文｜孟利波&1 崔哲&2 尚治宇3 貢力2 劉路慧3 高凡3

（1.招商局重慶交通科研設(shè)計(jì)院有限公司；2.復(fù)旦大學(xué)；3.中外建設(shè)信息有限責(zé)任公司）（&共同第一作者）

1.我國(guó)橋梁監(jiān)測(cè)發(fā)展與標(biāo)準(zhǔn)化

橋梁是我國(guó)城市、鄉(xiāng)村、山地交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要組成部分，我國(guó)的橋梁數(shù)量多、種類多、個(gè)性突出，部分城市橋梁交通流量大、使用頻繁、位置關(guān)鍵、負(fù)載較重、承受能力較弱。城市橋梁與市民的生命財(cái)產(chǎn)安全密切相關(guān)，如果發(fā)生安全事故，將會(huì)造成惡劣影響。目前，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用，在橋梁運(yùn)維與養(yǎng)護(hù)決策中引入了橋梁管理、健康監(jiān)測(cè)，這些都對(duì)橋梁維護(hù)起到了積極的作用。

與其他民用基礎(chǔ)設(shè)施(如高層建筑、大跨度體育場(chǎng)館、隧道、高壩)相比，高柔性的大跨度橋梁更容易受到動(dòng)荷載、疲勞荷載和材料老化的破壞。因此，針對(duì)BHM(橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng))發(fā)展了各種先進(jìn)的技術(shù)和方法。例如，設(shè)計(jì)了各種基于電阻、壓電陶瓷和光纖光柵的傳感器，并在實(shí)際橋梁上進(jìn)行了測(cè)試。這些技術(shù)和方法使BHM 更加有效、可靠、低成本和智能化。在中國(guó)超過165 座主跨超過300 米的橋梁配備了長(zhǎng)期BHM 系統(tǒng)，以應(yīng)對(duì)各種不同的情況。下表列出了一些選定的BHM 系統(tǒng)在其壽命期內(nèi)被用于評(píng)估結(jié)構(gòu)性能的案例。

表1列出了部分橋梁所使用的傳感器，來大體呈現(xiàn)我國(guó)現(xiàn)有橋梁的類型和長(zhǎng)度。

表1 橋梁使用的傳感器類型

一個(gè)典型的BHM 系統(tǒng)一般由傳感器子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)和狀態(tài)評(píng)估子系統(tǒng)四大部分組成。在國(guó)內(nèi)，BHM 標(biāo)準(zhǔn)化的重要性得到了研究人員和最終用戶的認(rèn)可，并在這方面做出了很大的努力。目前，我國(guó)已經(jīng)頒布了許多可用于指導(dǎo)橋梁監(jiān)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)。BHM 標(biāo)準(zhǔn)可以用來指導(dǎo)橋梁監(jiān)測(cè)的實(shí)施。這些標(biāo)準(zhǔn)的基本情況列于以下表格表2。

表2 橋梁等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

2.系統(tǒng)平臺(tái)的功能模塊設(shè)計(jì)

2.1 傳感器

由于橋梁建筑和結(jié)構(gòu)所處的環(huán)境不同、構(gòu)造不同、建筑用料不同、智能設(shè)備種類不一，有著諸多的不確定性，因此應(yīng)充分考慮各類因素和滿足不同工作環(huán)境下，選取和部署傳感器。從傳感器的具體應(yīng)用上可分箱梁線形與橋墩沉降監(jiān)測(cè)、混凝土應(yīng)變與溫度監(jiān)測(cè)、車輛荷載監(jiān)測(cè)、橋墩船撞監(jiān)測(cè)。具體功能分析如下：

2.1.1 箱梁線形與橋墩沉降監(jiān)測(cè)

測(cè)點(diǎn)的布置主要依據(jù)橋梁混凝土箱梁的受力變形特點(diǎn)，以及橋梁運(yùn)營(yíng)期內(nèi)的實(shí)際線形變化情況，一般采用撓度傳感器和靜力水平儀進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

2.1.2 混凝土應(yīng)變與溫度監(jiān)測(cè)

依據(jù)橋梁混凝土箱梁的受力，為監(jiān)測(cè)混凝土箱梁各主要截面的溫度變化，相應(yīng)的溫度測(cè)點(diǎn)位置選取與應(yīng)變測(cè)點(diǎn)布置保持一致，一般使用振弦式應(yīng)變傳感器進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

2.1.3 車輛荷載監(jiān)測(cè)

依據(jù)大橋的交通通行特點(diǎn)，一般采用動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

2.1.4 橋墩船撞、車撞監(jiān)測(cè)

依據(jù)大橋的通航特點(diǎn)或者橋下車流量情況，采用雙向加速度傳感器進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

2.2 數(shù)據(jù)采集與傳輸

基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)下的橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)于監(jiān)測(cè)橋梁結(jié)構(gòu)的安全運(yùn)營(yíng)起著重要意義，對(duì)數(shù)據(jù)、信息的采集與傳輸，通過分析處理，來掌握并監(jiān)測(cè)橋梁健康狀態(tài)，從而直觀和準(zhǔn)確地對(duì)科學(xué)養(yǎng)護(hù)橋梁做出相關(guān)的指導(dǎo)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的完善和發(fā)展。

2.2.1 基于NB-IoT 的智能傳感網(wǎng)絡(luò)

通過降低速率和移動(dòng)性能，來支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接，獲取面向低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)的承載能力。另外，NB-IoT 部署在現(xiàn)有授權(quán)頻譜上，無需重新組網(wǎng)，射頻和天線也基本上都能夠復(fù)用，降低了運(yùn)營(yíng)使用成本。

2.2.2 基于LoRa 的智能傳感網(wǎng)絡(luò)

LoRa 是一種基于擴(kuò)頻技術(shù)的遠(yuǎn)距離無線傳輸技術(shù)，具有傳輸距離遠(yuǎn)、抗干擾能力強(qiáng)、功率消耗低等傳輸優(yōu)點(diǎn)。LoRa 技術(shù)有效地解決了有效解決了物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)過于復(fù)雜和功耗過高的問題，延長(zhǎng)了電池的使用壽命，成功地實(shí)現(xiàn)了低功耗下的遠(yuǎn)距離通信。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.3.1 可信度評(píng)估

數(shù)據(jù)可信度評(píng)估主要是判斷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是否滿足對(duì)稱位置的相關(guān)性，連續(xù)數(shù)據(jù)的一致性等評(píng)估準(zhǔn)則?？梢酝ㄟ^計(jì)算異常點(diǎn)數(shù)占數(shù)據(jù)段總數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)的比例來進(jìn)一步判定標(biāo)簽的可靠性。

2.3.2 異常數(shù)據(jù)清洗

在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)中，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理前進(jìn)行合適的異常數(shù)據(jù)清洗，能夠顯著地提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型效果。清洗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)的方法研究眾多，有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法(如馬爾可夫模型、離群點(diǎn)檢測(cè)、多元模型和事件序列分析等)、基于數(shù)據(jù)挖掘的方法(如鄰近性度量)、基于人工智能的方法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類和模糊邏輯等)。

2.3.3 缺失數(shù)據(jù)填充

由于對(duì)異常數(shù)據(jù)的剔除和數(shù)據(jù)遺漏，為便于后續(xù)信號(hào)分析，需要對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。

2.3.4 噪聲處理

橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中往往混合了原始監(jiān)測(cè)值、環(huán)境噪聲、人為激勵(lì)等，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)中出現(xiàn)大量毛刺。為了使監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)能夠真實(shí)地反映橋梁的狀態(tài)，得到光滑的函數(shù)圖像。需要對(duì)數(shù)據(jù)處理毛刺、還原平滑曲線，這一過程被稱為曲線的平滑濾波，需要對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑去噪處理。

2.4 數(shù)據(jù)處理

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法適用于樣本數(shù)據(jù)較少的情況，常見的方法如聚類、SVM、決策樹等。隨著計(jì)算速度的提高和樣本數(shù)的增加，需要龐大算力的深度學(xué)習(xí)方法，也日益成為了橋梁健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)，如CNN，目標(biāo)檢測(cè)，深度置信網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法。

2.4.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速度數(shù)據(jù)處理

隨著監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展,橋梁監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)的樣本量日趨龐大,同時(shí)具備著非常復(fù)雜的多元異構(gòu)特征,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)構(gòu),在處理樣本數(shù)極大的數(shù)據(jù)集時(shí)的分類效果不理想,發(fā)展陷入瓶頸,而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)隨著樣本數(shù)的增多而更加增強(qiáng),在特征提取時(shí)的表現(xiàn)也較為優(yōu)秀

2.4.2 基于計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測(cè)

近年來，隨著計(jì)算機(jī)視覺研究的不斷更新，基于圖像的非接觸式結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)方法也在不斷推陳出新，并且在實(shí)際的場(chǎng)景應(yīng)用中也達(dá)到了期望的效果?；趫D像分割技術(shù)，通過矩形選框確定感興趣的區(qū)域，對(duì)該區(qū)域進(jìn)行特征提取，從而對(duì)提取的特征進(jìn)行檢測(cè)分類。目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)分類、語義分割、實(shí)例分割存在著一定聯(lián)系，在橋梁監(jiān)測(cè)具有重要意義。

2.4.3 深度置信網(wǎng)絡(luò)

深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）是一種由多層受限玻爾茲曼機(jī)組合而成的網(wǎng)絡(luò)模型，在提取特征和處理非線性的高維數(shù)據(jù)等方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)，DBN 的模型不是傳統(tǒng)的判別模型，而是一種基于樣本數(shù)據(jù)與標(biāo)簽之間的聯(lián)合分布的概率生成模型。DBN 生成模型通過學(xué)習(xí)神經(jīng)元間的權(quán)重分布來最大概率來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù),從而提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類效果。

2.4.4 信息管理和歸集

利用BIM 技術(shù)、監(jiān)測(cè)信息等，實(shí)現(xiàn)橋梁監(jiān)測(cè)的模板創(chuàng)建、設(shè)計(jì)、實(shí)例化的全流程，收集巡檢報(bào)告、終端設(shè)備信息等，構(gòu)建橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，有效地提高工作效率、節(jié)省資源、降低成本。

2.4.5 數(shù)據(jù)融合

建立橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、檢查報(bào)告和視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)間的互聯(lián)互通。當(dāng)發(fā)生異常報(bào)告時(shí)，生成異常警報(bào)給相關(guān)部門，從而進(jìn)行病害人工確認(rèn)。通過監(jiān)控查看橋梁異常位置，建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，提高維護(hù)效率。

3.云平臺(tái)建設(shè)

3.1 平臺(tái)概述

云端協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)控管理平臺(tái)設(shè)計(jì)的目的是能夠統(tǒng)一管理系統(tǒng)內(nèi)的終端設(shè)備、邊緣設(shè)備和服務(wù)器，可以使新的設(shè)備簡(jiǎn)單快捷地接入到系統(tǒng)中，并對(duì)系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)設(shè)備的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的可視化查詢，能夠?qū)⑾到y(tǒng)運(yùn)行過程中出現(xiàn)的異常情況和錯(cuò)誤信息進(jìn)行收集整理發(fā)送告警，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)各部分運(yùn)行的穩(wěn)定性，該監(jiān)控管理平臺(tái)對(duì)于保障整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性有著不可或缺的作用。

3.2 功能劃分

平臺(tái)部署成功后，即可根據(jù)需求開發(fā)相關(guān)的功能，為滿足基本的應(yīng)用場(chǎng)景需求，云邊端協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的監(jiān)控管理平臺(tái)應(yīng)包含設(shè)備管理模塊、用戶管理模塊、數(shù)據(jù)管理模塊和監(jiān)控告警模塊，后面應(yīng)用到更為豐富的場(chǎng)景時(shí)可根據(jù)需要拓展更多功能。

3.3 系統(tǒng)配置模塊

系統(tǒng)配置模塊可以為使用該系統(tǒng)的企業(yè)和個(gè)人創(chuàng)建賬號(hào)。在用戶初次使用時(shí)，需要向該平臺(tái)管理員表明用戶身份并提交用戶登錄信息包括“姓名”、“用戶名”和“登錄密碼”，平臺(tái)管理員根據(jù)用戶登錄信息為用戶創(chuàng)建賬戶，之后用戶可以通過“用戶名”和“登陸密碼”直接登錄監(jiān)控管理平臺(tái)。

3.4 設(shè)備管理模塊

通過設(shè)備管理模塊可以快速將新接入云邊端協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的設(shè)備上線到監(jiān)控管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)所有設(shè)備的統(tǒng)一管理和實(shí)時(shí)監(jiān)控。一個(gè)新的設(shè)備接入進(jìn)該監(jiān)控管理平臺(tái)，需要經(jīng)過注冊(cè)和認(rèn)證，才能統(tǒng)一管理，而這一步也是應(yīng)用監(jiān)控管理平臺(tái)的重要原因。

3.5 數(shù)據(jù)管理模塊

數(shù)據(jù)管理模塊是該監(jiān)控管理平臺(tái)的主要功能模塊，管理員和獲得相關(guān)權(quán)限的用戶可以在平臺(tái)上直接查看相關(guān)的數(shù)據(jù)信息包括設(shè)備實(shí)例信息、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備物模型、設(shè)備告警設(shè)置等，通過這些數(shù)據(jù)可以很好的掌握每個(gè)設(shè)備的信息和實(shí)時(shí)狀態(tài)。

3.6 監(jiān)控告警模塊

監(jiān)控告警模塊是該監(jiān)控管理平臺(tái)的主要功能模塊，在平臺(tái)上對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備配置告警規(guī)則可以在設(shè)備數(shù)據(jù)達(dá)到閾值或觸碰告警設(shè)置條件時(shí)進(jìn)行告警通知，通知相關(guān)人員進(jìn)行維護(hù)。

3.7 可視化呈現(xiàn)

通過三維技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和重構(gòu)，讓數(shù)據(jù)展現(xiàn)更為直觀和容易理解。

4.應(yīng)用案例

4.1 基本情況

重慶黃花園大橋是重慶市中環(huán)干道的關(guān)鍵工程，全長(zhǎng) 4.4 公里。重慶年平均氣溫在 18℃左右，極端氣溫最高41.9℃，最低-1.7℃，無霜期長(zhǎng)、雨量充沛、常年降雨量1000－1450 毫米，年平均霧日 104 天。從環(huán)境溫度年變化來看，黃花園大橋處年溫度變化較大，溫度的變化將影響大橋混凝土箱梁的應(yīng)變變化。因此，需要采用監(jiān)測(cè)手段對(duì)大橋各箱梁截面的溫度變化及溫度場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲得大橋箱梁由溫度變化引起的截面應(yīng)變變化。

4.2 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建設(shè)

重慶黃花園大橋橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的涵蓋范圍為大橋主橋上、下游幅。通過建立黃花園大橋橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，收集有效信息對(duì)大橋的狀態(tài)和安全性進(jìn)行評(píng)估，以實(shí)時(shí)了解結(jié)構(gòu)的安全狀態(tài)，并實(shí)施有效的預(yù)防性養(yǎng)護(hù)、維修與加固工作，保證大橋檢查維修策略及時(shí)、高效，為養(yǎng)護(hù)需求、養(yǎng)護(hù)措施提供科學(xué)的決策依據(jù)。

根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)需求，將橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)劃分為4 個(gè)子系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)及功能見表3所示。

表3 系統(tǒng)總體架構(gòu)劃分

5.總結(jié)

隨著近年來我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，為保證橋梁的安全運(yùn)營(yíng)，很多城市開展了橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建設(shè)，并納入市政專項(xiàng)維護(hù)工程。本文通過調(diào)研我國(guó)橋梁建設(shè)情況、橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用等，進(jìn)一步梳理橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能、數(shù)據(jù)采集、平臺(tái)建設(shè)等，并依托應(yīng)用案例進(jìn)行分析。可以看出，通過物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的應(yīng)用，能夠有效支撐橋梁的智慧化管理，為橋梁的健康監(jiān)測(cè)賦能。