橋梁結構監測數據分析算法平臺設計及實現

孫文瑞，鄭正南，朱立偉

（浙江杉工智能科技有限公司，浙江 杭州 315100）

0 引 言

橋梁建成后隨著運營時間的推移，大橋各構件將面臨各種損傷及內力狀態的改變，相應橋梁的剛度和承載能力就會出現不同程度的衰減。為避免災難性事故的發生，需對橋梁進行健康監測[1-3]。橋梁健康監測系統需要綜合利用現代傳感測試、信號分析、遠程智能控制、計算機技術、損傷識別、結構安全評定等當代新技術進行設計與實施，行業壁壘厚、資金投入大、通用程度低[4]。對于經濟體量較小的橋梁而言，經濟效益不好，投入回報率低，因此搭建一個實用、使用門檻低、功能豐富的開放性橋梁監測數據分析計算平臺，實現平臺與算法的解耦，供用戶以在線的形式對獲得的各類數據進行自主分析，以標準化服務的形式為橋梁安全監測提供全過程數據分析服務，十分有必要[5]。

1 技術路線

1.1 整體架構設計

橋梁結構監測系統一般可分為感知層、傳輸層、數據層、應用層四個部分[6]，橋梁監測數據分析算法平臺屬于其中的數據層。感知層主要由現場采集設備、傳感設備等數據獲取設備組成，實現橋梁撓度、應變、振動、位移等橋梁監測數據，風速、風向、溫度等環境數據，車輛等荷載數據三大類數據的獲取。傳輸層通過有線或無線的形式將感知層得到的各類數據，傳輸到云服務端。云服務端負責將數據儲存在云數據庫，管理用戶客戶端的接口請求，做好與終端的數據連接。數據層的橋梁監測數據分析算法平臺可以通過調取數據庫數據或用戶直接上傳數據的方式，獲得數據，再通過指定算法處理數據。數據處理后的結果返回云服務端，或直接反饋給用戶。應用層可根據不同需求，為管理部門、手機用戶或者網絡用戶，提供相關的數據服務，為用戶行車安全、橋梁運行安全提供強有力的技術支持。橋梁監測數據分析算法平臺的整體架構如圖1所示。

圖1 橋梁監測數據分析算法平臺的整體架構

1.2 技術路線

針對橋梁監測系統，結合數值分析、機器學習、人工智能等技術，研究監測數據處理、分析、預警、評估等算法及應用。實現對橋梁撓度、應變、振動、位移等監測數據的提取、清洗、處理、計算等功能，結合結構力學理論實現對橋梁結構承載力狀況、模態、疲勞技術狀況、性能發展趨勢等方面的智能評估，并在此基礎上構建橋梁監測算法平臺，實現對橋梁監測數據的智能分析，為橋梁安全監測系統提供專業算法分析服務。

主要應用的技術包括：數值分析技術，大數據挖掘技術，機器學習技術，人工智能技術，橋梁結構承載力狀況、疲勞技術狀況、性能發展趨勢等的智能評估技術，建立數據關聯分析模型技術，網頁開發技術等。

1.3 運行機制

橋梁監測數據分析算法平臺的核心運行機制為算法觸發機制。算法作業的觸發方式分為外部觸發、時間觸發和手動觸發三類[7]，觸發步驟如下：

（1）用戶在橋梁監測數據分析算法平臺的界面中配置觸發器；

（2）外部觸發：由第三方系統向算法平臺的指定接口發送信號；

（3）時間觸發和手動觸發：當滿足觸發條件時，向算法平臺的指定接口發送信號；

（4）橋梁監測數據分析算法平臺接收到指定信號后，根據需求進行相應的算法作業，并返回處理結果。

2 系統總體功能概述

本文通過搭建橋梁監測算法平臺，實現平臺與算法的解耦，以標準化服務的形式為橋梁安全監測提供全過程數據分析服務。系統主要功能模塊包含首頁、時程分析、統計分析、承載力分析、模態分析和疲勞分析。總體功能劃分如圖2所示。

圖2 橋梁監測數據分析算法平臺的總體功能劃分

3 功能模塊及用戶界面

3.1 數據分析功能

系統能夠對橋梁撓度、應變、振動、位移等監測數據進行提取、清洗、處理、統計分析等。具體如下：

（1）選擇指定數據庫集合，并根據篩選條件對數據庫內數據進行查看、展示，如圖3所示。

圖3 數據查看與展示示例圖

（2）通過重采樣、粗差處理、數據補全、數據平滑濾噪、數字濾波對采集到的數據進行數據清洗，以保證數據的穩定，提高數據質量，增加后續數據分析的可靠度。

（3）對各種監測量歷史數據進行統計分析，計算均值、方差、最大值、最小值等統計特征值，生成圖表，方便用戶查看各監測項目工作情況，如圖4所示。

圖4 數據統計分析示例圖

（4）根據配置參數生成對應報表，展示效果簡明且直觀。

3.2 技術狀況評估功能

結合結構力學理論，對處理后的監測數據進行分析計算，實現對橋梁結構承載力狀況、模態、疲勞技術狀況、性能發展趨勢等方面的智能評估，提供橋梁安全狀態的決策、預警支持。主要內容如下：

（1）根據橋面荷載分布仿真數據或橋面真實車輛分布情況，分析當前荷載工況對結構產生的理論變形，并對比監測系統實際測量的變形值，對橋梁進行結構承載力評估，并為管理人員給出相應的維護保養建議，如圖5所示。

圖5 橋梁承載力分析示例圖

（2）根據傳感器加速度數據計算分析橋梁動力特性，繪制各傳感器數據的時程圖、功率譜圖和橋梁不同階次的振型圖。判斷橋梁結構是否出現損傷或異常，實現對橋梁結構健康狀況的宏觀把握，如圖6所示。

（3）通過應變監測數據，結合疲勞分析算法實現結構疲勞壽命評估[8]。通過疲勞試驗得到橋梁構件的S-N曲線，然后根據miner線性累積損傷準則來估算橋梁構件的疲勞剩余壽命[9-10]，如圖7所示。

（4）結合自動監測、人工巡檢數據和其他相關數據（包括橋梁基礎信息、成橋試驗數據、人工巡檢數據等）對結構的整體工作狀態進行技術狀況評估。

4 結 語

本文針對橋梁監測數據的分析算法，發展處于國內領先水平的橋梁監測技術，搭建具有獨立知識產權的橋梁監測平臺，突破橋梁監測系統行業壁壘厚、資金投入大、通用程度低的難題，為我國橋梁監測提供關鍵技術與平臺，實現了橋梁監測數據分析工作的平臺化，有效降低橋梁監測成本，產生經濟效益的同時，具有很大的社會效益。