Abstract
Recently, buildings tend to be large size, complex shape and functional. As the size of buildings is becoming massive, the need for structural health monitoring (SHM) technique is increasing. Various SHM techniques have been studied for buildings which have different dynamic characteristics and influenced by various external loads. "Abnormal behavior point" is a moment when the structure starts vibrating abnormally and this can be detected by comparing between before and after abnormal behavior point. In other words, anomalous behavior is a sign of damage on structures and estimating the abnormal behavior point can be directly related to the safety of structure. Abnormal behavior causes damage on structures and this leads to enormous economic damage as well as damage for humans. This study proposes an estimating technique to find abnormal behavior point using Hilber-Huang Transform which is a time-frequency signal analysis technique and the proposed algorithm has been examined through laboratory tests with a bridge model using a shaking table.
최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시 (Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 이상거동 시점이란 구조물이 비정상적 (Abnormal)으로 진동하는 시점으로 손상을 명확히 검출하기 위해서는 이상거동의 시점을 기준으로 전과 후를 비교하여야 한다. 즉, 이상거동은 구조물 손상의 이상 징후이며, 정확한 이상거동 시점의 추정은 구조물의 안전과 직결될 수 있다. 이상 거동은 손상을 유발하고 이는 곧 막대한 경제적 피해 및 심각한 인명 피해로 이어지므로 본 연구에서는 시간-주파수 신호분석 기법인 힐버트-황 변환을 이용한 이상거동 시점 추정 기법을 제안하고 진동대를 이용한 모형실험을 통해 제안한 알고리즘의 검증을 수행하였다.
