In this study, the inclinometer which can directly measure rotational displacement is developed and verified to increase the sensitivity of damage detection and minimize loss of data. The SHM-I (Structural Health Monitoring Inclinometer) board using a MEMS-based dual axis inclinometer, SCA100T-D01, made by VTI Technologies is developed as an improvement of the SHM-A board based on the wireless smart sensor, Imote2. With the SHM-I board, the acceleration and inclination data are transferred wirelessly at the same time. Three numerical analyses were performed by comparing the differences of the Uniform Load Surface (ULS) and loading the Damage Locating Vector (DLV), which are the damage detection methods based on the modal flexibility matrix. From the results of the eigenvalue analysis, the damage locations were perfectly detected in single and multiple damage cases. It shows that the damage detection using rotational displacement is theoretically possible. The numerical experiments using MATLAB/Simulink were performed under various conditions and the overall decline of the sensitivity depending on the noise. From the result of numerical experiments, in multiple damage cases, when the location is close to the support, the method of loading the DLV couldn’t detect the damage locations for some cases. In single damage cases, however, the damage locations were detected exactly. When compared with the previous detection methods using the vertical displacement, it shown that using the rotational displacement is much more sensitive. In order to verify the validity of the SHM-I board, developed for this study, and the damage detection by the rotational displacement, simply supported beam was constructed in the laboratory scale. Simply supported beam was divided into 10 elements and the inclination and acceleration signals were simultaneously measured and analyzed at the 11 nodes In simple damage cases, the damage locations were detected through loading the DLV and comparing the differences of the ULS. In multiple damage cases, for several cases of the element close to the support, the damage was not detected. But the damage locations were successfully detected through the ULS method. Overall, when compared with the accelerometer data, the damage detection performed by the inclinometer was more sensitive.
본 논문에서는 기존 가속도센서로 수행하던 손상탐지기법을 민감도가 더 높은 기울기센서를 통해 검증하는 연구를 수행하였다. 기울기 계측을 위해, 무선 스마트 센서인 Imote2를 기반으로 계측 가능한 SHM-A보드를 개선하여 SHM-I보드를 개발하였고, 동시에 가속도 및 기울기 신호를 무선으로 전송 받을 수 있도록 하였다.
다음으로는 10개의 요소를 가지는 단순지지보에 대한 수치 해석을 고유치 해석과 모의실험, 그리고 모의실험에 센서잡음을 추가한 실험으로 총 3가지 경우로 나누어 수행하였다. 단일손상상태 및 다중손상상태에 대해 모드 유연도 행렬 기반 손상탐지 중 Uniform Load Surface (ULS)의 차이를 통한 방법과 Damage Locating Vector (DLV)를 유한요소 모델에 적용시켜 손상위치를 찾는 방법을 적용하여 연구를 수행하였다. 특히 ULS의 경우 수직변위에 특화되어 있는 방법인데 본 연구에서는 회전변위에 사용할 수 있도록 개선하여 사용했다. 그리고 앞의 수치 해석결과를 바탕으로 실험실 규모의 2m 단순지지보를 제작하고, SHM-I보드가 부착되어있는 Imote2를 사용하여 센서의 성능 및 회전변위를 통한 손상탐지를 실험적으로 수행하였다.
3가지 방법의 수치 해석으로 기울기 신호를 통한 손상추정기법의 타당성을 검증하였다. 고유치 해석 결과, DLV재하 방법에서 단일손상의 경우에는 손상위치파악이 제대로 되었으며, 다중손상의 경우에는 단일손상의 경우에 비해 민감도가 감소하였지만, 손상의 위치를 정확히 파악하였다. 이론적으로, 기존 수직변위에 대한 ULS 및 DLV방법을 회전변위에 사용 가능하도록 개선해도 기존의 이론을 그대로 적용시킬 수 있다. MATLAB/Simulink를 이용하여 다양한 조건에서 수치실험을 수행하였고, 잡음에 따른 전체적인 민감도 저하를 알 수 있었다. 모의실험의 결과를 보았을 때, 다중손상상태에서 DLV재하 방법의 경우에 잘못된 위치의 손상추정도 있었지만, 단일손상상태에서는 손상위치를 정확히 파악하였다.
회전변위와 수직변위를 통한 모드 유연도 행렬 기반 손상탐지기법 비교도 하였다. 휨변형이 지배적인 단순지지보에서는 수직변위를 통한 DLV재하는 손상을 아예 찾지 못하는 경우도 있었으며, 손상상태와 건전한 상태의 ULS차이에서도 수직변위를 통한 결과의 민감도가 떨어진다는 것을 그래프만으로도 충분히 확인 가능했다.
기울기 신호를 통한 손상추정기법과 본 연구를 위해 개발된 SHM-I 보드의 타당성을 검증을 위해 실험실 규모로 실험을 수행하였다. 길이 2m, 두께 6mm, 폭 10cm의 단순지지보를 제작하여 10개의 요소로 나누고, 11개의 절점에서 기울기 및 가속도 신호를 동시에 계측하여 분석하였다. 단일 손상상태의 경우 DLV 재하 및 ULS방법을 통해 손상위치를 파악할 수 있었다. 다중 손상상태에서 DLV재하방법의 경우 지지단에 가까운 요소들은 손상을 추정하지 못하는 경우도 있었으나 ULS방법을 통해서 손상위치를 파악할 수 있었다. 가속도센서를 통한 손상추정과 비교했을 때, 기울기센서로 손상탐지를 수행하는 것이 전체적으로 더 높은 민감도를 보였다.
