基于物聯網的公路橋梁橋面健康狀態實時監測方法

摘 要：橋面健康狀態實時監測是公路橋梁安全管理工作中的重要內容，可為公路橋梁維修提供重要依據，但目前公路橋梁結構復雜，且規模比較大，在一定程度上增加了監測難度，導致其RMSE較高，為此提出基于物聯網的公路橋梁橋面健康狀態實時監測方法。先采用物聯網技術對公路橋梁橋面健康狀態進行實時監測，獲取相關數據，然后采用均值濾波法和K近鄰插補修復法完成數據預處理，最后根據監測數據綜合分析橋面健康狀態，并做出預警響應，實現對公路橋梁橋面健康狀態的實時監測。實驗結果證明，該設計方法監測結果的RMSE不超過1%，可反映橋面的真實健康狀態，在公路橋梁自動化監測方面具有廣闊的應用前景。

關鍵詞：物聯網；公路橋梁橋面；健康狀態；實時監測；均值濾波法；K近鄰插補修復法

中圖分類號：TP29；U446 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）04-00-03

0 引 言

隨著社會經濟的發展，交通流量日益增加，橋梁的安全問題引起人們的廣泛關注。橋梁橋面作為車輛行駛的直接承載結構，其健康狀態對于橋梁的整體安全具有至關重要的影響。對橋梁橋面健康狀態的監測可以及時發現異常情況，如裂縫、沉降等，避免因橋面損壞導致的交通事故。通過對橋面健康狀態的監測，可及時了解橋梁的結構性能和材料狀況，預測其剩余壽命，為橋梁的維護、加固提供依據。同時，橋面健康監測可以為交通管理部門提供決策依據，以滿足日益增長的交通需求。因此，對于公路橋梁橋面健康狀態的實時監測非常必要。然而，傳統的橋梁監測方法往往存在監測數據不準確、實時性差等問題，無法滿足現代橋梁監測的需求。物聯網是一種利用多種感知設備獲取物質世界中各類信息，從而使其與其他物體、物體與物體之間進行信息交流與傳遞的一門技術，可以實時監測橋面的應變、溫度、裂縫等參數，及時發現異常并采取相應的措施，避免發生安全事故。在該背景下，本文提出了基于物聯網的公路橋梁橋面健康狀態實時監測方法。

1 基于物聯網的橋面實時監測

由交通運輸部編制的《公路橋梁技術狀態監測標準》（JTG 5615—2020）規定了公路橋梁橋面健康狀態監測包括橋面的結構狀態、功能狀態、車轍狀態、安全狀態以及結構承載力狀態5個方面，因此本文選擇公路橋梁橋面損壞狀況指數、平整度指數、抗滑性能指數、橋面車轍深度指數、橋面跳車指數以及橋面結構強度指數（承載力指數）作為公路橋梁路面健康狀態監測項目[1]。考慮到監測項目比較多，且對監測的實時性要求比較高，本文利用物聯網技術對以上6個指標進行監測，采集公路橋梁橋面健康狀態的實時數據[2]。根據以上6個指標的監測要求，將KHFA-5A8F8高速激光彎沉傳感器、OFAAT-4A858G激光路面傳感器、GHJAJ-A5G8裂縫傳感器、AEHG-QA5T8路面橫向力傳感器，以及KHFAS-A5F8激光測距傳感器安裝在公路橋梁橋面上[3]，并通過

RS 485總線使其與工控機通信，返回測量數據。無線傳感器輸出響應如式（1）所示：

（1）

式中：x表示無線傳感器響應輸出；表示模態矩陣；q表示模態階數；S表示高斯白噪聲[4]。由工控機實時接收無線傳感器發送的測量數據。

2 橋面檢測數據修復

考慮到無線傳感器測量時很容易受到外界因素的干擾，為了保證后續橋面健康狀態的監測精度，首先對橋面監測數據進行濾波處理；然后對原始數據中的缺失值采用K近鄰插補修復法處理，即對待插值樣本與數據集中各采樣點之間的關系進行詳細計算，根據計算出的距離，將采樣點按照從遠到近的順序分類；接下來，從排序后的采樣點中選擇出最近的K個采樣點；最后，對K個采樣點的特征值進行加權平均，取其平均值作為缺失值的內插。如此便可得到一個相對準確且穩定的內插值，用于填補數據集中的缺失值。通過以上對橋面檢測數據的修復處理，并刪除橋面檢測數據中的重復數據，可以降低數據維度，為后續橋面健康狀態監測奠定基礎。

3 橋面健康狀態監測

利用修復后的橋面測量數據，對橋面健康狀態的各項指標進行分析。首先根據橋面破損面積及車轍深度確定公路橋梁橋面破損狀況指數和橋面車轍深度指數：

（2）

式中：PCI表示公路橋梁橋面破損狀況指數；RDI表示橋面車轍深度指數；表示第i類橋面破損換算系數；Ai表示第i類橋面損壞面積；A表示公路橋梁橋面總面積；κ表示模型參數；RD表示橋面車轍深度；RD0表示橋面車轍深度限值[5]。根據橋面平整度測量數據和跳車測量數據，計算出橋面平整度指數和跳車指數：

（3）

式中：RQI表示橋面平整度指數；PBI表示橋面跳車指數；ε表示模型參數；e表示橋面平整度；IRI表示國際平整度指數；a表示橋面跳車單位扣分；PB表示橋面跳車[6]。再根據橋面橫向力測量數據和彎沉測量數據計算出橋面抗滑性能指數和承載力指數：

（4）

式中：SRI表示公路橋梁橋面抗滑性能指數；PSSI表示公路橋梁橋面結構承載力指數；w表示橫向力標定參數；b表示模型參數；SFC表示橫向力系數；c表示模型參數；l表示橋面彎沉標準值；l0表示橋面彎沉實測代表值。采用賦權法對每項指標賦權，綜合計算出公路橋梁橋面健康系數：

（5）

式中：δ表示公路橋梁橋面健康系數；j表示公路橋梁橋面健康指標，本文選擇橋面損壞狀況指數、平整度指數、抗滑性能指數、橋面車轍深度指數、橋面跳車指數以及橋面結構強度指數（承載力指數）共6個公路橋梁橋面健康指標；ωj表示第j個指標權重系數；ζj表示第j個指標值。將式（2）、式（3）、式（4）計算的各項指標值代入到式（5）中，計算出公路橋梁橋面健康系數。健康系數值范圍為0～1，健康系數越高，則說明橋面健康狀態越好。根據計算的公路橋梁橋面健康系數，確定橋面健康等級。根據需求將橋面健康等級分為非常健康、比較健康、亞健康、比較不健康和非常不健康。標準如下：

（1）δ≥0.8，則說明當前公路橋梁橋面非常健康；

（2）0.6≤δlt;0.8，則說明當前公路橋梁橋面比較健康；

（3）0.4≤δlt;0.6，則說明當前公路橋梁橋面處于亞健康

狀態；

（4）0.2≤δlt;0.4，則說明當前公路橋梁橋面處于比較不健康的狀態；

（5）δlt;0.2，則說明當前公路橋梁橋面處于非常不健康的狀態。

監測結果為非常健康和比較健康時，表示橋面結構非常安全，狀態比較好，無需采取任何措施，保持現狀即可。當監測的健康狀態等級為亞健康及亞健康以下時，說明當前橋面已經無法維持正常運行，需要對當前監測結果進行預警響應，提示人員及時維修。根據以上規則確定橋面健康等級，實現對公路橋梁橋面健康狀態的實時監測。

4 實驗論證

4.1 實驗準備與設計

以某橋梁為研究對象展開研究。該橋梁采用鋼筋混凝土結構，跨度比較大，為大跨度連續鋼構橋，橋墩壁厚為75 cm，尺寸為750 cm×400 cm，承臺厚度為550 cm。該橋梁橋面已經出現不同程度的病害，其中橫向裂縫156.26 m2、縱向裂縫561.52 m2、龜裂35.61 m2、沉陷64.15 m2、泛油1.62 m2、松散12.46 m2。利用本文方法對該公路橋梁橋面健康狀態進行實時監測。根據該公路橋梁實際情況，在橋面上布設30個監測點，其中橋面上有監測點18個，下面有監測點12個。在監測點處安裝無線傳感器，共收集到橋面測量數據1.06 GB，通過對數據進行處理和分析，得到公路橋梁橋面健康狀態實時監測結果[7-8]。

4.2 實驗結果與討論

為驗證本文方法的可靠性與可行性，將本文方法與2種現行方法進行對比分析，如圖1所示。

由圖1可知，本文方法的公路橋梁橋面健康狀態監測值非常貼合實際值曲線，而2種現行方法監測值與實際值相差較大。為進一步驗證3種方法的性能，結合圖1對3種方法的RMSE值進行統計。RMSE指公路橋梁橋面健康狀態監測均方根誤差，是評價監測精度的重要指標。采用3種方法進行橋面健康狀態監測的RMSE見表1。

對比表1中的數據可以得出結論：本文方法的RMSE未超過1%，相比2種現行方法，基本可以忽略不計，證明本文方法對于公路橋梁橋面健康狀態實時監測精度較高，能夠反映出橋面的真實健康狀態，可為公路橋梁管理與檢修提供可靠的依據[9-10]。

5 結 語

本文將物聯網技術應用到公路橋梁橋面健康狀態實時監測中，提出了一個新的思路。盡管本文的研究取得了一定的成果，但仍存在一些問題需要進一步探討和完善。首先，傳感器節點的穩定性仍需進一步提高，以滿足長期監測的需求。其次，數據傳輸和處理算法仍需進一步優化，以提高系統的實時性和準確性。最后，如何將基于物聯網的監測方法與其他先進技術相結合，以實現更高效、智能的橋梁監測和管理仍是值得研究的問題。在未來的工作中，本文將繼續關注物聯網技術的最新發展，不斷優化和完善基于物聯網的公路橋梁橋面健康狀態實時監測方法，為保障交通安全、延長橋梁使用壽命、提高運維管理水平做出更大貢獻。

參考文獻

[1]杜強，李冬冬，解崢.基于監測數據分析的大跨度橋梁健康狀態評估方法研究[J].科學技術創新，2023（27）：153-156.

[2]馬世昌，易冰玉，琚英帥.基于AHP-物元可拓模型的橋梁健康監測系統項目后評價研究[J].北京建筑大學學報，2023，39（5）：56-62.

[3]張敬偉，滿新杰.結構健康監測技術在公路橋梁養護中的應用[J].交通節能與環保，2023，19（z1）：143-146.

[4]易小緯.健康監測技術在市政橋梁結構安全評估中的應用研究[J].工程建設與設計，2023（18）：110-112.

[5]鄭朋飛，楊康，韓家山，等.基于LoRa+云服務的橋梁健康監測系統研究[J].山西建筑，2023，49（19）：175-178.

[6]王智文，毛永嘉，丁幼亮.基于MATLAB-Java融合的橋梁健康監測數據分析與預警平臺[J].中外公路，2023，43（4）：137-140.

[7]李任瓊.基于智能檢測控制的公路路基系統設計與研究[J].電子設計工程，2023，31（16）：91-95.

[8]李翔宇，張宇峰.江蘇省長大橋梁健康監測云平臺的設計與實施[J].物聯網技術，2022，12（12）：10-14.

[9]張澤乾，賈佳.基于物聯網的高速公路橋面徑流處理設施設計[J].山西交通科技，2020（3）：103-107.

[10]崔營營，劉洋，劉志強.基于RTMP協議的橋梁視頻監控關鍵技術研究[J].物聯網技術，2020，10（11）：12-14.

作者簡介：張殿寶（1985—），男，山東濟南人，高級工程師，研究方向為橋梁隧道施工。