橋梁健康監(jiān)測(cè)2019年度研究進(jìn)展

單德山，羅凌峰，李喬

(西南交通大學(xué) 土木工程學(xué)院，成都 610031)

橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過通信傳感設(shè)備實(shí)時(shí)自動(dòng)采集運(yùn)營(yíng)橋梁的響應(yīng)信號(hào)，即車輛荷載、風(fēng)荷載、溫度荷載、環(huán)境隨機(jī)振動(dòng)下結(jié)構(gòu)的各種真實(shí)響應(yīng)；然后采用數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)方法[1]分析處理信號(hào)數(shù)據(jù)，得到各種結(jié)構(gòu)響應(yīng)的特征值和閥值，如模態(tài)頻率、阻尼比、最大位移值、最大應(yīng)力值等；再將測(cè)得的這些關(guān)鍵數(shù)值與相應(yīng)設(shè)計(jì)限值比較，作為橋梁結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)預(yù)警與安全狀況評(píng)定的依據(jù)，進(jìn)而為橋梁管養(yǎng)維護(hù)提供決策。因此，中國已有不少大跨復(fù)雜橋梁結(jié)構(gòu)都安裝有健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，如蘇通大橋、虎門二橋、潤(rùn)揚(yáng)大橋、港珠澳大橋、青馬大橋等。

橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)每天會(huì)連續(xù)產(chǎn)生大量的信號(hào)數(shù)據(jù)，面對(duì)海量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，有必要采用合理的處理手段從中分析出有價(jià)值的信息，為橋梁結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)預(yù)警與運(yùn)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估提供重要的科學(xué)參考依據(jù)。因此，當(dāng)設(shè)計(jì)、實(shí)施并調(diào)試完成一個(gè)橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件部分后，應(yīng)首先采用傳感器信號(hào)預(yù)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量信號(hào)的存儲(chǔ)，再識(shí)別、恢復(fù)由傳感器故障引起的異常信號(hào)。然后，對(duì)預(yù)處理后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，對(duì)降噪后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別，所得結(jié)構(gòu)參數(shù)用作后續(xù)有限元模型修正與損傷識(shí)別的輸入；對(duì)預(yù)處理后的應(yīng)力、位移等非振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)的預(yù)警運(yùn)算，判斷其是否超過設(shè)計(jì)限值、是否符合修正后有限元模型的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)值。通常，可以通過修正后的有限元模型得到橋梁損傷識(shí)別所需的訓(xùn)練樣本，而損傷識(shí)別結(jié)果反過來又可以實(shí)現(xiàn)子結(jié)構(gòu)的有限元模型修正(即實(shí)現(xiàn)構(gòu)件層面的模型修正)。最后，根據(jù)修正后的有限元模型與損傷診斷結(jié)果評(píng)判橋梁結(jié)構(gòu)的安全狀態(tài)。因此，傳統(tǒng)的橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)施流程如圖1所示。

圖1 橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)施流程Fig.1 Flowchart of bridge health monitoring system

研究大跨橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的主要目標(biāo)是積累橋梁健康監(jiān)測(cè)的設(shè)計(jì)和科研素材，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)損傷診斷與安全評(píng)估，最終支撐管養(yǎng)決策。現(xiàn)階段，橋梁健康監(jiān)測(cè)的技術(shù)難點(diǎn)與研究熱點(diǎn)主要是：1)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的決策與設(shè)計(jì)；2)傳感器信號(hào)預(yù)處理；3)信號(hào)數(shù)據(jù)降噪處理；4)模態(tài)參數(shù)識(shí)別；5)有限元模型修正；6)損傷識(shí)別；7)狀態(tài)預(yù)測(cè)與評(píng)估。

1 健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的決策與設(shè)計(jì)研究

在橋梁管養(yǎng)維護(hù)中，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法因其固有的滯后性和低效性，造成橋梁運(yùn)營(yíng)成本的提高和資源配置的不合理，已跟不上橋梁發(fā)展的形勢(shì)。為保證橋梁結(jié)構(gòu)的正常運(yùn)行，橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用已經(jīng)越來越受到重視。然而，具體某座橋梁結(jié)構(gòu)是否需要設(shè)計(jì)安裝健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，應(yīng)與人工巡檢等其他管養(yǎng)方案進(jìn)行比較，根據(jù)各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)概率來綜合評(píng)估其全壽命周期內(nèi)的整體運(yùn)營(yíng)成本。

2005年至2015年，Gatti[2]相繼對(duì)意大利10家從事橋梁動(dòng)載試驗(yàn)的工程公司進(jìn)行采訪，采訪涉及到100座不同類型的橋梁，其中，29座是鋼筋混凝土橋梁，35座是預(yù)應(yīng)力鋼筋混凝土橋梁，22座是鋼橋，14座是鋼混組合橋梁。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，抽樣調(diào)查的全部橋梁在這十年內(nèi)經(jīng)歷的所有動(dòng)載試驗(yàn)中，識(shí)別到的模態(tài)數(shù)量均從未超過5階。然而，與動(dòng)載試驗(yàn)相比，橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集并能識(shí)別到的模態(tài)頻率與模態(tài)振型通常不低于8階；筆者正在參與實(shí)施的重慶某山區(qū)大跨懸索橋健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，平均每次識(shí)別到的模態(tài)數(shù)量不低于12階。若識(shí)別到的參數(shù)數(shù)量不夠，將不利于后續(xù)的有限元模型修正、橋梁損傷診斷和結(jié)構(gòu)狀態(tài)安全評(píng)估等重要分析工作的可靠性。由此可見，定期的橋梁動(dòng)載試驗(yàn)除了不具備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析和評(píng)估的功能之外，也未能達(dá)到橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的識(shí)別精度與評(píng)判準(zhǔn)確性。

雖然橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)比定期動(dòng)載試驗(yàn)具備更強(qiáng)的參數(shù)識(shí)別能力，但要真正實(shí)施橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)還需證明其經(jīng)濟(jì)效益的正當(dāng)性。Neves等[3]依據(jù)決策樹模型方法提出了一種決策橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)施與否的動(dòng)態(tài)框架，該框架應(yīng)用貝葉斯方法修正最優(yōu)決策，力圖在不危及安全的前提下實(shí)現(xiàn)更大的整體經(jīng)濟(jì)效益，然后以一座實(shí)際橋梁為例，依據(jù)不同橋梁狀況下各種事件概率和相關(guān)費(fèi)用展開了最優(yōu)化橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)決策。Neves等提出的決策方法具有一定的潛力與可行性，但在使用貝葉斯方法修正最優(yōu)決策的過程中，引入的輸入?yún)?shù)及其組合仍然偏少；因此，該方法具有一定的局限性，還需進(jìn)一步研究。然而，該方法至少證明：如果結(jié)構(gòu)的管理規(guī)劃執(zhí)行合理，那么，對(duì)于節(jié)省橋梁整體運(yùn)營(yíng)成本并延長(zhǎng)其使用壽命這個(gè)終極目標(biāo)而言，對(duì)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的投資仍是值得嘗試的，橋梁健康監(jiān)測(cè)技術(shù)仍是值得研究的。

決定實(shí)施健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)后，需要針對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)的具體情況設(shè)計(jì)合理的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。陳華等[4]針對(duì)小河特大橋的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，為保證結(jié)構(gòu)安全服役和危險(xiǎn)狀態(tài)預(yù)警而設(shè)計(jì)了該橋的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，由于需要重點(diǎn)關(guān)注該鋼管拱橋的主拱應(yīng)力，因此，選擇了應(yīng)用較成熟的光纖布拉格光柵(FBG)應(yīng)變傳感器和鋼弦應(yīng)變計(jì)布置在鋼管拱肋上；此外，還選取了高清攝像儀、光纖光柵表貼式傳感器等常規(guī)傳感器用于監(jiān)測(cè)該橋的變形狀況與環(huán)境溫度場(chǎng)，最后通過通用數(shù)據(jù)采集儀、光纖光柵解調(diào)儀和振動(dòng)信號(hào)采集儀等采集組網(wǎng)設(shè)備集成了小河特大橋健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提出了一套適用于公路鋼管拱橋的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。顧津申[5]針對(duì)石濟(jì)黃河公鐵兩用橋的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及運(yùn)營(yíng)養(yǎng)護(hù)維修特點(diǎn)，同時(shí)考慮了靜態(tài)及動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，在主橋上布置了風(fēng)速風(fēng)向儀、溫濕度計(jì)、應(yīng)變計(jì)、振動(dòng)位移計(jì)、加速度計(jì)、高清攝像機(jī)、傾角儀等共計(jì)13類、157個(gè)高精度傳感器，并闡述了相關(guān)硬件設(shè)備的選型標(biāo)準(zhǔn)、布置原則，然后采用光纖組網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)交互的方式集成了該橋的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，最終提出一套適用于高速鐵路橋梁的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

2 傳感器信號(hào)預(yù)處理研究

橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)使用中，傳感器設(shè)備故障時(shí)有發(fā)生，硬件設(shè)備故障導(dǎo)致的信號(hào)數(shù)據(jù)異常往往會(huì)降低計(jì)算分析的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)其自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和狀態(tài)評(píng)估的職能。信號(hào)預(yù)處理技術(shù)用來存儲(chǔ)傳感器采集得到的海量信號(hào)，并識(shí)別、檢測(cè)和恢復(fù)傳感器故障引起的異常信號(hào)。橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集到的振動(dòng)信號(hào)因傳感器故障而出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常時(shí)，可分為漂移、尖峰和偏轉(zhuǎn)3種類型。這3類故障在加速度信號(hào)時(shí)程圖中的表現(xiàn)形式如圖2所示[6]。因此，為了更好地為橋梁安全評(píng)估提供依據(jù)，應(yīng)首先評(píng)判傳感器信號(hào)質(zhì)量，識(shí)別發(fā)生故障的傳感器；當(dāng)識(shí)別到系統(tǒng)某測(cè)點(diǎn)處傳感器輸出信號(hào)異常之后，如何將異常數(shù)據(jù)“變廢為寶”就顯得非常重要，其相關(guān)研究還尚少。

圖2 橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的3類傳感器故障[6]Fig.2 Sensor faults of the bridge health monitoring system

為解決傳感器故障引起的信號(hào)數(shù)據(jù)異常問題，F(xiàn)u等[6]提出了一個(gè)3階段策略：首先，采用分布式相似性測(cè)試方法(Distributed similarity test)，根據(jù)各測(cè)點(diǎn)信號(hào)功率譜密度的相似性來檢測(cè)傳感器是否故障；然后，通過訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來識(shí)別傳感器故障類型；最后，直接使用估計(jì)值或采用校正函數(shù)(如均值處理、平滑趨勢(shì)項(xiàng)處理等)來替換故障數(shù)據(jù)，并恢復(fù)因傳感器故障而呈現(xiàn)數(shù)據(jù)異常的那部分信號(hào)。在該研究中，F(xiàn)u等對(duì)金東大橋健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)得的歷史振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)展開了統(tǒng)計(jì)研究，分析了3類傳感器故障對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響，并提出了一種非常有效的故障數(shù)據(jù)恢復(fù)策略，該策略包括故障檢測(cè)、故障識(shí)別和故障恢復(fù)。

向陽等[7]提出了一種基于K線圖時(shí)間片驅(qū)動(dòng)的滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流處理模型，完成了橋梁健康監(jiān)測(cè)信號(hào)的海量數(shù)據(jù)壓縮存儲(chǔ)。Ni等[8]基于深度學(xué)習(xí)理論中的大數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)技術(shù)，提出一套更為完整的傳感器信號(hào)預(yù)處理方案：首先，采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)直接提取傳感器信號(hào)的特征，實(shí)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的高精度檢測(cè)識(shí)別；然后，基于自編碼器(AE)提出了一種傳感器信號(hào)的數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)方法，保證傳感器信號(hào)數(shù)據(jù)經(jīng)過大幅壓縮存儲(chǔ)后，再實(shí)現(xiàn)高精度的數(shù)據(jù)重構(gòu)恢復(fù)。該研究采用某大跨懸索橋健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了這項(xiàng)傳感器信號(hào)預(yù)處理技術(shù)的有效性。

3 信號(hào)數(shù)據(jù)降噪處理研究

運(yùn)營(yíng)橋梁的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不間斷地傳輸信號(hào)數(shù)據(jù)，由于野外實(shí)測(cè)信號(hào)存在復(fù)雜噪聲，因此，僅對(duì)信號(hào)預(yù)處理后仍不能直接進(jìn)行識(shí)別分析，還應(yīng)對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理。現(xiàn)階段，信號(hào)降噪處理方法分為濾波和分解重構(gòu)兩種。濾波處理通常只能完成實(shí)驗(yàn)中模型橋振動(dòng)信號(hào)的降噪工作，無法較好地剔除野外橋梁實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)中的復(fù)雜噪聲。因此，信號(hào)分解重構(gòu)技術(shù)近年來廣泛應(yīng)用于橋梁健康監(jiān)測(cè)信號(hào)的降噪處理，并展現(xiàn)出良好的性能。目前，信號(hào)數(shù)據(jù)降噪處理研究主要集中在小波變換法(WT)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(EMD)及其結(jié)合方法的改進(jìn)上。

嚴(yán)鵬[9]在傳統(tǒng)EMD小波閾值降噪算法的基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)EMD小波相關(guān)降噪算法，該算法綜合了EMD、WT和相關(guān)檢測(cè)3種方法的優(yōu)點(diǎn)，適用于橋梁健康監(jiān)測(cè)信號(hào)的降噪處理。陳永高等[10]將多元統(tǒng)計(jì)學(xué)中的“解相關(guān)算法”和“譜系聚類”引入了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EEMD)中進(jìn)行改進(jìn)，避免了模態(tài)混疊現(xiàn)象，并構(gòu)建了用于篩選有效本征模態(tài)函數(shù)(IMF)的新指標(biāo)以實(shí)現(xiàn)其智能化篩選。劉欣悅等[11]針對(duì)近斷層地震脈沖信號(hào)具有非線性非平穩(wěn)的特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(CEEMD)，并將該算法應(yīng)用于實(shí)橋信號(hào)降噪處理，效果良好。Huang等[12]提出了一種將熵置換、譜代換和EEMD算法相結(jié)合的方法，簡(jiǎn)稱PSEEMD；通過對(duì)武漢白沙洲長(zhǎng)江大橋?qū)崪y(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，證明該算法能解決模態(tài)混疊問題，能有效抑制噪聲，能從強(qiáng)噪聲中有效提取原始信號(hào)的高頻特征。

張二華等[13]針對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)動(dòng)力測(cè)試信號(hào)易被強(qiáng)噪聲淹沒、非線性非平穩(wěn)檢驗(yàn)困難的問題，將改進(jìn)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(IEEMD)、遞歸圖理論(RP)和遞歸量化分析(RQA)相結(jié)合，提出了一種針對(duì)振動(dòng)信號(hào)的多尺度非線性非平穩(wěn)檢驗(yàn)分析方法，最終證明所提方法可用于實(shí)際橋梁測(cè)試信號(hào)的非線性非平穩(wěn)檢測(cè)。在此基礎(chǔ)上，張二華等[14]針對(duì)橋梁非線性非平穩(wěn)信號(hào)，又采用了多種時(shí)頻域降噪處理方法，對(duì)某大跨斜拉橋的實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了降噪效果對(duì)比，研究結(jié)果表明：與EMD法、EEMD法和經(jīng)驗(yàn)小波變換法(EWT)等傳統(tǒng)方法相比，變分模態(tài)分解法(VMD)具有更強(qiáng)的降噪能力。

4 模態(tài)參數(shù)識(shí)別研究

在橋梁健康監(jiān)測(cè)中，結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別通常頗具難度。橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)主要是指結(jié)構(gòu)的頻率、振型和阻尼比，它們反映了結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)特性。針對(duì)橋梁運(yùn)營(yíng)中的環(huán)境激勵(lì)，研究者們已經(jīng)提出多種較成熟的運(yùn)營(yíng)模態(tài)分析方法(OMA)，例如隨機(jī)子空間法(SSI)、環(huán)境激勵(lì)法(ERA)、頻域分解法(FDD)、峰值拾取法(PP)、隨機(jī)減量法(RDT)、時(shí)域參數(shù)識(shí)別法(ITD)等。上述OMA方法又可以分為頻域方法(FDD、PP)和時(shí)域方法(SSI、ERA、RDT、ITD)。頻域方法通常識(shí)別功率譜密度(PSD)的峰值或直接輸出PSD矩陣的奇異值，但由于頻域模態(tài)識(shí)別方法每次重新運(yùn)算都需要初步校準(zhǔn)，且對(duì)噪聲非常敏感，因此，該類方法在橋梁健康監(jiān)測(cè)中存在較大局限性。時(shí)域方法通常著重于穩(wěn)定圖的自動(dòng)解析，以獲取有代表性的模態(tài)，目前，大跨橋梁健康監(jiān)測(cè)中使用最多的時(shí)域方法是隨機(jī)子空間法(SSI)。然而，現(xiàn)階段無論時(shí)域方法還是頻域方法都面臨3個(gè)技術(shù)難點(diǎn)需要克服：1)過濾虛假模態(tài)；2)準(zhǔn)確區(qū)分和識(shí)別具有相近特征值的密集模態(tài)；3)實(shí)時(shí)、連續(xù)地自動(dòng)識(shí)別模態(tài)參數(shù)，為實(shí)時(shí)有限元模型修正和快速損傷診斷提供可能。

Altunisik等[15]分別采用SSI算法與改進(jìn)的FDD算法(EFDD)識(shí)別了一座木橋，通過對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)：在未經(jīng)信號(hào)降噪處理時(shí)，頻域算法與時(shí)域算法的模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果基本一致。黃珍等[16]以某大跨斜拉橋一年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為依托，對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)運(yùn)營(yíng)模態(tài)分析方法(OMA)中常用的頻域方法和時(shí)域方法展開對(duì)比分析。該研究結(jié)果證明，SSI法識(shí)別的主梁和斜拉索模態(tài)參數(shù)，與頻域方法識(shí)別結(jié)果區(qū)別不大；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)隨機(jī)子空間算法(Data-SSI)主梁參數(shù)識(shí)別精度較協(xié)方差隨機(jī)子空間算法(Cov-SSI)略高；將EEMD降噪處理方法與Data-SSI算法相結(jié)合，能有效剔除虛假模態(tài)，具有較強(qiáng)的抗噪能力，識(shí)別的主梁模態(tài)參數(shù)優(yōu)于Data-SSI識(shí)別結(jié)果。

大跨度斜拉橋和懸索橋等柔性橋梁通常表現(xiàn)出低頻特性，且具有密集模態(tài)。采用OMA識(shí)別此類大跨柔性橋梁的模態(tài)參數(shù)時(shí)，常常在計(jì)算密集模態(tài)時(shí)產(chǎn)生“漏階”現(xiàn)象，即只能識(shí)別到密集模態(tài)中能量較強(qiáng)的模態(tài)，而未識(shí)別到能量較低的模態(tài)。Zhu等[17]為了解決這個(gè)問題，提出了一種貝葉斯頻域算法，并應(yīng)用于江陰大橋的環(huán)境振動(dòng)測(cè)試，識(shí)別效果良好，能過濾虛假模態(tài)，還能區(qū)分、識(shí)別密集模態(tài)。此外，Liu等[18]提出了一種結(jié)合方法來區(qū)分和識(shí)別密集模態(tài)，該方法結(jié)合了擴(kuò)展解析模式分解方法(AMD)、遞歸希爾伯特變換(recursive HT)和變頻同步壓縮小波變換(ZSWT)3種算法。這種結(jié)合方法能夠追蹤環(huán)境激勵(lì)下時(shí)變結(jié)構(gòu)的瞬時(shí)特性，但此研究?jī)H采用懸臂梁和纜索結(jié)構(gòu)作為試驗(yàn)驗(yàn)證，還尚未應(yīng)用到實(shí)際大跨柔性橋梁結(jié)構(gòu)中，因此，算法是否魯棒仍需進(jìn)一步研究。

圖3 蘇通大橋運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)自動(dòng)模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果[19]Fig.3 Identified modal frequencies of Sutong Cable-stayed Bridge for in-service monitoring

陳永高等[20]認(rèn)為橋梁結(jié)構(gòu)真實(shí)模態(tài)存在一般規(guī)律，并利用試驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證；然后根據(jù)穩(wěn)定圖的基本原理和聚類方法提出以頻率值、阻尼比和振型系數(shù)為篩選因子的真實(shí)模態(tài)智能篩選算法；最后以某大跨斜拉橋?yàn)檠芯繉?duì)象進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別，并依次將識(shí)別得到的頻率值、阻尼比以及振型系數(shù)與動(dòng)載試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，再和有限元分析結(jié)果對(duì)比，兩組對(duì)比分析結(jié)果表明：該算法可以剔除虛假模態(tài)，也能實(shí)現(xiàn)大跨橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)自動(dòng)化識(shí)別。

為了解決Cov-SSI在自動(dòng)化識(shí)別模態(tài)參數(shù)時(shí)面臨的人工干預(yù)、參數(shù)設(shè)定不統(tǒng)一等問題，賀敏等[21]提出了兩階段改進(jìn)穩(wěn)定圖自動(dòng)識(shí)別模態(tài)的方法：首先，將模態(tài)參數(shù)不確定度指標(biāo)引入第一階段虛假模態(tài)參數(shù)剔除過程，實(shí)現(xiàn)最大程度虛假模態(tài)參數(shù)剔除；然后，憑借改進(jìn)的FCM聚類算法，采用迭代策略計(jì)算不同聚類數(shù)目的隸屬度矩陣，構(gòu)造累積鄰接矩陣，并結(jié)合圖切割算法解析累積鄰接矩陣，最終自動(dòng)確定最佳聚類數(shù)目，實(shí)現(xiàn)了該算法的自動(dòng)識(shí)別。賀敏通過某大跨懸索橋的實(shí)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了所提方法的可行性。

圖4 滑窗隨機(jī)子空間方法的模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果[14,23]Fig.4 Modal parameter identification results using SW-CD-SSI

與SSI、ERA、PP和FDD等傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模態(tài)分析方法(OMA)相比，盲源分離方法(BSS)作為一種興新模態(tài)識(shí)別工具越來越受到人們的重視。然而，文獻(xiàn)中采用BSS方法識(shí)別實(shí)際工程結(jié)構(gòu)的例子很少。Xu等[24]將BSS方法中的稀疏成分分析算法(SCA)進(jìn)行改進(jìn)，然后將其應(yīng)用到一座大跨斜拉橋的模態(tài)參數(shù)識(shí)別中，獲得了良好的效果。Xu等的研究證明，這種改進(jìn)的SCA算法比工程中常用的SSI算法更能區(qū)分和識(shí)別密集模態(tài)，且對(duì)人工干預(yù)和參數(shù)選擇的依賴性很小，實(shí)用于橋梁健康監(jiān)測(cè)；此外，與OMA不同，該算法仍然保持了BSS的優(yōu)點(diǎn)：即不考慮激勵(lì)力的性質(zhì)，對(duì)車輛、風(fēng)載等脈沖激勵(lì)引起的非線性非平穩(wěn)信號(hào)仍具備識(shí)別能力。

5 有限元模型修正研究

近年來，橋梁結(jié)構(gòu)有限元模型修正通常是通過調(diào)整設(shè)計(jì)參數(shù)(密度和剛度)來實(shí)現(xiàn)的，調(diào)整參數(shù)的方法又分為靈敏度矩陣法(SA)[25-27]和響應(yīng)面法(RSM)[26,29-31]，其中，響應(yīng)面法具有更高的計(jì)算效率。替代模型技術(shù)引入了參數(shù)敏感性分析的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，將試驗(yàn)設(shè)計(jì)、參數(shù)子結(jié)構(gòu)、多元逐步回歸、假設(shè)檢驗(yàn)等計(jì)入到結(jié)構(gòu)有限元模型計(jì)算中，此外，替代模型技術(shù)還能與SA和RSM有機(jī)結(jié)合。為了提高復(fù)雜橋梁結(jié)構(gòu)有限元模型修正的計(jì)算效率，越來越多的學(xué)者采用Kriging預(yù)估器和響應(yīng)面模型等替代模型方法[26,29-31]來逼近結(jié)構(gòu)響應(yīng)與修正參數(shù)之間的關(guān)系，以提升有限元模型修正的計(jì)算速率。

Ferrari等[25]提出了一種將拉丁超立方體采樣(LHS)、靈敏度分析(SA)和全局優(yōu)化算法相結(jié)合的有限元模型修正自動(dòng)化實(shí)施策略，并將該方法應(yīng)用于一座服役已過百年的鋼筋混凝土拱橋監(jiān)測(cè)中，通過對(duì)該拱橋前8階自振模態(tài)實(shí)測(cè)值與修正后有限元模型理論值的MAC指標(biāo)展開分析，驗(yàn)證了該方法的有效性。Castro等[26]采用多項(xiàng)式替代模型技術(shù)與全局靈敏度分析方法修正了一座服役多年的磚石拱橋的有限元模型，該研究將環(huán)境振動(dòng)激勵(lì)法與激光掃描技術(shù)、探地雷達(dá)技術(shù)相結(jié)合，具有較好的創(chuàng)新性。Bartilson等[27]將靈敏度分析法、聚類算法與貝葉斯正則化方法相結(jié)合，修正了一座簡(jiǎn)支桁架橋和一座大跨懸索橋的有限元模型；該研究證明，在有限元模型修正中，正則化方法可以用來比較不同修正參數(shù)的重要程度，但除了增加或減少參數(shù)數(shù)量之外，并沒有其它貢獻(xiàn)，因此還需進(jìn)一步研究正則化算法對(duì)有限元模型修正的利用價(jià)值。

由于有限元模型中邊界條件的正確模擬對(duì)于模型的準(zhǔn)確性至關(guān)重要，Hester等[28]研究了小跨徑公路橋梁支座性能的測(cè)試與識(shí)別方法，目的是為有限元模型修正中邊界條件的參數(shù)化建模提供依據(jù)；Hester在該研究中首次提出將支座位移計(jì)入有限元模型修正中，以降低盲目修正各構(gòu)件密度和剛度而得到錯(cuò)誤收斂結(jié)果的風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)階段，由于橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的興起，考慮實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)不確定性的有限元模型修正研究已經(jīng)越來越多。Yin等[29]以實(shí)測(cè)模態(tài)為目標(biāo)響應(yīng)，提出了一種考慮不確定性的概率有限元模型修正方法，該方法同時(shí)確定隱神經(jīng)元的合適數(shù)量、隱層與輸出層間傳遞函數(shù)的具體形式，得到了一種高效的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)，用來替代計(jì)算效率低下的有限元模型；然后，將優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到某人行天橋的不確定性有限元模型修正中，取得了良好的效果。

目前，響應(yīng)面法仍然是橋梁有限元模型修正中應(yīng)用最為廣泛的替代模型技術(shù)。為建立適用于鋼管混凝土橋梁的高效、高精度有限元分析模型，馬印平等[30]等提出一種全橋多尺度有限元模型修正的響應(yīng)面方法，通過某座鋼管混凝土組合桁梁橋的理論計(jì)算與實(shí)橋試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證了該方法的可行性與可靠性。單德山等[31-32]為獲得橋梁結(jié)構(gòu)的基準(zhǔn)狀態(tài)，考慮測(cè)試和結(jié)構(gòu)參數(shù)的不確定性，將區(qū)間分析、仿射算法引入響應(yīng)面有限元模型修正方法中，建立了一種新的橋梁結(jié)構(gòu)有限元不確定模型修正方法，并根據(jù)斜拉橋振動(dòng)臺(tái)模型橋在不同工況下的測(cè)試模態(tài)參數(shù)和斜拉索索力，對(duì)其進(jìn)行了有限元模型的不確定修正，實(shí)現(xiàn)了實(shí)測(cè)響應(yīng)與有限元計(jì)算響應(yīng)間誤差的最小化，驗(yàn)證了這種不確定性有限元模型修正方法的有效性和正確性。

目前，學(xué)者們[25-29]通常采用模態(tài)置信準(zhǔn)則(MAC)作為評(píng)判修正后模型動(dòng)力特性的關(guān)鍵指標(biāo)。然而，MAC評(píng)判指標(biāo)的可靠性過于依賴測(cè)點(diǎn)數(shù)量，即有限范圍內(nèi)所布置的傳感器數(shù)量越多，MAC評(píng)判越可靠。因此，Ngan等[33]采用澤尼克矩指標(biāo)(ZMD)作為模型修正后的模態(tài)相關(guān)性驗(yàn)證指標(biāo)，通過對(duì)一座人行天橋的有限元模型修正證明：當(dāng)布置的傳感器數(shù)量有限時(shí)，對(duì)于結(jié)構(gòu)局部范圍內(nèi)的模態(tài)相關(guān)性檢驗(yàn)而言，ZMD指標(biāo)比MAC指標(biāo)更具優(yōu)勢(shì)。

6 損傷識(shí)別研究

學(xué)者們?cè)?019年中的研究表明[14,19-23]，模態(tài)參數(shù)的實(shí)時(shí)自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中完全實(shí)現(xiàn)。然而，橋梁損傷識(shí)別仍未實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化快速分析，因此，損傷診斷技術(shù)還無法在橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。現(xiàn)階段，橋梁損傷識(shí)別研究主要從時(shí)域信號(hào)(加速度時(shí)程等)中提取結(jié)構(gòu)特征(模態(tài)參數(shù)、模態(tài)曲率等)，然后通過模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法從中挖掘損傷信息，力圖準(zhǔn)確、快速地實(shí)現(xiàn)損傷定位和損傷程度診斷。

金夢(mèng)茹[34]針對(duì)同時(shí)包含橋梁靜態(tài)響應(yīng)與動(dòng)態(tài)響應(yīng)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)向量(SRV)，將PCA降維方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方法相結(jié)合，提出了關(guān)于大跨斜拉橋的損傷識(shí)別方法，并通過對(duì)珠江黃埔大橋的損傷診斷驗(yàn)證了該方法的可行性。

Sen等[35]提出了一種基于PCA的兩階段損傷診斷方法，該方法分為訓(xùn)練和測(cè)試兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段，將來自健康結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的模態(tài)頻率數(shù)據(jù)用來構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的主成分方向；在測(cè)試階段，將受損狀態(tài)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)投射到訓(xùn)練模型估計(jì)的主方向上，利用投影到主分量上數(shù)據(jù)的斜率，分離溫度變化和結(jié)構(gòu)損傷對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的影響，展開進(jìn)行有效的結(jié)構(gòu)損傷診斷。最后，Sen通過對(duì)瑞士Z24橋的損傷識(shí)別證明了所提方法的魯棒性。

為了在橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)快速損傷診斷，Cardoso等[36]針對(duì)環(huán)境隨機(jī)激勵(lì)引起的實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)，提出了一種全自動(dòng)實(shí)時(shí)無監(jiān)督的損傷識(shí)別方法：該方法首先采用K-medods聚類算法對(duì)時(shí)程信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，得到結(jié)構(gòu)損傷特征(NI)；再通過跟蹤特征值NI，進(jìn)行異常值分析，獲取損傷指標(biāo)(D)；最后，通過對(duì)一座高速公路橋梁進(jìn)行快速損傷識(shí)別，驗(yàn)證了該方案的可行性。同年，Ngoc等[37]將ANN與布谷鳥搜索算法(CS)相結(jié)合，提出了一種針對(duì)大跨鋼桁架橋梁的損傷識(shí)別方法，并順利應(yīng)用到某座系桿拱橋的損傷診斷中；該研究證明，將模式識(shí)別方法與全局搜索技術(shù)相結(jié)合，能夠大幅提升損傷識(shí)別的計(jì)算精度和速率。

由于橋梁結(jié)構(gòu)的損傷特征普遍存在于振動(dòng)信號(hào)的高頻部分，而斜拉橋、懸索橋等大跨柔性橋梁具有低頻的密集模態(tài)，現(xiàn)階段SSI等模態(tài)參數(shù)識(shí)別算法在區(qū)分低頻的密集模態(tài)時(shí)仍顯得不夠成熟，因此，基于橋梁動(dòng)力參數(shù)的傳統(tǒng)損傷識(shí)別方法受到了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)；在此背景下，基于過橋車輛動(dòng)力參數(shù)的橋梁損傷識(shí)別方法應(yīng)運(yùn)而生[38-40]。Mei等[38]首次提出通過將振動(dòng)傳感器安裝在車輛上，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的MFCC算法(Mel-frequency cepstral coefficient)和PCA算法從過橋車輛的振動(dòng)信號(hào)中提取與橋梁損傷相關(guān)的轉(zhuǎn)換特征，最終識(shí)別得到橋梁結(jié)構(gòu)的損傷位置和損傷程度。同年，Liu等[39]也利用過橋車輛的振動(dòng)信號(hào)，提出了一套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的橋梁損傷診斷方案，該方案采用信號(hào)處理和模式識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)損傷程度的高精度比較和估計(jì)。首先，該研究通過公式推導(dǎo)和有限元仿真分析證明，不同損傷程度下橋梁跨中位置的加速度幅值呈非線性變化，且車輛通過傳感器測(cè)點(diǎn)時(shí)信號(hào)響應(yīng)的高頻段中包含大量損傷程度信息；然后，通過對(duì)AE的進(jìn)行訓(xùn)練，開展橋梁損傷程度的比較與估計(jì)；最后，采用一座試驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆蝌?yàn)證了該方案的有效性。

除了上述基于振動(dòng)信號(hào)的橋梁損傷識(shí)別方法，2019年度還涌現(xiàn)出許多針對(duì)混凝土裂縫、鋼材裂紋的損傷識(shí)別研究[41-47]，這些研究同樣普遍采用模式識(shí)別、圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)方法。

此外，張曉艷等[44]研究了橋面曲率和撓度對(duì)損傷識(shí)別的敏感程度：在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)對(duì)一座T型簡(jiǎn)支梁橋模型進(jìn)行了多級(jí)加載，通過三維激光掃描系統(tǒng)采集了橋面三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過對(duì)不同損傷工況下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與有限元模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，提出了基于橋面高斯曲率變化的損傷識(shí)別方法。該研究證明，橋面高斯曲率相對(duì)于撓度變化而言，對(duì)結(jié)構(gòu)損傷更為敏感。李春良等[45]為了精確識(shí)別三跨變高度連續(xù)梁橋的損傷，根據(jù)傅里葉級(jí)數(shù)理論和數(shù)值積分法建立了變高度連續(xù)梁橋的整體剛度模型和中支座反力二次差值損傷模型，通過判定中支座反力二次差值曲線是否發(fā)生突變及其突變程度，提出了一種有效的損傷識(shí)別方法。簡(jiǎn)正坤等[46]為了提高橋梁結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別準(zhǔn)確率，并擺脫對(duì)橋梁損傷前信息的依賴，提出了基于應(yīng)變指標(biāo)和D-S證據(jù)理論的損傷識(shí)別方法，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的魯棒性。

7 狀態(tài)預(yù)測(cè)與評(píng)估研究

橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)狀態(tài)的快速預(yù)測(cè)與實(shí)時(shí)評(píng)估。然而，對(duì)于大跨復(fù)雜橋梁結(jié)構(gòu)而言，影響其整體結(jié)構(gòu)狀態(tài)的因素眾多，計(jì)算工作量大，現(xiàn)階段尚未完全實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)綜合狀態(tài)的快速預(yù)測(cè)與實(shí)時(shí)評(píng)估。

Scozzese等[49]以意大利一座長(zhǎng)期經(jīng)受洪水沖刷的圬工拱橋?yàn)檠芯繉?duì)象，通過OMA技術(shù)識(shí)別該橋的模態(tài)頻率與振型，驗(yàn)證了有限元仿真模型的準(zhǔn)確性，通過對(duì)該模型進(jìn)行洪水沖刷模擬，發(fā)現(xiàn)拱橋模態(tài)特性對(duì)墩底土體侵蝕程度十分敏感，因此，提出了基于OMA的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，從而對(duì)該橋進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警與狀態(tài)評(píng)估。該研究證明，基于動(dòng)力特性的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)預(yù)測(cè)與評(píng)估方法值得進(jìn)一步研究。

Mangalathu等[50]提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁震害損傷快速診斷方法，該研究采用隨機(jī)森林算法(RF)建立了損傷狀態(tài)隨橋梁結(jié)構(gòu)參數(shù)變化的訓(xùn)練模型，并使用這種方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)美國加州某連續(xù)梁橋的震后快速損傷評(píng)估。然而，該研究?jī)H考慮了橋墩損傷，卻忽略了橋梁其他構(gòu)件的損傷，因此，這種震后橋梁損傷狀態(tài)評(píng)估方法有待進(jìn)一步研究。

王高新等[51]根據(jù)大勝關(guān)長(zhǎng)江大橋支座的縱向動(dòng)位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用動(dòng)位移監(jiān)測(cè)值的累加概率特性擬合得到廣義極值分布函數(shù)，然后通過蒙特卡洛抽樣模擬(MCS)得到設(shè)計(jì)使用壽命內(nèi)的動(dòng)位移累積行程，最后基于支座超過磨損上限的失效概率對(duì)該大跨鐵路鋼拱橋的支座磨損狀態(tài)進(jìn)行了安全狀態(tài)評(píng)估。該方法不僅評(píng)估表明大勝關(guān)長(zhǎng)江大橋所有球型鋼支座尚未達(dá)到磨損上限，還預(yù)測(cè)了這些支座在整個(gè)設(shè)計(jì)使用壽命內(nèi)的磨損狀態(tài)，因此，具有重要的工程價(jià)值。

為了在橋梁伸縮縫失效前預(yù)警，Ni等[52]基于長(zhǎng)期橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)研究了橋梁伸縮縫狀態(tài)評(píng)估和安全預(yù)警的貝葉斯方法：首先建立表征橋梁溫度與伸縮縫位移之間的貝葉斯回歸模型，依據(jù)可靠性理論制定了伸縮縫位移異常指標(biāo)，最終實(shí)現(xiàn)了某大跨斜拉橋伸縮縫位移的安全預(yù)警與狀態(tài)評(píng)估。

8 結(jié)論與展望

對(duì)橋梁健康監(jiān)測(cè)中多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)方法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并對(duì)這些技術(shù)方法在2019年中的相關(guān)研究進(jìn)展進(jìn)行了總結(jié)和評(píng)述，以促進(jìn)對(duì)橋梁健康監(jiān)測(cè)有更全面深入的理解。橋梁健康監(jiān)測(cè)作為橋梁工程領(lǐng)域一個(gè)新興發(fā)展的研究分支，在中國已經(jīng)發(fā)展了十幾年，尤其是實(shí)測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)的降噪處理、模態(tài)參數(shù)識(shí)別等研究和應(yīng)用已經(jīng)發(fā)展得較為成熟，而與之相關(guān)的有限元模型修正和損傷識(shí)別等技術(shù)方法仍尚不成熟、完善，有待進(jìn)一步研究。

2019年，各種聚類方法廣泛應(yīng)用于信號(hào)數(shù)據(jù)的降噪處理與模態(tài)參數(shù)識(shí)別研究中，最終在橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了模態(tài)參數(shù)的自動(dòng)化識(shí)別，取得了顯著突破。越來越多的有限元模型修正研究開始考慮不確定性，也開始嘗試使用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等全新的替代模型方法，并取得了良好的效果。與此同時(shí)，橋梁損傷識(shí)別研究幾乎全部采用模式識(shí)別技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并首次提出將振動(dòng)傳感器安裝在過橋車輛上，通過間接測(cè)量實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)的損傷診斷。綜上所述，橋梁健康監(jiān)測(cè)的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)離不開模式識(shí)別技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的輔助，相關(guān)研究已經(jīng)全面步入到多學(xué)科交叉結(jié)合的路線上來；尤其是ANN、CNN和BNN等各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，已在2019年度應(yīng)用于傳感器信號(hào)預(yù)處理、有限元模型修正和損傷識(shí)別等多項(xiàng)健康監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，并取得了顯著的研究成果。

總體來說，橋梁健康監(jiān)測(cè)的研究及應(yīng)用仍處于起步階段，信號(hào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、降噪處理和模態(tài)參數(shù)識(shí)別等研究仍需要進(jìn)一步完善，有限元模型修正、損傷識(shí)別、結(jié)構(gòu)狀態(tài)預(yù)測(cè)與評(píng)估等重難點(diǎn)技術(shù)的研究工作仍面臨許多困難需要克服，這也需要新一代橋梁工作者不懈努力，建立跨學(xué)科學(xué)習(xí)與合作機(jī)制，不斷探索與創(chuàng)新。