운영중인 동조질량 감쇠기의 동특성 추정

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 구조물의 진동제어를 위하여 사용되는 가장 대표적인 수동형 제진장치로 알려진 동조질량 감쇠기(Tuned Mass Damper, TMD)의 동적특성을 운영 중에 추정하는 기법에 대해서 다룬다. 동적특성 추정법은 무향칼만필터에 기반하고 있으며, 구조물과 TMD의 계측 가속도를 이용한다. TMD 파라미터 중에 마찰계수를 추정 파라미터로 포함하는 경우와 그렇지 않은 경우로 구분하여 마찰계수가 TMD의 동적특성에 미치는 영향을 평가하였다. 추정된 TMD 파라미터와 TMD에 의해서 분화된 두 개의 인접모드의 동적 특성을 이용하여 제어 대상 모드의 동적특성을 추정하여 제진장치에 의한 제어성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안된 TMD 파라미터 추정법을 실 구조물 계측응답에 적용한 결과 안정적인 파라미터 추정이 이루어지는 것을 확인할 수 있었으며 제어성능 평가가 가능함을 검증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, a technique for estimating the dynamic properties of a tuned mass damper (TMD) in operation, a passive vibration device used for vibration control of structure, is addressed. The dynamic parameter estimation method is based on the unscented Kalman filter(UKF) and uses the acceleration response of the target structure and the TMD. Among the TMD parameters, the effect of the friction coefficient on the dynamic characteristics of the TMD was evaluated by considering the cases where the friction coefficient was considered or not. The control performance by TMD was also evaluated by estimating the dynamic characteristics of the target structural mode using the estimated TMD parameters and the dynamic characteristics of the two adjacent modes popped up by the TMD. From the simulation results of applying the proposed parameter estimation method to in-situ structure, it was found that a stable parameter estimation was made, and the evaluation of control performance by TMD can be verified.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 요 약
• I. 서 론
• II. TMD 파라미터 추정
• 2.1 TMD 해석모델
• 2.2 파라미터 추정
• 2.3 제진성능평가
• III. 시뮬레이션
• 3.1 대상 구조물
• 3.2 TMD 파라미터 추정
• 3.3 구조물-TMD 연계 시스템의 파라미터 추정
• IV. 결 론
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 최재구, "풍진동 제어를 위한 TMD의 제진성능에 대한 마찰계수의 영향" 한국풍공학회 22 (22): 3-10, 2018

2 Chatzi, E. N., "The Unscented Kalman Filter and Particle Filter Methods for Nonlinear Structural System Identification with Noncollocated Heterogeneous Sensing" 16 : 99-123, 2009

3 Julier, S. J., "The Scaled Unscented Transformation" 6 : 4555-4559, 2002

4 Hazra. B., "Re-tuning tuned mass dampers using ambient vibration measuremnts" 115002-, 2010

5 Kang, N., "Performance Evaluation of TMD under Typhoon Using System Identification and Inverse Wind Load Estimation" 27 (27): 455-473, 2012

6 Den Hartog. D. B., "Mechanical Vibrations" McGraw-Hill 1956

7 Hwang, J. S., "Frequency Domain State Space-Based Mode Decomposition Framework" 7 : 1-14, 2019

8 Ristic, B., "Beyond the Kalman Filter:particel filters for tracking application" Artec House 2004

9 Candy, J. V., "Bayesian signal processing Classical, Modern, and Particle Filtering Methods" Wiley 2009

10 Weber, B., "Assessment of long-term behavior of tunned mass dampers by system identification" 32 (32): 3670-3682, 2010

11 Rahimi, F., "Application of tuned mass dampers for structural vibration control: A state-of-the-art review" 6 (6): 1622-1651, 2020

12 Sadhu, A., "A review of output-only structural mode identification literature employing blind source separation methods" 94 : 415-431, 2017

13 Julier, S. J., "A new extension of the Kalman filter to nonlinear systems" 3068 : 182-193, 1997

14 Sadek, F., "A method of estimating the parameters of tuned mass dampers for seismic applications" 26 (26): 617-636, 1997