基于云計算的道路橋梁信息管理系統(tǒng)設(shè)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(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，橋梁監(jiān)控系統(tǒng)逐漸應(yīng)用于橋梁的健康管理，實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長對傳統(tǒng)的信息管理系統(tǒng)提出了嚴峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)信息管理系統(tǒng)受限于存儲空間和計算能力，難以處理大規(guī)模監(jiān)控數(shù)據(jù)。云計算技術(shù)因其強大的計算與存儲能力、靈活的擴展性成為橋梁監(jiān)控的理想解決方案[1]。為此，該文設(shè)計了一種基于云計算的道路橋梁信息管理系統(tǒng)，旨在通過分層架構(gòu)整合傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)傳輸、云端存儲與計算，提升橋梁狀態(tài)監(jiān)控的實時性和智能化水平[2]。

1云計算技術(shù)及其在橋梁管理中的應(yīng)用概述

云計算通過虛擬化技術(shù)實現(xiàn)資源的動態(tài)調(diào)配與按需分配，具備強大的彈性擴展性和高效的數(shù)據(jù)處理能力，能夠?qū)⒎稚⒌挠嬎愫痛鎯Y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(tǒng)信息管理系統(tǒng)難以高效處理物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)生成的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)，如振動、應(yīng)力、溫度等。云計算的引入有效突破了存儲和處理技術(shù)瓶頸，支持實時處理和分析多源數(shù)據(jù)，提升了橋梁監(jiān)控的準確性與連續(xù)性，并為健康評估和維護提供智能決策支持，實現(xiàn)了橋梁全生命周期的動態(tài)管理和優(yōu)化。

2道路橋梁信息管理系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計

基于云計算的道路橋梁信息管理系統(tǒng)設(shè)計遵循分層架構(gòu)模型，分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、云存儲與計算層及應(yīng)用層，其系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。每個層的設(shè)計均服務(wù)于系統(tǒng)的整體目標：提升橋梁監(jiān)控的智能化、實時化與高效化。

2.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計

2.2.1數(shù)據(jù)采集層模塊

數(shù)據(jù)采集層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)模塊，其核心任務(wù)是從橋梁的關(guān)鍵部位采集實時健康狀態(tài)數(shù)據(jù)。為確保數(shù)據(jù)的準確性與實時性，系統(tǒng)選用了多種高精度傳感器，能夠精準監(jiān)測振動、應(yīng)力、位移和溫度等參數(shù)，選用的主要傳感器設(shè)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(yīng)變計。MSP100壓力傳感器負責(zé)監(jiān)測橋梁關(guān)鍵部位的壓力變化，可適應(yīng)復(fù)雜的溫度和環(huán)境條件；352C65加速度傳感器用于捕捉橋梁的振動數(shù)據(jù)，其高靈敏度可實時反映橋梁在不同負載下的響應(yīng)情況；C2A-06-250LW應(yīng)變計用于監(jiān)測橋梁結(jié)構(gòu)中的應(yīng)力應(yīng)變情況，特別是在橋梁的承重和易變形區(qū)域布置該傳感器，能有效捕捉結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)處理。STM32F4支持多種傳感器接口，如I2C和SPI，具備高效的數(shù)據(jù)處理能力和低功耗設(shè)計，能夠?qū)崿F(xiàn)長時間、低能耗的監(jiān)測任務(wù)。各設(shè)備的關(guān)鍵配置參數(shù)如表1所示。

通過部署以上設(shè)備，系統(tǒng)能夠?qū)崟r捕捉橋梁在不同環(huán)境和負載條件下的動態(tài)響應(yīng)，確保橋梁健康數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)校驗機制，進一步保障了數(shù)據(jù)的精度和完整性，有效延長了設(shè)備的使用壽命，同時為后續(xù)數(shù)據(jù)傳輸和分析提供了可靠的基礎(chǔ)。

2.2.2數(shù)據(jù)傳輸層模塊

數(shù)據(jù)傳輸層負責(zé)將采集到的橋梁監(jiān)控數(shù)據(jù)可靠地傳輸至云端。該層的設(shè)計采用了華為的Boudica150NB-IoT芯片模組，該模組支持低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)（LPWAN）通信，適合分布廣泛、數(shù)據(jù)量較小的橋梁監(jiān)控場景。數(shù)據(jù)通過窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）傳輸，可以實現(xiàn)深度覆蓋和低功耗特性，確保數(shù)據(jù)即使在遠程或偏遠的橋梁監(jiān)測中也能及時傳輸。同時，數(shù)據(jù)傳輸層結(jié)合5G通信模塊實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸，滿足大規(guī)模橋梁群的實時監(jiān)控需求。數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議選用用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議（UDP），主要因為其低延時特性，能夠確保傳輸數(shù)據(jù)的及時性，適合監(jiān)控場景中要求快速響應(yīng)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(tǒng)的核心模塊，負責(zé)處理和存儲來自各個橋梁監(jiān)控點的海量數(shù)據(jù)，并通過智能算法進行數(shù)據(jù)分析，以預(yù)測橋梁的健康狀態(tài)和識別潛在的風(fēng)險。該層采用了AmazonWebServices（AWS）的簡單存儲服務(wù)（SimpleStorageService，S3），支持大規(guī)模的存儲需求，并確保數(shù)據(jù)的可靠性和可擴展性。數(shù)據(jù)處理過程基于ApacheHadoop分布式存儲系統(tǒng)（HDFS）和ApacheSpark大數(shù)據(jù)處理框架，以高效處理和分析大量監(jiān)控數(shù)據(jù)[3]。

在智能分析方面，云存儲與計算層采用TensorFlow框架構(gòu)建的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型來進行時間序列分析，預(yù)測橋梁未來的健康狀態(tài)[4。LSTM模型能夠記憶輸入序列中的長時間依賴關(guān)系，適合處理橋梁監(jiān)控數(shù)據(jù)的動態(tài)變化，其核心公式為：

式中， —當(dāng)前時刻 t 的隱狀態(tài)； —上一時刻 的隱狀態(tài)； —當(dāng)前時刻 t 的輸入的數(shù)據(jù)； ， —輸入和隱狀態(tài)之間的權(quán)重矩陣； —偏置項；σ ———激活函數(shù)。該結(jié)構(gòu)使得LSTM能夠捕捉到橋梁狀態(tài)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜時間依賴性，從而預(yù)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(jié)構(gòu)異常檢測[5]。SVM通過構(gòu)建一個最優(yōu)超平面來將不同狀態(tài)的數(shù)據(jù)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(quán)重向量； x —輸入特征； b 偏置項； f （ x ） ——分類決策函數(shù)。SVM能夠?qū)蛄航Y(jié)構(gòu)的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行分類，識別異常情況，幫助管理人員及時采取相應(yīng)的維護措施。

為確保云存儲與計算層穩(wěn)定、高效運行，對該層的各個子系統(tǒng)進行了詳細配置。云存儲與計算層的全局配置結(jié)構(gòu)體如表2所示。

在全局配置結(jié)構(gòu)體中，S3存儲桶名稱用于定義系統(tǒng)在AWSS3上的存儲路徑，保證所有橋梁監(jiān)控數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)在集群中的安全性與高效性；Spark執(zhí)行器數(shù)量則直接影響數(shù)據(jù)的并行處理能力。

此外，詳細配置LSTM和SVM算法的相關(guān)參數(shù)，以確保算法模型在不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集上都能實現(xiàn)準確預(yù)測和分類。通過這些配置，系統(tǒng)能夠靈活處理不同類型的數(shù)據(jù)，并根據(jù)需要優(yōu)化資源使用和模型性能，確保橋梁監(jiān)控數(shù)據(jù)的精準分析與安全管理。

2.2.4 應(yīng)用層模塊

應(yīng)用層為用戶提供一個友好、直觀的操作界面，負責(zé)將分析后的橋梁數(shù)據(jù)通過可視化方式呈現(xiàn)給用戶。該層的設(shè)計采用基于HTML5、CSS3和JavaScript開發(fā)的Web應(yīng)用，配合D3.js數(shù)據(jù)可視化庫實現(xiàn)橋梁健康狀態(tài)的圖形化展示。用戶通過瀏覽器即可訪問系統(tǒng)的監(jiān)控界面，實時查看橋梁的健康數(shù)據(jù)與評估報告。應(yīng)用層還集成了AutodeskRevit的3D建模功能，通過建筑信息模型（BIM）技術(shù)，呈現(xiàn)橋梁的三維結(jié)構(gòu)和監(jiān)控點的實時狀態(tài)變化。用戶不僅可以通過可視化界面快速了解橋梁的當(dāng)前狀態(tài)，還可根據(jù)系統(tǒng)生成的維護建議，結(jié)合預(yù)警機制，作出合理的維護決策，確保橋梁的安全性和穩(wěn)定性。

3 系統(tǒng)測試

系統(tǒng)測試是驗證道路橋梁信息管理系統(tǒng)各功能模塊有效性的重要環(huán)節(jié)。測試通過設(shè)置實際的橋梁監(jiān)控環(huán)境模擬不同的橋梁健康狀態(tài)和故障場景，確保系統(tǒng)在實際應(yīng)用中能夠有效運行并提供準確的監(jiān)控和預(yù)警。

3.1測試環(huán)境

測試環(huán)境模擬了真實的橋梁監(jiān)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(yīng)變計，分別監(jiān)測壓力、振動和應(yīng)力應(yīng)變數(shù)據(jù)。傳感器通過STM32F4微控制器預(yù)處理后，將每小時約3GB的監(jiān)控數(shù)據(jù)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(wù)和HDFS進行分布式數(shù)據(jù)管理，結(jié)合Spark框架實現(xiàn)高效并行處理。測試覆蓋了不同數(shù)據(jù)量（ 1 0 M B 至5GB）的復(fù)雜環(huán)境，以驗證系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理中的穩(wěn)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(guān)鍵部位，持續(xù)采集實時監(jiān)控數(shù)據(jù)，包括振動、壓力和應(yīng)力。傳輸層使用NB-IoT和5G技術(shù)將數(shù)據(jù)上傳至云端，并使用UDP保證數(shù)據(jù)的實時性。云存儲與計算層使用LSTM模型進行健康狀態(tài)預(yù)測，SVM算法用于異常檢測。測試模擬了多種橋梁健康狀態(tài)，例如溫度變化、載荷波動和結(jié)構(gòu)老化，以評估系統(tǒng)在不同情況下的性能。系統(tǒng)還測試了在高峰數(shù)據(jù)量時的數(shù)據(jù)傳輸效率和實時性，以確保數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性。

3.3 測試結(jié)果分析

測試結(jié)果如表3所示，系統(tǒng)在不同測試場景中表現(xiàn)出卓越的準確性和穩(wěn)定性。在常規(guī)監(jiān)控環(huán)境下，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理延遲為 1 2 0 m s ，LSTM模型對橋梁健康狀態(tài)的預(yù)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(shù)據(jù)傳輸場景中，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理延遲保持在 ，健康狀態(tài)預(yù)測和異常檢測準確率分別為9 7 . 4 % 和 9 7 . 5 % ，表現(xiàn)出良好的抗壓能力。在溫度變化條件下，系統(tǒng)的處理延遲為 1 5 0 m s ，健康狀態(tài)預(yù)測準確率為 9 8 . 5 % ，異常檢測準確率為 9 8 . 7 % 。測試結(jié)果表明：系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下能夠保持高效的監(jiān)控和預(yù)警能力，為橋梁的狀態(tài)監(jiān)控和維護提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

4結(jié)語

該文提出的基于云計算的道路橋梁信息管理系統(tǒng)，有效應(yīng)對了海量監(jiān)控數(shù)據(jù)帶來的存儲和處理挑戰(zhàn)。通過云計算技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)實現(xiàn)了橋梁健康狀態(tài)的精準預(yù)測與異常檢測，并在多個測試場景中表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。該系統(tǒng)可進一步優(yōu)化算法和傳輸技術(shù)，以適應(yīng)更復(fù)雜的橋梁監(jiān)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(shù)支持。

參考文獻

[1]李志，林森，張強.面向軌道交通智能故障檢測的邊云計算方法[J].計算機科學(xué)，2024（9）：331-337.

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

[3]袁宏濤.基于Hadoop平臺的分布式文件云存儲系統(tǒng)設(shè)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(wǎng)絡(luò)的授時欺騙檢測方法[J].全球定位系統(tǒng)，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(xiàn)代化工，2024（9）：180-186+194.