橋梁健康監測系統設計與性能評估研究

摘 要：為實時監測橋梁運行狀況，文章根據橋梁現場監測需求構建健康監測系統，從數據處理、分析和展示三個方面分析了系統需求，闡述了系統架構、系統模塊設計和系統工作流程。研究表明：該系統各頻率傳感器數據緩存耗時均較短，可在規定時間間隔內完成數據處理，系統實時性良好；在有故障的情況下耗時會有所增加，但隨測試輪數的增加有所下降，系統可用性良好；任務規模翻倍后任務耗時增幅較小，說明系統具有較好的可擴展性。

關鍵詞：橋梁健康監測系統；需求分析；設計；性能評估；實時性；可用性

中圖分類號：U446.1

0"引言

我國公路橋梁數量已經具有較大的規模，橋梁運營管理工作任務越來越繁重。運用計算機技術建立橋梁健康監測系統［1］，可實時掌握橋梁各組成部分的運行狀態，提高管理工作效率。近年來，由于橋梁結構破壞，造成了多起交通事故［2］，產生了較大的人員傷亡和財產損失。為預防橋梁安全事故，保證橋梁結構穩定，延長橋梁使用壽命，必須實時開展橋梁健康監測。橋梁健康監測具有部署成本高、數據處理工作量大、技術要求高等特點［3］，需要在橋梁結構面布設多套傳感器等設備，監測數據數量龐大，還需要綜合計算機和路橋施工等技術開展監測。利用計算機技術構建橋梁健康監測系統，有效解決了數據采集、存儲、傳輸、處理等方面的問題［4-5］，提高了監測工作效率，保證了監測數據的實時性。本文利用Spark分布式計算框架，根據系統需求建立橋梁健康監測系統，對在線管理系統設計進行詳細闡述，并通過試驗測試系統性能，評估確定其是否達到使用要求。

1"橋梁健康監測系統需求分析

該系統的需求分析主要從數據處理、數據分析和展示三個方面進行。

（1）數據處理是利用數據挖掘技術、機器學習算法技術構建計算模型［6］，對橋梁各主要組成部分的位移、撓度和應變進行分析和預測。由于數據處理計算量巨大，因此要求系統具有較強的大數據離線計算能力。

（2）數據分析是利用概率統計學理論建立計算模型，分析橋梁運行過程中各指標的預警值，通過與現場監測數據對比分析確定橋梁結構的運行狀態。這就要求對監測數據的分析具有實時性，因此要求系統具有對監測數據實時處理的能力。

（3）數據展示要求系統能將數據處理并實時展示出來，直觀地將實時監測數據與預警值對比分析的結果展示處理，并要求具有數據交互功能。

為了系統功能的實現，數據展示功能要求系統能夠實現登錄、信息展示、數據導入、離線數據分析與展示、實時監測數據分析與展示五大功能。用戶可通過身份驗證登錄系統，在系統分配的權限范圍內查看、編輯數據，以保證數據安全。系統對橋梁的基本信息、圖片、數據等信息進行展示，標明傳感器的位置和收集數據文件的數量。支持離線數據導入，經大數據平臺進行處理后進行可視化展示。收集和處理實時監測數據，與預警值進行對比展示，便于分析橋梁的運行狀態。

2"橋梁健康在線管理系統設計

2.1"系統架構設計

系統主要由大數據平臺和在線管理系統兩部分組成，本文主要對在線管理系統設計進行分析。現場監測的數據通過大數據平臺處理后，傳輸到在線管理系統，系統進行分析后，將結果展示給用戶。用戶可以根據數據確定橋梁的運行狀況。在線管理系統總體架構由UI層、交互層、服務層和持久層四部分組成。

2.2"系統模塊設計

根據系統功能需求，將橋梁健康監測在線管理系統劃分為登錄、首頁展示、離線展示和在線預警四個模塊。

（1）登錄模塊的主要功能是驗證用戶身份，管理用戶。本系統只向管理員開放，管理員登錄系統首先輸入用戶名、密碼和驗證碼進行驗證，驗證碼采用圖片驗證碼。如用戶的其中一項信息錯誤，則不能正常登錄系統，提示登錄失敗，給出錯誤提示。

（2）首頁展示模塊的功能是對橋梁基本信息進行展示，對橋梁外觀基本信息、傳感器布置等進行展示，方便用戶查看橋梁的運行狀態。

（3）離線分析模塊的主要功能將離線數據導入系統，通過分析后進行可視化展示。通過點擊導入按鈕可將離線數據導入大數據平臺，分析處理后通過在線管理系統展示出來。

（4）在線預警模塊的主要功能是當實時監測數據接近或超過預警值時，通過可視化展示并提醒管理員及時處理橋梁結構中的安全隱患。

2.3"系統工作流程與實現

在線管理系統的主要工作流程為登錄→首頁展示→離線分析→在線分析→退出系統。用戶通過輸入登錄信息登錄系統，如登錄失敗給出失敗提示。登錄成功后，自動跳轉至首頁展示模塊（如圖1所示），如需進行離線數據處理，可點擊離線分析進入模塊，導入數據進行分析，在線管理系統總體工作流程如圖1所示。

通過點擊在線分析可查看實時監測數據，掌握橋梁結構的運行狀況，對數據進行實時處理與預警，并將預警結果進行可視化展示（如圖2所示）。該界面展示橋梁位移、撓度的監測結果，通過對比分析實時監測數據曲線與預警正常值上限和下限，確定橋梁的健康狀態。當監測曲線位于上限和下限之間時，可認為橋梁處于運營健康狀態；當超出這個范圍值，系統將顯示異常，進行報警，現場工作人員通過查看排查異常原因，及時進行處理。如無須其他操作，可點擊退出登錄。

3"橋梁健康監測系統性能評估

3.1"系統實時性評估

3.1.1"數據緩存耗時評估

橋梁健康監測系統實時性評估主要包括兩個方面：緩存耗時和實時預警耗時。緩存耗時評估利用分布式緩存性能實驗進行，通過試驗模擬50座橋實時數據采集能力。數據監測頻率主要包括1 Hz、10 Hz和50 Hz三個頻段，其中1 Hz傳感器主要收集橋梁所處環境的溫度、濕度、橋梁各部位位移和撓度實時監測數據，共30個；10 Hz傳感器主要收集橋梁上部車輛行駛速度的監測數據，共5個；50 Hz傳感器主要收集橋梁各部位的應變監測數據，共5個。每座橋梁1個傳感器傳輸的數據數量總和就是一座橋梁的緩存數據總量，先后執行10次測試，得到50座橋梁的實時監測數據緩存耗時。取10輪監測的平均值如圖3所示。

分析圖3數據可知，1 Hz、10 Hz和50 Hz傳感器數據緩存耗時平均值分別為0.008 7 s、0.005 3 s和0.004 7 s，均小于各頻率傳感器的緩存耗時要求，可進行多座橋梁的數據采集工作。1 Hz、10 Hz和50 Hz傳感器緩存耗時要求分別不超過1 s、0.1 s和0.02 s。數據緩存耗時平均值均遠低于上述要求，說明系統實時性良好，可在規定時間內完成橋梁數據采集工作。

3.1.2"實時預警性能評估

通過開展實時預警性能試驗，測試系統對實時監測數據的處理速度，即在下一批數據傳輸到系統前上一批數據是否處理完成。如將數據傳輸間隔設置為5 s，則系統處理上一批數據的時間≤5 s即可認為滿足系統要求。如在5 s內沒有完成數據處理，會造成數據堆積，不能滿足系統實時性的要求。本文分別選擇10座橋、20座橋、50座橋三種情況開展試驗，分低頻監測和高頻監測兩種情況進行數據處理實時性能測試，同樣進行10輪測試，取統計數據的平均值作為測試結果（如圖4和圖5所示）。10座橋及20座橋的橋梁數據處理時間均≤5 s，50座橋梁≤10 s。

分析測試結果，發現低頻監測和高頻監測的實時數據處理耗時平均值均滿足設計要求，沒有出現數據堆積，系統實時性良好。10座橋、20座橋、50座橋低頻監測的實時數據處理平均耗時分別為3.378 s、3.831 s、5.834 s，均沒有超過設計要求的處理間隔。10座橋、20座橋、50座橋高頻監測的實時數據處理平均耗時分別為4.103 s、4.760 s、7.829 s，同樣都沒有超過設計要求的處理間隔。因此，各種情況下實時數據處理時間均滿足設計要求，說明系統實時性良好，可高效完成數據處理工作。

3.2"系統可用性評估

利用線性回歸算法，通過對橋梁實測數據進行回歸分析，對系統節點故障和容錯能力進行分析，評估系統的可用性。選擇橋梁上部的一個應變傳感器監測數據作為研究對象，對全年收集的約200萬條數據利用線性回歸算法進行分析。在無節點故障和有節點故障的情況下重復進行10輪測試，并在第5輪和第8輪人為增加故障節點。所收集測試結果如圖6所示。

對比分析圖6測試結果，發現在存在節點故障的情況下耗時相對較長，尤其是第5輪和第8輪較明顯，而在第8輪后由于節點故障的存在使后期有故障耗時均高于無故障情況。前4輪測試有故障和無故障情況耗時相近，但前者略高；第5輪故障節點增加，有故障情況下耗時明顯增加，而后第6輪和第7輪測試基本恢復到有故障前的水平；在第8輪故障節點增加后耗時增幅明顯，而后兩輪有故障耗時均明顯高于無故障情況，說明隨節點數量的增加耗時也隨之增加，但較第8輪測試耗時明顯下降。因此，在出現節點故障時耗時會增加，且節點故障數量越多耗時增加越明顯，但隨測試數量的增加耗時有所下降，說明系統具有一定的調節能力和容錯能力，可用性較好。

3.3"可擴展性評估

為評估系統的可擴展性，采用Word Count測試對系統執行Map和Reduce任務的耗時進行測試。在任務規模為5 GB和10 GB兩種情況下進行10輪測試，測試結果如圖7所示。

分析圖7測試結果，發現隨任務規模的增加耗時也隨之增加，但總體增幅不明顯。當任務規模為5 GB時，任務耗時平均值為62.5 s，當任務規模增加到10 GB時，任務耗時平均值增加到82 s，僅增加了19.5 s，增幅不大。通過對比分析，發現隨任務規模翻倍的情況下，任務耗時增幅較小，說明系統具有良好的可擴展性，在未來數據激增的情況下系統性能仍能滿足使用要求。

4"結語

橋梁健康監測系統可對橋梁運行狀況進行實時監測，在橋梁可能出現破壞時及時發出預警，以便快速響應及時處理問題，防止或降低經濟損失。本文通過分析橋梁健康監測系統的需求，對在線管理系統設計進行全面闡述，并開展試驗對系統性能進行評估，分析測試結果得出以下結論：

（1）1 Hz、10 Hz和50 Hz傳感器數據緩存耗時均較短，可以在規定時間內完成數據采集工作。在低頻監測和高頻監測方面，實時數據處理耗時均滿足設計要求，能夠在規定的時間間隔內完成數據處理，不會產生數據堆積。綜合說明系統實時性能良好。

（2）通過對比分析有無故障情況下的耗時測試結果，發現在出現節點故障時系統耗時會增加，且節點數量越多耗時越多，但系統具有較好的調節能力，隨著測試輪數的增加耗時有所下降，說明系統具有較好的可用性。

（3）通過分析Word Count測試結果，發現任務規模從5 GB增加到10 GB時，任務耗時平均值從62.5 s增加到82 s，僅增加了19.5 s，增幅較小，說明系統具有良好的可擴展性，在數據量激增的情況下仍具有較好的適用性。

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