This thesis presents a new dynamic, pseudo-static structural displacement estimation method using acceleration and velocity sensors. The proposed method combines acceleration and velocity data from an accelerometer and a velocity sensor based on a real time data fusion algorithm based on Kalman filter. By recursively integrating acceleration measurements and correcting integration error using velocity measurements, the proposed method can estimate the displacement of the structure without displacement sensors for which it is typically difficult to be applied to sea-bridge, fire sites since they require fixed support. The performance of the proposed algorithm was verified by lab-scale and field tests, in which displacements estimated by the proposed method are compared to reference displacement measured by Laser Doppler Vibrometer (LDV).
본 연구에서는 가속도 및 속도데이터 정보를 활용하여 구조물의 동적, 정적 변위를 추정하는 기법을 개발하였다. 기존 변위계측에는 접촉식/비접촉식 변위센서, 가속도계가 활용되고 있다. LVDT(Linear Variable Differential Transformer)와 Strain gauge와 같은 접촉식 변위센서는 별도의 고정된 기준점을 필요로 하여 해상교량, 화재 시 구조물의 변위를 계측하는데 한계가 있다. 레이저 도플러 변위계 등의 비접촉식 변위센서는 계측지점과 센서 사이에 시각적 방해요소(분진, 매연 등)가 존재하면 현장에서 원활한 계측이 어렵다. 또한 마찬가지로 계측시 고정된 기준점이 필요하다. 제안된 변위추정 기법은 가속도계와 속도계를 활용하여 무기준점 변위 추정이 가능하다. 변위추정은 높은 sampling frequency로 획득된 두 데이터를 칼만필터로 조합하여 산정되며 현장실험과 랩 스케일 실험을 통해 검증되었다.
