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해상상태에 따라 변하는 부유형 풍력 터빈의 움직임에 대한 정보를 얻기 위해서 동적 RCS 데이터를 계산해야 한다. 이를 위해 레이더가 바라보는 표적인 풍력 터빈의 블레이드와 기둥이 함께 관측되는 상황을 가정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 블레이드와 기둥의 3D CAD(Computer Aided Design) 모델은 상용 소프트웨어인 FEKO를 이용하여 모델링 하였고, 레이더 신호의 반사와 산란을 정확하게 모델링하기 위해 표면을 근사화하는 메쉬(Mesh) 구조를 적용하였다. FEKO보다 더 빠른 광선추적법을 수행하기 위해 TSM-RT(Two Scale MODEL-Ray Tracing)방법을 RCS 해석코드인 DARSIM으로 구현하였고, 여기에 변환된 메쉬 데이터를 불러 RCS 계산을 수행하였다[9]. 그러나 해상에 있는 부유형 풍력 터빈은 해상에 따라 움직임이 변하기 때문에 이를 시간에 따른 표적의 3차원 움직임으로 표현해야 한다.

파도에 의한 운동은 회전하는 강체의 회전축이 흔들리는 세차운동(Precession)과 유사하며 특히, 물체의 회전축이 단일한 원 궤적을 그리며 움직이는 coning으로 볼 수 있다. 따라서 시뮬레이션을 위해 해상상태별로 coning motion을 다르게 설정해야 한다.

먼저 풍력 터빈의 coning motion은 그림 1과 같이 나타낸다. 여기서 Φ는 coning에 대하여 원 궤적으로 회전하는 각도이고 본 논문에서는 ϕ가 0°에서 360°까지 한 바퀴 도는데 걸리는 시간을 coning period라고 가정하였으며, θ는 풍력 터빈의 회전축이 z축과 이루는 각도로 coning angle이라고 가정한다. 그림 1과 같은 coning을 시뮬레이션에 적용하려면 변환된 k번째 삼각형 메쉬의 세 꼭짓점에 있는 위치벡터 v→k,1,v→k,2,v→k,3로 이루어진 행렬V_object에 시간 샘플 t_p에서의 회전행렬 R|_p를 곱해 좌표변환을 수행해야 한다[10]. 아래 식 (1)은 이를 나타낸다.

Fig. 1. 
Coning motion of wind turbine

회전행렬 R|_p는 식 (2)와 같이 오일러 회전행렬로 구성되며, coning angle을 반영하기 위해 y축을 중심으로 θ₀만큼 회전하는 행렬 R_y|_θ=_θ0과 ϕ를 반영하기 위해 z축을 중심으로 ϕ₀만큼 회전하는 행렬 R_z|_θ=_θ0을 포함한다. 행렬 R_z|_θ=_θ0는 xz 평면상에 위치해야 할 위치벡터를 벗어나게 하는데, 이를 보정하기 위해 역박향으로 z축 회전하는 행렬 R_z|_θ=_-θ0을 포함한다.

해상상태별 coning angle과 coning period를 설정하기 위해 Principles of Naval Architecture[11]에 정의된 해상상태별 유의 파고(Significant wave height)와 주기(Modal period)를 정리하고 본 연구에서 해상상태에 따른 차이를 명확하게 하도록 간소화한 해상상태를 표 1에 나타내었다[12].

본 연구에서 간소화한 4단계의 해상상태를 전자파 수치해석 시뮬레이션으로 구현하기 위해 앞에서 설명한 coning angle과 coning period를 DARSIM에서 RCS해석코드로 구현하였다. 이 파라미터를 조정하여 각 해상상태를 설정할 수 있다.

시뮬레이션으로 구현한 각 해상상태는 표 1에서 나타난 유의 파고와 주기를 고려하여 해상상태가 증가함에 따라 coning angle과 coning period가 증가하도록 설정하였다. 표 2는 각 해상상태에 적용한 파라미터 값을 나타낸다.

실내측정 환경을 구성하기 위해 실제 해상환경과 비슷한 움직임을 갖는 3D Motion Platform을 구현하였다. 3D Motion Platform은 전동 실린더, 모터 드라이브 모듈, Arduino 하드웨어 보드를 연결하여 상하 움직임을 구현 하였고, 상단면과 하단면을 연결한 3개의 전동 실린더에 각각 다른 delay를 적용하여 coning과 유사한 움직임을 구현하였다.

선행연구[8]에서는 상단면을 목재로 구성하였지만, 본 연구에서는 해상상태별로 증가하는 코닝 각도에 대한 3D Motion Platform이 받는 하중을 감소시키기 위해 스티로폼 재질로 구성하였다. 그림 2는 완성된 3D Motion Platform을 나타낸다.

Fig. 2. 
3D motion platform

각 해상상태에 해당하는 움직임을 구현하기 위해 전동 실린더가 상승 또는 하강하는데 걸리는 시간과 각 실린더 사이의 delay를 조정하였다. 각 전동 실린더는 Arduino에서 설정한 시간만큼 상승을 마치면 같은 시간만큼 하강한다. 이 시간과 각 실린더 사이의 delay를 증가시킬수록 상단면의 중심축이 지면의 수직 방향과 이루는 각도가 증가하며, 모든 실린더의 상하 움직임이 한번 이루어지는데 걸리는 총시간이 증가한다. 이를 파고와 파주기에 의한 코닝 각도와 코닝 주기로 가정하였다. 표 3은 3D Motion Platform에 적용한 해상상태별 파라미터값을 나타내며 Up/Down Time은 한 개의 전동 실린더가 상승 또는 하강하는데 걸리는 시간, Delay 1, 2는 두 번째 세 번째 실린더가 처음 상승할 때의 지연시간을 나타낸다.

동적 RCS를 얻기 위한 부유형 풍력 터빈의 모델은 3D CAD 모델과 같은 크기의 스케일 모델을 이용하였다. 다중반사의 영향을 최소화하기 위해 표적인 스케일 모델은 포지셔너를 설치한 3D Motion Platform 위에 설치하였으며, 전파 흡수체를 바닥과 표적 뒤에 설치하였다.

데이터 획득을 위한 측정장치는 24GHz 도플러 레이더와 DAQ(Data AcQuisition) 모듈을 사용하였다. 레이더를 통해 얻은 표적의 데이터는 아날로그값의 I/Q 데이터로 출력되며 DAQ를 통해 디지털 신호로 전환된다.

실외측정 환경을 구성하기 위해 그림 3과 같이 실제 수면 위에 스티로폼 포지셔너와 스케일 모델을 설치하였고 실내측정과 같은 측정장치인 24GHz 도플러 레이더와 DAQ를 사용하여 데이터를 획득하였다. 관측시간 동안 실제 수면은 일정한 해상상태를 유지하기 때문에 설치된 포지셔너에 수직으로 힘을 인가하여 수면에 파도와 같은 움직임을 형성하였다. 인가하는 힘의 크기가 증가할수록 수면의 움직임이 거세지는 것을 고려하여 해상상태를 인가하는 힘의 크기에 따라 4단계로 분류하였고 그에 따른 표적의 데이터를 획득하였다.

Fig. 3. 
Outdoor measurement environment