KR20210104284A - 구조진동 가상센서 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 실제 측정을 위해 부착되는 센서의 수를 최소화하면서도, 직접 계측되지 않은 지점의 구조진동 정보를 간접적으로 측정하는 가상 센싱 기술적 사상에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 실제 측정 대상 구조물에 대한 실험 데이터에 기반하여 동기화 및 업데이트된 유한요소 모델과 가상센싱 알고리즘을 이용하여 미 측정 지점에 대한 측정 데이터를 추정하는 기술에 관한 것이다.
Description
본 발명은 실제 측정을 위해 부착되는 센서의 수를 최소화하면서도, 직접 계측되지 않은 지점의 구조진동 정보를 간접적으로 측정하는 가상 센싱 기술적 사상에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 실제 측정 대상 구조물에 대한 실험 데이터에 기반하여 동기화 및 업데이트된 유한요소 모델과 가상센싱 알고리즘을 이용하여 미 측정 지점에 대한 측정 데이터를 추정하는 기술에 관한 것이다.
최근 정보통신 기술의 급격한 발전과 사물인터넷 (Internet On Things, IOT)기술의 보편화에 따라, 기계 시스템의 복잡도 또한 급증하고 있다. 특히, 기계시스템의 건전성을 실시간으로 추정하고 나아가 구조물의 수명을 사전에 예측해 선제적으로 대응하기 위한 고장예지 및 건전성 관리(Prognostics Health Monitoring, PHM) 기술에 대한 요구가 점차 심화되고 있다.
한편, 반도체 기술의 급격한 성장은 컴퓨터의 소형화 및 연산속도의 고도화를 이루어 내었다. 이에 따라, 매우 저렴한 비용만으로 고성능의 소형 연산 시스템을 구성할 수 있는 시대가 되었다. 이러한 기술적 배경은 4차 산업혁명의 중요 기반기술의 하나인 디지털 트윈(Digital twin)기술 연구개발의 원동력이 되고 있다.
디지털 트윈 시스템을 성공적으로 구성하기 위해서는, 실제 구조물의 상태를 물리모델로 전달하기 위한 정밀 센서 기술이 반드시 요구된다. 그러나, 고품질의 물리데이터를 측정하기 위한 다량의 센서 부착은 구조물의 물리 특성에 영향을 미칠 수 있고, 시스템의 제작 비용을 매우 증가시킬 우려가 있다.
특히, 구조진동 시스템에서의 센서 부착은 질량 및 강성에 직접적인 변화를 일으켜 측정 데이터의 신뢰성 감소로 이어질 수 있다. 또한 데이터의 유형 및 측정 위치에 따라 접근 및 측정이 불가능 해질 우려가 있다는 점도 기존 센싱 기술의 한계점으로 지목된다.
한편, 구조물의 구조진동 측성을 측정하기 위하여 물리모델의 일종인 유한요소 모델이 활용될 수 있는데, 일반적인 구조진동 계의 유한요소 모델은 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
수학식 1에서, M은 질량을 나타낼 수 있고, C는 감쇠를 나타낼 수 있으며, K는 강성행렬을 나타낼 수 있고, u는 변위를 나타낼 수 있으며, f는 외력을 나타낼 수 있다.
일반적인 방법으로 구축된 유한요소 모델은 구조물 설계 시 사용된 목표 물성 및 형상을 기반으로 한다. 따라서, 제조 공차, 사용 재료의 불확실성 등으로 인해 실제 측정 대상 구조물과 다소간의 차이를 나타낼 수 있으며, 유한요소 모델 기반의 수치모델의 신뢰성 확보를 위해 보정기술이 요구된다.
본 발명은 실제 측정 대상 구조물에 대한 실험 데이터에 기반하여 동기화 및 업데이트된 유한요소 모델과 가상센싱 알고리즘을 이용하여 실제 측정 대상 구조물의 특정 지점에서 측정된 데이터를 재 가공하여 미 측정 지점에 대한 측정 데이터를 추정하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 실제 측정을 위해 부착되는 센서의 수를 최소화하여 측정을 위해 부착되는 센서에 의한 구조물의 특성 변화를 방지하고, 센서 부착에 따른 설치 비용을 최소화하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 최소한의 계측 정보를 기반으로 미 계측 지점 또는 미 계측 진동 정보를 예측하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 실제 측정 대상 구조물에 대한 실험 데이터에 기반하여 유한요소 모델과 실제 측정 대상 구조물 간에 동일한 구조진동 특성을 갖도록 물리모델을 설계하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 유한요소 축소모델링 기법을 적용하여 실제 측정 대상 구조물의 특정 지점에서 측정된 데이터와 유한요소 모델을 이용하여 시간 적분 알고리즘을 적용할 시에 필요한 계산량을 감소시키는 것을 목적으로 한다.
, 감쇠계수 또는 주파수 응답 중 적어도 하나를 포함하는 상기 모달 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 상기 유한요소 모델 업데이트부에서, 상기 측정 대상 구조물에 대한 질량, 감쇠 계수, 강성행렬, 변위, 모양 및 구성 물질 관련 데이터를 수집하고, 상기 수집된 데이터에 기반하여 상기 유한요소 모델을 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 고유진동수 및 상기 고유벡터를 이용하여 상기 구축된 유한요소 모델을 1차적으로 업데이트하는 단계는, 상기 고유진동수 및 상기 고유벡터를 이용하여 상기 유한요소 모델의 고유진동수 및 고유벡터와 상기 수행된 모달(modal) 실험에 기반한 고유진동수 및 고유벡터 차이를 최소화하기 위해 MAC (Modal Assurance Criterion)값을 도입하여 상기 차이를 정량화하는 단계를 포함하고, 상기 축소모델링 기법을 이용하여 상기 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 축소 모델을 생성하는 단계는, 상기 축소모델링 기법을 이용하여 상기 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 내부자유도(Internal DOFs), 경계자유도((Boundary DOFs) 및 커플링 자유도(coupling DOFs)를 고려하고, 상기 고려된 내부자유도(Internal DOFs)를 부구조(substrate)로 분할하여 상기 축소 모델을 생성하는 단계를 포함하며, 상기 감쇠계수 및 상기 주파수 응답을 이용하여 상기 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 상기 업데이트된 유한요소 모델을 생성하는 단계는, 상기 감쇠계수를 상기 생성된 축소 모델에 적용하여 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)를 계산하는 단계 및 상기 주파수 응답과 상기 계산된 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)에 기반한 주파수 응답을 비교하여 유사성을 정량화함에 따라 상기 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 상기 업데이트된 유한요소 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 측정된 실측 변위 데이터 및 시간 적분 알고리즘(time integration algorithm)을 이용하여 상기 측정 대상 구조물의 제2 지점에서의 가상 변위 데이터를 추정하고, 상기 추정된 가상 변위 데이터에 기반한 상기 제2 지점의 가상 센서 정보를 생성하는 단계는, 상기 업데이트된 유한요소 모델에 상기 측정된 실측 변위 데이터를 반영한 후, 상기 시간 적분 알고리즘에 기반하여 상기 측정된 실측 변위 데이터를 최초 값으로 설정하여 상기 업데이트된 유한요소 모델에 대한 유한요소 모델 연산치를 계산하는 단계 및 상기 계산된 유한요소 모델 연산치를 이용하여 상기 2 지점에서의 가상 변위 데이터인 강도, 하중, 변위, 속도 또는 가속도 중 어느 하나의 변화를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 실제 측정 대상 구조물에 대한 실험 데이터에 기반하여 동기화 및 업데이트된 유한요소 모델과 가상센싱 알고리즘을 이용하여 실제 측정 대상 구조물의 특정 지점에서 측정된 데이터를 재 가공하여 미 측정 지점에 대한 측정 데이터를 추정할 수 있다.
본 발명은 실제 측정을 위해 부착되는 센서의 수를 최소화하여 측정을 위해 부착되는 센서에 의한 구조물의 특성 변화를 방지하고, 센서 부착에 따른 설치 비용을 최소화할 수 있다.
본 발명은 최소한의 계측 정보를 기반으로 미 계측 지점 또는 미 계측 진동 정보를 예측할 수 있다.
본 발명은 실제 측정 대상 구조물에 대한 실험 데이터에 기반하여 유한요소 모델과 실제 측정 대상 구조물 간에 동일한 구조진동 특성을 갖도록 물리모델을 설계할 수 있다.
본 발명은 유한요소 축소모델링 기법을 적용하여 실제 측정 대상 구조물의 특정 지점에서 측정된 데이터와 유한요소 모델을 이용하여 시간 적분 알고리즘을 적용할 시에 필요한 계산량을 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치를 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 실제 측정 데이터를 이용하여 유한요소 모델을 구축 또는 업데이트하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 실험 환경을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 구조진동 가상센서 장치의 실험 단계, 유한요소 모델 업데이트 단계, 시간적분 단계 및 가상센싱 단계를 구분하여 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법을 설명하는 도면이다.
도 6a는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법이 유한요소 모델을 업데이트하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 6b는 본 발명의 일실시예에 따른 유한요소 모델의 업데이트에서 축소 모델 생성을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법이 미 측정 지점의 가상 센서 정보를 생성하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 추정하는 변위량의 정확도를 확인하는 실험을 설명하는 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 추정하는 하중의 정확도를 확인하는 실험을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 감쇠계수를 업데이트함에 따른 주파수 응답을 비교 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 실제 측정 데이터를 이용하여 유한요소 모델을 구축 또는 업데이트하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 실험 환경을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 구조진동 가상센서 장치의 실험 단계, 유한요소 모델 업데이트 단계, 시간적분 단계 및 가상센싱 단계를 구분하여 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법을 설명하는 도면이다.
도 6a는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법이 유한요소 모델을 업데이트하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 6b는 본 발명의 일실시예에 따른 유한요소 모델의 업데이트에서 축소 모델 생성을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법이 미 측정 지점의 가상 센서 정보를 생성하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 추정하는 변위량의 정확도를 확인하는 실험을 설명하는 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 추정하는 하중의 정확도를 확인하는 실험을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 감쇠계수를 업데이트함에 따른 주파수 응답을 비교 설명하는 도면이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치를 설명하는 도면이다.
구체적으로, 도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 구성 요소를 예시한다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치(100)는 실험 데이터 획득부(110), 유한요소 모델 업데이트부(120), 실측 데이터 측정부(130) 및 가상 센서 정보 생성부(140)를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따른 실험 데이터 획득부(110)는 측정 대상 구조물에 대하여 모달(modal) 실험을 수행하여 모달 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 측정 대상 구조물은 구조 진동 구조물로, 외력 또는 하중이 인가되는 실제 측정 대상 구조물을 포함한다.
일례로, 실험 데이터 획득부(110)는 모달(modal) 실험에 기반하여 고유 진동수, 고유벡터, 감쇠계수 또는 주파수 응답 중 적어도 하나를 포함하는 모달 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 모달 실험은 측정 대상 구조물에 해머 등을 이용하여 외력 또는 하중이 가해지고, 측정 대상 구조물에서의 고유 진동수, 고유벡터, 감쇠계수 또는 주파수 응답 중 적어도 하나를 측정하는 실험을 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따르면 유한요소 모델 업데이트부(120)는 모달 데이터 및 축소모델링 기법을 이용하여 측정 대상 구조물의 구조진동 특성을 모사하기 위한 유한요소 모델을 업데이트할 수 있다.
일례로, 유한요소 모델 업데이트부(120)는 측정 대상 구조물에 대한 질량, 감쇠 계수, 강성행렬, 변위, 모양 및 구성 물질 관련 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 기반하여 유한요소 모델을 구축할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 유한요소 모델 업데이트부(120)는 모달 실험 기반의 고유진동수 및 고유벡터를 이용하여 수치 해석 모델에 해당하는 유한요소 모델을 1차적으로 업데이트할 수 있다.
또한, 유한요소 모델 업데이트부(120)는 축소모델링 기법을 이용하여 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 축소 모델을 생성하고, 모달 실험 기반의 감쇠계수 및 주파수 응답을 이용하여 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 유한요소 모델을 최종적으로 업데이트할 수 있다.
일례로, 유한요소 모델 업데이트부(120)는 모달 실험 기반의 고유진동수 및 고유벡터를 이용하여 유한요소 모델의 고유진동수 및 고유벡터와 모달 실험에 기반한 고유진동수 및 고유벡터 차이를 최소화하기 위해 MAC (Modal Assurance Criterion)값을 도입하여 고유진동수 및 고유벡터 차이를 정량화할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 유한요소 모델 업데이트부(120)는 축소모델링 기법을 이용하여 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 내부자유도(Internal DOFs), 경계자유도((Boundary DOFs) 및 커플링 자유도(coupling DOFs)를 고려하고, 고려된 내부자유도(Internal DOFs)를 부구조(substrate)로 분할하여 축소 모델을 생성할 수 있다.
예를 들어, 유한요소 모델은 물리 자유도(degrees of freedom, DOFs)가 보존되어 실제 계측된 데이터와 직접 비교가 가능하고, 내부자유도(Internal DOFs), 경계자유도((Boundary DOFs) 및 커플링 자유도(coupling DOFs)로 구성되고, 전체 자유도 중 물리량이 보존되는 자유도를 경계자유도(Boundary DOFs), 이외의 자유도를 내부자유도(Internal DOFs)로 분리될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 유한요소 모델 업데이트부(120)는 모달 실험 기반의 감쇠계수를 생성된 축소 모델에 적용하여 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)를 계산할 수 있다.
또한, 유한요소 모델 업데이트부(120)는 유한요소 모델의 주파수 응답과 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)에 기반한 주파수 응답을 비교하여 유사성을 정량화함에 따라 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 유한요소 모델을 최종적으로 업데이트할 수 있다.
예를 들어, 유한요소 모델 업데이트부(120)는 최종적으로 유한요소 모델의 업데이트를 완료하여, 최종 유한요소 모델을 생성할 수 있다.
일례로, 유한요소 모델 업데이트부(120)는, FRAC(Frequency Response Assurance Criterion) 값을 이용하여 유한요소 모델의 주파수 응답과 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)에 기반한 주파수 응답을 비교할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 실측 데이터 측정부(130)는 측정 대상 구조물의 제1 지점으로부터 실측 변위 데이터를 측정할 수 있다.
예를 들어, 실측 데이터 측정부(130)는 측정 대상 구조물에 부착되어 측정 대상 구조물의 제1 지점에 대한 실측 변위 데이터를 측정하는 센서장치를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 지점은 측정 대상 구조물에 위치하고, 실측 데이터 측정부(130)가 부착되는 지점을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 가상 센서 정보 생성부(140)는 업데이트된 유한요소 모델, 실측 변위 데이터 및 시간 적분 알고리즘(time integration algorithm)을 이용하여 측정 대상 구조물의 제2 지점에서의 가상 변위 데이터를 추정하고, 추정된 가상 변위 데이터에 기반한 제2 지점의 가상 센서 정보를 생성할 수 있다.
일례로, 가상 센서 정보 생성부(140)는 업데이트된 유한요소 모델에 측정된 실측 변위 데이터를 반영한 후, 시간 적분 알고리즘에 기반하여 측정된 실측 변위 데이터를 최초 값으로 설정하여 업데이트된 유한요소 모델에 대한 유한요소 모델 연산치를 계산할 수 있다.
또한, 가상 센서 정보 생성부(140)는 계산된 유한요소 모델 연산치를 이용하여 2 지점에서의 가상 변위 데이터인 강도, 하중, 변위, 속도 또는 가속도 중 어느 하나의 변화를 계산하여 제2 지점의 가상 센서 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 제2 지점은 측정 대상 구조물에 위치하고, 실측 데이터 측정부(130)가 부착되지 않아 실측 변위 데이터가 측정되지 않는 지점일 수 있다. 또한, 제2 지점은 측정 대상 구조물 상에 복수로 존재할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 가상 센서 정보 생성부(140)는 시간 적분 알고리즘으로 Newmark-β 시간적분 기법을 이용하고, 최초 연산(initial calculation)을 통해 강도(stiffness)의 변화를 계산한 후, 반복 연산(iterative calculation)을 통해 하중(load), 변위(displacement), 속도(velocity) 또는 가속도(acceleration)의 변화를 계산할 수 있다.
따라서, 본 발명은 실제 측정 대상 구조물에 대한 실험 데이터에 기반하여 동기화 및 업데이트된 유한요소 모델과 가상센싱 알고리즘을 이용하여 실제 측정 대상 구조물의 특정 지점에서 측정된 데이터를 재 가공하여 미 측정 지점에 대한 측정 데이터를 추정할 수 있다.
또한, 본 발명은 실제 측정을 위해 부착되는 센서의 수를 최소화하여 측정을 위해 부착되는 센서에 의한 구조물의 특성 변화를 방지하고, 센서 부착에 따른 설치 비용을 최소화할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 실제 측정 데이터를 이용하여 유한요소 모델을 구축 또는 업데이트하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 2를 참고하면, 단계(S201)에서 구조진동 가상센서 장치는 실제 측정 대상 구조물에 부착된 센서장치를 통해서 측정 데이터를 획득한다. 예를 들어, 센서장치를 통해서 획득된 측정 데이터는 유한요소 모델 구축을 위한 실험 데이터 또는 모달 실험 기반의 모달 데이터일 수 있다.
단계(S202)에서 구조진동 가상센서 장치는 단계(S201)에서 실험 데이터를 통해 실제 측정 대상 구조물에서의 변형 정보, 속도 정보, 가속도 정보 및 외력 정보를 추정하여 유한요소 모델을 구축하거나, 미리 구축된 유한요소 모델을 업데이트할 수 있다.
단계(S203)에서 구조진동 가상센서 장치는 이용하여 유한요소 모델을 구축하거나 유한요소 모델을 업데이트하여 유한요소 모델의 데이터 크기를 확인할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 실험 환경을 설명하는 도면이다.
도 3을 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 실험 환경(300)은 측정 대상 구조물(310), 연산장치(320), 센서(330), 증폭기(340) 및 출력장치(350)를 포함한다.
일례로, 연산장치(320)는 도 1에 대한 설명에서 설명된 실험 데이터 획득부, 유한요소 모델 업데이트부 및 가상 센서 정보 생성부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 센서(330)는 측정 대상 구조물(310)의 특정 지점에 레이저를 출력하여 반사되는 레이저를 수신하여, 수신된 레이저에 기반하여 측정 대상 구조물(310)의 실측 변위 데이터를 수집할 수 있다.
예를 들어, 센서(330)는 도 1에 대한 설명에서 설명된 실측 데이터 측정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 증폭기(340)는 센서(330)에 의해 측정된 실측 변위 데이터에 대한 신호를 증폭하여 증폭된 신호를 연산장치(320)로 전달할 수 있다.
일례로, 연산장치(320)는 입력된 변위 신호는 연산장치(320) 내의 실시간 응답추정 알고리즘에 의해 미 측정지점 응답 추정에 활용할 수 있다.
예를 들어, 연산장치(320)는 추정된 미 측정 지점에 대한 가상 센서 정보를 저장하기 위한 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 출력장치(350)는 연산장치(320)에 의해 추정된 미 측정 지점에 대한 가상 센서 정보를 주파수 데이터로 출력하도록 제어될 수 있다.
여기서, 출력장치(350) 상에 출력되는 주파수 데이터는 도 8b, 도 9b 및 도 10과 관련될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 구조진동 가상센서 장치의 실험 단계, 유한요소 모델 업데이트 단계, 시간적분 단계 및 가상센싱 단계를 구분하여 설명하는 도면이다.
도 4를 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 실험 단계(S400) 중 단계(S401)에서 측정 대상 구조물에 대한 고유진동수를 획득하고, 단계(S402)에서 측정 대상 구조물에 대한 고유벡터를 획득하며, 단계(S403)에서 측정 대상 구조물에 대한 감쇠계수를 획득하고, 단계(S404)에서 측정 대상 구조물에 대한 주파수 응답을 획득한다.
또한, 구조진동 가상센서 장치는 유한요소 모델 업데이트 단계(S410) 중 단계(S411)에서 고유진동수 및 고유벡터를 이용하여 유한요소 모델을 1차적으로 업데이트하고, 단계(S412)에서 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델을 생성하며, 단계(S413)에서 축소모델링 기법을 이용하여 축소 모델을 생성하고, 단계(S414)에서 감쇠계수를 이용하여 축소 모델의 감쇠 계수를 갱신하며, 단계(S415)에서 주파수 응답을 이용하여 축소 모델의 주파수 응답을 갱신하여 2차적으로 유한요소 모델을 업데이트하고, 단계(S416)에서 2차까지 최종적으로 갱신된 최종 유한요소 모델을 생성한다.
또한, 구조진동 가상센서 장치는 시간적분 단계(S420) 중 단계(S421)에서 최종 유한요소 모델에 시간 적분 기법을 적용하고, 단계(S422)에서 유한요소 모델에서의 하중을 추정한다.
또한, 구조진동 가상센서 장치는 가상센싱 단계(S430) 중 단계(S431)에서 추정된 하중이 적용된 물리모델을 생성하고, 단계(S432)에서 측정 대상 구조물의 제1 지점에 부착된 센서장치로부터 측정 대상 구조물의 특정 지점에 대한 실측 데이터를 수신하며, 단계(S433)에서 물리모델에 실측 데이터를 적용하고, 단계(S434)에서 센서장치가 부착되지 않은 제2 지점에 대한 가상 센서 정보를 생성한다.
따라서, 본 발명은 실제 측정 대상 구조물에 대한 실험 데이터에 기반하여 유한요소 모델과 실제 측정 대상 구조물 간에 동일한 구조진동 특성을 갖도록 물리모델을 설계할 수 있다.
또한, 본 발명은 최소한의 계측 정보를 기반으로 미 계측 지점 또는 미 계측 진동 정보를 예측할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법을 설명하는 도면이다.
도 5를 참고하면, 단계(S501)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 측정 대상 구조물에 대한 모달 데이터를 획득한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 측정 대상 구조물에 대하여 모달(modal) 실험을 수행하여 모달 데이터를 획득할 수 있다.
단계(S502)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 구조진동 특성을 모사하기 위한 유한요소 모델을 업데이트한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 단계(S501)에서 획득된 모달 데이터 및 축소모델링 기법을 이용하여 측정 대상 구조물의 구조진동 특성을 모사하기 위한 유한요소 모델을 업데이트할 수 있다.
단계(S503)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 제1 지점으로부터 실측 변위 데이터를 측정한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 실측 데이터 측정부에서 측정 대상 구조물의 제1 지점으로 레이저를 방사한 후, 돌아오는 레이저를 분석하여 실측 변위 데이터를 측정할 수 있다.
단계(S504)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 제2 지점의 가상 센서 정보를 생성한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 단계(S502)에서 업데이트된 유한요소 모델, 단계(S503)에서 측정된 실측 변위 데이터 및 시간 적분 알고리즘(time integration algorithm)을 이용하여 측정 대상 구조물의 제2 지점에서의 가상 변위 데이터를 추정하고, 추정된 가상 변위 데이터에 기반하여 제2 지점의 가상 센서 정보를 생성할 수 있다.
도 6a는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법이 유한요소 모델을 업데이트하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 6a를 참고하면, 단계(S601)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 측정 대상 구조물에 대한 모달 실험을 수행한다.
단계(S602)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 측정 대상 구조물의 모양 및 물질 관련 데이터, 고유 값 및 고유 벡터, 감쇠 계수 및 주파수 응답을 수집한다. 예를 들어, 고유 값은 고유 진동수를 포함할 수 있다.
단계(S603)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 유한요소 모델을 생성한다.
단계(S604)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 유한요소 모델에 대한 모달 업데이트를 수행한다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 유한요소 모델의 고유진동수 및 고유벡터 간의 오차를 최소화하기 위해 모달 업데이트를 수행한다.
일례로, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 고유 진동수 오차를 최소화 하기 위한 특정 변수 변화량을 하기 수학식 2를 이용하여 계산할 수 있다.
[수학식 2]
수학식 3에서, 
는 고유벡터를 나타낼 수 있고, t는 실험 계측치를 나타낼 수 있으며, 
는 유한요소 모델 연산치를 나타낼 수 있고, 
및 
는 임의 차수를 나타낼 수 있다.
단계(S605)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 축소 모델을 생성한다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 유한요소 모델에 대한 연산량을 감소시키기 위해서 축소 모델을 생성한다.
예를 들어, 유한요소 모델에 대한 원본 모델이 수학식 4와 같다고 가정할 수 있으며, 수학식 4에 Craig-Bampton (CB) 기법을 적용하여 수학식 5와 같이 행렬의 크기를 축소하여 변환 식 T를 정의하고 T식을 원본 행렬인 수학식 5에 곱하여 축소 모델을 생성할 수 있다.
[수학식 4]
수학식 4에서, M은 질량 행렬을 나타낼 수 있고, K는 강성 행렬을 나타낼 수 있으며, u는 변위 벡터를 나타낼 수 있고, f는 힘 벡터를 나타낼 수 있으며, 하첨자 s는 내부자유도를 나타낼 수 있고, 하첨자 b는 경계자유도를 나타낼 수 있으며, 하첨자 c는 coupling 자유도를 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
수학식 5에서, u는 변위 벡터를 나타낼 수 있고, f는 힘 벡터를 나타낼 수 있고, K는 강성 행렬을 나타낼 수 있으며, 
는 변환행렬을 나타낼 수 있고, 
는 generalized coordinate 벡터를 나타낼 수 있으며, 
는 주요 모드를 나타낼 수 있고,I는 단위행렬을 나타낼 수 있으며, 하첨자 s는 내부자유도를 나타낼 수 있고, 하첨자 b는 경계자유도를 나타낼 수 있으며, 하첨자 c는 coupling 자유도를 나타낼 수 있다.
단계(S606)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 감쇠 계수를 업데이트할 수 있다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 모달 영역의 감쇠계수를 업데이트 하였으며, 측정 불가능한 고차 영역에서의 감쇠계수는 1% 감쇠 계수를 사용하여 업데이트할 수 있다.
여기서, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 하기 수학식 6인 주파수 응답 함수를 사용하여 감쇠계수 업데이트 후 응답특성 변화를 검증할 수 있다.
[수학식 6]
수학식 6에서, 
는 주파수 응답 함수를 나타낼 수 있고, 
는 구조물에 가해진 하중 주파수를 나타낼 수 있으며, 
는 감쇠계수를 나타낼 수 있고, 
는 고유 진동수를 나타낼 수 있으며, 
고유벡터를 나타낼 수 있고, 하첨자 
은 모달실험에서 하중 작용지점을 나타낼 수 있으며, 하첨자
는 모달실험에서 하중 작용지점을 나타낼 수 있으며, 
및 
는 임의 차수를 나타낼 수 있으며, 
은 자유도를 나타낼 수 있고, F는 구조물 측정 변위를 나타낼 수 있다.
단계(S607)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 업데이트된 유한요소 모델을 생성할 수 있다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 모달 업데이트, 감쇠 계수 및 주파수 응답이 반영된 축소 모델을 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델로 생성할 수 있다.
도 6b는 본 발명의 일실시예에 따른 유한요소 모델의 업데이트에서 축소 모델 생성을 설명하는 도면이다.
도 6b를 참고하면, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법이 측정 대상 구조물에 대한 유한요소 모델을 연산하기 위한 지점 데이터를 원본(600), 1차 축소본(610), 최종 축소본(620)으로 점차 축소하여 축소 모델을 생성하는 절차를 예시한다.
구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 원본(600)의 모든 지점 데이터를 연산하려면 상당한 계산시간이 필요하지만, 최종 축소본(620)으로 단순화시키면 짧은 시간에 계산을 완료할 수 있다.
특히, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 제2 지점에 대한 가상 센서 정보를 수행할 시 시간 적분 알고리즘을 이용하게 되는데, 최종 축소본(620)과 같은 축소 모델을 이용함에 따라 필요 연산량을 감소시킬 수 있다.
따라서, 본 발명은 유한요소 축소모델링 기법을 적용하여 실제 측정 대상 구조물의 특정 지점에서 측정된 데이터와 유한요소 모델을 이용하여 시간 적분 알고리즘을 적용할 시에 필요한 계산량을 감소시킬 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법이 미 측정 지점의 가상 센서 정보를 생성하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 7을 참고하면, 단계(S701)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 측정 대상 구조물에 부착된 센서를 이용하여 실측 변위 데이터를 측정한다.
단계(S702)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 단계(701)에서 측정된 실측 변위 데이터를 이용하여 제1 상태를 결정한다.
여기서, 제1 상태는 시간 적분 알고리즘이 적용되기 이전의 유한요소 모델의 상태를 나타낼 수 있다.
단계(S703)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 시간 적분 알고리즘을 적용한다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 유한요소 모델을 실시간으로 풀고, 미계측 지점의 응답을 얻기 위한 방법으로 시간적분기 및 하중 추정알고리즘 등을 사용하는데, 시간 적분 알고리즘으로 Newmark-β 시간적분 알고리즘 혹은 Bathe 시간적분 알고리즘을 사용한다.
단계(704)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 제2 상태를 결정한다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 시간의 변화와 위치의 변화를 고려한 제2 상태 또는 미 측정 지점을 결정한다.
단계(S705)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 제2 상태와 관련된 변위 데이터를 계산하고, 단계(S706)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 작용 하중, 가속도 또는 속도를 추정한다.
여기서, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 Newmark-β 시간적분 알고리즘이 적용된 Newmark-β 시간적분 과정을 수행한다.
예를 들어, Newmark-β 시간적분 과정은 최초 연산(initial calculation)과 반복 연산(iterative calculation)을 포함하고, 최초 연산은 변수를 최초 값으로 설정하는 연산과 하기 수학식 7 및 수학식 8을 포함할 수 있고, 반복 연산은 하기 수학식 9, 수학식 10, 수학식 11 및 수학식 12를 포함할 수 있다.
[수학식 7]
수학식 7에서, 
는 유한요소 모델 연산치를 나타낼 수 있고, 
는 주파수 응답 함수를 나타낼 수 있으며, 
는 시간 변화를 나타낼 수 있다.
일례로, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 수학식 7에 기반하여 유한요소 모델 연산치의 계수(coefficient)를 계산할 수 있다.
[수학식 8]
수학식 8에서,
강도를 나타낼 수 있고, 
는 유한요소 모델 연산치를 나타낼 수 있으며, K는 강성 행렬을 나타낼 수 있고, M은 질량 행렬을 나타낼 수 있으며, C는 감쇠 행렬을 나타낼 수 있다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 수학식 8에 기반하여 유한요소 모델에 적용된 강도를 계산할 수 있다.
[수학식 9]
수학식 9에서, 
는 유한요소 모델 연산치를 나타낼 수 있고, M은 질량 행렬을 나타낼 수 있고, C는 감쇠 행렬을 나타낼 수 있으며, 
는 시간 변화를 나타낼 수 있고, r은 시간적분 유효 하중을 나타낼 수 있으며, u는 변위 벡터를 나타낼 수 있다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 수학식 9에 기반하여 유한요소 모델에 적용된 하중(load)를 계산할 수 있다.
[수학식 10]
수학식 10에서,t는 시간을 나타낼 수 있고, 
는 시간 변화를 나타낼 수 있고, r은 시간적분 유효 하중을 나타낼 수 있으며, u는 변위 벡터를 나타낼 수 있으며, 
는 강도를 나타낼 수 있다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 수학식 10에 기반하여 유한요소 모델에 적용된 시간 변화에 따른 변위(displacement)를 계산할 수 있다
[수학식 11]
수학식 11에서, t는 시간을 나타낼 수 있고, 
는 시간 변화를 나타낼 수 있으며, r은 시간적분 유효 하중을 나타낼 수 있고, u는 변위 벡터를 나타낼 수 있으며, 
는 유한요소 모델 연산치를 나타낼 수 있다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 수학식 11에 기반하여 유한요소 모델에 적용된 시간 변화에 따른 가속도(acceleration)를 계산할 수 있다.
[수학식 12]
수학식 12에서, t는 시간을 나타낼 수 있고, 
는 시간 변화를 나타낼 수 있고, u는 변위 벡터를 나타낼 수 있으며, 
는 유한요소 모델 연산치를 나타낼 수 있다.
즉, 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 수학식 12에 기반하여 유한요소 모델에 적용된 시간 변화에 따른 속도(velocity)를 계산할 수 있다
단계(S707)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 미 측정 지점에 대한 실시간 추정의 완료 여부를 판단하여, 실시간 추정이 완료된 경우 단계(S708)로 진행하고, 완료되지 않은 경우 단계(S702)로 돌아간다.
단계(S708)에서 구조진동 가상센서 장치의 동작 방법은 수학식 7 내지 수학식 12를 이용하여 계산 결과에 따라 미 실측 지점에 대한 가상 센서 정보를 생성한다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 추정하는 변위량의 정확도를 확인하는 실험을 설명하는 도면이다.
도 8a를 참고하면, 구조진동 가상센서 장치의 실험 환경(800)은 가상센서 장치(810), 제1 센서 장치(820), 제2 센서 장치(830) 및 측정 대상 구조물로 구성된다.
예를 들어, 측정 대상 구조물은 제1 지점(840)과 제2 지점(850)을 포함할 수 있다.
일례로, 구조진동 가상센서 장치의 실험 환경(800)은 제2 지점(850)에 대한 추정 변위량(812)과 실측 변위량(832)을 비교한다.
본 발명의 일실시예에 따르면 가상센서 장치(810)는 제1 센서 장치(820)와 연결되어 제1 지점(840)으로부터의 실측 데이터를 제1 센서 장치(820)를 통해서 획득하고, 유한요소 모델 및 시간 적분 알고리즘을 이용하여 제2 지점(850)에 대한 추정 변위량(812)을 계산할 수 있다.
일례로, 제2 센서 장치(830)는 가상센서 장치(810)와는 연결되지 않고, 추정 변위량(812)의 정확도를 검증하기 위해서 제2 지점(850)에 부착되어 실측 데이터를 획득하여 실측 변위량(832)을 데이터로서 제공할 수 있다.
도 8b를 참고하면, 구조진동 가상센서 장치에 의해서 추정된 추정 변위량(862)과 제2 센서 장치에 의해 측정된 실제 변위량(864)을 비교한다.
그래프(860)는 추정 변위량(862)과 실제 변위량(864) 사이에 차이가 크지 않음을 나타내고, 추정 변위량(862)의 추정 정확도가 높음을 나타낼 수 있다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 추정하는 하중의 정확도를 확인하는 실험을 설명하는 도면이다.
도 9a를 참고하면, 구조진동 가상센서 장치의 실험 환경(900)은 가상센서 장치(910), 제1 센서 장치(920), 하중 측정 장치(930) 및 측정 대상 구조물로 구성된다.
예를 들어, 측정 대상 구조물은 제1 지점에서 제1 지점의 하중(940)이 적용될 수 있다.
일례로, 구조진동 가상센서 장치의 실험 환경(900)은 제1 지점(940)에 대한 추정 하중(912)과 실측 하중(932)을 비교한다.
본 발명의 일실시예에 따르면 가상센서 장치(910)는 제1 센서 장치(920)와 연결되어 제1 지점으로부터의 실측 데이터를 제1 센서 장치(920)를 통해서 획득하고, 유한요소 모델 및 시간 적분 알고리즘을 이용하여 제1 지점에 대한 추정 하중(912)을 계산할 수 있다.
일례로, 하중 측정 장치(930)는 가상센서 장치(910)와는 연결되지 않고, 추정 하중(912)의 정확도를 검증하기 위해서 제1 지점에 연결되어 실측 하중(932)을 획득하여 데이터로서 제공할 수 있다.
도 9b를 참고하면, 구조진동 가상센서 장치에 의해서 추정된 추정 하중(952)과 하중 측정 장치에 의해 측정된 실측 하중(954)을 비교한다.
그래프(950)는 추정 하중(952)과 실측 하중(954) 사이에 차이가 크지 않음을 나타내고, 추정 하중(952)의 추정 정확도가 높음을 나타낼 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치가 감쇠계수를 업데이트함에 따른 주파수 응답을 비교 설명하는 도면이다.
도 10을 참고하면, 그래프(1000)는 업데이트 값(1010), 오리지날 값(1020), 실험 값(1030)을 나타낸다.
즉, 그래프(1000)는 모든 차수의 감쇠계수를 1%로 일정하게 부여한 오리지날 값(1020)과, 실험에서 얻어진 감쇠계수를 활용해 업데이트된 업데이트 값(1010)의 차이를 비교한다.
본 발명의 일실시예에 따른 구조진동 가상센서 장치의 감쇠 계수 업데이트는 주파수 응답 함수를 기준으로 한 레이저센서 측정 지점에서의 FRAC(Frequency Response Assurance Criterion) 값은 업데이트 전 1차 내지 3차에서 각각 0.53, 0.83, 0.69에서 업데이트 후 모두 0.99 이상으로 높은 주파수 응답 유사성을 나타내도록 향상 되었음을 나타낼 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100: 구조진동 가상센서 장치
110: 실험 데이터 획득부 120: 유한요소 모델 업데이트부
130: 실측 데이터 측정부 140: 가상 센서 정보 생성부
110: 실험 데이터 획득부 120: 유한요소 모델 업데이트부
130: 실측 데이터 측정부 140: 가상 센서 정보 생성부
Claims (17)
- 측정 대상 구조물에 대하여 모달(modal) 실험을 수행하여 모달 데이터를 획득하는 실험 데이터 획득부;
상기 획득된 모달 데이터 및 축소모델링 기법을 이용하여 상기 측정 대상 구조물의 구조진동 특성을 모사하기 위한 유한요소 모델을 업데이트하는 유한요소 모델 업데이트부;
상기 측정 대상 구조물의 제1 지점으로부터 실측 변위 데이터를 측정하는 실측 데이터 측정부; 및
상기 업데이트된 유한요소 모델, 상기 측정된 실측 변위 데이터 및 시간 적분 알고리즘(time integration algorithm)을 이용하여 상기 측정 대상 구조물의 제2 지점에서의 가상 변위 데이터를 추정하고, 상기 추정된 가상 변위 데이터에 기반한 상기 제2 지점의 가상 센서 정보를 생성하는 가상 센서 정보 생성부를 포함하는
구조진동 가상센서 장치. - 제1항에 있어서,
상기 실험 데이터 획득부는, 상기 수행된 모달(modal) 실험에 기반하여 고유 진동수, 고유벡터, 감쇠계수 또는 주파수 응답 중 적어도 하나를 포함하는 상기 모달 데이터를 획득하는
구조진동 가상센서 장치. - 제2항에 있어서,
상기 유한요소 모델 업데이트부는, 상기 측정 대상 구조물에 대한 질량, 감쇠 계수, 강성행렬, 변위, 모양 및 구성 물질 관련 데이터를 수집하고, 상기 수집된 데이터에 기반하여 상기 유한요소 모델을 구축하는
구조진동 가상센서 장치. - 제3항에 있어서,
상기 유한요소 모델 업데이트부는, 상기 고유진동수 및 상기 고유벡터를 이용하여 상기 구축된 유한요소 모델을 1차적으로 업데이트하고, 상기 축소모델링 기법을 이용하여 상기 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 축소 모델을 생성하고, 상기 감쇠계수 및 상기 주파수 응답을 이용하여 상기 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 상기 업데이트된 유한요소 모델을 생성하는
구조진동 가상센서 장치. - 제4항에 있어서,
상기 유한요소 모델 업데이트부는, 상기 고유진동수 및 상기 고유벡터를 이용하여 상기 유한요소 모델의 고유진동수 및 고유벡터와 상기 수행된 모달(modal) 실험에 기반한 고유진동수 및 고유벡터 차이를 최소화하기 위해 MAC (Modal Assurance Criterion)값을 도입하여 상기 차이를 정량화하는
구조진동 가상센서 장치. - 제4항에 있어서,
상기 유한요소 모델 업데이트부는, 상기 축소모델링 기법을 이용하여 상기 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 내부자유도(Internal DOFs), 경계자유도((Boundary DOFs) 및 커플링 자유도(coupling DOFs)를 고려하고, 상기 고려된 내부자유도(Internal DOFs)를 부구조(substrate)로 분할하여 상기 축소 모델을 생성하는
구조진동 가상센서 장치. - 제4항에 있어서,
상기 유한요소 모델 업데이트부는, 상기 감쇠계수를 상기 생성된 축소 모델에 적용하여 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)를 계산하고, 상기 주파수 응답과 상기 계산된 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)에 기반한 주파수 응답을 비교하여 유사성을 정량화함에 따라 상기 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 상기 업데이트된 유한요소 모델을 생성하는
구조진동 가상센서 장치. - 제7항에 있어서,
상기 유한요소 모델 업데이트부는, FRAC(Frequency Response Assurance Criterion) 값을 이용하여 상기 주파수 응답과 상기 계산된 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)에 기반한 주파수 응답을 비교하는
구조진동 가상센서 장치. - 제1항에 있어서,
상기 가상 센서 정보 생성부는, 상기 업데이트된 유한요소 모델에 상기 측정된 실측 변위 데이터를 반영한 후, 상기 시간 적분 알고리즘에 기반하여 상기 측정된 실측 변위 데이터를 최초 값으로 설정하여 상기 업데이트된 유한요소 모델에 대한 유한요소 모델 연산치를 계산하고, 상기 계산된 유한요소 모델 연산치를 이용하여 상기 2 지점에서의 가상 변위 데이터인 강도, 하중, 변위, 속도 또는 가속도 중 어느 하나의 변화를 계산하는
구조진동 가상센서 장치. - 제9항에 있어서,
상기 가상 센서 정보 생성부는, 상기 시간 적분 알고리즘으로 Newmark-β 시간적분 기법을 이용하고, 최초 연산(initial calculation)을 통해 상기 강도의 변화를 계산한 후, 반복 연산(iterative calculation)을 통해 상기 하중, 변위, 속도 또는 가속도의 변화를 계산하는
구조진동 가상센서 장치. - 제1항에 있어서,
상기 제1 지점은, 상기 측정 대상 구조물에 위치하고, 상기 실측 데이터 측정부가 부착되는 지점이며,
상기 제2 지점은, 상기 측정 대상 구조물에 위치하고, 상기 실측 변위 데이터가 측정되지 않는 지점인
동적이산사건수목에 기반한 공정 안전성 평가 장치. - 실험 데이터 획득부에서, 측정 대상 구조물에 대하여 모달(modal) 실험을 수행하여 모달 데이터를 획득하는 단계;
유한요소 모델 업데이트부에서, 상기 획득된 모달 데이터 및 축소모델링 기법을 이용하여 상기 측정 대상 구조물의 구조진동 특성을 모사하기 위한 유한요소 모델을 업데이트하는 단계;
실측 데이터 측정부에서, 상기 측정 대상 구조물의 제1 지점으로부터 실측 변위 데이터를 측정하는 단계; 및
가상 센서 정보 생성부에서, 상기 업데이트된 유한요소 모델, 상기 측정된 실측 변위 데이터 및 시간 적분 알고리즘(time integration algorithm)을 이용하여 상기 측정 대상 구조물의 제2 지점에서의 가상 변위 데이터를 추정하고, 상기 추정된 가상 변위 데이터에 기반한 상기 제2 지점의 가상 센서 정보를 생성하는 단계를 포함하는
구조진동 가상센서 장치의 동작 방법. - 제12항에 있어서,
상기 측정 대상 구조물에 대하여 모달(modal) 실험을 수행하여 모달 데이터를 획득하는 단계는,
상기 수행된 모달(modal) 실험에 기반하여 고유 진동수, 고유벡터, 감쇠계수 또는 주파수 응답 중 적어도 하나를 포함하는 상기 모달 데이터를 획득하는 단계를 포함하는
구조진동 가상센서 장치의 동작 방법. - 제13항에 있어서,
상기 유한요소 모델 업데이트부에서, 상기 측정 대상 구조물에 대한 질량, 감쇠 계수, 강성행렬, 변위, 모양 및 구성 물질 관련 데이터를 수집하고, 상기 수집된 데이터에 기반하여 상기 유한요소 모델을 구축하는 단계를 더 포함하는
구조진동 가상센서 장치의 동작 방법. - 제14항에 있어서,
상기 획득된 모달 데이터 및 축소모델링 기법을 이용하여 상기 측정 대상 구조물의 구조진동 특성을 모사하기 위한 유한요소 모델을 업데이트하는 단계는,
상기 고유진동수 및 상기 고유벡터를 이용하여 상기 구축된 유한요소 모델을 1차적으로 업데이트하는 단계;
상기 축소모델링 기법을 이용하여 상기 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 축소 모델을 생성하는 단계; 및
상기 감쇠계수 및 상기 주파수 응답을 이용하여 상기 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 상기 업데이트된 유한요소 모델을 생성하는 단계를 포함하는
구조진동 가상센서 장치의 동작 방법. - 제15항에 있어서,
상기 고유진동수 및 상기 고유벡터를 이용하여 상기 구축된 유한요소 모델을 1차적으로 업데이트하는 단계는,
상기 고유진동수 및 상기 고유벡터를 이용하여 상기 유한요소 모델의 고유진동수 및 고유벡터와 상기 수행된 모달(modal) 실험에 기반한 고유진동수 및 고유벡터 차이를 최소화하기 위해 MAC (Modal Assurance Criterion)값을 도입하여 상기 차이를 정량화하는 단계를 포함하고,
상기 축소모델링 기법을 이용하여 상기 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 축소 모델을 생성하는 단계는,
상기 축소모델링 기법을 이용하여 상기 1차적으로 업데이트된 유한요소 모델에 대한 내부자유도(Internal DOFs), 경계자유도((Boundary DOFs) 및 커플링 자유도(coupling DOFs)를 고려하고, 상기 고려된 내부자유도(Internal DOFs)를 부구조(substrate)로 분할하여 상기 축소 모델을 생성하는 단계를 포함하며,
상기 감쇠계수 및 상기 주파수 응답을 이용하여 상기 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 상기 업데이트된 유한요소 모델을 생성하는 단계는,
상기 감쇠계수를 상기 생성된 축소 모델에 적용하여 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)를 계산하는 단계; 및
상기 주파수 응답과 상기 계산된 주파수 응답 함수(Frequency response function, FRF)에 기반한 주파수 응답을 비교하여 유사성을 정량화함에 따라 상기 축소 모델을 2차적으로 업데이트하여 상기 업데이트된 유한요소 모델을 생성하는 단계를 포함하는
구조진동 가상센서 장치의 동작 방법. - 제12항에 있어서,
상기 측정된 실측 변위 데이터 및 시간 적분 알고리즘(time integration algorithm)을 이용하여 상기 측정 대상 구조물의 제2 지점에서의 가상 변위 데이터를 추정하고, 상기 추정된 가상 변위 데이터에 기반한 상기 제2 지점의 가상 센서 정보를 생성하는 단계는,
상기 업데이트된 유한요소 모델에 상기 측정된 실측 변위 데이터를 반영한 후, 상기 시간 적분 알고리즘에 기반하여 상기 측정된 실측 변위 데이터를 최초 값으로 설정하여 상기 업데이트된 유한요소 모델에 대한 유한요소 모델 연산치를 계산하는 단계; 및
상기 계산된 유한요소 모델 연산치를 이용하여 상기 2 지점에서의 가상 변위 데이터인 강도, 하중, 변위, 속도 또는 가속도 중 어느 하나의 변화를 계산하는 단계를 포함하는
구조진동 가상센서 장치의 동작 방법.
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| Publication number | Publication date |
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| US20210262990A1 (en) | 2021-08-26 |
| KR102338159B1 (ko) | 2021-12-10 |
| US11506639B2 (en) | 2022-11-22 |
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