桥梁智能健康监测技术与应用现状研究

2023年12月12日发(作者：番鸭)

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桥梁智能健康监测技术与应用现状研究

摘要：近年来，我国修建了大量的桥梁工程项目，其中有许多大跨度、重荷载的连续梁桥、钢拱桥、斜拉桥和悬索桥等，桥梁的建设位置甚至位于艰险的高山峡谷和跨江跨海区域，采用传统的人工监测或者被动健康监测技术已不现实，发展智能化、远程无线化的监测技术成为目前重要的研究方向，随之而来的桥梁智能健康监测的硬件和软件系统的发展，基于信息化和智能化的计算机技术、网络技术、信息处理技术、传感器技术，能够实现桥梁结构监测的自动、连续和实时探测、反馈、诊断、建议和输出。

关键词：桥梁；智能健康监测技术；应用现状

1桥梁智能健康监测技术概述

桥梁智能健康监测技术是一种利用先进的传感器、数据处理和分析技术，对桥梁结构进行实时、动态、全面的监测和评估，及时发现结构的疲劳、裂纹、变形等问题，提供精准的健康状态评估和维护建议的技术。其目的在于提高桥梁的安全性和可靠性，延长桥梁的使用寿命，降低维护成本，促进交通运输的安全和可持续发展。

2桥梁智能健康监测技术的应用

2.1桥梁智能化健康监测系统及硬件设备

在传统的桥梁结构设计和健康监测系统中，往往是在桥梁结构在制造完成后间断性地对桥梁进行全面监测，这种监测数据往往不能反映结构的承载力和变形历史，监测数据属于离线的、静态的和被动的结果。为了实时、连续地提供桥梁结构的内力、变形演变，识别机构的损伤位置和损伤程度，赋予桥梁具有智能运营功能，实现结构服役性能、可靠性和耐久性的智能感知，达到提高桥梁安全性、降低运营维护费用的目的，同时也可以在特殊气象环境、地质灾害和桥梁结构物理力学参数严重超标时及时提供诊断结果和发出预警信息。一般而言，智能化的桥梁健康监测平台分为软件系统和硬件设备两部分。在智能化桥梁健康监测平台中，硬件设备主要是传感器系统以及数据采集系统，分布式传感器系统能够将检测点的温度、湿度、应力、索力、倾角等信息转换为电信号，经过信号放大后，电信号传输至数据采集卡中，经过模数转换变换为数字信号，以便于后续的信号处理和分析；软件系统主要包括数据分析系统、健康预警系统、数据管理系统和无线远程遥控系统，数据采集系统中的数字信号经过预处理后，在专用的分析软件终端进行处理、存储和数据分析，当出现参数异常时激活健康预警系统发出警报信息，原数据以及处理后的海量数据经过网络拷贝传输至数据管理系统，实现数据的挖掘、分析、搜索和展示，并可通过云服务器上传至云端，实现数据的永久保留，在数据的采集和传输中还可以借助移动互联网技术、物联网技术，实现传感器与数据网络服务器的连接和控制，甚至可以完成全球范围内的远程监测。在监测数据系统硬件节点的电路设计中，主要针对采集数据对象的需要，可以依托ProtelDXP软件作为电路设计环境，采用图像化的元件设计实现硬件系统的电路仿真、运行。在采集数据对象中，最主要的数据为桥梁结构的倾角、内力、加速度和位移。无线网络数据传输技术是在监测数据系统的重要组成部分，现场传感器采集到数据可经过无线网关与数据服务中心系统或数据管理系统之间实际通信，但是完成无线传感器的信息通信需要制定无线通信协议，以满足各个系统和系统框架之间共同遵守的MAC层协议。在现有的无线通信技术中，主要采用三种通信协议，分别是基于移动、电信和联通等运营商网络建设的NB-IOT协议、eMTC协议，以及基于广域网传输技术的LoRa通信协议。

2.2基于人工神经网络的桥梁智能化健康监测信息处理技术

受到环境因素的不确定性以及测试信息不完备的影响，桥梁结构的温度、应力、变形等在全结构上的分布是动态的和持续变化的，这种高度复杂的非线性动力学系统，采用人工处理的方法不仅效率低下，而且无法求解不精确和模糊的信号处理问题。桥梁智能化健康监测系统是一门多学科交叉的综合体系，其中信号处理技术是其智能化最为重要的体现，人工神经网络信号处理技术作为应用最为广泛的深度学习、人工智能方法，将其应用于桥梁智能化健康监测信息处理具有显著优势，可以实现大规模的并行运算，具有显著的非线性映射能力，基于误差反向传播算法，经过训练学习后能够满足不精确和模糊信号的处理，并可以实现分布式的数据存储和处理。人工神经网络结构第一层为数据输入层，第二层为隐含层，该层神经元数量与输入数据的特征复杂度密切相关，下一层为输出层，用于将上层输入信号组合映射成所需形式再输出。人工神经网络通过径向基函数及其相关神经元结构组成了隐含层空间，将数据映射到该隐层空间，对于此种神经网络，一旦各层神经元个数及连接关系、相关函数等参数给定，人工神经网络就能开始高效迭代学习，并且快速训练完成网络，这就是人工神经网络对解决包含自适应在内的控制类型任务具有优势的原因。而确定隐层神经元参数则大多数情况下需要采用非线性策略完成，其必须提前设置网络中心数量等参数，才能实现数据的非线性映射。

3桥梁智能化健康监测技术应用实例研究

某桥梁工程位于长江中下游，为大跨度钢桁架与斜拉组合桥，承受动力荷载较大，桥梁长度2197.3m，主梁钢桁为N型平行桁架，设计恒载为230kN/桁，主塔为双柱式桥墩固结结构，采用8对斜拉索，斜拉桥索面间距为23.4m。基于桥梁智能健康监测平台，采用人工神经网络模型对监测的数据进行处理和预测。由于16道拉索的温度索力呈基本对称变化，因此选择1号～8号索进行分析，随着温度增加，各道拉索的温度索力均呈现不同程度的变化，但总体上是呈逐步降低的趋势。随着温度增加，各道拉索的温度索力均呈现不断降低的趋势，且其预测数值与实测略小，但误差值非常小，在±5%以内，表明基于人工神经网络可以有效地基于健康监测实测值实现智能化的预测。

4结语

本文以长江某斜拉大桥为研究对象，研究了桥梁智能化健康监测系统及硬件设备、智能化信息处理技术，得到以下结论：（1）桥梁智能健康监测平台可以实时、连续地提供桥梁结构的内力、变形演变，识别机构的损伤位置和损伤程度，赋予桥梁具有智能运营功能，实现结构服役性能、可靠性和耐久性的智能感知，达到提高桥梁安全性、降低运营维护费用的目的。（2）智能化的桥梁健康监测平台分为软件系统和硬件设备2部分，硬件设备主要是传感器系统以及数据采集系统，软件系统主要包括数据分析系统、健康预警系统、数据管理系统和无线远程遥控系统，其无线通信协议包括NB-IOT协议、eMTC协议和LoRa通信协议。（3）基于人工神经网络信息处理技术，对斜拉桥温度索力进行监测表明，随着温度增加，各道拉索的温度索力均呈现不同程度的变化，但总体上呈逐步降低的趋势，预测数值与实测值略小，但误差值非常小，在±5%以内，表明基于人工神经网络可以有效地基于健康监测实测值实现智能化的预测。

参考文献

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