基于云計算的道路橋梁信息管理系統設計

中圖分類號 U415 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2025）08-0001-03

0 引言

隨著物聯網技術的發展，橋梁監控系統逐漸應用于橋梁的健康管理，實時監測數據的爆發式增長對傳統的信息管理系統提出了嚴峻挑戰。傳統信息管理系統受限于存儲空間和計算能力，難以處理大規模監控數據。云計算技術因其強大的計算與存儲能力、靈活的擴展性成為橋梁監控的理想解決方案[1]。為此，該文設計了一種基于云計算的道路橋梁信息管理系統，旨在通過分層架構整合傳感器網絡、數據傳輸、云端存儲與計算，提升橋梁狀態監控的實時性和智能化水平[2]。

1云計算技術及其在橋梁管理中的應用概述

云計算通過虛擬化技術實現資源的動態調配與按需分配，具備強大的彈性擴展性和高效的數據處理能力，能夠將分散的計算和存儲資源整合到一個共享平臺上，降低硬件成本并提高資源利用率。在橋梁管理中，傳統信息管理系統難以高效處理物聯網傳感器網絡生成的海量監測數據，如振動、應力、溫度等。云計算的引入有效突破了存儲和處理技術瓶頸，支持實時處理和分析多源數據，提升了橋梁監控的準確性與連續性，并為健康評估和維護提供智能決策支持，實現了橋梁全生命周期的動態管理和優化。

2道路橋梁信息管理系統設計

2.1 系統總體架構設計

基于云計算的道路橋梁信息管理系統設計遵循分層架構模型，分為數據采集層、數據傳輸層、云存儲與計算層及應用層，其系統架構如圖1所示。每個層的設計均服務于系統的整體目標：提升橋梁監控的智能化、實時化與高效化。

2.2 系統功能模塊設計

2.2.1數據采集層模塊

數據采集層是系統的基礎模塊，其核心任務是從橋梁的關鍵部位采集實時健康狀態數據。為確保數據的準確性與實時性，系統選用了多種高精度傳感器，能夠精準監測振動、應力、位移和溫度等參數，選用的主要傳感器設備包括TEConnectivity的MSP1o0壓力傳感器、PCBPiezotronics的352C65加速度傳感器，以及Micro-Measurements的C2A-06-250LW應變計。MSP100壓力傳感器負責監測橋梁關鍵部位的壓力變化，可適應復雜的溫度和環境條件；352C65加速度傳感器用于捕捉橋梁的振動數據，其高靈敏度可實時反映橋梁在不同負載下的響應情況；C2A-06-250LW應變計用于監測橋梁結構中的應力應變情況，特別是在橋梁的承重和易變形區域布置該傳感器，能有效捕捉結構的微小變化。這些傳感器通過STM32F4系列的嵌入式微控制器進行數據處理。STM32F4支持多種傳感器接口，如I2C和SPI，具備高效的數據處理能力和低功耗設計，能夠實現長時間、低能耗的監測任務。各設備的關鍵配置參數如表1所示。

通過部署以上設備，系統能夠實時捕捉橋梁在不同環境和負載條件下的動態響應，確保橋梁健康數據的全面性與準確性。傳感器與微控制器的配合，通過定時采集模式和數據校驗機制，進一步保障了數據的精度和完整性，有效延長了設備的使用壽命，同時為后續數據傳輸和分析提供了可靠的基礎。

2.2.2數據傳輸層模塊

數據傳輸層負責將采集到的橋梁監控數據可靠地傳輸至云端。該層的設計采用了華為的Boudica150NB-IoT芯片模組，該模組支持低功耗廣域網絡（LPWAN）通信，適合分布廣泛、數據量較小的橋梁監控場景。數據通過窄帶物聯網（NB-IoT）傳輸，可以實現深度覆蓋和低功耗特性，確保數據即使在遠程或偏遠的橋梁監測中也能及時傳輸。同時，數據傳輸層結合5G通信模塊實現高速數據傳輸，滿足大規模橋梁群的實時監控需求。數據傳輸協議選用用戶數據報協議（UDP），主要因為其低延時特性，能夠確保傳輸數據的及時性，適合監控場景中要求快速響應的情況。

2.2.3云存儲與計算層模塊

云存儲與計算層是系統的核心模塊，負責處理和存儲來自各個橋梁監控點的海量數據，并通過智能算法進行數據分析，以預測橋梁的健康狀態和識別潛在的風險。該層采用了AmazonWebServices（AWS）的簡單存儲服務（SimpleStorageService，S3），支持大規模的存儲需求，并確保數據的可靠性和可擴展性。數據處理過程基于ApacheHadoop分布式存儲系統（HDFS）和ApacheSpark大數據處理框架，以高效處理和分析大量監控數據[3]。

在智能分析方面，云存儲與計算層采用TensorFlow框架構建的長短期記憶網絡（LSTM）模型來進行時間序列分析，預測橋梁未來的健康狀態[4。LSTM模型能夠記憶輸入序列中的長時間依賴關系，適合處理橋梁監控數據的動態變化，其核心公式為：

式中， —當前時刻 t 的隱狀態； —上一時刻 的隱狀態； —當前時刻 t 的輸入的數據； ， —輸入和隱狀態之間的權重矩陣； —偏置項；σ ———激活函數。該結構使得LSTM能夠捕捉到橋梁狀態數據中的復雜時間依賴性，從而預測未來趨勢。

同時，云存儲與計算層還采用了基于Scikit-learn的支持向量機（SVM）算法來進行橋梁結構異常檢測[5]。SVM通過構建一個最優超平面來將不同狀態的數據進行有效分離，其核心公式為：

f （ x ） = s i g n（ w - x + b ）

式中， w ———權重向量； x —輸入特征； b 偏置項； f （ x ） ——分類決策函數。SVM能夠對橋梁結構的監控數據進行分類，識別異常情況，幫助管理人員及時采取相應的維護措施。

為確保云存儲與計算層穩定、高效運行，對該層的各個子系統進行了詳細配置。云存儲與計算層的全局配置結構體如表2所示。

在全局配置結構體中，S3存儲桶名稱用于定義系統在AWSS3上的存儲路徑，保證所有橋梁監控數據的有序存儲；HDFS塊大小和副本因子用于配置HDFS的分布式存儲策略，確保數據在集群中的安全性與高效性；Spark執行器數量則直接影響數據的并行處理能力。

此外，詳細配置LSTM和SVM算法的相關參數，以確保算法模型在不同規模的數據集上都能實現準確預測和分類。通過這些配置，系統能夠靈活處理不同類型的數據，并根據需要優化資源使用和模型性能，確保橋梁監控數據的精準分析與安全管理。

2.2.4 應用層模塊

應用層為用戶提供一個友好、直觀的操作界面，負責將分析后的橋梁數據通過可視化方式呈現給用戶。該層的設計采用基于HTML5、CSS3和JavaScript開發的Web應用，配合D3.js數據可視化庫實現橋梁健康狀態的圖形化展示。用戶通過瀏覽器即可訪問系統的監控界面，實時查看橋梁的健康數據與評估報告。應用層還集成了AutodeskRevit的3D建模功能，通過建筑信息模型（BIM）技術，呈現橋梁的三維結構和監控點的實時狀態變化。用戶不僅可以通過可視化界面快速了解橋梁的當前狀態，還可根據系統生成的維護建議，結合預警機制，作出合理的維護決策，確保橋梁的安全性和穩定性。

3 系統測試

系統測試是驗證道路橋梁信息管理系統各功能模塊有效性的重要環節。測試通過設置實際的橋梁監控環境模擬不同的橋梁健康狀態和故障場景，確保系統在實際應用中能夠有效運行并提供準確的監控和預警。

3.1測試環境

測試環境模擬了真實的橋梁監控場景，部署了TEConnectivity的MSP1o0壓力傳感器、PCBPiezotronics的352C65加速度傳感器和Micro-Measurements的C2A-06-250LW應變計，分別監測壓力、振動和應力應變數據。傳感器通過STM32F4微控制器預處理后，將每小時約3GB的監控數據通過華為Boudica150NB-IoT芯片傳輸至云端。在云端，采用AWS平臺的S3存儲服務和HDFS進行分布式數據管理，結合Spark框架實現高效并行處理。測試覆蓋了不同數據量（ 1 0 M B 至5GB）的復雜環境，以驗證系統在數據采集、傳輸和處理中的穩定性和性能。

3.2測試過程

在測試過程中，傳感器安裝于橋梁的不同關鍵部位，持續采集實時監控數據，包括振動、壓力和應力。傳輸層使用NB-IoT和5G技術將數據上傳至云端，并使用UDP保證數據的實時性。云存儲與計算層使用LSTM模型進行健康狀態預測，SVM算法用于異常檢測。測試模擬了多種橋梁健康狀態，例如溫度變化、載荷波動和結構老化，以評估系統在不同情況下的性能。系統還測試了在高峰數據量時的數據傳輸效率和實時性，以確保數據處理的穩定性。

3.3 測試結果分析

測試結果如表3所示，系統在不同測試場景中表現出卓越的準確性和穩定性。在常規監控環境下，系統的數據處理延遲為 1 2 0 m s ，LSTM模型對橋梁健康狀態的預測準確率為 9 8 . 6 % ，SVM算法的異常檢測準確率達到9 8 . 8 % 。在高負載數據傳輸場景中，系統的數據處理延遲保持在 ，健康狀態預測和異常檢測準確率分別為9 7 . 4 % 和 9 7 . 5 % ，表現出良好的抗壓能力。在溫度變化條件下，系統的處理延遲為 1 5 0 m s ，健康狀態預測準確率為 9 8 . 5 % ，異常檢測準確率為 9 8 . 7 % 。測試結果表明：系統在不同環境條件下能夠保持高效的監控和預警能力，為橋梁的狀態監控和維護提供了可靠的數據支持。

4結語

該文提出的基于云計算的道路橋梁信息管理系統，有效應對了海量監控數據帶來的存儲和處理挑戰。通過云計算技術的應用，系統實現了橋梁健康狀態的精準預測與異常檢測，并在多個測試場景中表現出優異的性能。該系統可進一步優化算法和傳輸技術，以適應更復雜的橋梁監控需求，為橋梁全生命周期的智能化管理提供更可靠的技術支持。

參考文獻

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[2]李銘敏，賴世錦，左海平.基于BIM橋梁健康狀況監控管理系統設計[J].裝備制造技術，2024（8）：117-120

[3]袁宏濤.基于Hadoop平臺的分布式文件云存儲系統設計[J].軟件，2024（6）：172-174.

[4]盛孟剛，盛思緣，鄧敏，等.基于長短期記憶網絡的授時欺騙檢測方法[J].全球定位系統，2024（4）：86-91.

[5]全紅平，石峻榜.油溶性降黏劑SVM的合成及降黏機理探究[J].現代化工，2024（9）：180-186+194.