監測：感知異常，記錄變化

文 徐一超 張宇峰

橋梁結構健康監測技術通過布設于橋上的傳感設備，感知橋梁環境荷載、自身特性與結構響應信息，輔助橋梁管理和養護人員做出科學決策。對橋梁總體和擔心出現損傷的部位，它可以起到類似人體神經系統的作用；對于已發現損傷部位，它的跟蹤觀測又可以起到類似于心電圖背包的作用。

本文重點分析目前橋梁健康監測技術的發展狀態和存在的主要技術瓶頸，以及近年來在分布式傳感、異常數據處理等方面取得的一些突破。

開展橋梁健康監測的目的是，監測橋梁正常運營情況下的結構性能退化特性，支持養護管理決策；完成極端荷載作用下的快速安全評估；驗證設計。

近年來，橋梁結構健康監測技術發展迅速，已成為傳統人工檢測方式的必要補充。從理論研究來看，涌現了大量的研究論文，舉辦了許多以結構健康監測為主題的系列國際會議，如國際結構健康監測研討會、國際智能結構和健康監測會議等。另外，國際模態會議、SPIE年會等也都設置了結構健康監測和損傷識別的專題。一系列橋梁健康監測技術標準的編制與發布，則標志著該技術正逐步趨于成熟。

結構健康監測技術的概念于20世紀30年代開始被提出，目前已被普遍認為是提高工程結構健康與安全及實現結構長壽命和可持續管理的最有效途徑之一。從20世紀80年代起，結構健康監測技術開始逐步從航空、航天和機械領域向土木工程，尤其是橋梁領域拓展。歐美發達國家在20世紀80年代中后期，就已在多座橋梁上布設監測傳感器，我國自20世紀90年代中期開始橋梁健康監測方向的研究，目前已在包括江陰長江公路大橋、馬鞍山長江公路大橋、港珠澳大橋等眾多大跨徑橋梁上建立了不同規模的結構健康監測系統。據不完全統計，目前中國300米以上跨徑的斜拉橋、懸索橋中，至少有140座已安裝了結構健康監測系統。此外，還有超過300座常規橋梁安裝了結構健康監測系統。

相比于傳統的人工檢測方法，結構健康監測技術提高了對突發性損傷的發現速度；使累積性損傷的發展趨勢推演成為可能；可以實現對隱蔽部位的觀察；可在大的損傷和異常事件發生時及時報警；同時，監測系統相當于一個現場實驗室，有助于驗證設計，并指導今后類似橋梁的設計。

從發展趨勢來看，橋梁結構健康監測系統已逐步成為大橋建設工程的一部分；從應用范圍來看，該系統正逐步從特大跨徑橋梁向常規橋梁拓展；從應用功能來看，該系統正逐步與電子化人工巡檢系統和養護管理系統相融合。可以預見，橋梁結構健康監測系統將在橋梁管理中發揮越來越大的作用，一個橋梁數字化時代正在來臨。

目前，健康監測存在的技術瓶頸及今后的技術突破方向應主要著眼于以下四個領域。

傳感領域：低成本、高耐久

傳感技術是實現結構健康監測的前提條件，其性能直接決定了監測效果的優劣。近年來，傳感器的精度、穩定性和耐久性已得到很大提高，但距離工程界期望仍有一定差距，今后的核心問題在于如何解決傳感器及采集系統低成本或高耐久的問題，以及如何實現可能損傷位置低成本覆蓋的問題。

近年來，分布式傳感技術、區域傳感技術及其相應的分析理論體系得到了快速發展，為發現損傷和大幅降低系統造價提供了新的有益手段，是近期及今后的研究熱點之一。如東南大學吳智深教授團隊的研究成果，構建了以長標距FBG為核心的區域傳感技術體系，利用單一的長標距FBG傳感器，就可以實現裂縫探測、應變測量、位移反演和結構動力特性的計算分析，實現了一專多能。目前，蘇交科集團已將此項技術廣泛應用于蘇通長江公路大橋專用航道橋等大量橋梁工程中。再如，蘇交科集團與解放理工大學合作開發的柔性導電涂料技術，目前可以實現對0.05毫米以上裂紋進行開裂報警，并被成功應用于云南昆明東繞城公路大跨連續剛構橋等橋梁工程。

數據采集與傳輸領域：穩定性、同步性

數據采集精度近年來得到了快速提高，傳感與采集表現出日益集成化的趨勢，通訊技術的快速發展，也使得健康監測數據的實時傳輸能力大幅提高。就目前需求而言，技術瓶頸已基本被突破，這使得數據中心的建立成為可能。

從發展趨勢來看，由于近年來健康監測技術在我國的應用不斷從特大跨徑索承橋梁向常規橋梁延伸，而相比于以往面向特大跨徑橋梁而建立的規模較大的健康監測系統，這些面向常規橋梁的健康監測系統往往規模更小、分散性更強、供電和有線通訊條件不完備、管理單位對系統造價更敏感、對后期免維護或少維護的要求更高，這就造成這些系統需要采用更加分散性的采集系統，如將A/D轉換和通訊模塊與傳感器相結合，對無線通訊技術的需求更強烈，以及需要盡量減少能耗以便采用電池供電或用風光互補的方式進行供電。因此，在不大幅增加成本的前提下，提高無線傳輸的穩定性、同步性，可能是今后幾年行業需重點面對的問題。

數據存儲與處理領域：海量數據處理

圖1 橋梁結構健康監測技術當前主要技術瓶頸和技術突破方向

電子存儲技術的發展，使得海量數據的存儲不再成為制約健康監測技術發展的瓶頸；計算機技術的發展，為實時數據處理提供了高速的計算平臺；非關系型數據庫、云技術等的發展，使得健康監測數據快速檢索查詢技術日趨成熟。然而，這些先進技術帶來的海量數據，大大超出了人們的接受能力，結構工程領域傳統的數據處理過程和理解方式，已經無法適應在線狀態監測系統的數據獲取能力。因此，今后面臨的主要核心問題，將是如何在高噪聲環境下分離信號以及進行知識挖掘，并結合數據可視化技術展示為橋梁工程師可理解的形式。

值得欣喜的是，近年來，計算機性能的提升及深度學習等技術的發展，大幅提升了健康監測海量數據處理能力。目前，筆者團隊已可采用機器學習算法，實現利用同源強相關的其他傳感器，來構建被撤除或損壞的傳感器的信號；通過與哈爾濱工業大學合作，采用深度神經網絡開展異常數據自動探測，對異常數據識別的準確率已超過90%，且隨著數據的持續積累，其準確率還有望進一步提高。

狀態評估領域：加強實用性

目前的技術已可實現對直接監測構件的評估，比如在索上布設振動加速度傳感器，則必然可對索力情況進行評估，對其是否超限做出報警；在間接構件評估（即利用周邊傳感器對這個構件或部位的狀態做出評估）乃至面向多參數的全橋評估方面，很多方法已被理論上證明成立，甚至被實驗室數據所驗證，但大量傳統方法抗噪聲干擾能力差，在噪聲較大時便不能進行正常識別。由于橋梁現場環境復雜、影響因素多源、強耦合，如何加強橋梁狀態評估技術的實用性成為首要問題。可考慮的思路是用統計性方法發現異常，再結合數值仿真分析來探求異常發生的原因。近年來，快速發展的人工智能與計算機仿真技術，已為此提供了強大工具并取得了一系列重要突破，該領域技術的深入進展值得行業期待。