基于物聯網橋梁結構健康監測與智能預警平臺建設

徐哲能 鄭淑倩 王燁晟 關淑萍 邱鵬

摘? 要：隨著我國交通基礎建設的快速發展，橋梁總存量增加，為維護眾多橋梁的日常運營，橋梁結構健康監測工作的重要性愈發凸顯。目前，大多數的橋梁結構監測依舊采用人工定期監測的方式，該方式存在監測周期長、隱變量多、工程師人才稀缺等問題。文章基于物聯網架構融合多網連接技術對杭州某典型橋梁開展了全部位結構動態健康監測。基于微服務架構，搭建了一套從橋梁基本信息管理、結構監測數據自動采集，到數據分析、自動預警的橋梁健康管理平臺。

關鍵詞：橋梁健康監測；物聯網；微服務

中圖分類號：TP311；U446? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）03-0159-05

Bridge Structural Health Monitoring and Smart Early Warning Platform Construction Based on Internet of Things

XU Zheneng1， ZHENG Shuqian1， WANG Yesheng2， GUAN Shuping1， QIU Peng1

（1.Zhejiang Huadong Mapping and Engineering Safety Technology Co.， Ltd.， Hangzhou? 310014， China;

2.Power China Huadong Engineering Co.， Ltd.， Hangzhou? 311122， China）

Abstract： With the rapid development of Chinese transportation infrastructure， the total stock of bridges is increasing. In order to maintain the daily operation of many bridges， the importance of bridge structural health monitoring work is becoming more and more prominent. At present， the majority of bridge structure monitoring still adopts the method of manual periodic monitoring， which has problems such as long monitoring periods， many hidden variables， and the shortage of engineers. This paper is based on the Internet of Things architecture and fuses the multi-network connection technology to carry out dynamic and full coverage structural health monitoring of a typical bridge in Hangzhou. Based on the microservice architecture， a set of bridge health management platform is established from bridge basic information management， structural automation monitoring data acquisition， data analysis， and automation warning.

Keywords： bridge health monitoring; Internet of Things; microservice

0? 引? 言

橋梁是對接兩岸公路的重要交通工程。據中國交通運輸部《2019年交通運輸行業發展統計公報》統計結果，截至2019年年末，全國的公路橋梁共87.83萬座、總里程2 923.75萬米。隨著時代的發展，每年的新增橋梁數和總里程數正在降低。目前，我國基礎建設已經逐漸趨于完善，現存橋梁的養護將逐漸成為業務重心，日后檢測養護業務量將出現一個爆發式的增長。為此，研究一個高效的自動化養護方案顯得尤為重要。

橋梁養護全周期通常包括監測、檢測、維修環節。當前，在橋梁結構自動化監測方面，國內外一些學者也進行了一些研究，郭建光[1]重點對昌贛客專贛州贛江特大橋的主梁、橋塔、鋼軌伸縮調節器、軌道板以及斜拉索等結構進，設計了一套自動化健康監測系統，解決了索橋的橋梁自動化監測問題。李政[2]等人在重慶一座大橋中基于物聯網技術，通過傳感器網絡的方式將多個索力、溫度、應力、沉降等傳感器靈活組網并傳輸數據至健康監測平臺，通過無線組網的方式解決了現場數據線開挖困難的痛點。肖棟梁[3]提出了一種基于物聯網技術的獨柱墩橋梁防傾覆的自動化監測系統，對橋梁形態進行實時監測。從大量的研究文獻可知[4-8]當前自動化監測系統在橋梁安全監測中大多數不涵蓋索力監測、振動分析與自動預警功能，普遍存在系統可拓展性不強、業務應用功能單一的碎片化問題。本文結合傳感器技術、物聯網技術、通信技術以及軟件技術，建立了一種基于物聯網的橋梁自動化結構監測系統，主要特點在于其硬件布置規范且穩定，軟件采用微服務架構，可拓展能力強，易于集成，監測項目體系全面，涵蓋應力、撓度、振動、索力四大測項，并分別從靜態和動態兩方面對橋梁進行實時監測并實現智能預警。

1? 現場監測方案設計

本文選取杭州某座大型重點橋梁作為平臺建設試點，該橋梁主橋為鋼拱梁組合橋設計，引橋為連續鋼箱梁橋設計，設計使用年限為100年。在后續橋梁運營中，由于超常荷載、材料老化、構件缺陷等因素的作用，橋梁將逐漸產生損傷積累，從而使橋梁結構的承載能力下降，減少橋梁結構的正常使用壽命。為檢驗該大橋的安全理論模型和設計計算，結合專用傳感器及物聯網技術，建立了一套自動化、穩定、實時、智能預警的橋梁結構健康監測體系，并通過對測點的科學布置到軟件系統的構建，形成一個技術閉環，基于該系統可及時了解和掌握橋梁結構的運營環境和健康狀態，從而對結構的安全性和耐久性做出評價，保障橋梁的健康狀況。同時系統開發并嵌入了智能預警功能，在設定線性或頻率預警值域后，一旦監測值進入該值域，系統會通過移動端小程序對責任人發出警報通知，加強管理。

在具體的監測點布設及設計方面，系統結合結構勞損和交通負荷的情況，從環境溫度、構件疲勞、位移、荷載、裂紋等多個方面進行監測，并結合現有的技術水平，對應變、撓度、振動、索力四大指標開展自動化監測。橋梁測點布置方案的設計需要分析關鍵部位以及布置間距。本方案將區分主橋與引橋，主橋監測溫度、應變、撓度、振動以及索力，引橋則監測溫度、應變以及撓度。圖1顯示了橋梁測點空間分布，表1和表2為主橋和引橋不同構件對應的監測項目表，表3為選用的傳感器參數列表。

2? 橋梁結構健康監測系統設計

2.1? 系統架構

橋梁結構健康監測系統基于微服務框架，采用物聯網技術、數據庫技術以及網絡技術進行搭建，如圖2所示。

系統自下到上分為5層：

（1）采集層。由傳感器和采集儀節點組成，多個近點傳感器通過RS-485連線的方式連接至一臺采集儀，采集儀再講數據通過RJ-45網線將數據發送至網關設備，網關設備將數據通過運營商網關發送至目標網絡。

（2）通信層。服務器端接收到消息后，依據特定的校驗方式，將socket進行拆包并解析進入第三層。

（3）數據層。該層包含設備監測數據以及系統分析數據。將用戶的請求數據、配置入參等以系統語言和格式存入數據庫，為橋梁健康監測提供重要的數據基礎。

（4）應用層。系統的業務功能都封裝在應用層，主要包含橋梁基本信息管理、監測設備管理、測值數據管理、監測數據分析、測值預警以及監測報告整編。

（5）表示層。該層是直接與用戶交互的一層，本系統包含PC網頁端和微信小程序。前者主要面向現場作業人員，用于現場問題上報，后者則更多面向管理人員，用于掌握所有項目概況、監測信息以及安全狀態。

2.2? 數據采集與通信

物聯網自動化監測的最底層包含采集層和通信層，采集層有傳感器和采集儀設備，通信層則為網關設備。相近的傳感器采用RS-485串口連接至同一臺采集儀下，并用采集儀的通道號來區分不同的設備ID。采集儀通過RJ-45網線連接至設備網關，并基于4G蜂窩網絡實現數據至目標地址的傳輸。所有傳感器的供電線與通信線布設在同一線槽下，以此降低開挖成本。供電方式分為橋梁市電和太陽能板供電兩種，并配備一塊蓄電池。采集儀、設備網關、蓄電池這三個設備封裝至一個防風盒內，并視為一個采集總站。

考慮到經濟效果和傳輸信號衰減兩大方面，將該橋梁的所有傳感器根據其所安裝的位置，以橋面的幾何中心為原點分為四個象限，將該象限內的傳感器設備連接至四個不同的采集總站。上述采集總站位置和線路示意圖如圖3所示。

2.3? 數據庫存儲設計

橋梁監測數據具有多指標、多測點、長時序以及高頻率等特點。本平臺的建設是解決多橋梁從建設期到運維期長久健康監測的管理目標，因此既要解決海量數據的存儲問題，又要保證數據查詢與分析效率。

如上述系統架構，數據經網關發送至目標網絡后進入服務器的監測端口，在對應的監聽端口編制了解析程序，對原始傳感器報文根據其通信協議進行解析，解析后獲取該設備的原始量和設備ID，作為該監測項下屬的分量。同時，根據業務需要，可以對每條數據的原始值和時間戳的對比或二次計算，可以計算出累計值、增量、峰值、頻率等衍生分量。在數據庫存儲時，每一個分量將獨立為一張表，且擁有對應的所屬關系字段（設備ID、時間戳、測點編號等相關信息），使其在被應用層調用時能有明確的數據關系，這種設計也有助于設備管理和數據管理。

加速度傳感器采集的數據由于采集頻率較高，其數據量隨著時間推移將變得無比龐大，對服務器硬盤的壓力較大。因此，在該項目中采用周期覆蓋法將加速度的原始數據物理導出后并覆蓋，覆蓋周期為1年。然而，根據這些原始量二次計算的分量可以被保存。例如，根據每天的振動加速度和索力加速度的原始量，通過快速傅里葉變換可以計算出的橋梁的振動頻率和索頻率，這些衍生分量數據量較小，將永久存儲。應變和撓度的采集設備由于其采集頻率較低，其原始數據可以永久保存至數據庫中。

3? 系統功能應用

3.1? 監測數據查詢與檢查

3.1.1? 數據查詢

該功能采用圖表方式實現數據可視化，如圖4所示。用戶可以從監測時間、測點編號、分量樹等多個維度進行數據查詢，并繪制成過程線。同時，也可以根據過程線的數據去查詢該測點的測點屬性、分布位置、測點狀態等信息。該功能幫助用戶快速獲取重要信息，及時精準地通過數據來捕捉橋梁隱患。

3.1.2? 數據檢查

此外，該系統開發了數據整編功能，用戶可以通過手動標記的方法，寫明原因后將某一條數據進行軟刪除，被軟刪除的數據將不再參與任何統計或計算，也可以撤銷該操作。任何用戶對數據上的操作都將被記錄至操作日志。該功能的設計目的是考慮到一些不可預測因素，例如強磁場導致設備異常、通信誤碼、設備下線等，致使部分數據產生明顯錯誤的情況下，通過人工校核的方式提高原始量的可靠性。在數據檢查操作后，根據原始數據衍生得到的分量都將提高可信度，從而為管理者提供更優質的信息。

3.2? 監測預警

該功能實現了橋梁異常的自動預警，系統將根據行業規范默認預警參數，用戶也可以在此基礎上進行修訂。異常自動告警流程包括預警配置—預警判斷原理—預警記錄與通知。

根據工程標準，橋梁健康預警分正常、橙色預警、紅色預警三個等級，如表4所示。考慮到業務中不同測項的實際情況，開發了“上限”“下限”“上下限”三種模式。如圖5所示，在上下限的模式下，系統可以通過輸入四個值，直觀地在數軸上顯示不同等級的預警區間。上限和下限模式則為輸入兩個單邊值。

系統對靜態分量與動態分量的預警方式有所不同。針對靜態分量，將分量值直接與預設的預警值進行比對，判斷分量值所在的預警等級，從而做出不同等級的警報。針對動態分量，首先通過快速傅里葉變換轉換至頻域圖，并將一階諧波與預設的基頻值進行對比，從而做出不同等級的警報。若判斷結果屬于“正常”區間，則不做處理，若屬于“橙色”“紅色”區間，則對其進行標記，并進入預警記錄事件。

系統中的預警記錄表記錄了該項目下的所有預警信息，并顯示預警記錄狀態，提示當前預警已解除、已廢棄或是預警中。靜態指標由于監測頻率低，且為單次測量，直接標記該條預警數據即可。而對于動態數據，則需要保存預警時刻前后30秒的所有原始數據，用戶可以點擊每一條預警信息查看詳細的動態數據過程線。通過預警的動態數據過程線、相鄰測點的動態數據、測點編號，即可推算出大致撞擊點位置、撞擊方向、撞擊沖量大小等，從而判斷此次撞擊是否達到搶險標準。此外，在產生新的預警記錄時，系統會將數據實時同步至微信小程序端，并立刻通知責任人處理測點預警，同一測點在同一天不會重復通知。

3.3? 健康監測場景一張圖

平臺整合了全景、三維實景以及設計模型對橋梁結構當前健康監測狀態進行多尺度、多角度的現狀仿真，并提供標繪工具，能夠準確表達測點的布設位置，測點圖標顏色則示意了測點的預警狀態，如圖6所示。用戶點擊測點圖標可查看實時監測值以及歷史監測曲線。

4? 結? 論

本文以某拱形橋結構健康監測為基礎，研發了一套自動化監測系統平臺。整個系統從需求、設計、開發、測試、運行階段都經過了多個版本的迭代，最終開發出了一套較為完善的系統。系統的應用可以大幅度減少人工監測的作業時間，提高作業效率。自動預警功能可以科學、準確地捕捉橋梁隱患，并結合場景仿真快速鎖定預警的空間位置，從而高效地做出決策。整個系統對自動化技術、物聯網技術和軟件技術進行了落地應用，推動了自動化監測在橋梁監測領域的應用。系統目前試運行狀態良好，但功能仍存在不足。例如，在采集層方面，設備的穩定性不高，設備在下線后沒有通知，導致監測數據丟失的問題；在應用層方面，用戶的配置內容過多，未開發批量配置的功能；系統未集成多傳感器信息融合的算法設計及仿真，需要用戶手動將參數導入至專業的結構分析軟件。下一步將根據系統長期運營的新需求進一步升級，加強系統的穩定性和個性化功能。

參考文獻：

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作者簡介：徐哲能（1997.06—），男，漢族，浙江杭州人，助理工程師，碩士，研究方向：物聯網通信。

收稿日期：2022-09-19