Structural vibration suppression using optical fiber sensors and piezoelectric actuators has been investigated in order to develop the vibration suppression capability of fiber optic smart structures. The sensing capability of fiber optic smart structures has been demonstrated in a variety of engineering fields, accordingly fiber optic smart structures technology can provide us base structures with excellent sensing capability. Therefore, developing the vibration control function utilizing these integrated sensor networks is a practical way of developing multi-functional smart structures. Among several fiber optic sensor systems, extrinsic Fabry-Perot interferometer (EFPI) systems were selected as the main sensor systems, because the fabrication of an EFPI is rather easy and an EFPI sensor system can be constructed at relatively low price. First of all, the vibration control experiment has been performed without considering the sensor's non-linearity. An optimal controller was designed and applied to the multi-mode vibration suppression. An EFPI sensor could be successfully applied to the vibration control if the vibration amplitude is small enough to produce approximately linear intensity signal. However, the output intensity of an EFPI sensor does not have linear relationship with mechanical strain because of its interferometric characteristics. The sensor's non-linearity can affect a closed-loop system in its stability. So, the effects of interferometric non-linearity on the control performance and the stability of closed-loop system have been examined. A neural network based controller was applied to the vibration control of structural systems with sensor non-linearity. It is seen that a linear control system may make target system unstable when the sensor's non-linearity gets high. With the minimum tuning of the control parameters, the neuro controller showed good performance and adaptiveness to the system with sensor non-linearity. However, there is a limit for a control system to overcome the interferometric non-linearity completely. Hence, a kind of linearization technique is necessary in order to apply EFPI sensors to dynamic system over much wider dynamic range. For this purpose an optical phase tracking method and a patch-type EFPI sensor system were proposed in order to extract vibration information from non-linear sensor signal in real-time. It is found that the proposed method can be practically applied to the vibration control within a few hundreds hertz. Finally, the patch-type EFPI sensor system was applied to the flutter suppression. By applying a neural predictive controller, an increase of 6.5 % in flutter speed was obtained. In addition, an fiber Bragg grating (h`BG) sensor system with Fabry-Perot read-out interferometers was applied to the evaluation of aeroelastic stability boundary and the suppression of flutter. The use of optical fiber sensors in the vibration control could develop one of the potential abilities of the fiber optic smart structures toward multi-functional smart structures.
본 연구에서는 광섬유 센서와 압전 세라믹 작동기를 이용한 스마트 구조물의 진동제어를 수행하였다. 광섬유 센서를 적용한 스마트 구조는 이미 많은 연구사례를 통해 뛰어난 감지능력이 입증되었다. 광섬유 스마트 구조는 그 자체로 고도로 분포된 감지기를 가지고 있으므로, 진동 제어 기능을 개발함으로써 건전성 모니터링과 진동 제어 등의 기능을 동시에 발휘할 수 있는 다기능 스마트 구조의 개발이 가능할 것이다. 이러한 다기능 스마트 구조 개발을 위해서는 광섬유 센서를 적용한 스마트 구조의 진동 제어 능력을 개발하는 것이 필요하다.
본 연구에서 사용된 주된 감지기는 외부 패브리-페로 간섭 센서로써, 뛰어난 분해능을 가지고 기존의 간섭형 광섬유 센서에 비해 외부 교란에 강건한 장점을 가진다. 그러나, 간섭형 센서의 특성상 출력 광 강도는 변형률이 커짐에 따라 비선형 거동을 나타내고, 실제 진동의 크기와 방향에 대한 올바른 정보를 얻지 못하게 된다. 우선, 이러한 비선형 거동이 발생하지 않는 경우에 대해 최적 제어기를 설계 하여 진동 제어를 수행하였다. 기존의 연구는 단일 모드 제어가 대부분이었으나, 세 개의 다중 모드 진동 제어를 성공적으로 수행하였다. 이를 통해 센서 출력을 선형으로 간주할 수 있는 구간에서는 분해능이 뛰어난 패브리-페로 센서를 미소 진동의 제어에 효과적으로 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 뛰어난 감지 능력에도 불구하고 변형률이 커지는 상황이 발생 가능하므로, 센서의 비선형 특성이 폐-루프 시스템의 안정성과 성능에 미치는 영향을 살펴볼 필요가 있다. 이를 위해 비선형 시스템에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 것으로 알려진 신경망 제어기를 이용하여 진동 제어 실험을 수행하였다. 이를 통해 신경망 제어기 자체로 센서의 비선형성을 어느 정도는 해결할 수 있음을 확인하였다. 그러나, 구조물이 센서 비선형성을 가지는 경우 제어기에만 의존하는 것은 진동 제어를 위한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 따라서, 패브리-페로 센서의 광 강도 신호의 위상을 실시간으로 추적하고 이를 통해 변형률 정보를 추출하는 시스템을 제작하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 수 백 Hz 이내의 진동 신호의 경우 진동의 크기와 방향을 충분히 얻을 수 있음을 확인하였고, 이를 플러터 제어 시스템에 적용하였다. 플러터는 공력탄성학적 시스템의 동적 불안정성을 말하고, 이는 공기력, 탄성력, 관성력의 상호 작용에 의해 발생하므로 수학적 모델링이 어렵고, 또한 외부 공기의 속도 변화에 따라 시스템 특성이 변하게 된다. 이러한 시스템의 제어를 위해서는 적응성과 강건성이 필수적이라 하겠다. 이를 위해 빠른 학습능력과 다양한 적용 사례를 통해 성능이 입증된 신경망 적응 예측 제어기를 설계하였다. 설계된 제어기를 이용하여 공기의 흐름이 없는 상태에서 진동제어 실험을 수행하였고, 동일한 제어기를 플러터 제어에 적용하였다. 두 경우 진동수 변화는 8 Hz 이상 이었으나, 설계된 제어기는 뛰어난 적응성과 성능을 보여 주었다. 풍동 실험을 통해 광섬유 센서, 압전 작동기, 신경망 제어기를 사용한 스마트 구조 기술이 플러터 안정성 경계를 증대 시킬 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 패브리-페로 검출기를 채택한 브래그 격자 센서 시스템을 적용한 모델에 대해 풍동 실험을 수행하였고, 실험 데이터를 이용하여 플러터 안정성 경계를 예측하였다. 이상과 같은 일련의 진동 제어 실험을 통해 광섬유 센서를 활용한 진동 제어 시스템의 특성과 성능을 살펴보았다. 본 연구 결과는 광섬유 스마트 구조의 잠재 능력을 개발하고, 다기능 스마트 구조물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
