Method for Monitoring Damage of Structure with Unscented Kalman Filter based on Surrogate-Based Optimization

The present invention relates to a damage status monitoring method for a structure using an unscented Kalman filter based on global optimization and a monitoring device thereof. A structure analysis model for a target structure is constructed. A change history of the modulus of elasticity or the damping coefficient reflecting the structural performance of the target structure is directly derived from the constructed structure analysis model to determine damage to the structure based on the change history. An unscented Kalman filter is applied instead of a conventional general unscented Kalman filter to derive an optimal value for the covariance of system artificial errors and measurement artificial errors for minimizing theoretical residuals inevitably included during calculation through global optimization. Whether the structure is damaged can be determined with high reliability and accuracy by performing the calculation by using the derived optimal values. 본 발명은 대상 구조물에 대한 구조해석모델을 구축하고, 대상 구조물의 구조적인 성능 자체를 반영하는 탄성계수 또는 댐핑계수의 변화 이력을 구축된 구조해석모델로부터 직접적으로 도출하여 이를 기준으로 구조물의 손상을 판단하되, 종래의 일반적인 분산점 칼만필터가 아니라, 분산점 칼만필터를 적용하여 연산할 때 필연적으로 포함되는 이론적 잔차를 최소화시키는 시스템 인공오차 및 측정 인공오차 각각의 공분산에 대한 최적값을 전역최적화를 통해서 도출하고, 이렇게 도출된 최적값을 이용하여 연산을 수행함으로써 높은 신뢰도와 정확도로 구조물의 손상 여부를 판단할 수 있게 되는 전역최적화 기반 분산점 칼만필터를 이용한 구조물의 손상여부 모니터링 방법 및모니터링 장치에 관한 것이다.