The electromechanical impedance-based structural health monitoring (SHM) comes to the forefront in local SHM due to its practical potential for real applications. The impedance method measures electrical impedances in the high frequency band through piezoelectric sensors attached on the structure. Since these impedance signals contain the information on the structural status, they are processed to extract damage features and diagnose the status of structure. However, there are several challenging issues to overcome for application to real-scale structures including methods to reduce the cost of system installation for SHM, to determine the damage-sensitive frequency range, and to identify multi-types of damages quantitatively. Those issues are covered in this study and the final goal is to establish an integrated impedance-based SHM system applicable to real-scale structures.
Firstly, simulation studies were performed to investigate characteristics of impedance signatures depending on structural changes such as notch damages, changes in a boundary, and external static loads. An aluminum beam was modeled using a commercial computer software, ANSYS/Multiphysics, and changes in impedance signatures were observed owing to structural changes. The cause of impedance variation was analyzed through the relationship between the impedance and the structural dynamic properties. Results obtained from these simulations formed the foundation of experimental studies. The trend of signature observed at the simulation was validated by experimental tests on an aluminum specimen. Almost same trends were observed when structural changes (a notch damage, a change in boundary, and an external load) were induced. These simulation studies were for the basis to develop a neural network-based diagnosis algorithm afterwards.
Then, low-cost multifunctional impedance sensor nodes were developed to complement the high-priced conventional impedance sensing system. These systems were fabricated based on a ready-made miniaturized impedance measuring chip, AD5933, and various functionalities were incorporated such as on-board diagnosis for both structure and sensor itself, autonomous monitoring, and wake-up capability for the reduction of power consumption. Developed wireless sensor nodes were validated by various lab-scale experiments to detect structural damages. They were finally applied to full-scale structures including critical structural components of a building and a bridge with embedded algorithms. These real applications were meaningful to show the field-applicability of the compact-type impedance sensor node.
An intelligent damage diagnosis algorithm was proposed. In the impedance-based SHM, the selection of frequency range became a critical issue, particularly for cases with multi-types of damages. Since the conventional damage metric generally provides only one estimated value meaning a damage severity, it is required to extract more detailed information from impedance signatures. In this study, a neural network algorithm was utilized, which aims to provide a concrete approach to select the damage-sensitive frequency range instead of the existing rule-of-thumb approach and simultaneously to extract detailed damage information. This approach was validated by simulations and experiments on lab-scale structures. Combined with the previously developed wireless sensor node, the integrated hardware/software system was finally applied to real-scale structures including structural members of a building and a bridge.
임피던스 기법은 구조물에 압전센서를 부착하여 수 kHz에서 수 MHz 범위의 고주파수 대역에서 계측한 전기적 임피던스 신호의 변화를 관찰하여 구조물의 국부적인 상태(용접부 불량??균열, 볼트 풀림 등)를 추정하는 것이다. 임피던스 기반의 모니터링 기술에 있어서의 핵심은 역학적 응력이 발생할 때 전하를 생성시켜 센서의 역할을 하는 동시에, 역으로 전기장이 가해지면 역학적 변형률이 유발되어 가진기로서의 역할을 할 수 있는 압전재료를 사용하는 것으로, 최근 토목??기계??항공 분야를 중심으로 다학제간의 협력을 통해 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 주로 실내 수준의 연구에 국한되어 있었기 때문에 임피던스 기법을 실제 대형 토목 구조물에 적용하기 위해서는 해결해야 할 문제점들이 많다. 그 중에서 고비용($40,000)에 휴대가 불편한 기존의 임피던스 측정장비(예: Agilent 4294A)를 대체하여 계측 시스템의 비용을 최소화할 수 있는 하드웨어 개발, 손상에 민감한 주파수 대역을 결정하기 위한 기법 개발, 임피던스 신호로부터 보다 다양한 손상에 관한 정보를 추출하기 위한 알고리즘 개발이 우선적으로 해결되어야 할 과제들이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 해석적??실험적 연구를 수행하였으며, 최종 목표는 개발된 통합 시스템을 실제 토목 구조물에 적용하여 검증하는 것이다.
우선, 시뮬레이션 연구를 통하여 구조물에 발생한 구조적 변화(노치 손상, 경계조건의 변화, 외부 정적 하중)가 임피던스 신호에 미치는 영향을 살펴보았다. 알루미늄 빔을 ANSYS/Multiphysics를 사용하여 모델링하였으며, Harmonic 해석을 통해 획득한 임피던스 신호와 모드해석을 통해 획득한 구조물의 동적 특성 사이의 관계를 바탕으로 임피던스 신호가 구조적 변화에 의해 변화하는 양상과 그 원인이 무엇인지 관찰하였다. 각 구조적 변화에 의한 임피던스 신호의 변화는 크게 피크의 이동과 크기 변화로 나타났다. 노치 손상의 경우 임피던스 신호의 변화는 구조물의 모드 형상과 매우 밀접한 관련이 있었으며, 각 모드 형상 상에서의 노치의 위치가 영향의 정도를 결정하였다. 경계조건의 변화와 외부 정적 하중은 구조체에 미치는 환경적인 영향으로 분류할 수 있으며, 구조물의 전체적인 거동을 변화시키기 때문에 임피던스 신호가 전반적으로 변화함을 알 수 있었다. 이러한 경향은 실제 실험을 통해 획득한 임피던스 신호에서도 동일하게 나타났다. 한편, 시뮬레이션 결과는 임피던스 신호를 측정하기 위한 주파수 대역의 결정이 손상 진단 결과의 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다는 것을 보여주었으며, 이는 이후 인공신경망 기반 손상 탐색 알고리즘의 필요성을 입증하였다.
임피던스 손상 탐색 기법이 무선 모니터링 시스템의 필요성과 접목되면서, 초소형 임피던스 측정칩(Analog Device사, AD5933), 마이크로 컨트롤러, 무선 송신기를 통합한 초소형 임피던스 계측 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 두 가지 타입의 무선 임피던스 센서노드를 개발하였으며, 두 센서노드의 가장 큰 차이점은 임피던스를 계측할 수 있는 채널의 수이다. 개발된 센서노드는 3.6 V 배터리로 구동하며, 태양전지 등 에너지 하베스터 시스템과 통합할 수 있다. 또한 구조물 진단 알고리즘, 센서의 자가진단 알고리즘, 온도 및 배터리 사용량 확인, 소비전력 감소를 위한 wake-up/sleep mode 기능, 자동 계측 기능 등 다양한 손상 진단 및 모니터링 기능을 센서노드 내부 마이크로 컨트롤러에 내장시킴으로써 실제 구조물의 모니터링에 효율적으로 사용될 수 있게 하였다. 개발된 센서노드의 성능은 일반 평판 구조물, 파이프 구조물, 볼트 조임 구조물에서의 다양한 실내 실험을 통해 검증하였으며, 실제 건물 기둥 지지 구조물과 교량 구조물의 주요 부재의 모니터링에 적용하였다.
앞선 시뮬레이션 연구에서 보였듯이 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 대역이 다르기 때문에 계측 초기의 주파수 영역 결정에 어려움이 따른다. 부적절한 주파수 영역을 선택하여 계측을 수행할 경우 구조물의 상태에 대해 오진을 내릴 수 있으므로, 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 손상에 민감한 주파수 영역을 자동으로 결정하는 한편 구조물에 발생한 손상에 대한 구체적인 정보(손상의 종류 및 정도)를 판단할 수 있는 스마트 알고리즘을 제안하였다. 진단 과정은 다음과 같다. 가능한 넓은 주파수 대역에서 임피던스 신호를 획득하고, 이 신호를 수 개의 부분 주파수 영역으로 분할하여 손상지수를 계산한다. 수 개의 주파수 영역에 해당하는 손상지수를 입력층으로, 손상에 관한 정보를 출력층으로 인공신경망을 구성한 후, 미리 선정된 임의의 손상 시나리오에서 획득한 손상지수 값을 바탕으로 훈련한다. 각 부분 주파수 영역에서의 손상에 따른 손상지수 값과 경향을 통해, 손상에 민감한 주파수 영역이 신경망 훈련과정 중 내부적으로 결정된다. 이후 훈련된 신경망을 활용하여 미지의 손상을 진단할 수 있다. 제안된 기법은 시뮬레이션 및 실험을 통해 검증되었으며, 최종적으로 앞서 개발된 무선 임피던스 센서노드와 통합하여 실제 건물 및 교량 구조물에 적용함으로써 제안된 통합 H/W-S/W 시스템이 실제 구조물의 국부적 모니터링에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.
