基于物聯網的我國橋梁監測系統研究

文｜孟利波&1 崔哲&2 尚治宇3 貢力2 劉路慧3 高凡3

（1.招商局重慶交通科研設計院有限公司；2.復旦大學；3.中外建設信息有限責任公司）（&共同第一作者）

1.我國橋梁監測發展與標準化

橋梁是我國城市、鄉村、山地交通基礎設施建設的重要組成部分，我國的橋梁數量多、種類多、個性突出，部分城市橋梁交通流量大、使用頻繁、位置關鍵、負載較重、承受能力較弱。城市橋梁與市民的生命財產安全密切相關，如果發生安全事故，將會造成惡劣影響。目前，隨著物聯網技術應用，在橋梁運維與養護決策中引入了橋梁管理、健康監測，這些都對橋梁維護起到了積極的作用。

與其他民用基礎設施(如高層建筑、大跨度體育場館、隧道、高壩)相比，高柔性的大跨度橋梁更容易受到動荷載、疲勞荷載和材料老化的破壞。因此，針對BHM(橋梁健康監測系統)發展了各種先進的技術和方法。例如，設計了各種基于電阻、壓電陶瓷和光纖光柵的傳感器，并在實際橋梁上進行了測試。這些技術和方法使BHM 更加有效、可靠、低成本和智能化。在中國超過165 座主跨超過300 米的橋梁配備了長期BHM 系統，以應對各種不同的情況。下表列出了一些選定的BHM 系統在其壽命期內被用于評估結構性能的案例。

表1列出了部分橋梁所使用的傳感器，來大體呈現我國現有橋梁的類型和長度。

表1 橋梁使用的傳感器類型

一個典型的BHM 系統一般由傳感器子系統、數據采集與傳輸子系統、數據管理子系統和狀態評估子系統四大部分組成。在國內，BHM 標準化的重要性得到了研究人員和最終用戶的認可，并在這方面做出了很大的努力。目前，我國已經頒布了許多可用于指導橋梁監測的標準。BHM 標準可以用來指導橋梁監測的實施。這些標準的基本情況列于以下表格表2。

表2 橋梁等級標準

2.系統平臺的功能模塊設計

2.1 傳感器

由于橋梁建筑和結構所處的環境不同、構造不同、建筑用料不同、智能設備種類不一，有著諸多的不確定性，因此應充分考慮各類因素和滿足不同工作環境下，選取和部署傳感器。從傳感器的具體應用上可分箱梁線形與橋墩沉降監測、混凝土應變與溫度監測、車輛荷載監測、橋墩船撞監測。具體功能分析如下：

2.1.1 箱梁線形與橋墩沉降監測

測點的布置主要依據橋梁混凝土箱梁的受力變形特點，以及橋梁運營期內的實際線形變化情況，一般采用撓度傳感器和靜力水平儀進行監測。

2.1.2 混凝土應變與溫度監測

依據橋梁混凝土箱梁的受力，為監測混凝土箱梁各主要截面的溫度變化，相應的溫度測點位置選取與應變測點布置保持一致，一般使用振弦式應變傳感器進行監測。

2.1.3 車輛荷載監測

依據大橋的交通通行特點，一般采用動態稱重系統進行監測。

2.1.4 橋墩船撞、車撞監測

依據大橋的通航特點或者橋下車流量情況，采用雙向加速度傳感器進行監測。

2.2 數據采集與傳輸

基于物聯網、大數據、云計算技術下的橋梁監測系統，對于監測橋梁結構的安全運營起著重要意義，對數據、信息的采集與傳輸，通過分析處理，來掌握并監測橋梁健康狀態，從而直觀和準確地對科學養護橋梁做出相關的指導，進行大數據存儲處理，實現對橋梁監測系統的完善和發展。

2.2.1 基于NB-IoT 的智能傳感網絡

通過降低速率和移動性能，來支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接，獲取面向低功耗廣域物聯網的承載能力。另外，NB-IoT 部署在現有授權頻譜上，無需重新組網，射頻和天線也基本上都能夠復用，降低了運營使用成本。

2.2.2 基于LoRa 的智能傳感網絡

LoRa 是一種基于擴頻技術的遠距離無線傳輸技術，具有傳輸距離遠、抗干擾能力強、功率消耗低等傳輸優點。LoRa 技術有效地解決了有效解決了物聯網組網過于復雜和功耗過高的問題，延長了電池的使用壽命，成功地實現了低功耗下的遠距離通信。

2.3 數據預處理

2.3.1 可信度評估

數據可信度評估主要是判斷監測數據是否滿足對稱位置的相關性，連續數據的一致性等評估準則?？梢酝ㄟ^計算異常點數占數據段總數據點數的比例來進一步判定標簽的可靠性。

2.3.2 異常數據清洗

在物聯網(IoT)中，在進行數據處理前進行合適的異常數據清洗，能夠顯著地提升數據質量和模型效果。清洗監測數據中異常數據的方法研究眾多，有基于統計學習的方法(如馬爾可夫模型、離群點檢測、多元模型和事件序列分析等)、基于數據挖掘的方法(如鄰近性度量)、基于人工智能的方法(如神經網絡、聚類和模糊邏輯等)。

2.3.3 缺失數據填充

由于對異常數據的剔除和數據遺漏，為便于后續信號分析，需要對缺失數據進行填充。

2.3.4 噪聲處理

橋梁健康監測數據中往往混合了原始監測值、環境噪聲、人為激勵等，會導致數據中出現大量毛刺。為了使監測數據能夠真實地反映橋梁的狀態，得到光滑的函數圖像。需要對數據處理毛刺、還原平滑曲線，這一過程被稱為曲線的平滑濾波，需要對監測數據進行平滑去噪處理。

2.4 數據處理

傳統的機器學習方法適用于樣本數據較少的情況，常見的方法如聚類、SVM、決策樹等。隨著計算速度的提高和樣本數的增加，需要龐大算力的深度學習方法，也日益成為了橋梁健康監測領域的一個熱點，如CNN，目標檢測，深度置信網絡等深度學習方法。

2.4.1 基于卷積神經網絡的加速度數據處理

隨著監測技術的發展,橋梁監測數據庫的樣本量日趨龐大,同時具備著非常復雜的多元異構特征,傳統的機器學習方法結構,在處理樣本數極大的數據集時的分類效果不理想,發展陷入瓶頸,而深度神經網絡的表現隨著樣本數的增多而更加增強,在特征提取時的表現也較為優秀

2.4.2 基于計算機視覺的目標檢測

近年來，隨著計算機視覺研究的不斷更新，基于圖像的非接觸式結構健康監測方法也在不斷推陳出新，并且在實際的場景應用中也達到了期望的效果。基于圖像分割技術，通過矩形選框確定感興趣的區域，對該區域進行特征提取，從而對提取的特征進行檢測分類。目標檢測與目標分類、語義分割、實例分割存在著一定聯系，在橋梁監測具有重要意義。

2.4.3 深度置信網絡

深度置信網絡（DBN）是一種由多層受限玻爾茲曼機組合而成的網絡模型，在提取特征和處理非線性的高維數據等方面具有顯著的優勢，DBN 的模型不是傳統的判別模型，而是一種基于樣本數據與標簽之間的聯合分布的概率生成模型。DBN 生成模型通過學習神經元間的權重分布來最大概率來生成訓練數據,從而提升神經網絡的分類效果。

2.4.4 信息管理和歸集

利用BIM 技術、監測信息等，實現橋梁監測的模板創建、設計、實例化的全流程，收集巡檢報告、終端設備信息等，構建橋梁監測系統，有效地提高工作效率、節省資源、降低成本。

2.4.5 數據融合

建立橋梁監測系統、檢查報告和視頻監控等數據間的互聯互通。當發生異常報告時，生成異常警報給相關部門，從而進行病害人工確認。通過監控查看橋梁異常位置，建立數據關聯，提高維護效率。

3.云平臺建設

3.1 平臺概述

云端協同的物聯網系統監控管理平臺設計的目的是能夠統一管理系統內的終端設備、邊緣設備和服務器，可以使新的設備簡單快捷地接入到系統中，并對系統內各個設備的工作狀態進行監控，實現了數據的可視化查詢，能夠將系統運行過程中出現的異常情況和錯誤信息進行收集整理發送告警，實時監測整個系統內各部分運行的穩定性，該監控管理平臺對于保障整個系統的穩定性有著不可或缺的作用。

3.2 功能劃分

平臺部署成功后，即可根據需求開發相關的功能，為滿足基本的應用場景需求，云邊端協同的物聯網系統的監控管理平臺應包含設備管理模塊、用戶管理模塊、數據管理模塊和監控告警模塊，后面應用到更為豐富的場景時可根據需要拓展更多功能。

3.3 系統配置模塊

系統配置模塊可以為使用該系統的企業和個人創建賬號。在用戶初次使用時，需要向該平臺管理員表明用戶身份并提交用戶登錄信息包括“姓名”、“用戶名”和“登錄密碼”，平臺管理員根據用戶登錄信息為用戶創建賬戶，之后用戶可以通過“用戶名”和“登陸密碼”直接登錄監控管理平臺。

3.4 設備管理模塊

通過設備管理模塊可以快速將新接入云邊端協同的物聯網系統的設備上線到監控管理平臺，實現對系統內所有設備的統一管理和實時監控。一個新的設備接入進該監控管理平臺，需要經過注冊和認證，才能統一管理，而這一步也是應用監控管理平臺的重要原因。

3.5 數據管理模塊

數據管理模塊是該監控管理平臺的主要功能模塊，管理員和獲得相關權限的用戶可以在平臺上直接查看相關的數據信息包括設備實例信息、設備運行狀態、設備物模型、設備告警設置等，通過這些數據可以很好的掌握每個設備的信息和實時狀態。

3.6 監控告警模塊

監控告警模塊是該監控管理平臺的主要功能模塊，在平臺上對物聯網設備配置告警規則可以在設備數據達到閾值或觸碰告警設置條件時進行告警通知，通知相關人員進行維護。

3.7 可視化呈現

通過三維技術、虛擬現實技術等對數據進行處理和重構，讓數據展現更為直觀和容易理解。

4.應用案例

4.1 基本情況

重慶黃花園大橋是重慶市中環干道的關鍵工程，全長 4.4 公里。重慶年平均氣溫在 18℃左右，極端氣溫最高41.9℃，最低-1.7℃，無霜期長、雨量充沛、常年降雨量1000－1450 毫米，年平均霧日 104 天。從環境溫度年變化來看，黃花園大橋處年溫度變化較大，溫度的變化將影響大橋混凝土箱梁的應變變化。因此，需要采用監測手段對大橋各箱梁截面的溫度變化及溫度場進行監測，獲得大橋箱梁由溫度變化引起的截面應變變化。

4.2 監測系統建設

重慶黃花園大橋橋梁結構健康監測系統的涵蓋范圍為大橋主橋上、下游幅。通過建立黃花園大橋橋梁結構健康監測系統，收集有效信息對大橋的狀態和安全性進行評估，以實時了解結構的安全狀態，并實施有效的預防性養護、維修與加固工作，保證大橋檢查維修策略及時、高效，為養護需求、養護措施提供科學的決策依據。

根據橋梁結構監測需求，將橋梁結構健康監測系統劃分為4 個子系統，監測系統總體結構及功能見表3所示。

表3 系統總體架構劃分

5.總結

隨著近年來我國經濟的快速發展，為保證橋梁的安全運營，很多城市開展了橋梁結構健康監測系統建設，并納入市政專項維護工程。本文通過調研我國橋梁建設情況、橋梁監測系統應用等，進一步梳理橋梁健康監測系統功能、數據采集、平臺建設等，并依托應用案例進行分析?？梢钥闯?，通過物聯網、云計算、大數據等新一代信息技術的應用，能夠有效支撐橋梁的智慧化管理，為橋梁的健康監測賦能。