橋梁工程中的結構健康監測與預警系統設計

摘要：橋梁工程的結構健康監測與預警對提高橋梁的運營管理水平和安全性能至關重要。通過采用混合式系統架構，結合應變傳感器、加速度傳感器和光纖傳感器，利用無線傳感網絡（WirelessSensorNetworks，WSN）和有線網絡能實現數據的實時采集與傳輸。引入機器學習算法，包括隨機森林（RandomForest，RF）、人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）和支持向量機（SupportVectorMachine，SVM），對監測數據進行分析與處理。在系統實施過程中，選取了杭州灣跨海大橋、武漢長江大橋和成都二環高架橋作為案例，進行了系統的實施與效果評估。結果表明，所設計的系統在監測準確性、預警及時性、系統穩定性和用戶滿意度等方面表現優異，能夠顯著提升橋梁的安全管理水平。研究可為橋梁結構的監測及預警實際應用提供理論依據和技術支持。

關鍵詞：橋梁工程結構健康監測預警系統效果評估

DesignofStructuralHealthMonitoringandEarlyWarningSysteminBridgeEngineering

ZHANGXing*

（ChengwuCountyHighwayDevelopmentCenter，Heze，ShangdongProvince，274200China.）

Abstract：Thispaperaimstodesignandvalidateastructuralhealthmonitoringandearlywarningsystemsuitableforbridgeengineering.Thestudyadoptsahybridsystemarchitecturethatintegratesstrainsensors，accelerometers，andfiberopticsensors，u3jT124SKLOV2J5B4j1mwiw==tilizingbothwirelesssensornetworks（WSN）andwirednetworksforreal-timedatacollectionandtransmission.Byincorporatingmachinelearningalgorithms，includingRandomForest，ArtificialNeuralOB05iKdBxgj+PSZrRKLsMA==Network，SupportVectorMachine，themonitoringdataareanalyzedandprocessed.Duringsystemimplementation，HangzhouBayBridge，WuhanYangtzeRiverBridge，andChengduSecondRingRoadElevatedBridgewereselectedascasestudiesforsystemimplementationandperformanceevaluation.Resultsshowthedesignedsystemexcelsinmonitoringaccuracy，earlywarningtimeliness，systemstability，andusersatisfaction，significantlyenhancingbridgesafetymanagement.Thisresearchprovidestheoreticalfoundationandtechnicalsupportforthepracticalapplicationofstructuralhealthmonitoringandearlywarningsystemsinbridgeengineering.

KeyWords：Bridgeengineering;Structuralhealthmonitoring;Earlywarningsystem;Performanceevaluation.

橋梁是現代交通運輸系統中的關鍵組成部分，其安全性和穩定性直接關系到社會經濟的正常運轉和人民群眾的生命財產安全[1]。近年來，全球范圍內橋梁事故頻發，因此，迫切需要發展基于現代信息技術的結構健康監測與預警系統[2]。當前，橋梁結構監測主要通過在橋梁上布設各種形式的傳感器，并通過數據采集與傳輸系統將數據傳送至中心控制系統[3]，通過監測數據，能夠及時發現橋梁結構的異常狀態，為橋梁的維護和保養提供科學依據。

橋梁結構監測及預警方面的研究主要集中在監測技術、預警系統和實際應用3個方面[4]。目前廣泛應用的橋梁結構的健康監測技術有數據分析與處理、數據采集與傳輸及傳感器等技術[5]，無線傳感網絡（WirelessSensorNetwork，WSN）的應用顯著提高了數據傳輸的效率和可靠性。現有研究中，預警指標主要基于橋梁的應力、變形、振動等參數[6]。盡管橋梁結構健康監測與預警系統的研究取得了許多進展[7]，但仍存在一些不足和問題，如傳感器的耐久性和可靠性仍需提高、數據丟失和信號干擾等現象時有發生、處理大規模數據計算效率低等。

本文擬研究高性能傳感器技術，優化數據傳輸技術，提高數據分析和預警的效率和準確性，旨在為橋梁工程的管理及健康監測提供技術支持。

1橋梁結構健康監測系統設計

1.1系統架構

監測系統的設計包括系統架構的規劃與選擇。在系統架構設計過程中，需要綜合考慮系統的可靠性、實時性、擴展性和成本等因素。目前，橋梁結構監測系統的架構主要包括集中式架構、分布式架構和混合式架構[8]。綜合考慮監測系統需求及各種架構的優缺點，本文選擇混合式架構作為系統設計方案。混合式架構不僅能夠有效提高系統的擴展性和容錯能力，還能夠集中處理數據，保證監測系統的高效運行。混合式架構示意圖如圖1所示，架構設計流程如圖2所示。在混合式架構中，各監測節點配置高性能傳感器和邊緣計算設備，實現數據的實時采集和初步處理。處理后的數據通過WSN傳輸至中央控制單元，中央控制單元對匯總的數據進行綜合分析和處理，生成橋梁健康狀態評估報告，并及時發出預警信息。

1.2傳感器布置

傳感器布置是橋梁結構健康監測系統設計的關鍵環節之一。合理的傳感器布置不僅能夠準確捕捉橋梁結構的應力、變形和振動等狀態，還能夠確保監測數據的完整性和可靠性。橋梁結構健康監測系統中常用的傳感器包括應變傳感器、加速度傳感器和光纖傳感器。傳感器的布置策略直接影響監測系統的性能和效果[9]。傳感器布設應考慮以下方面：（1）布設于橋梁結構（如主梁、橋墩和支座等）的關鍵位置；（2）在橋梁結構上均勻布設，避免監測盲區；（3）不同部位和層次均應布設傳感器，實現多層次和全方位的監測；（4）選擇適應性強的傳感器，確保傳感器的長期穩定運行。實際布設時，應變傳感器和加速度傳感器應布設在橋梁主梁和橋墩關鍵位置，并通過固定裝置牢固安裝在橋梁結構上，確保數據采集的穩定性和準確性（見圖3）。圖3中，應變傳感器布置在橋梁主梁和橋墩的關鍵位置，加速度傳感器分布在橋梁的不同部位，用于監測橋梁的振動狀態。

1.3數據采集與傳輸

在數據采集之后，傳感器收集到的數據需要通過可靠的傳輸方式傳送到中央控制單元進行處理和分析[10]。目前常用的數據傳輸協議包括WSN、有線網絡和混合網絡。為了提高數據傳輸的可靠性，本文采用混合網絡架構，將WSN與有線網絡結合使用。在傳感器節點與本地數據匯聚節點之間采WSN，實現靈活的傳感器布置和數據收集；在本地數據匯聚節點與中央控制單元之間采用有線網絡，確保關鍵數據的穩定傳輸。數據傳輸示意圖如圖4所示。圖4中，傳感器節點通過WSN將數據傳輸到本地數據匯聚節點，再通過有線網絡將數據傳輸至中央控制單元。

1.4數據分析與處理

數據分析與處理是橋梁結構健康監測系統的關鍵環節，其目的是從大量的監測數據中提取有用信息，識別出橋梁結構的潛在異常，進而提供科學的健康評估和預警信息。目前，橋梁結構健康監測數據分析的方法主要包括傳統統計分析方法、有限元分析方法，以及基于機器學習和人工智能的方法[11]。在橋梁結構健康監測系統中，通過機器學習算法，能夠較大幅度提高數據分析的效率和準確度。常用的機器學習算法包括人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）、隨機森林（RandomForest，RF）等。

本文選擇了某大型橋梁（應力、變形、振動）為期一年的實際監測數據作為研究對象，通過對比不同算法的分析效果，評估其在異常檢測和健康狀態評估中的應用價值。利用支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）、RF和ANN這3種機器學習算法進行數據分析，比較其異常檢測和健康狀態評估的效果，各算法效果對比結果如圖5所示。通過分析可知：ANN在整體健康狀態評估中表現最佳，而SVM在應力和變形監測中具有較高的精度和泛化能力。

2預警系統設計

2.1預警指標與閾值設定

在橋梁結構健康監測系統中，預警指標和閾值設定是確保系統有效預警和響應的關鍵環節。預警指標的選擇和閾值的設定直接關系到系統的準確性和實用性，且應遵循敏感性、可測性、代表性和實用性原則。常用的閾值設定方法包括統計分析法、經驗法和標準法。在不同環境條件下，橋梁結構的預警閾值需要進行適當調整。

2.2預警算法

預警算法是橋梁結構健康監測系統的核心組成部分，其主要功能是通過對監測數據的分析，實時識別和預測橋梁結構的潛在風險，及時發出預警信息。選擇適合的預警算法需要綜合考慮準確性、實時性、穩定性和可解釋性原則。常用的預警算法包括SVM、RF、ANN等。適宜的預警算法選取步驟：數據預處理→特征選擇→模型訓練→模型驗證→模型優化。

2.3預警信息發布與響應

在橋梁結構健康監測系統中，預警信息的發布與響應是保障橋梁安全運行的重要環節。通過及時和準確地發布預警信息，并采取相應的應急響應措施，可以有效預防橋梁結構事故的發生。預警信息的發布需要通過多種渠道和方式，確保相關部門和人員能夠及時獲取預警信息并采取行動。預警信息發布后，需要建立完善的響應機制，確保相關部門和人員能夠迅速采取應急措施。響應機制包括應急預案、應急演練、資源調度等。具體響應措施包括：緊急檢查、交通管制、維護修復、信息通報等。

3橋梁工程應用實例分析

3.1案例分析

為了驗證橋梁結構健康監測與預警系統的實際應用效果，本文選取了具有代表性的橋梁工程作為研究案例。案例選取原則包括：（1）選擇結構復雜、施工難度大、監測需求高的橋梁工程，以確保研究結果的廣泛適用性和實用性；（2）選擇不同環境條件下的橋梁，如城市高架橋、跨海大橋、高山橋梁等，以驗證系統在不同環境下的適應性；（3）選擇具有豐富監測數據和歷史記錄的橋梁，以便進行系統的分析和驗證；（4）選擇對交通運輸和經濟發展具有重要影響的關鍵橋梁工程，以確保研究結果的社會和經濟價值。案例選取標準及背景信息如表2所示。

案例1：杭州灣跨海大橋。杭州灣跨海大橋是連接浙江省嘉興市與寧波市的跨海大橋，全長36km，是世界上最長的跨海大橋之一，橋梁結構復雜，運行環境惡劣，受海洋氣候和鹽霧腐蝕影響較大。選取變形情況、應力、振動頻率、腐蝕和溫度等進行分析。

案例2：武漢長江大橋。武漢長江大橋是橫跨長江的重要交通樞紐，全長1.6km，連接漢陽區與武昌區，是中國第一座公鐵兩用橋梁，橋梁歷史悠久、結構獨特。選取應力、變形情況、振動頻率、交通負荷和溫度等參數進行分析。

案例3：成都二環高架橋。成都二環高架橋是成都市區的重要交通干道，全長28km，橋梁跨度大，車流量高，是城市交通的重要組成部分。選取應力、變形情況、振動頻率、交通負荷和溫度等參數進行分析。

3.2系統實施與效果評估

系統實施過程包括前期準備、傳感器安裝、數據采集與傳輸系統配置、數據分析與處理平臺搭建，以及系統聯調與測試。系統實施后的效果評估主要包括以下指標：應力、變形、振動等關鍵參數的準確度，預警信息發布的響應速度和準確性，數據傳輸的穩定性，設備故障率等。最后，收集用戶對系統的反饋，評估系統的實際應用效果和用戶滿意度，結果如表3所示。

4結論

本文圍繞橋梁工程中的結構健康監測與預警系統設計展開研究，通過對不同架構方案的對比分析，最終選擇了混合式架構，并詳細論述了系統設計的各個環節。本文還通過實際案例分析，驗證了該系統的可操作性。主要得出以下結論。

（1）混合式架構結合了集中式和分布式架構的優點，能夠滿足橋梁結構健康監測系統的高效運行需求，提供了可靠的監測數據和預警信息。

（2）通過合理選擇傳感器類型和布置方案，采用無線傳感網絡和有線網絡相結合的混合網絡架構，能提高數據采集的準確性和數據傳輸的可靠性。

（3）采用先進的機器學習算法，如支持向量機、隨機森林和人工神經網絡，能有效提高數據分析和預警的效率和準確性。

（4）合理選擇和優化預警算法，能確保預警信息的準確性、實時性和穩定性，顯著提升系統的預警能力。

參考文獻

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