張建龍，趙東月，栗怡文，鄭旭達(dá)，王 雄，伍衛(wèi)國(guó)，彭家意

(1.河南省高速公路聯(lián)網(wǎng)管理中心，河南 鄭州 450016;2.西安交通大學(xué)，陜西 西安 710049;3.蘇交科集團(tuán)股份有限公司，江蘇 南京 210012)

0 引 言

由于設(shè)計(jì)缺陷、超載運(yùn)營(yíng)以及洪水、臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害侵蝕等原因，很多舊橋的管養(yǎng)和運(yùn)維工作面臨很大挑戰(zhàn)。自20世紀(jì)80年代起，健康監(jiān)測(cè)技術(shù)開(kāi)始被引入橋梁工程中，成為傳統(tǒng)人工檢查方式的重要補(bǔ)充。目前，國(guó)內(nèi)公路橋梁正在邁向信息化，面向公路大中型橋梁的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)仍存在一些問(wèn)題亟待解決，如，橋梁設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)各異，橋間信息共享困難，系統(tǒng)耐久性難以保障，存在數(shù)據(jù)災(zāi)難等。數(shù)據(jù)災(zāi)難是指，系統(tǒng)中采集的各類型數(shù)據(jù)，由于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法適合處理較小的數(shù)據(jù)集，使得海量數(shù)據(jù)不能得到有效利用。研究表明，隨著監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)年積累，數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量級(jí)將達(dá)到PB級(jí)[1]。而且橋梁數(shù)據(jù)具有數(shù)量大、種類多、增長(zhǎng)快、價(jià)值密度低等特性，此種類型適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理，因此，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)等方式對(duì)橋梁數(shù)據(jù)進(jìn)行分析利用是一種值得研究且有效的解決方案[2]。

針對(duì)當(dāng)前橋梁健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)面臨的數(shù)據(jù)災(zāi)難問(wèn)題，該文利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，綜合分析不同類型橋梁結(jié)構(gòu)、運(yùn)維環(huán)境及運(yùn)行荷載等類型數(shù)據(jù)，構(gòu)建橋梁信息化綜合管理和結(jié)構(gòu)健康評(píng)估平臺(tái)，提供各項(xiàng)橋梁運(yùn)行數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)與展示，并且使用采集到的數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)一段時(shí)間橋梁的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，形成預(yù)測(cè)、評(píng)估、預(yù)警的完整通路，為橋梁的安全保駕護(hù)航。

1 健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)發(fā)展概況

橋梁健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)以橋梁主橋?yàn)橹饕O(jiān)測(cè)對(duì)象，橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)典型拓?fù)鋱D如圖1所示，包括傳感器子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理子系統(tǒng)以及狀態(tài)評(píng)估子系統(tǒng)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，針對(duì)傳統(tǒng)平臺(tái)中存在的數(shù)據(jù)孤立等問(wèn)題，出現(xiàn)了基于物聯(lián)網(wǎng)[3]、web[4]、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)[5]等各類新型監(jiān)測(cè)平臺(tái)，促進(jìn)了監(jiān)測(cè)平臺(tái)的發(fā)展進(jìn)步。

圖1 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)典型拓?fù)鋱D

近年來(lái)，由于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的局限性，大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)在橋梁健康監(jiān)測(cè)上的應(yīng)用得到了重視，用來(lái)解決計(jì)算力不足、分析方法低效等問(wèn)題。例如，馬宏偉等人[6]將人工智能應(yīng)用于橋梁的損傷預(yù)警中，在完成預(yù)警功能的前提前，盡可能減少傳感器的使用，降低成本。李艷博等人[7]從微觀結(jié)構(gòu)出發(fā)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于橡膠瀝青混凝土的再生疲勞壽命預(yù)測(cè)，實(shí)驗(yàn)表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)模型更有效。楊彥海等人[8]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型和支持向量機(jī)模型預(yù)測(cè)地?zé)嵩偕鸀r青路面中瀝青老化指標(biāo)的衰變，以此評(píng)判出最佳養(yǎng)護(hù)時(shí)間。在橋梁的損傷識(shí)別與結(jié)構(gòu)狀態(tài)評(píng)估中, Alamdari等[9]在鋼拱橋發(fā)生的裂縫損傷及傳感器故障進(jìn)行識(shí)別中，通過(guò)改進(jìn)K均值聚類方法在聚類過(guò)程中消除異常值的不利影響。Zhou等[10]使用層次聚類方法識(shí)別某自由梁模型的截面損傷，相較基于距離度量的方法可免于對(duì)結(jié)構(gòu)基準(zhǔn)狀態(tài)的設(shè)定。

綜上所述，在橋梁健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式可以在海量數(shù)據(jù)中挖掘具有價(jià)值的信息，將其匯總后構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，完成橋梁健康狀態(tài)的評(píng)估與預(yù)測(cè)。本平臺(tái)中，通過(guò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，完成對(duì)橋梁的數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)。

2 橋梁健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)設(shè)計(jì)

該文提出的橋梁健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)，按功能可以劃分為數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與預(yù)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)兩個(gè)部分。如圖2(a)所示：數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為基礎(chǔ)，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、傳輸與存儲(chǔ)。預(yù)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)作為核心，主要負(fù)責(zé)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，其中，結(jié)構(gòu)健康評(píng)估子系統(tǒng)通過(guò)特定的方法分析可能存在的橋梁安全隱患，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)子系統(tǒng)通過(guò)采集到的橋梁實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的橋梁狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)并反饋給評(píng)估模塊，從而形成預(yù)測(cè)、評(píng)估、預(yù)警的完整通路。

圖2 平臺(tái)組成結(jié)構(gòu)框架

橋梁健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)的軟件架構(gòu)如圖2(b)所示。應(yīng)用層是用戶查看和管理整個(gè)監(jiān)測(cè)平臺(tái)的主要途徑，該層的主要功能是進(jìn)行可視化處理，從而將數(shù)據(jù)直觀展示給用戶，服務(wù)器對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行相應(yīng)的處理提交給用戶。數(shù)據(jù)分析層是由結(jié)構(gòu)健康評(píng)估和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)子系統(tǒng)完成其主要功能，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析。數(shù)據(jù)管理層主要負(fù)責(zé)對(duì)用戶管理、節(jié)點(diǎn)管理、監(jiān)測(cè)管理、文件管理各個(gè)功能模塊的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)訪問(wèn)層主要負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和操作，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)具有穩(wěn)健便捷的優(yōu)點(diǎn)，主要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增、刪、查、改操作。

3 數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

由圖2可知，數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)包括傳感器子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理與控制子系統(tǒng)，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)等功能。

傳感器子系統(tǒng)通過(guò)對(duì)傳感器進(jìn)行合理布置，保證傳感器子系統(tǒng)的信號(hào)穩(wěn)定性、正確性、可靠性，使得整個(gè)系統(tǒng)良好運(yùn)轉(zhuǎn)，保證橋梁的安全。數(shù)據(jù)采集與傳輸子系統(tǒng)由若干數(shù)據(jù)采集站組成，具體采集站數(shù)量與位置根據(jù)橋梁長(zhǎng)度與結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不同，設(shè)計(jì)時(shí)須確保能夠正確、完整地采集到各傳感器數(shù)據(jù)，主流的傳輸策略分為三種：實(shí)時(shí)傳輸[11]、采樣后傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、采樣后傳輸處理數(shù)據(jù)[12]。以文中數(shù)據(jù)來(lái)源橋梁為例，全橋共十一個(gè)數(shù)據(jù)采集站，其中九個(gè)數(shù)據(jù)采集站用于采集大橋健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)傳感器測(cè)點(diǎn)信號(hào)，兩個(gè)數(shù)據(jù)采集站用于采集大橋索塔地基安全監(jiān)控系統(tǒng)部分傳感器測(cè)點(diǎn)信號(hào)。每個(gè)采集站由一個(gè)FDDI雙環(huán)光纖網(wǎng)絡(luò)主干網(wǎng)，局部光纖或電纜網(wǎng)絡(luò)以及相應(yīng)的軟件系統(tǒng)組成。

數(shù)據(jù)處理與控制子系統(tǒng)由位于控制機(jī)房的數(shù)據(jù)管理與控制服務(wù)器、管理工作站及相應(yīng)的軟件系統(tǒng)組成，是橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)的基本組成部分。其中管理與控制服務(wù)器安裝于監(jiān)控中心通訊機(jī)房?jī)?nèi)，管理工作站安裝于監(jiān)控中心內(nèi)的操作臺(tái)上。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并進(jìn)行展示，可以實(shí)時(shí)掌控橋梁狀態(tài)的現(xiàn)狀。圖3展示的為示例大橋主橋主跨北1-4處路面某日下午13點(diǎn)時(shí)的實(shí)時(shí)溫度。

圖3 路面溫度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

4 預(yù)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)

預(yù)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)由預(yù)測(cè)子系統(tǒng)與評(píng)估子系統(tǒng)組成。預(yù)測(cè)子系統(tǒng)通過(guò)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并通過(guò)設(shè)立預(yù)警窗口給予監(jiān)測(cè)中心更充分的時(shí)間來(lái)處理可能出現(xiàn)的問(wèn)題。評(píng)估子系統(tǒng)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及預(yù)測(cè)子系統(tǒng)反饋的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)橋梁的安全狀態(tài)做出評(píng)估判斷。

4.1 預(yù)測(cè)子系統(tǒng)

4.1.1 模型劃分

傳統(tǒng)橋梁健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警平臺(tái)中，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，實(shí)現(xiàn)橋梁狀態(tài)的預(yù)警。然而僅僅依靠傳感器的監(jiān)測(cè)是不夠的，還要有準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)以確保有充分的時(shí)間來(lái)進(jìn)行預(yù)警。為了更加精準(zhǔn)地對(duì)橋梁的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，該文提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，在該預(yù)測(cè)模型中，每個(gè)樣本的數(shù)據(jù)可以劃分為三部分：觀察窗口、預(yù)警窗口、預(yù)測(cè)窗口，如圖4所示。其中觀察窗口即為輸入時(shí)間序列的長(zhǎng)度；預(yù)警窗口為預(yù)留的間隔時(shí)間長(zhǎng)度；預(yù)測(cè)窗口為該模型的輸出長(zhǎng)度即預(yù)測(cè)時(shí)間長(zhǎng)度。與傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)不同，在預(yù)測(cè)窗口發(fā)現(xiàn)異常值后，該模型的預(yù)警窗口可以在預(yù)警后保證充足時(shí)間(該平臺(tái)中為24h)進(jìn)行問(wèn)題處理。

圖4 LSTM預(yù)測(cè)窗口劃分

4.1.2 溫度預(yù)測(cè)

由于橋梁結(jié)構(gòu)空間位置的變化在日常運(yùn)營(yíng)中主要受升降溫的影響，因此溫度的預(yù)測(cè)是格外重要的一環(huán)[13]，本節(jié)以溫度預(yù)測(cè)為例，采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory，LSTM)[14]進(jìn)行溫度預(yù)測(cè)。LSTM是為了處理長(zhǎng)期依賴以及避免RNN中存在梯度消失的問(wèn)題而專門(mén)設(shè)計(jì)出來(lái)的一種RNN變體，目前已經(jīng)在數(shù)據(jù)中心溫度[15]、核電設(shè)備狀態(tài)[16]等多種場(chǎng)景得到應(yīng)用。LSTM使用三個(gè)控制閥門(mén)來(lái)控制網(wǎng)絡(luò)記憶狀態(tài)，如圖5所示，為一種常見(jiàn)的LSTM的結(jié)構(gòu)。

圖5 LSTM典型結(jié)構(gòu)

該模型中，Xt表示當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)據(jù)，Yt-1表示上一時(shí)刻LSTM的輸出值，Ct-1表示上一時(shí)刻的單元狀態(tài)。三個(gè)控制閥門(mén)分別為：遺忘門(mén)(ft)、輸入門(mén)(it)、輸出門(mén)(ot)。其中，遺忘門(mén)將上一時(shí)刻的單元狀態(tài)(Ct-1)有選擇地保留到當(dāng)前單元狀態(tài)(Ct)；輸入門(mén)將當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)輸入(Xt)有選擇地保留到當(dāng)前單元狀態(tài)(Ct)；輸出門(mén)將當(dāng)前單元狀態(tài)(Ct)有選擇地保留到當(dāng)前時(shí)刻的輸出(Yt)。LSTM的記憶機(jī)制就是通過(guò)這三個(gè)門(mén)實(shí)現(xiàn)的。

在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，該預(yù)測(cè)模型由四層網(wǎng)絡(luò)組成，LSTM層激活函數(shù)為relu，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01，dropout設(shè)置為0.2，迭代次數(shù)為1 000 次，批次樣本數(shù)設(shè)置為64，損失函數(shù)為平方誤差函數(shù)。數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的具體參數(shù)如表1所示。

表1 模型參數(shù)

4.1.3 預(yù)測(cè)展示

通過(guò)集成預(yù)測(cè)子系統(tǒng)，可以清楚地了解未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)橋梁的某類型狀態(tài)的變化。圖6展示的為示例大橋主橋主跨北1-4處路面溫度實(shí)際與預(yù)測(cè)溫度對(duì)比圖。由預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，LSTM模型在保證24小時(shí)的預(yù)警窗口下，較好地預(yù)測(cè)出了未來(lái)溫度的走向。尤其是在溫度峰值的預(yù)測(cè)上，可以最大程度上降低錯(cuò)誤預(yù)警。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸普及，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度也廣受認(rèn)可，預(yù)測(cè)子系統(tǒng)將作為傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段的一個(gè)重要補(bǔ)充，充分提高橋梁監(jiān)測(cè)平臺(tái)的可靠性。

圖6 實(shí)際溫度與預(yù)測(cè)溫度對(duì)比

4.2 評(píng)估子系統(tǒng)

評(píng)估子系統(tǒng)是橋梁健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)的核心與目標(biāo)所在。如何利用傳感器獲取的數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)子系統(tǒng)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行橋梁狀態(tài)的評(píng)估，涉及到各個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)綜合，不同的數(shù)據(jù)如溫度、應(yīng)力等需要不同的方法進(jìn)行評(píng)估。橋梁健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)的結(jié)構(gòu)健康狀況評(píng)價(jià)將實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和日常的養(yǎng)護(hù)管理結(jié)合,提出了可行的結(jié)構(gòu)健康狀況評(píng)價(jià)策略。

4.3 效果分析

本平臺(tái)采用預(yù)測(cè)-評(píng)估-預(yù)警模式，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，將其劃分為觀察、預(yù)警、預(yù)測(cè)三部分，輸入到預(yù)測(cè)模型中，得到實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果，隨后將其與預(yù)設(shè)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比判斷，在超過(guò)閾值時(shí)進(jìn)行預(yù)警提示，從而保證橋梁結(jié)構(gòu)的安全。

表2 路面溫度報(bào)警指標(biāo)

以路面溫度狀態(tài)評(píng)估為例，路面溫度通常設(shè)置為三級(jí)報(bào)警[17]，如表2所示，通常在其溫度過(guò)高或者過(guò)低時(shí)進(jìn)行報(bào)警，采取相應(yīng)措施從而保障路面的使用性能。例如，傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，當(dāng)溫度接近60攝氏度時(shí)，應(yīng)當(dāng)進(jìn)行灑水降溫，當(dāng)溫度接近0攝氏度時(shí)，應(yīng)當(dāng)采用預(yù)防結(jié)冰措施。

圖7 預(yù)測(cè)-評(píng)估-預(yù)警示例

在第29小時(shí)處，如圖7所示，由于其接近閾值已經(jīng)到達(dá)報(bào)警線，因此傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中判斷需要進(jìn)行降溫處理。然而，預(yù)測(cè)子系統(tǒng)通過(guò)對(duì)路面溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)，判斷出第29小時(shí)及其未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)溫度不會(huì)達(dá)到閾值(60℃)，將信息反饋至評(píng)估子系統(tǒng)，管理人員可以結(jié)合其他溫度信息(大氣溫度、鋼構(gòu)件溫度等)進(jìn)行綜合判斷，得到更為準(zhǔn)確的橋梁信息，從而減少人工及物力的浪費(fèi)。同時(shí)由于預(yù)警窗口(24h)的存在，當(dāng)預(yù)測(cè)溫度超過(guò)閾值時(shí)，也可以有充分的時(shí)間進(jìn)行管理維護(hù)，防患于未然。

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)橋梁監(jiān)測(cè)平臺(tái)中存在的數(shù)據(jù)災(zāi)難問(wèn)題，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁監(jiān)測(cè)與預(yù)警平臺(tái)，該平臺(tái)分為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與預(yù)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)，通過(guò)集成預(yù)測(cè)子系統(tǒng)，完成了數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)、評(píng)估、預(yù)警的完整通路。

預(yù)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，以路面溫度為例，對(duì)比傳統(tǒng)的橋梁健康監(jiān)測(cè)方法，該方法可以提高對(duì)數(shù)據(jù)的利用率，使數(shù)據(jù)的作用得到最大程度上的挖掘，減少誤判節(jié)約人力物力，同時(shí)進(jìn)一步提高橋梁的安全運(yùn)營(yíng)水平。

提出的監(jiān)測(cè)平臺(tái)預(yù)測(cè)子系統(tǒng)，通過(guò)采用數(shù)據(jù)集劃分、預(yù)警窗口設(shè)置的方法，可以在橋梁故障發(fā)生前做出預(yù)警，并且預(yù)留充分時(shí)間(24h)進(jìn)行問(wèn)題處理。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法可以提高平臺(tái)的可靠性，是對(duì)原平臺(tái)的重要補(bǔ)充。