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基于物聯(lián)網(wǎng)的我國橋梁監(jiān)測系統(tǒng)研究

2022-11-05 02:42:58孟利波崔哲尚治宇3貢力2劉路慧3高凡3
中國建設(shè)信息化 2022年20期
關(guān)鍵詞:箱梁橋梁設(shè)備

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.我國橋梁監(jiān)測發(fā)展與標準化

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

與其他民用基礎(chǔ)設(shè)施(如高層建筑、大跨度體育場館、隧道、高壩)相比,高柔性的大跨度橋梁更容易受到動荷載、疲勞荷載和材料老化的破壞。因此,針對BHM(橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng))發(fā)展了各種先進的技術(shù)和方法。例如,設(shè)計了各種基于電阻、壓電陶瓷和光纖光柵的傳感器,并在實際橋梁上進行了測試。這些技術(shù)和方法使BHM 更加有效、可靠、低成本和智能化。在中國超過165 座主跨超過300 米的橋梁配備了長期BHM 系統(tǒng),以應(yīng)對各種不同的情況。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)我國現(xiàn)有橋梁的類型和長度。

表1 橋梁使用的傳感器類型

一個典型的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)評估子系統(tǒng)四大部分組成。在國內(nèi),BHM 標準化的重要性得到了研究人員和最終用戶的認可,并在這方面做出了很大的努力。目前,我國已經(jīng)頒布了許多可用于指導(dǎo)橋梁監(jiān)測的標準。BHM 標準可以用來指導(dǎo)橋梁監(jiān)測的實施。這些標準的基本情況列于以下表格表2。

表2 橋梁等級標準

2.系統(tǒng)平臺的功能模塊設(shè)計

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、混凝土應(yīng)變與溫度監(jiān)測、車輛荷載監(jiān)測、橋墩船撞監(jiān)測。具體功能分析如下:

2.1.1 箱梁線形與橋墩沉降監(jiān)測

測點的布置主要依據(jù)橋梁混凝土箱梁的受力變形特點,以及橋梁運營期內(nèi)的實際線形變化情況,一般采用撓度傳感器和靜力水平儀進行監(jiān)測。

2.1.2 混凝土應(yīng)變與溫度監(jiān)測

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

2.1.3 車輛荷載監(jiān)測

依據(jù)大橋的交通通行特點,一般采用動態(tài)稱重系統(tǒng)進行監(jiān)測。

2.1.4 橋墩船撞、車撞監(jiān)測

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

2.2 數(shù)據(jù)采集與傳輸

基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)下的橋梁監(jiān)測系統(tǒng),對于監(jiān)測橋梁結(jié)構(gòu)的安全運營起著重要意義,對數(shù)據(jù)、信息的采集與傳輸,通過分析處理,來掌握并監(jiān)測橋梁健康狀態(tài),從而直觀和準確地對科學(xué)養(yǎng)護橋梁做出相關(guān)的指導(dǎo),進行大數(shù)據(jù)存儲處理,實現(xiàn)對橋梁監(jiān)測系統(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,降低了運營使用成本。

2.2.2 基于LoRa 的智能傳感網(wǎng)絡(luò)

LoRa 是一種基于擴頻技術(shù)的遠距離無線傳輸技術(shù),具有傳輸距離遠、抗干擾能力強、功率消耗低等傳輸優(yōu)點。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,延長了電池的使用壽命,成功地實現(xiàn)了低功耗下的遠距離通信。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.3.1 可信度評估

數(shù)據(jù)可信度評估主要是判斷監(jiān)測數(shù)據(jù)是否滿足對稱位置的相關(guān)性,連續(xù)數(shù)據(jù)的一致性等評估準則。可以通過計算異常點數(shù)占數(shù)據(jù)段總數(shù)據(jù)點數(shù)的比例來進一步判定標簽的可靠性。

2.3.2 異常數(shù)據(jù)清洗

在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)中,在進行數(shù)據(jù)處理前進行合適的異常數(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)測數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)的方法研究眾多,有基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法(如馬爾可夫模型、離群點檢測、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

由于對異常數(shù)據(jù)的剔除和數(shù)據(jù)遺漏,為便于后續(xù)信號分析,需要對缺失數(shù)據(jù)進行填充。

2.3.4 噪聲處理

橋梁健康監(jiān)測數(shù)據(jù)中往往混合了原始監(jiān)測值、環(huán)境噪聲、人為激勵等,會導(dǎo)致數(shù)據(jù)中出現(xiàn)大量毛刺。為了使監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠真實地反映橋梁的狀態(tài),得到光滑的函數(shù)圖像。需要對數(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,需要對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行平滑去噪處理。

2.4 數(shù)據(jù)處理

傳統(tǒng)的機器學(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)測領(lǐng)域的一個熱點,如CNN,目標檢測,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)測技術(shù)的發(fā)展,橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)庫的樣本量日趨龐大,同時具備著非常復(fù)雜的多元異構(gòu)特征,傳統(tǒng)的機器學(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,在特征提取時的表現(xiàn)也較為優(yōu)秀

2.4.2 基于計算機視覺的目標檢測

近年來,隨著計算機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)測方法也在不斷推陳出新,并且在實際的場景應(yīng)用中也達到了期望的效果。基于圖像分割技術(shù),通過矩形選框確定感興趣的區(qū)域,對該區(qū)域進行特征提取,從而對提取的特征進行檢測分類。目標檢測與目標分類、語義分割、實例分割存在著一定聯(lián)系,在橋梁監(jiān)測具有重要意義。

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,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)測信息等,實現(xiàn)橋梁監(jiān)測的模板創(chuàng)建、設(shè)計、實例化的全流程,收集巡檢報告、終端設(shè)備信息等,構(gòu)建橋梁監(jiān)測系統(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)測系統(tǒng)、檢查報告和視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)間的互聯(lián)互通。當發(fā)生異常報告時,生成異常警報給相關(guān)部門,從而進行病害人工確認。通過監(jiān)控查看橋梁異常位置,建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),提高維護效率。

3.云平臺建設(shè)

3.1 平臺概述

云端協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)控管理平臺設(shè)計的目的是能夠統(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)備簡單快捷地接入到系統(tǒng)中,并對系統(tǒng)內(nèi)各個設(shè)備的工作狀態(tài)進行監(jiān)控,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的可視化查詢,能夠?qū)⑾到y(tǒng)運行過程中出現(xiàn)的異常情況和錯誤信息進行收集整理發(fā)送告警,實時監(jiān)測整個系統(tǒng)內(nèi)各部分運行的穩(wěn)定性,該監(jiān)控管理平臺對于保障整個系統(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)用到更為豐富的場景時可根據(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)和個人創(chuàng)建賬號。在用戶初次使用時,需要向該平臺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。

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,實現(xiàn)對系統(tǒng)內(nèi)所有設(shè)備的統(tǒng)一管理和實時監(jiān)控。一個新的設(shè)備接入進該監(jiān)控管理平臺,需要經(jīng)過注冊和認證,才能統(tǒng)一管理,而這一步也是應(yīng)用監(jiān)控管理平臺的重要原因。

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上直接查看相關(guān)的數(shù)據(jù)信息包括設(shè)備實例信息、設(shè)備運行狀態(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設(shè)備的信息和實時狀態(tài)。

3.6 監(jiān)控告警模塊

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

3.7 可視化呈現(xiàn)

通過三維技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等對數(shù)據(jù)進行處理和重構(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 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、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)測手段對大橋各箱梁截面的溫度變化及溫度場進行監(jiān)測,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)測系統(tǒng)建設(shè)

重慶黃花園大橋橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(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)測系統(tǒng),收集有效信息對大橋的狀態(tài)和安全性進行評估,以實時了解結(jié)構(gòu)的安全狀態(tài),并實施有效的預(yù)防性養(yǎng)護、維修與加固工作,保證大橋檢查維修策略及時、高效,為養(yǎng)護需求、養(yǎng)護措施提供科學(xué)的決策依據(jù)。

根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測需求,將橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)劃分為4 個子系統(tǒng),監(jiān)測系統(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)

隨著近年來我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,為保證橋梁的安全運營,很多城市開展了橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)建設(shè),并納入市政專項維護工程。本文通過調(diào)研我國橋梁建設(shè)情況、橋梁監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用等,進一步梳理橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)功能、數(shù)據(jù)采集、平臺建設(shè)等,并依托應(yīng)用案例進行分析。可以看出,通過物聯(lián)網(wǎng)、云計算、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)測賦能。

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