This dissertation presents a new signal processing technique, which utilizes `relative baselines` instead of `pre-stored baselines,` for Lamb wave-based structural health monitoring (SHM). Several SHM methods utilizing Lamb wave propagation to detect and locate structural damage have been successfully developed. These methods usually involve recording, so-called `baseline` measurements and comparing them to a newly measured response for structural damage identification. However, maintaining an accurate database of baseline data remains challenging because of the effects of varying environmental conditions and the limitations of practical data storage capabilities. Therefore, in this research, the relative baseline concept is proposed, in which measured Lamb waves are instantaneously correlated between different sensor-actuator sets, as opposed to be correlated to pre-stored baseline data. This research focuses on determining the feature best used for this relative baseline concept, and cross-correlation and power spectral density analysis techniques are performed on data sets recorded from composite and aluminum plates. Experiments are performed with these plates under the presence of temperature variations in order to demonstrate the capability of the relative baseline concept. Experiment results clearly indicate that the proposed technique reduces the complications associated with using pre-stored baselines for SHM under varying environmental conditions, and provides a quantitative means of identifying structural damage.
본 논문은 램파 기반 구조건전성모니터링을 위하여 ‘사전저장 기준’ 대신에 ‘상대적 기준’을 사용한 새로운 신호해석알고리즘을 제시한 것이다. 구조물의 손상을 식별하기 위해 램파를 사용하는 많은 구조건전성모니터링 방법들이 성공적으로 개발되었다. 이런 방법들은 기준 데이터로써 사전 저장된 측정 데이터를 사용하고, 구조손상을 식별하기 위해 이 데이터를 현 시점에서 측정한 새로운 데이터와 동일 신호경로끼리 직접적으로 비교하는 식이다. 물론 사전 저장된 기준 데이터의 정확성을 유지하는 것은 환경조건의 변화 영향 때문에 어려운 문제이며, 모든 환경영향 하의 실질 데이터을 저장하는데 제한도 있다. 그러므로 본 연구에서는 온도 등의 환경변화 영향에 강건한 상대기준법(Relative Baseline Measurements; RBM) 알고리즘을 제안한 것이다. 측정된 램파는 즉시 다른 감지기-작동기 쌍들과 데이터를 비교하고, 이 것은 미리 저장된 기준 데이터와 비교한다. 본 논문에서는 본 상대기준법 개념에 사용될 최적의 신호특성을 결정하는데 초점을 두고, 신호상관도(cross-correlation)와 에너지밀도(power spectral density) 해석을 활용하였다. 실험은 상대적 기준법 알고리즘의 성능을 시범 보이기 위해 온도변화를 고려하여 알루미늄 판과 복합재료 판에서 수행하였다. 실험결과를 통해 제시한 BRM 개념이 온도 환경변화 조건하에서 구조물의 손상을 잘 식별하였으며, 온도변화에 강건한 SHM에 적용될 수 있음을 입증하였다.
