基于物聯網的中小橋梁結構健康監測技術

摘 要：在中小橋梁結構健康監測過程中，受傳感器布置精準度的影響，存在監測結果與實際情況相差較大、監測精度不理想的問題。針對這一問題，結合物聯網技術提出中小橋梁結構健康監測技術。通過在中小橋梁結構中布置物聯網傳感器，采集應變、振動和溫度數據；將傳感器獲取到的數據作為依據，對中小橋梁運營階段狀態參數進行識別；評定橋梁結構承載能力，實現中小橋梁結構健康監測。通過對比實驗證明，應用所提監測技術可以獲得更高精度的橋梁結構健康參數。將該技術應用到橋梁運維中，可以極大程度延長中小橋梁的使用壽命。

關鍵詞：物聯網；橋梁結構；健康監測；傳感器布置；中小橋梁；橋梁運維

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）07-00-03

0 引 言

隨著社會的進步和經濟的發展，交通基礎設施建設在各國都得到了廣泛的關注和重視。中小橋梁作為交通網絡中的重要組成部分，其安全性和穩定性直接關系到整個交通網絡的正常運行。因此，如何確保中小橋梁[1]的安全性和穩定性成為了當前亟待解決的問題。結構健康監測技術是一種通過實時監測橋梁結構的關鍵參數，如應力、變形、振動等，來評估橋梁安全狀態的技術手段。這種技術可以及時發現潛在的安全隱患，為橋梁的改造和加固提供決策支持[2]。中小橋梁結構健康監測技術可以實現自動化監測和數據分析，提高了監測效率和準確性。在該背景下，本文將對中小橋梁結構健康監測技術進行深入探討，以期提高中小橋梁的安全性和延長其使用壽命。

1 基于物聯網傳感器布置的數據獲取

傳感器技術同智能計算、通信技術一起被稱為物聯網技術的三大支柱。其中，傳感器作為物聯網感知的主要設備之一，是將能感受到的被測量的信息按照一定規律轉換成可用輸出信號的器件或裝置。因此，基于物聯網的中小橋梁結構健康監測技術，通過合理布置傳感器，覆蓋整個橋梁結構的不同部位，感知橋梁結構變化，獲取撓度、形變、應力、溫度等數據。為了確保監測的準確性和穩定性[3]，根據橋梁結構的特點和監測需求，選擇合適的傳感器類型，對其進行布置，獲取中小橋梁結構狀態數據。

在布置傳感器時，需要確保所選傳感器能夠準確、穩定地采集所需參數。同時，為了形成全面的監測網絡，采用分布式布置方式，將傳感器分布在橋梁的各個部位。這樣不僅可以擴大監測的覆蓋面，還可以確保數據的準確性和可靠性。同時，需要確保傳感器與橋梁結構之間保持適當的距離，避免直接接觸導致數據失真。各類傳感器布置情況如圖1所示。

圖1中，應變傳感器用于監測橋梁結構應變，它能夠準確測量橋梁在受力作用下的變形情況，從而判斷橋梁的承載能力和穩定性[4]。因此，在橋墩、橋面等關鍵部位布置應變傳感器，以便實時監測橋梁的應變情況。振動傳感器用于監測橋梁結構的振動情況。橋梁在車輛行駛、風力作用等外部因素下會產生振動，而振動傳感器的布置可以幫助了解橋梁的振動特性，判斷其是否存在安全隱患[5]。因此，在橋墩、支座等關鍵部位布置振動傳感器。溫度傳感器是常用的監測傳感器之一。橋梁結構因溫度的變化會產生熱脹冷縮效應，而布置溫度傳感器可以了解橋梁的溫度變化情況[6]，判斷其是否受到溫度變化的影響。因此，在橋面、橋墩等關鍵部位布置溫度傳感器。

在完成傳感器布置后，引入布爾感知模型獲取中小橋梁結構狀態數據。布爾模型表示為：

式中：θi（Ψk）表示一個布爾變量；Ψk表示一組連接的物聯網傳感器節點；ni表示當前節點。布爾模型的求解結果即為利用物聯網傳感器獲取的當前中小橋梁結構健康監測數據。

2 中小橋梁運營階段狀態參數識別

根據上述數據，初步得到中小橋梁的使用情況。為了能夠實時監測橋梁結構的健康狀況，提供可靠的運行數據，根據監測結果，識別中小橋梁運營階段的狀態參數，檢測其狀態。具體識別流程如下。

步驟1：數據采集。根據圖1將傳感器布置在對應位置，并定期采集中小橋梁的運行數據。

步驟2：數據傳輸。將采集到的數據通過物聯網技術，以數字形式發送到數據采集設備，同時傳輸到遠程服務器存儲。

步驟3：數據存儲與處理。采用遠程服務器存儲設備接收并儲存傳感器數據，依此進行中小橋梁運營階段狀態參數的識別。

步驟4：中小橋梁運營階段狀態參數識別過程如下。

（1）明確車-橋靜力作用：車-橋靜力作用會造成橋梁結構的變化和損傷。通過明確車-橋靜力作用，可以實時監測橋梁的健康狀況，包括結構變形、應力分布、振動頻率等參數的變化，從而提前發現潛在問題并及時采取措施進行修復和維護。為此，首先構建車-橋靜力作用關系式如下：

式中：R表示中小橋梁靜力響應結果；l表示荷載信息；Φ表示影響系數。

（2）特征提取：針對中小橋梁上車輛的幾何信息[7-9]，利用機器視覺分類算法，從采集的數據中提取中小橋梁運營階段狀態特征參數：

式中：WGV表示中小橋梁運營階段狀態特征參數；ε（t）表示應變時程；I（x）表示中小橋梁應變影響系數相對位置的表達函數。

（3）輸出狀態參數識別結果：第2步提取到的中小橋梁運營階段狀態特征參數在一定程度上反映了當前橋梁的情況。但是由于通過物聯網進行數據傳輸，或受傳感器故障、環境突變等影響，需要對式（3）的結果做進一步的擬合處理。為此，通過最小二乘法得到最終的狀態參數識別結果，表達式為：

式中：E0表示中小橋梁運營階段狀態參數識別結果；εk表示在第k個采樣點上橋梁的應變響應；Ai表示總軸數為N時車輛第i個軸上的位移；IK-Cji表示第i個軸對應的影響系數；Cji表示前軸與第i軸和第j軸經過同一位置時的采樣點數差。

3 健康監測與結構承載能力評定

結合上面得到的監測數據，利用物聯網技術應用層展示平臺實時監測的橋梁狀態參數，并將數據傳輸到云平臺進行實時分析。通過與事先設定的警戒值進行比較，可以及時發出預警信息，提醒相關人員進行維修和修復工作。這有助于減小對結構承載能力的影響和預防潛在的災害。

將設定的警戒值定義為結構承載能力，并通過校驗系數反映該數值：

式中：η表示校驗系數；Se表示荷載作用下測點的設計彈性變位值；Ss表示荷載作用下測點的理論計算變位值。在實際監測時，當物聯網傳感器監測到的數據在限制范圍內，則說明此時橋梁結構處于健康狀態；當物聯網傳感器監測到的數據不在限制范圍內，則說明此時橋梁結構處于非健康狀態[10]。

4 對比實驗

4.1 橋梁概況

以某連續斜拉橋為研究對象，分別利用本文提出的基于物聯網的監測技術（實驗組）、文獻[3]的基于無損檢測的監測技術（對照A組）和文獻[4]的基于云計算的監測技術（對照B組）對該橋梁結構健康狀態進行監測。測試連續剛構橋平面主跨位于一條直線上，邊跨部分呈緩和曲線。主橋采用115 m+215 m+115 m三跨混凝土連續斜拉橋，橋面寬度為16.25 m，布置分為上跨和下跨，箱梁頂面的橫向坡度為0～2%，箱底處于水平狀態。

利用Ansys構建一個該橋梁的三維有限元模型，如圖2所示，在模型上模擬橋梁結構的變化，并利用三種監測技術對該模型的健康狀態進行監測。

按照圖1的位置安裝相應的物聯網傳感器設備，實時監測橋梁結構的應力、形變、振動等參數。同時，記錄橋梁周圍的環境數據，如溫度、濕度等。將該橋梁平均劃分為5個分段，并將每個分段分別編號為I、II、III、IV和V。針對各個分段，通過三種監測技術獲取與結構健康相關的應變和撓度數據記錄，并與實際情況進行對比驗證。

4.2 監測效果對比分析

基于上述論述，將得到的實驗數據記錄于表1和表2。

由表1可知，實驗組監測技術的應變監測結果與實際情況完全一致。而對照A組和對照B組的應變監測結果與實際情況相比，偏差絕對值在0.001～0.002 μm/m和0.001～0.003 μm/m范圍內。由表2可知，實驗組監測技術的撓度監測結果與實際情況完全一致。對照A組和對照B組撓度監測結果與實際情況相比，偏差絕對值在0.1～0.2 mm和0.1～0.3 mm范圍內。綜合上述結果可知，實驗組基于物聯網的監測技術在實際應用中可以實現對中小橋梁結構健康的高精度監測。

5 結 語

本文提出了基于物聯網的中小橋梁結構健康監測技術。通過實驗可知，所提中小橋梁結構健康監測技術在提高橋梁安全性和延長使用壽命方面具有重要意義。隨著傳感器技術、數據采集與傳輸技術、數據處理與分析技術的不斷發展和完善，中小橋梁結構健康監測技術將在未來發揮更大的作用。

參考文獻

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