011001180039-pat00007
는 구조물과 압전체의 상호작용을 반영하는 능동 부분이다. 각각의 어드미턴스는 복소수 형태로서 컨덕턴스(conductance)에 상응하는 실수부(real part)와 서셉턴스(susceptance)에 상응하는 허수부(imaginary part)로 구성된다.
어드미턴스의 수동 부분을 다시 쓰면 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112011001180039-pat00008
앞서 밝힌 바와 같이 수동 부분은 온전하게 압전체의 고유 물성치와 관련된 항만을 포함한다. 따라서 이들 계수는 압전체의 고유 특성과 관련하여 결정이 가능하다. 특정 온도 조건 하에서 각 변수들은 특정 값으로 나타내어 지고, 수학식 4로부터 어드미턴스의 수동 부분은 주파수 영역에 대한 선형 관계임을 알 수 있다. 따라서 어드미턴스 신호 중에서 선형 성분, 즉 일차 함수 성분을 취함으로써 어드미턴스 신호에서 수동 부분을 추출할 수 있고, 수학식 3으로부터 능동 부분 또한 분해해낼 수 있다.
따라서, 제1어드미턴스 데이터는 수동 부분과 능동 부분으로 분리될 수 있으며, 수동 부분은 압전체의 고유 물성치에 의존하는 반면, 능동 부분은 압전체(100,200)와 구조물(T) 사이의 상호작용에 의존함을 알 수 있다.
테스트 데이터를 취득하는 단계(S30)는, 임의의 환경 조건 및 임의의 구조물(T)의 상태 조건에서 구조물(T)에 설치된 복수의 압전체(100,200)를 이용하여 어드미턴스 및 유도파를 계측한 데이터(이하에서는 '테스트 데이터'라 함)를 취득하는 단계이다.
테스트 데이터는 상술한 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치(10)를 이용하여 얻어지며, 제1압전체(100)의 어드미턴스를 계측한 데이터(이하에서는 '제2어드미턴스 데이터'라 함)와, 제1압전체(100)에 의해서 형성된 유도파를 제2압전체(200)를 이용하여 계측한 데이터(이하에서는 '제2유도파 데이터'라 함)를 포함한다. 즉, 테스트 데이터를 취득하는 단계(S30)는 제2어드미턴스 데이터를 취득하는 단계(S32)와, 제2유도파 데이터(S34)를 취득하는 단계를 포함한다. 제2어드미턴스 데이터를 취득하는 단계(S32) 및 제2유도파 데이터(S34)를 취득하는 단계는 각각, 제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계(S12) 및 제1유도파 데이터(S14)를 취득하는 단계에 대응되며, 환경 조건 및 구조물(T)의 상태 조건에 있어서만 차이가 있는 것이므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
테스트 데이터가 취득되면, 테스트 데이터의 제2어드미턴스 데이터를 수동 부분과 능동 부분으로 분리하는 단계가 수행된다. 제2어드미턴스 데이터를 수동 부분과 능동 부분으로 분리하는 과정은 제1어드미턴스 데이터를 수동 부분과 능동 부분으로 분리하는 과정과 동일하므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
복수의 트레이닝 데이터의 제1어드미턴스 데이터에서 수동 부분이 추출되고, 테스트 데이터의 제2어드미턴스 데이터에서 수동 부분이 추출되면, 트레이닝 데이터와 테스트 데이터를 비교하는 단계(S50)가 수행된다. 트레이닝 데이터와 테스트 데이터를 비교하는 단계(S50)는 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S52), 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계(S54), 제1 및 제2유도파 데이터를 비교하는 단계(S56) 및 통합 상관 지수(S58)을 계산하는 단계를 포함한다.
트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S52)는 트레이닝 데이터 중에서, 그에 포함된 제1테스트 데이터의 수동 부분이 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 가장 큰 상관관계를 가지는 것을 선택하는 단계이다. 즉, 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S52)는 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 가장 상관관계가 큰 수동 부분을 가지는 제1어드미턴스 데이터와 가장 유사한 환경 조건에서 계측된 제1유도파 데이터를 선택하는 단계이다.
수학식 4에서 표현된 바와 같이 어드미턴스의 수동 부분은 1차 함수의 형태를 가지므로, 제1어드미턴스 데이터의 수동 부분과 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분 사이의 상관관계는 어드미턴스 수동 성분을 나타내는 1차 함수의 기울기, 그 1차 함수 절편, 면적, 1차 모멘트 또는 2차 모멘트 등의 유사성으로 표현될 수 있다.
어드미턴스의 수동 부분은 구조물의 상태에 의존하지 않고, 압전체의 고유특성에만 의존하므로, 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 상관관계 값이 가장 큰 수동 부분을 가지는 제1어드미턴스 데이터를 선택함으로써 테스트 데이터를 취득한 환경 조건과 가장 근접한 환경 조건에서 취득된 트레이닝 데이터가 선택되는 것이다.
다음으로, 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계(S54)가 수행된다. 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계(S54)는 선택된 트레이닝 데이터에 포함된 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과, 테스트 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계로서, 양자 간의 유사성을 수치화하기 위하여 상관관계를 계산하는 과정을 포함할 수 있다.
제1어드미턴스 데이터와 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분 사이의 상관관계는 다양한 형태로 수식화될 수 있는데, 본 실시예에서는 임의의 두 프로세스 간의 신호 유사성을 정규화하여 표현하기 위하여 널리 사용되는 상호 상관계수(cross correlation coefficient)를 이용하는 것을 예로 들어 설명한다. 다음의 수학식 5는 상호 상관계수를 나타낸 것이다.
Figure 112011001180039-pat00009
여기서 KXX, KYY는 자가 상관계수로서 계수의 정규화에 이용된다.
제1어드미턴스 데이터 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분은 압전체의 물적 특성보다는 압전체와 구조물의 상호작용에 주로 의존하기 때문에, 온도 변화에는 둔감하나 구조물의 손상에는 매우 민감하다. 따라서 제1어드미턴스 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분은 구조물에 손상이 가해지지 않은 조건에서는, 환경적인 조건에 관계없이 서로 유사한 값을 가지지만, 구조물에 손상이 가해진 경우에는 차이가 커진다.
제1유도파 데이터 및 제2유도파 데이터를 비교하는 단계(S56)은, 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S52)에서 선택된 트레이닝 데이터의 제1유도파 데이터와, 테스트 데이터에 포함된 제2유도파 데이터를 비교하는 단계로서, 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터 사이의 유사성을 수치화하기 위해서 상관관계를 계산하는 과정을 포함할 수 있다.
제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터 사이의 상관관계는 다양한 형태로 수식화될 수 있으나, 본 실시예에서는 다음의 수학식 6의 상관관계 계수를 사용하는 것을 예로 들어 설명한다.
Figure 112011001180039-pat00010
Cxy는 두 임의의 프로세스 간의 정규화된 일관성을 나타낸 일관성 계수(Coherence Coefficient)로서, Welch’s method를 이용하여 주파수 영역에서 두 프로세스간의 유사성을 계산한다. 여기서 Pxx, Pxy는 파워 스펙트럴 밀도(power spectral density)를 의미하며 수학식 6을 정규화하는데 사용된다.
통합 상관 지수를 계산하는 단계(S58)는, 제1어드미턴스 데이터와 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분 사이의 상관관계와, 제1유도파 데이터 및 제2유도파 데이터 사이의 상관관계를 이용하여 통합 상관 지수를 계산하는 단계이다. 통합 상관 지수는 제1어드미턴스 데이터와 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분들 간의 상관관계 값과, 제1유도파 데이터 및 제2유도파 데이터 간의 상관관계 값을 단순 합산 또는 평균하여 구할 수 있다. 또한, 통합 상관 지수는 구조물에서 예상되는 손상의 형태에 따라서 각 상관관계 값에 적절한 가중치를 부가한 다음 합산하여 구할 수도 있다.
예를 들어, 구조물에서 볼트 풀림과 같이 강성의 변화를 위주로 손상 감지를 수행하고자 하는 경우에는 임피던스 기반의 손상감지 방법이 효과적이므로, 제1어드미턴스 데이터와 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분들 간의 상관관계 값에 더 큰 가중치를 부가할 수 있다. 반면에, 구조물에서 균열과 같이 단면 변화를 위주로 손상 감지를 수행하고자 하는 경우에는 유도파 기반의 손상감지 방법이 효과적이므로, 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터 사이의 상관관계 값에 가중치를 더 부가할 수도 있다.
이와 같이 예상되는 손상의 형태에 따라서 각 상관관계 값에 적절한 가중치를 부가함으로써 손상을 더욱 효과적으로 감지할 수 있다.
역치(threshold)를 계산하는 단계(S60)는, 트레이닝 데이터와 테스트 데이터의 차이, 즉 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분의 차이와 제1 및 제2유도파 데이터의 차이가 손상에 의한 것인지를 판단하는 기준이 될 수 있는 역치를 계산하기 위한 단계이다. 역치(threshold)를 계산하는 단계(S60)는, 복수의 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S62), 어드미턴스 역치를 계산하는 단계(S64), 유도파 역치를 계산하는 단계(S66) 및 통합 역치 지수를 계산하는 단계(S68)를 포함한다.
복수의 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S62)는, 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 가장 상관관계가 큰 수동 부분을 가지는 한 쌍의 제1어드미턴스 데이터를 포함하는 한 쌍의 트레이닝 데이터를 선택하는 단계이다. 즉, 선택된 한 쌍의 트레이닝 데이터에 포함된 한 쌍의 제1어드미턴스 데이터는 그 수동 부분이 제2어드미턴스 데이터와 상관관계가 가장 큰 것과 그 다음 큰 것이다. 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분은 구조물의 손상과는 관계없이 압전체의 물적 특성에만 의존하는 것이므로, 본 단계에서 선택된 한 쌍의 트레이닝 데이터는 테스트 데이터를 취득한 환경 조건과 가장 유사한 환경 조건에서 취득된 것이라 할 수 있다.
어드미턴스 역치를 계산하는 단계(S64)는 트레이닝 데이터와 테스트 데이터에서 어드미턴스의 차이가 손상에 의한 것인지 아닌지를 판단하는 기준이 될 수 있는 어드미턴스 역치를 계산하는 단계이다. 본 단계에서 어드미턴스 역치는 복수의 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S62)에서 선택된 한 쌍의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분들 간의 상관관계 값이다. 즉 어드미턴스 역치는, 무손상 상태의 구조물에 대하여, 테스트 데이터를 취득한 환경 조건과 가장 가까운 환경 조건에서 취득한 한 쌍의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분들 사이의 상관관계 값이다.
따라서 구조물의 손상이 없는 경우, 한 쌍의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분들 간의 상관관계는 앞서 구한 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분들 간의 상관관계와 매우 유사한 값을 가진다. 반면, 구조물의 손상이 있는 경우, 한 쌍의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분들 간의 상관관계는 앞서 구한 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분들 간의 상관관계보다 큰 값을 가지게 된다. 이는 구조물이 손상됨에 따라서 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분이 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과 점차적으로 달라지기 때문이다.
유도파 역치를 계산하는 단계(S66)는, 트레이닝 데이터와 테스트 데이터에서 유도파의 차이가 손상에 의한 것인지 아닌지를 판단하는 기준이 될 수 있는 유도파 역치를 계산하는 단계이다. 본 단계에서 유도파 역치는 복수의 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S62)에서 선택된 트레이닝 데이터에 포함된 제1유도파의 데이터들 사이의 상관관계 값이다. 즉 유도파 역치는 제2유도파 데이터를 계측한 환경 조건과 가장 유사한 환경 조건에서 계측된 한 쌍의 제1유도파 데이터 사이의 상관관계 값이라 할 수 있다.
구조물의 손상이 없는 경우, 한 쌍의 트레이닝 데이터에 포함된 제1유도파 데이터 사이의 상관관계는 앞서 구한 트레이닝 데이터의 제1유도파와 제2유도파 사이의 상관관계와 매우 유사하다. 반면, 구조물의 손상이 있는 경우, 한 쌍의 트레이닝 데이터에 포함된 제1유도파 사이의 상관관계는 앞서 구한 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터 사이의 상관관계 값보다 큰 값을 가지게 된다. 왜냐하면 구조물이 손상됨에 따라서 제2유도파 데이터는 제1유도파 데이터와 점차적으로 달라지기 때문이다.
통합 역치 지수를 계산하는 단계(S68)는 어드미턴스 역치와 유도파 역치를 이용하여 통합 상관 지수에 대응되는 역치 지수를 계산하는 단계이다. 통합 역치 지수는 통합 상관 지수와 동일한 방법으로 어드미턴스 역치와 유도파 역치에 각각 가중치를 부과하고 합산하는 방법으로 구해질 수 있다. 예를 들어 통합 상관 지수가 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분의 상관관계 값과, 제1유도파 및 제2유도파의 상관관계 값의 산술 평균으로 계산되는 경우에는, 통합 역치 지수도 어드미턴스 역치와 유도파 역치의 산술 평균으로 계산될 수 있다. 마찬가지로 통합 상관 지수가 각 상관관계 값에 적절한 가중치를 부여하여 계산된 경우에는, 통합 역치 지수도 동일한 방법으로 어드미턴스 역치 및 유도파 역치에 적절한 가중치를 부여할 수 있다.
다음으로 이상 유무를 판단하는 단계(S70)가 수행된다. 이상 감지 단계는 상기의 통합 상관 지수와 통합 역치 지수를 비교하여 손상의 발생 여부를 판단하는 단계이다. 즉, 통합 상관 지수가 통합 역치 지수보다 높은 경우에는 손상이 발생되지 않은 것으로 판단할 수 있고, 통합 상관 지수가 통합 역치 지수보다 낮은 경우에는 손상이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
다음으로 본 실시예에 따른 손상 감지 방법을 실제로 적용한 결과에 대해서 설명한다.
[트레이닝 데이터 취득 단계( S10 )]
도 8은 복잡한 형상을 가지는 시험체를 개략적으로 도시한 것이며, 도 9는 볼트를 구비한 다른 시험체를 개략적으로 도시한 것으로, 각 시험체에는 상술한 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치(10)가 설치된다. 각 시험체(T10,T20)는 항온 항습 챔버에 배치되어 다양한 온도 조건에 노출되도록 한다. 본 실시예에서는 -20 내지 70 ℃ 까지 10 ℃의 간격으로 온도를 변화시키면서 트레이닝 데이터를 계측한다.
도 10 및 도 11은 각각 다양한 온도에서 제1압전체(100)의 어드미턴스를 계측하여 얻은 제1어드미턴스 데이터와, 유도파를 계측하여 얻은 제1유도파 데이터를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면 각 온도에서 측정한 제1어드미턴스 데이터는 서로 다름을 알 수 있다. 한편, 수학식 4에서 언급된 바와 같이 실제의 제1어드미턴스 데이터는 1차 함수 형태의 경향성을 가지는 것을 확인할 수 있다. 이때 각 제1어드미턴스 데이터의 1차 함수 성분은 온도에 따라서 기울기가 달라짐을 알 수 있다.
도 11을 참조하면, 다양한 온도에서 계측한 제1유도파 데이터도 서로 다름을 알 수 있다.
[ 제1어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분의 분리 단계( S20 )]
도 12는 트레이닝 데이터 중 하나에 포함된 제1어드미턴스 데이터를 도시한 그래프이며, 도 13은 도 12의 제1어드미턴스 데이터의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분을 도시한 그래프이고, 도 14는 도 12의 제1어드미턴스 데이터의 수동 부분을 도시한 그래프이다.
도 12를 참조하면 제1어드미턴스 데이터는 선형의 경향성을 가지는 것을 알 수 있다. 이러한 선형적 경향성은 제1어드미턴스의 수동 부분에 의한 것이다. 따라서 도 12의 그래프를 선형 피팅(linear fitting)함으로써 제1어드미턴스의 수동 부분을 구할 수 있다. 도 14는 이와 같이 구해진 제1어드미턴스의 수동 부분을 도시하고 있다.
제1어드미턴스 데이터에서 수동 부분을 제외하면 도 13에 도시된 바와 같은 능동 부분이 얻어진다.
[테스트 데이터 취득 단계( S30 )]
시험체(T10,T20)를 임의의 환경 조건에 두고, 임피던스 및 유도파 통합 계측 시스템(10)을 이용하여 테스트 데이터를 취득한다. 임피던스 및 유도파 통합 계측 시스템(10)의 제1스위치(500)를 적절히 제어하면 제2어드미턴스 데이터와 제2유도파 데이터를 함께 얻을 수 있다.
본 실시예에서는 구조물의 무손상 상태에서와 손상 상태에서의 식별 가능성을 확인하기 위하여 시험체(T10,T20)의 무손상 상태 및 손상 상태 각각에 대해서 테스트 데이터를 취득한다. 예컨대 도 8의 시험체(T10)에는 균열(DM) 형태로 손상을 가하고, 도 9의 시험체(T20)에는 볼트(B)를 풀어주는 형태로 손상을 가하며, 각 시험체(T10,T20)에 대해서 손상 전후의 테스트 데이터를 취득할 수 있다.
[ 제2어드티미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분의 분리 단계( S40 )]
테스트 데이터에 포함된 제2어드미턴스 데이터에서 수동 부분과 능동 부분을 분리한다. 제2어드미턴스 데이터에서 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 방법은 제1어드미턴스 데이터에서 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 방법과 동일하다.
[트레이닝 데이터 및 테스트 데이터를 비교하는 단계( S50 )]
[트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S52)]
수학식 5를 이용하여 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 복수의 제1어드미턴스 데이터의 수동 부분의 상관계수를 구한 다음, 그 중 상관계수가 가장 큰 제1어드미턴스 데이터를 포함하는 트레이닝 데이터를 선택한다.
도 15는 시험체에 손상이 가해지지 않은 상태에서, 선택된 트레이닝 데이터에 포함된 제1임피던스 데이터의 능동 부분과 테스트 데이터된 제2임피던스 데이터의 능동 부분을 함께 도시한 것이다. 반면, 도 16은 시험체에 손상이 가해진 상태에서, 선택된 트레이닝 데이터에 포함된 제1임피던스 데이터의 능동 부분과 테스트 데이터된 제2임피던스 데이터의 능동 부분을 함께 도시한 것이다. 도 15 및 도 16을 참조하면 제1어드미턴스의 능동 부분과 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분 사이의 차이는 시험체가 손상됨에 따라 커짐을 알 수 있다.
[제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계(S54)]
선택된 트레이닝 데이터의 제1어드미턴스 데이터와 테스트 데이터의 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분의 상관관계를 수학식 5를 이용하여 계산한다.
도 17은 시험체에 손상을 가하지 않은 상태에서, 선택된 트레이닝 데이터의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과, 테스트 데이터의 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분 사이의 상관계수를 도시한 것이다. 반면, 도 18은 시험체에 손상을 가한 상태에서, 선택된 트레이닝 데이터의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과, 테스트 데이터의 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분 사이의 상관계수를 도시한 것이다. 상관계수의 대표값으로 상관계수 그래프에서 최대값을 사용할 수 있다.
도 17 및 도 18을 참조하면 시험체에 손상이 가해짐에 따라 제1어드미턴스와 제2어드미턴스의 능동 부분의 상관계수는 작아짐을 알 수 있다.
[제1 및 제2유도파 데이터를 비교하는 단계(S56)]
선택된 트레이닝 데이터에 포함된 제1유도파 데이터와 테스트 데이터에 포함된 제2유도파 데이터 사이의 상관관계를 수학식 6을 이용하여 계산한다.
도 19은 시험체에 손상을 가하지 않은 상태에서, 선택된 트레이닝 데이터에서 얻어진 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터를 함께 도시한 것이다. 반면, 도 20은 시험체에 손상을 가한 상태에서, 선택된 트레이닝 데이터에서 얻어진 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터를 함께 도시한 것이다.
도 19 및 도 20을 참조하면, 시험체에 손상이 가해지면 테스트 데이터의 제2유도파는 선택된 트레이닝 데이터의 제1유도파와 차이가 커지게 됨을 알 수 있다.
도 21은 시험체에 손상을 가하지 않은 상태에서 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터 사이의 상관계수를 도시한 것이고, 도 22는 시험체에 손상을 가한 상태에서 제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터 사이의 상관계수를 도시한 것이다. 상관계수의 대표값으로 상관계수 그래프에서 최대값을 사용할 수 있다.
도 21 및 도 22를 참조하면, 역시 시험체에 손상이 가해짐에 따라서 테스트 데이터의 제2유도파 데이터는 선택된 트레이닝 데이터의 제1유도파 데이터 사이의 상관계수가 작아짐을 확인할 수 있다.
[통합 상관 지수 계산 단계(S58)]
앞서 구한 제1어드미턴스 데이터 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분의 상관계수와, 제1유도파 데이터 및 제2유도파 데이터의 상관계수에 각각 가중치를 부과하고 합산함으로써 통합 상관 지수를 계산한다.
본 실시예에서 각 상관계수에 부여되는 가중치는 동일한 것으로 한다.
도 23 내지 도 26은 다양한 온도 조건에서 도 8의 시험체(T10)에 대한 통합 상관 지수의 계산 결과를 도시한 도면이다. 도 23 내지 도 26에서 좌측의 그래프는 시험체(T10)에 손상을 가하지 않은 상태에서 얻어진 통합 상관 지수를 도시한 것이고, 우측의 그래프는 시험체(T10)에 손상을 가한 상태에서 얻어진 통합 상관 지수를 도시한 것이다. 도 23 내지 도 26에 도시된 바와 같이, 시험체(T10)에 손상을 가하지 않은 상태에서 얻은 통합 상관 지수가 손상을 가한 상태에서의 통합 상관 지수에 비해서 작음을 알 수 있다.
도 27 내지 도 30은 다양한 온도 조건에서 도 9의 시험체(T20)에 대한 통합 상관 지수의 계산 결과를 도시한 도면이다. 도 27 내지 도 30에서 좌측의 그래프는 시험체에 손상을 가하지 않은 상태에서 얻어진 통합 상관 지수를 도시한 것이고, 우측의 그래프는 시험체에 손상을 가한 상태에서 얻어진 통합 상관 지수를 도시한 것이다. 도 27 내지 도 30에 도시된 바와 같이, 시험체(T20)에 손상을 가하지 않은 상태에서 얻은 통합 상관 지수가 손상을 가한 상태에서의 통합 상관 지수에 비해서 작음을 알 수 있다.
[역치( threshold )를 계산하는 단계( S80 )]
[복수의 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S62)]
수학식 5를 이용하여 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 복수의 제1어드미턴스 데이터의 수동 부분의 상관계수를 구한 다음, 그 중 상관계수가 가장 한 쌍의 제1어드미턴스 데이터를 포함하는 한 쌍의 트레이닝 데이터를 선택한다.
[어드미턴스 역치를 계산하는 단계(S64)]
선택된 한 쌍에 트레이닝 데이터에 포함된 각 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분 간의 상관관계를 수학식 5에 의해서 구한다.
[유도파 역치를 계산하는 단계(S66)]
또한 선택된 한 쌍의 트레이닝 데이터에 포함된 각 제1유도파 데이터 간의 상관관계 값을 수학식 6에 의해서 구한다.
[통합 역치 지수를 계산하는 단계(S68)]
이와 같이 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분 간의 상관관계와, 제1유도파 데이터 간의 상관관계 값의 각각에 가중치를 부여하고 합산하여 통합 역치 지수를 구한다.
본 실시예에서 통합 역치 지수는 통합 상관 지수에 대응될 수 있도록, 어드미턴스 역치 및 유도파 역치에 각각 동일한 가중치를 준다.
도 23 내지 도 30을 참조하면, 통합 역치 지수(TH)는 통합 상관 지수와 함께 도시된다.
도 23 내지 도 30을 참조하면, 시험체(T10,T20)가 손상되지 않은 상태에서는 통합 역치 지수(TH)와 통합 상관 지수는 유사한 반면, 시험체(T10,T20)가 손상된 상태에서는 통합 역치 지수와 통합 상관 지수는 차이가 커짐을 알 수 있다. 또한, 통합 역치 지수는 시험체(T10,T20)가 손상되지 않은 상태에서의 통합 상관 지수보다는 작지만, 시험체(T10,T20)가 손상된 상태에서의 통합 상관 지수보다는 큼을 알 수 있다.
특히, 도 23 내지 도 26를 참조하면, 무손상 상태의 통합 상관 지수와 시험손상 상태의 통합 상관 지수가 비교적 유사함을 알 수 있는데, 이러한 경우에도 통합 역치 지수(TH)는 무손상 상태의 통합 상관 지수와 손상 상태의 통합 상관 지수 사이에 위치한다. 따라서 통합 역치 지수를 사용함으로써, 무손상 통합 상관 지수와 손상 상태의 통합 상관 지수의 차이가 비교적 크지 않더라도 정확하게 손상 여부를 판별할 수 있다.
[이상 유무를 판단하는 단계]
상술한 바와 같이 통합 상관 지수와 통합 역치 지수를 비교함으로써 구조물에 손상이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 도 23 내지 도 30을 참조하면 본 실시예에 따른 손상 감지 방법을 이용하면, 환경 조건이 변화하는 경우라도 성공적으로 손상 여부를 판단할 수 있음을 알 수 있다.
다음으로 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 손상 감지 방법을 도면을 참조하여 설명한다.
도 31은 본 발명의 다른 실시예에 따른 손상 감지 방법을 나타낸 개략적 흐름도이다. 도 31을 참조하면, 본 실시예에 따른 손상 감지 방법(S2)은,
트레이닝 데이터를 취득하는 단계(S10a);
제1어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S20);
테스트 데이터를 취득하는 단계(S30a);
제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S40);
트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S52);
선택된 트레이닝 데이터의 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과, 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계(S54); 및
이상 유무를 판정하는 단계(S70)를 구비한다.
즉 본 실시예에 따른 손상 감지 방법(S2)은 상술한 실시예에 따른 손상감지방법(S1)과는 달리 유도파를 이용하지 않고 어드미턴스만을 계측한다. 즉, 트레이닝 데이터를 취득하는 단계(S10a) 및 테스트 데이터를 취득하는 단계(S30)는 각각 제1어드미턴스 데이터 취득 단계(S12)와 제2어드미턴스 데이터 취득 단계(S32)만을 포함한다.
또한, 본 실시예에 따른 손상 감지 방법(S2)은 역치를 계산하는 단계를 포함하지 않을 수 있다. 따라서 이상 유무를 판정함에 있어서 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분의 상관관계의 값만을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분의 상관관계 값이 소정의 크기 이상인 경우에는 구조물에 손상이 없다고 판단하고, 그 상관관계 값이 소정의 크기 미만인 경우에는 구조물에 손상이 있다고 판단하는 형태로 구조물의 손상을 감지할 수도 있다.
본 실시예의 손상 감지 방법(S2)도 구조물의 손상에는 민감한 반면 환경적 요인 변화에는 둔감한 어드미턴스의 능동 부분, 즉 제1어드미턴스 데이터 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 이용하므로, 환경적 요인의 변화에 따른 오경보(false alarm)가 효과적으로 억제될 수 있다.
다음으로 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 손상 감지 방법에 대해서 설명한다.
도 32는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 손상 감지 방법을 나타낸 개략적 흐름도이다. 도 32을 참조하면, 본 실시예에 따른 손상 감지 방법(S3)은,
트레이닝 데이터를 취득하는 단계(S10);
제1어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S20);
테스트 데이터를 취득하는 단계(S30);
제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S40);
트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S52);
제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터를 비교하는 단계(S56); 및
이상 유무를 판정하는 단계(S70)를 구비한다.
본 실시예에서 트레이닝 데이터 취득 단계(S10), 제1어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S20), 테스트 데이터를 취득하는 단계(S30), 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S40)는 도 3에서 설명하는 손상 감지 방법의 그것과 동일하다.
제1유도파 데이터와 제2유도파 데이터를 비교하는 단계(S56)는, 선택된 트레이닝 데이터의 제1유도파 데이터와 테스트 데이터의 제2유도파 데이터간의 상관관계 값을 계산하는 단계이다.
즉, 본 실시예에 따른 손상 감지 방법(S3)은 제1어드미턴스 데이터와 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 과정이 없이, 제1유도파와 제2유도파의 사이의 상관관계를 이용하여 손상의 판단 여부를 판별할 수 있다. 본 실시예에 따른 손상 감지 방법(S3)은 제1유도파와 제2유도파의 사이의 상관관계를 이용하므로, 유도파의 진행 경로 상에서 단면 변화를 야기하는 손상, 예컨대 균열의 형태의 손상을 효과적으로 감지할 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 손상 감지 방법(S3)은 역치를 계산하는 단계를 포함하지 않을 수도 있다. 즉 역치를 구하는 과정을 포함하지 않고, 제1유도파 데이터 및 제2유도파 데이터의 상관관계 값만을 사용하여 이상 유무를 판별할 수도 있다.
이상, 본 발명의 일부 실시예에 대해서 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 본 발명의 기술적 사상의 범주 내에서 다양한 형태로 구체화될 수 있다.
예를 들어, 도 3에서 설명하는 손상 감지 방법(S1)에 있어서, 역치를 계산하기 위하여 복수의 트레이닝 데이터를 선택하는 단계(S62)는 한 쌍의 트레이닝 데이터를 선택하는 것으로 설명하였으나, 이때 선택되는 트레이닝 데이터는 3개 또는 그 이상이 될 수도 있다.
또한, 상술한 실시예의 손상 감지 방법(S1,S2,S3)에서는 트레이닝 데이터를 선택하기 위하여 제2임피던스 데이터의 수동 부분과 유사성이 가장 큰 수동 부분을 가지는 제1임피던스 데이터를 찾는 것으로 설명하였으나, 이와는 달리 수동 부분의 유사성이 두 번째 또는 세 번째인 제1임피던스 데이터 찾아 이를 포함하는 트레이닝 데이터를 선택할 수도 있다. 뿐만 아니라, 제2임피던스 데이터의 수동 부분과 소정의 크기 이상의 상관관계를 가지는 제1임피던스 데이터를 찾아, 이를 포함하는 트레이닝 데이터를 선택할 수도 있다.
또한, 상술한 실시예에서는 각 단계를 순차적으로 기술하였으나, 이는 단순히 설명의 편의성에 의한 것에 불과한 것으로, 순서를 한정하기 위한 것이 아니다. 즉, 각 단계는 상술한 실시예에 따른 손상 감지 방법(S1,S2,S3)이 목적하는 바가 달성될 수 있는 범주 내에서 순서가 바뀔 수도 있고, 동시에 수행될 수도 있다. 예를 들어, 상술한 실시예에는 제1어드미턴스 데이터에서 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S20)가 테스트 데이터를 취득하는 단계(S30,S30a) 이전에 수행되는 것으로 설명하였으나, 제1어드미턴스 데이터에서 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계(S20)는 테스트 데이터를 취득하는 단계(S30,S30a) 이후에 수행되어도 무방하다.
이외에도 본 발명은 다양한 형태로 구체화될 수도 있다.
S1,S2,S3 ... 손상 감지 방법
S10 ... 트레이닝 데이터를 취득하는 단계
S20 ... 제1어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계
S30 ... 테스트 데이터를 취득 단계
S40 ... 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 능동 부분을 분리하는 단계
S54 ... 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계
10 ... 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치
100 ... 제1압전체
200 ... 제2압전체
300 ... 함수 생성기
400 ... 캐패시터
500 ... 제1스위치
610 ... 제1측정기
620 ... 제2측정기
T ... 구조물

Claims (15)

  1. (a) 구조물이 초기 상태에 있을 때, 상기 구조물에 부착된 압전체의 어드미턴스를 측정한 제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계;
    (b) 상기 제1어드미턴스 데이터를, 상기 압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과, 상기 제1압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와,
    (c) 상기 구조물이 임의의 상태에 있을 때, 상기 압전체의 어드미턴스를 측정한 제2어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와,
    (d) 상기 제2어드미턴스 데이터를, 상기 압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과, 상기 제1압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와,
    (e) 상기 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과 상기 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분을 비교하는 단계를 포함하는 구조물의 손상 감지 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분은,
    상기 제1 및 제2어드미턴스 데이터의 일차 함수 성분인 손상 감지 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    복수의 환경 조건에서, 상기 압전체의 어드미턴스를 측정하여 복수의 상기 제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계이며,
    상기 (e) 단계는,
    상기 제1어드미턴스 데이터 중 적어도 하나를 선택하고, 상기 선택된 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분과, 상기 제2어드미턴스 데이터의 능동 부분 사이의 상관관계를 계산하는 단계인 손상 감지 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 환경 조건은,
    복수의 온도 조건인 손상 감지 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 (e) 단계에서 선택되는 상기 제1어드미턴스 데이터는,
    제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 상관관계가 가장 큰 수동 부분을 포함하는 것인 손상 감지 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    (f) 상기 제1어드미턴스 데이터를 복수 개 선택하고, 선택된 복수의 상기 제1어드미턴스 데이터의 능동 부분들 사이의 상관관계를 계산하여 어드미턴스 역치를 설정하는 단계를 더 구비하는 손상 감지 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 (f) 단계의 선택된 복수의 상기 제1어드미턴스 데이터는,
    상기 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 상관관계 가장 큰 수동 부분을 포함하는 제1어드미턴스 데이터인 손상 감지 방법.
  8. 제3항에 있어서,
    (g) 상기 구조물이 상기 초기 상태에 있을 때, 상기 복수의 환경 조건에서, 복수의 압전체를 이용하여, 어느 하나로 유도파를 발생시키고 다른 하나로 상기 유도파를 계측한 복수의 제1유도파 데이터를 취득하는 단계와,
    (h) 상기 구조물이 상기 임의의 상태에 있을 때, 복수의 상기 압전체를 이용하여, 상기 어느 하나로 유도파를 발생시키고 상기 다른 하나로 상기 유도파를 계측한 제2유도파를 계측한 제2유도파 데이터를 취득하는 단계와,
    (i) 상기 선택된 제1어드미턴스 데이터를 취득한 상기 환경 조건에서 취득한 상기 제1유도파 데이터와, 상기 제2유도파 데이터 사이의 상관관계를 계산하는 단계를 더 포함하는 손상 감지 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    (j) 상기 제1어드미턴스 데이터를 복수 개 선택하고, 선택된 복수의 상기 제1어드미턴스 데이터를 취득한 상기 환경 조건에서 취득한 복수의 상기 제1유도파 데이터들 사이의 상관관계를 계산하여 유도파 역치를 설정하는 단계를 더 구비하는 손상 감지 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 (j) 단계의 선택된 복수의 상기 제1어드미턴스 데이터는,
    상기 제2어드미턴스 데이터의 수동 부분과 상관관계 값이 가장 큰 한 쌍의 제1어드미턴스 데이터인 손상 감지 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    (k) 상기 (e) 단계에서 계산된 상기 상관관계와, 상기 (i) 단계에서 계산된 상기 상관관계를 합산한 통합 상관 지수를 계산하는 단계를 더 포함하는 손상 감지 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 (k) 단계의 상기 통합 상관 지수는,
    상기 (e)단계에서 계산된 상기 상관관계와, 상기 (i) 단계에서 계산된 상기 상관관계에 각각 가중치를 부여하고 합산한 손상 감지 방법.
  13. 구조물이 초기 상태에 있을 때, 복수의 환경 조건에서, 구조물에 부착된 제1압전체 및 제2압전체 중 적어도 하나의 어드미턴스를 측정한 제1어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와,
    상기 구조물이 상기 초기 상태에 있을 때, 상기 복수의 환경 조건에서, 상기 제1압전체 및 상기 제2압전체를 이용하여, 어느 하나로 유도파를 발생시키고 다른 하나로 상기 유도파를 계측한 복수의 제1유도파 데이터를 취득하는 단계와,
    상기 각 제1어드미턴스 데이터를, 상기 제1압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과, 상기 압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와,
    상기 구조물이 임의의 상태에 있을 때, 상기 압전체의 어드미턴스를 측정한 제2어드미턴스 데이터를 취득하는 단계와,
    상기 구조물이 상기 임의의 상태에 있을 때, 상기 제1압전체 및 상기 제2압전체를 이용하여, 상기 어느 하나로 유도파를 발생시키고 상기 다른 하나로 상기 유도파를 계측한 제2유도파를 계측한 제2유도파 데이터를 취득하는 단계와,
    상기 제2어드미턴스 데이터를, 상기 제1압전체와 상기 구조물 사이의 상호작용에 의존하는 능동 부분과, 상기 압전체의 고유특성에 의존하는 수동 부분으로 분리하는 단계와,
    상기 제1어드미턴스 데이터 중 적어도 하나를 선택하는 단계와,
    상기 선택된 제1어드미턴스 데이터를 취득한 상기 환경 조건에 취득한 상기 제1유도파 데이터와, 상기 제2유도파 데이터를 비교하는 단계를 포함하는 손상 감지 방법.
  14. 제1단자 및 제2단자를 구비하는 제1압전체와,
    제1단자 및 제2단자를 구비하는 제2압전체와,
    상기 제1압전체의 상기 제1단자에 신호를 입력할 수 있는 파형 생성기와,
    상기 제1압전체의 상기 제2단자에 연결될 수 있는 캐패시터와,
    상기 제1압전체의 상기 제2단자와 상기 캐패시터를 연결 또는 연결 해제할 수 있는 제1스위치와,
    상기 제2압전체의 상기 제1단자 및 제2단자 간의 전위차를 측정할 수 있도록, 상기 제2압전체에 연결되는 제1측정기와,
    상기 캐패시터의 양단간의 전위차를 측정할 수 있는 제2측정기를 구비한 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제1압전체와 상기 파형 생성기와의 연결을 해제시키고, 상기 제2압전체의 상기 제1단자와 상기 파형 생성기를 연결시킬 수 있는 제2스위치와,
    상기 제2압전체와 상기 제1측정기의 연결을 해제시키고, 상기 제1측정기가 상기 제1압전체의 상기 제1단자 및 상기 제2단자 간의 전위차를 측정할 수 있도록 상기 제1측정기를 상기 제1압전체에 연결시킬 수 있는 제3스위치를 더 구비하며,
    상기 제1스위치는,
    상기 제2압전체의 상기 제2단자와 상기 캐패시터를 연결 또는 연결 해제할 수도 있는 임피던스 및 유도파 통합 계측 장치.
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