MR 댐퍼를 이용한 지진하중을 받는 지진격리 벤치마크 구조물의 신경망제어

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1 MR 댐퍼를 이용한 지진하중을 받는 지진격리 벤치마크 구조물의 신경망제어
2006 춘계 지진공학회 학술발표회 17~18, Mar, 2006 MR 댐퍼를 이용한 지진하중을 받는 지진격리 벤치마크 구조물의 신경망제어 Heon-Jae Lee*: Ph.D. Candidate, KAIST, Korea Sang-Won Cho: Post Doctoral Fellow, UWO, Canada Ju-Won Oh: Professor, Hannam University, Korea In-Won Lee: Professor, KAIST, Korea

2 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
OUTLINE Introduction Benchmark Problem Proposed Method Training Neuro-Control System Performance Evaluation Conclusion Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

3 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
Introduction Base Isolation One of the most widely implemented seismic protection system Mitigates the effects of an earthquake by isolating the structure from ground motion San Francisco Kodiak, Alaska BI 시스템은 지진하중을 받는 구조물의 응답을 줄이는데 가장 널리 쓰이는 방법중에 하나입니다. 이 시스템은 그라운드 모션으로 부터 구조물을 격리시킴으로써 지진에 의한 영향을 경감시키는 시스템입니다. BI 시스템은 다음과같이 교량, 핵발전소, LNG 탱크등에 널리 쓰이고 있습니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

4 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
Introduction Nonlinear Devices for Base Isolation Lead Rubber Bearing Benefit Restoring force and adequate damping capacity can be obtained in one device Drawbacks Strongly nonlinear Poor adaptability for a wide range of ground motion Especially strong impulsive ground motions generated at near-source location Friction Pendulum Bearing 이러한 BI 시스템에는 LRB나 Friction .. 과 같은 비선형 장치들이 많이 쓰이고 있습니다 이러한 비선형 장치들의 장점은 하나의 device로 restoring force나 적절한 댐핑을 동시에 구현할 수 있다는 것입니다. 그에 반해 단점은 비선형성이 매우 강하고, 넓은 범위의 그라운드 모션에 대한 적응성이 떨어진다는 단점이 있습니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

5 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
Introduction Hybrid Control Strategies Consisting of a base isolation system combined with actively controlled actuators Advantages High performance in reducing vibration High adaptability for different ground excitation Ability to control of multiple vibration modes Drawbacks Requirement of a large external power supply Active systems may have the risk of instability 이러한 단점을 극복하기 위해 다음과 같은 하이브리드 컨트롤 방법이 제안되었습니다. 하이브리드 제어방법은 지진격리 시스템과 능동제어장치로 구성되며 지진응답을 줄이는 성능과 적응성이 매우 뛰어나고, 다수의 진동모드의 제어도 가능하다는 장점이 있습니다. 그에 반해 단점으로는 큰 전원이 필요하고, 능동제어 방법의 대표적인 단점 중 하나인 불안정성이 있습니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Introduction Semi-Active Base Isolation System Consisting of a base isolation system that employs semi-active control devices (e.g. MR dampers, controllable friction dampers) Similar high adaptability to the active system No requirement of large power supplies 하이브리드 컨트롤 시스템의 이러한 단점을 보완하기 위해 반능동 지진격리 시스템이 제안되었습니다. 이 시스템은 지진격리장치와 MR 댐퍼나 controllable … 같은 반능동 제어장치로 구성되며, 능동제어 시스템과 같은 뛰어난 적응성과 큰 전원이 필요없다는 장점을 가지고 있습니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Introduction Semi-Active Neuro-Controller Improved neuro-controller (Kim et al., 2000, 2001) New training algorithm based on cost function Sensitivity evaluation algorithm to replace an emulator neural network Clipped algorithm Clips the control force that cannot be achieved by MR damper 그래서 본 연구에서는 반능동 지진격리 방법의 하나로 반능동 신경망제어방법을 사용하였습니다. 이는 개선된 신경망제어기와 클립트 알고리즘으로 구성되어있습니다. 개선된 신경망제어기란 김동현등이 제안한 가격함수를 기반으로 하는 새로운 학습방법과 sens.. 로 구성되어 있고, 클립트 알고리즘으로 MR 댐퍼가 우리가 원하는 제어력을 낼 수 있게 해줍니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

8 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
Benchmark Problem Purpose To provide systematic and standardized means By making direct comparisons between competing control strategies, including devices, algorithms, sensors, etc. To allow researchers in structural control to test their algorithms and devices 지금부터는 벤치마크 문제에 대해서 설명드리도록 하겠습니다. 벤치마크의 문제의 목적은 여러가지 제어기법, 제어장치, 센서들을 직접 비교함으로써 진동제어를 연구하는 연구자에게 그들의 알고리즘과 제어장치 들을 테스트 할 수 있게 해주고, 여러가지 제어 알고리즘을 비교 평가 할 수 있게 해주는 것입니다. 본 연구에서 다루는 벤치마크 문제는 smart BI 시스템을 다루고 있습니다. This benchmark problem is about a smart base isolation system. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

9 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
Benchmark Problem Benchmark Structure A base-isolated eight-story, steel-braced framed building Similar to existing building in Los Angeles, California In this investigation, only the linear elastomeric isolation system which consists of 92 bearings is considered. Modeled using three master degrees of freedom per floor 본 연구에서 다루고 있는 벤치마크 구조물에 대해서 설명드리도록 하겠습니다. 벤치마크 구조물은 8층짜리 steel-.. 빌딩이고, 캘리포니아 LA에 실제로 존재하는 건물과 매우 유사합니다. 본 벤치마크 문제에서는 지진격리 장치로 Linear .. Bearing과 … bearing을 사용하고 있는데, 본 연구에서는 92개의 linear elastomeric 베어링만을 고려하였습니다. 또한 벤치마크 구조물은 각 층 당 3개의 자유도를 갖도록 모델이 되었고, 16개, 즉 8개는 x방향, 8개는 y방향의 MR댐퍼가 설치되어 있습니다. 16 MR dampers (8 along the x-axis and 8 along the y-axis) are also installed Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Benchmark Problem Sample Earthquakes Both the fault-normal (FN) and fault-parallel (FP) components of Newhall, Sylmar, El Centro, Rinaldi, Kobe, Ji-ji, Erzinkan Control Cases Case I : x-direction (FP), y-direction (FN) Case II: x-direction (FN), y-direction (FP) 벤치마크 문제에서 주어진 sample … 는 Newhall, … 지진의 FN, FP 성분들입니다. 벤치마크 문제는 두 가지 케이스로 나뉘어 지는데 첫번재 케이스는 FP 성분을 x방향으로, FN 성분을 y방향으로 주는 케이스이고, 두번째 케이스는 그 반대입니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

11 Proposed Method STRUCTURE MR Damper Clipped Neural Algorithm Network
다음 block diagram은 본 연구에서 제안하고 있는 반능동 신경망제어 방법입니다. 구조물이 지진하중을 받아서 나온 응답과 지진하중을 입력으로 사용하여 신경망이 적절한 제어력 f_d를 계산합니다. 이 제어력과 MR 댐퍼에서 나오는 실제 제어력을 비교하여 clipped algorithm이 적절한 voltage v를 결정해주게 되고 이 voltage를 이용하여 구조물을 제어할 수 있습니다. Clipped Neuro-Controller Block diagram of the proposed method Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Proposed Method Structure of the neural network 다음그림은 신경망의 대략적인 모형입니다. 신경망은 크게 입력층, 은닉층, 출력층과 각 층을 이어주는 가중치들로 이루어져 있습니다. 신경망은 주어진 입력에 대해서 우리가 원하는 출력을 낼 수 있도록 학습을 시켜야 합니다.. Input layer Hidden layer Output layer Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Proposed Method Improved Neuro-Controller New training algorithm The neuro-controller is trained by minimizing a cost function where, is specific state, is control signal and are weighting matrices 김동현등이 제안한 개선된 신경망에 대해서 설명드리도록 하겠습니다. 개선된 신경망제어기에서는 다음과 같은 가격함수를 설정하여 이 가격함수가 최소화 되는 방향으로 신경망이 학습됩니다. 여기서 y는 특정 state을,, u 는 제어신호를, Q와 R은 weig.. 를 나타냅니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Proposed Method Improved Neuro-Controller The update of weights and biases between the output layer and hidden layer can be simply expressed as where, 출력층과 은닉층 사이의 웨이트와 bias들의 보정량은 다음 식과 같이 표현되어집니다. 여기서 싸이는 다음과 같이 나타낼 수가 있고, 에타는 학습률을 … 출력층의 활성함수를 나타냅니다. :learning rate :sensitivity :unit vector :activation function of the output layer Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Proposed Method Improved Neuro-Controller In the same manner, update of those between the hidden layer and input layer can be obtained as where, 마찬가지 방법으로 은닉층과 입력층 사이의 보정량도 다음 식과 같이 나타낼 수 있습니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Proposed Method Clipped Algorithm Desired force (by neural network): Generated force (by MR damper): 다음으로 클립트 알고리즘에 대해 설명드리도록 하겠습니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Training Neuro-Controller Training Data Filtered artificial earthquake record Magnitude: scaled to match the maximum acceleration of the given earthquakes Shaping filter Ground acceleration (m/sec2) 지금부터는 신경망의 학습에 대하여 설명드리도록하겠습니다. 주어진 벤치마크 문제에 적합한 신경망을 학습시켜기 위해서는 학습데이터가 필요합니다. 일반적인 신경망의 학습데이터는 입력값과 출력값으로 이루어져 있지만, 김동현 등이 제안한 개선된 신경망제어기는 적절한 지진하중이 학습데이터로 사용됩니다. 즉 입력값과 출력값이 필요하지 않습니다. 본 연구에서는 filtered .. 를 학습데이터로 사용하였습니다. 매그니튜드는 벤치마크 문제에서 주어진 지진의 최대값으로 스케일드 하였고, 다음 식과 같은 쉐이핑 필터를 사용하였습니다. 다음 그래프는 쉐이핑 필터와 벤치마크 문제에서 주어진 지진들의 PSD를 비교한 그래프입니다. 보시는 바와 같이 적절한 쉐이핑 필터를 사용하였다는 것을 확인할 수 있습니다. Time (sec) where, Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

18 Training Neuro-Controller
Structure of Neuro-Controller Two neuro-controllers are employed for x and y-directions, respectively. 다음으로 신경망의 구조를 결정해야 합니다. 본 연구에서는 x와 y방향 각각의 두 개의 신경망을 사용하였고, 각각의 구조는 다음과 같습니다. 은닉층은 하나만 사용하였고, 입력으로 base의 변위와 가속도, 꼭대기 층의 가속도, 댐퍼가 설치되어진 바로 위의 가속도, 그리고 지진하중을 사용하였고, 출력으로는 적절한 제어력을 출력하는 구조를 가지고 있습니다. Structure of each direction’s neuro-controller Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Training Neuro-Controller Cost Function In cost function, are included. Optimal weighting matrices 가격함수에는 8층의 가속도, 베이스의 가속도와 변위가 들어가게 하였고, 트라이얼 엔 에러로 구한 최적의 웨이팅 메트릭스는 다음과 같습니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Training Neuro-Controller Cost function vs. epoch The cost function converges in both x and y-directions, which means the training is successful. x-direction Cost function y-direction 다음 그래프는 x축과 y축 각각의 신경망의 학습이 진행되고 있는 중의 가격함수를 나타내고 있습니다. 그래프에서 보시는 바와 같이 가격함수가 점점 수렴하는 것을 확인할 수 있고, 이는 학습이 성공적으로 수행되었다는 것을 의미하고 있습니다. epoch Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Performance Evaluation Evaluation Criteria Based on both maximum and RMS responses of the building J1 - Peak base shear J2 - Peak structure shear J3 - Peak base displacement J4 - Peak inter-story drift J5 - Peak absolute floor acceleration J6 - Peak generated force J7 - RMS base displacement J8 - RMS absolute floor acceleration J9 - Total energy absorbed 벤치마크 문제에서는 다음과 같은 eva … 를 정의하고 있습니다. 사용자는 다음과 같이 주어진 ev.. 를 논문에 제공할 의무가 있습니다. Ev .. 는 9개로 이루어져 있으며, 6개의 peak 값에 대한 수치와, 2개의 RMS 값에대한 수치, 그리고 총 에너지 흡수량으로 이루어져 있습니다. 각각을 말씀드리면.. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Performance Evaluation Performance Comparison (Case I) Sylmar Newhall El Centro Rinaldi Kobe Jiji 다음 그래프들은 case 1일때, 7개의 지진들에 대한 제어 성능을 나타내고 있는 그래프입니다. 기본적으로 벤치마크 문제는 passive on 상태 즉 MR 댐퍼에 언제나 최대의 전압이 걸리고 있는 경우와 가장 좋은 성능을 나타낸다고 알려져 있는 clipped optimal 제어방법의 경우를 제공하고 있습니다. 그래프들에서 살펴볼 수 있듯이 Erzinkan Passive (Vmax) Clipped optimal Proposed Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

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Performance Evaluation Performance Comparison (Case II) Sylmar Newhall El Centro Rinaldi Kobe Jiji And here is (…) Because maximum (…) Erzinkan Passive (Vmax) Clipped optimal Proposed Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

24 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
Performance Evaluation Corner drift (normalized by uncontrolled values) Case I Case II Passive Clipped Proposed Newhall 1.50 1.28 1.01 1.21 1.11 0.74 Sylmar 0.76 0.96 0.75 0.86 0.90 0.71 El Centro 1.10 0.93 0.57 2.06 1.30 0.91 Rinaldi 0.89 0.84 0.94 Kobe 1.22 1.07 0.80 1.06 0.85 Jiji 0.78 0.77 0.92 Erzinkan 0.72 0.73 0.65 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

25 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
Conclusion A new semi-active control strategy for seismic response reduction using neuro-controller and MR dampers is proposed. The proposed strategy was applied to a benchmark building installed with linear elastomeric isolation system. In numerical simulation results, the proposed strategy can significantly reduce the floor acceleration, base shear and building corner drift with only a slight increase of the base displacement. 결론을 말씀드리도록 하겠습니다. 신경망제어기와 MR 댐퍼를 이용한 새로운 반능동 제어 방법이 제안되었습니다. 제안된 방법이 리니어 일레스토메릭 isolation 시스템이 설치된 벤치마크 구조물에 적용되었고, 수치해석 결과 제안 방법이 약간의 base 변위의 증가를 가져오지만 flo… 등을 효과적으로 제어할 수 있다는 것을 확인하였습니다. Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

26 Thank you for your attention!!!
This is conclusions of our studies. (…) Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea

27 Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea
Sensitivity evaluation algorithm (Kim et al., 2001) State space equation of structure (9) In the discrete-time domain, (10) where represents the sensitivity, Structural Dynamics & Vibration Control Lab., KAIST, Korea