基于光纖傳感的橋梁病害識別技術探究

侯躍敏，周廣利

（山東省交通科學研究院，山東 濟南 250102）

在當代社會，橋梁作為重要的交通基礎設施，承載著人們出行和貨物運輸的重要任務。然而，由于長期受到自然環境、負荷和老化等因素的影響，橋梁存在著潛在的結構病害風險。這些病害如果得不到及時發現和處理，可能會導致嚴重的事故和損失。為了保障橋梁的安全運行和延長其使用壽命，橋梁病害識別技術應運而生。其中，基于光纖傳感的橋梁病害識別技術以其高精度、實時性和可靠性受到越來越多的關注和應用。

1 橋梁病害概述

橋梁病害是指橋梁結構在使用過程中由于自然環境、負荷、老化等因素導致的損傷、變形或失效現象。這些病害會對橋梁的結構完整性、承載能力和使用安全性產生不良影響。橋梁病害可以分為多種類型，常見的包括：一是裂縫和破損。由于材料老化、負荷過重或設計不合理等原因，橋梁結構中出現裂縫和破損現象。這些裂縫和破損會導致結構的強度和穩定性下降，進而影響橋梁的安全性能。二是銹蝕和腐蝕。橋梁常常暴露在濕潤的環境中，使得金屬結構容易受到氧化和腐蝕的影響。銹蝕和腐蝕會導致金屬結構的減薄、強度降低和斷裂等問題，對橋梁的使用壽命和安全性造成威脅。三是疲勞和應力集中。橋梁在長期使用過程中，受到交通荷載的反復作用，容易發生疲勞破壞。此外，結構的設計和施工缺陷也導致應力集中現象，使得局部區域的應力超過材料的承載能力。四是混凝土龜裂和碳化。橋梁中使用的混凝土材料會出現龜裂和碳化現象。龜裂會導致混凝土的強度和耐久性下降，而碳化則會降低混凝土中鋼筋的保護層效果，進而使鋼筋受到腐蝕。五是橋墩沉降和基礎沉降。由于地基的沉降或不均勻沉降，橋墩和橋梁基礎出現不穩定情況。這種沉降會導致橋梁結構的變形和不平衡，進而影響橋梁的使用安全性和穩定性。

2 傳統橋梁病害識別技術的局限性

傳統的橋梁病害識別技術在效率、準確性和實時性方面存在一定的局限性。第一，傳統的橋梁病害識別通常需要依靠人工進行巡檢和觀察，這種方法效率低下且存在主觀性，可能會漏檢或誤判病害。同時，大型橋梁的巡檢難度較高，需要耗費大量的時間和人力資源。第二，傳統的病害監測方法通常是定期或不定期地進行，無法實現對橋梁結構的連續和實時監測。這種間斷性的監測容易錯過病害的早期階段，導致病害的進一步擴展和惡化。第三，傳統的監測方法通常只能對橋梁的局部區域進行監測，而無法全面了解整個橋梁結構的健康狀況。這可能導致一些隱藏的病害得不到及時發現，造成安全隱患。第四，傳統的橋梁病害識別方法在數據分析和處理方面存在一定的困難。由于橋梁結構具有復雜的非線性特性，病害信號往往受到環境噪聲和其他干擾的影響，需要經過復雜的信號處理和分析才能提取出有效的病害特征。第五，傳統的病害監測方法往往缺乏實時預警機制，無法及時發出警報信號，使相關人員難以采取緊急措施，增加病害演化過程中的風險，并可能導致橋梁的損壞和事故發生。

3 基于光纖傳感的橋梁病害識別技術要點

3.1 光纖布置方案設計

光纖傳感器的正確布置和安裝對于有效監測橋梁結構的變化至關重要。在設計光纖布置方案時，需要考慮以下幾個關鍵因素：首先，確定光纖傳感器的布置區域是布置方案設計的首要任務，優先考慮在梁體、橋墩、支座等這些關鍵結構區域布置光纖傳感器。其次，在確定光纖傳感器的布置區域后，需要確定布置的密度和間距，確定傳感器布置方式。光纖傳感器可以采用多種布置方式，如粘貼、嵌入、綁扎等。布置方式的選擇應根據具體情況進行。對于光纖布拉格光柵傳感器，可以將其粘貼在結構表面或嵌入到混凝土中。這種方式能夠實現對結構表面應變的監測。對于光纖彎曲傳感器，可以使用綁扎或固定裝置將其固定在結構上。這種方式適用于對結構撓度和變形的監測。最后，確定光纖傳感器的布置路徑是光纖布置方案設計的重要環節。布置路徑應盡可能貼合橋梁結構的幾何形狀和構造特點，以最大限度地覆蓋關鍵區域并減少布置路徑的長度。布置路徑應避免與其他結構元件和設施的沖突。在橋梁結構中可能存在許多干擾因素，如支撐結構、鋼筋混凝土構件、電纜管道等。在布置路徑時要留出足夠的空間，避免傳感器與這些元件之間的干擾或損壞。必要時可以采取特殊的保護措施，例如設置護套、保護層或進行隔離。

3.2 光纖傳感信號采集與處理

光纖傳感器通過實時監測橋梁結構的變化和異常情況，生成大量的傳感信號數據。正確的信號采集和處理方法可以提取出有用的信息，并進行病害診斷和監測。以下是光纖傳感信號采集與處理的關鍵要點：第一，建立合適的信號采集系統是光纖傳感技術的關鍵一步。該系統包括傳感器接口模塊、數據采集單元和數據處理單元。傳感器接口模塊負責與光纖傳感器的連接，并將傳感器信號轉化為可處理的電信號。數據采集單元負責采集和存儲傳感器產生的原始數據。數據處理單元則負責對采集到的數據進行濾波、放大、去噪等處理，以準備后續的信號分析和病害診斷。第二，從采集到的光纖傳感信號中提取出與橋梁病害相關的特征參數。這些特征參數可能包括應變、振動頻率、溫度變化等。提取特征參數的方法通常包括時域分析、頻域分析和小波變換等。通過分析和比對這些特征參數，可以檢測和識別橋梁結構中的異常情況和潛在病害。第三，光纖傳感信號中常常包含一些噪聲和干擾，對信號進行濾波和去噪處理，以提高信號的質量和準確性。常用的信號處理方法包括低通濾波、高通濾波、中值濾波、小波降噪等。濾波可以去除高頻噪聲和低頻干擾，提取出有用的信號成分。第四，采集到的信號經過預處理后，可以應用數據分析和診斷算法進行進一步處理。這些算法可以利用機器學習、模式識別、人工智能等技術，根據已知的病害模式進行訓練，以實現對不同類型橋梁病害的準確識別和分類。例如，可以使用支持向量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）等算法進行病害的自動診斷。第五，將經過處理的數據進行可視化展示，以便工程師和維護人員更直觀地了解橋梁結構的健康狀況。數據可視化可以采用圖表、曲線和熱力圖等形式，直觀地顯示各個監測點的變化趨勢和異常情況。此外還可以通過報警系統實現實時的異常監測和預警功能。當檢測到橋梁結構的異常情況或病害超過預設閾值時，系統可以通過聲音、光線或網絡等方式發出預警或報警信號，提醒相關人員及時采取措施修復或加固受損部位，以避免進一步的破壞。第六，采集到的光纖傳感信號數據需要進行有效的存儲和管理。這些數據通常包括原始數據、特征參數、診斷結果等。為方便后續的分析和查詢，需要建立合理的數據存儲結構和數據庫，還要制定數據備份和保護策略，確保數據的安全性和可靠性。

3.3 病害特征提取與分析算法

通過對采集到的光纖傳感信號進行特征提取和分析，可以識別橋梁結構中的異常情況和病害。以下是病害特征提取與分析算法的關鍵要點：一是特征提取方法。病害特征的提取是橋梁病害識別的基礎。常用的特征提取方法包括時域分析、頻域分析和小波變換等。時域分析通過計算信號的統計特性，如均值、方差、峰值等，來反映信號的時序特征。頻域分析則將信號轉換到頻域，通過計算信號的頻譜特征，如功率譜密度、頻率成分等，來揭示信號的頻率特征。小波變換則能夠同時提取信號的時域和頻域特征，具有較好的時頻局部性。二是特征選擇和降維。由于光纖傳感信號可能包含大量的特征參數，為了提高識別的準確性和效率，需要進行特征選擇和降維。特征選擇是指從原始特征中選擇出最具有區分能力的特征子集。常用的特征選擇方法有相關系數、信息增益、卡方檢驗等。特征降維則是通過線性或非線性變換將高維特征空間轉換為低維空間，減少特征的冗余性和計算復雜度。常用的特征降維方法有主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、t-SNE 等。三是病害識別算法。基于特征提取的結果，可以應用不同的機器學習、模式識別或深度學習算法進行病害識別。常用的算法包括支持向量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）、決策樹（DT）、隨機森林（RF）等。這些算法能夠通過學習和訓練已知病害樣本的特征模式，實現對未知樣本的分類和識別。近年來，深度學習算法如卷積神經網絡（CNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等也在橋梁病害識別中得到應用，具有較強的特征提取和識別能力。四是多模態融合。為進一步提高病害識別的準確性，可以考慮將多個傳感器的數據進行融合。除了光纖傳感器，還可以結合其他類型的傳感器，如加速度計、位移傳感器等，以獲取更全面的結構信息。多模態融合可以通過融合不同傳感器的特征參數、融合不同傳感器的決策結果等方式來實現。通過綜合利用多個傳感器的信息，可以提高病害識別的可靠性和魯棒性。五是病害監測與預測。光纖傳感技術還可以用于橋梁病害的監測和預測。通過長期監測橋梁結構的傳感信號變化，建立病害的演化模型和預測算法。這可以幫助工程師更好地了解橋梁結構的健康狀態和壽命，及時采取維修和加固措施，提前預防事故的發生。六是模型更新和優化。病害識別的性能和準確性與所使用的模型和算法密切相關。隨著監測數據的積累和新的病害樣本的獲取，對病害識別模型進行更新和優化。這包括重新訓練模型、引入新的特征參數、優化算法參數等。通過不斷改進和優化模型，可以提高病害識別的精度和穩定性。

3.4 橋梁病害識別與評估模型構建

通過建立合適的模型，可以對橋梁的病害進行準確識別和評估。以下是橋梁病害識別與評估模型構建的關鍵要點：一是收集和整理與橋梁病害相關的數據。這些數據包括光纖傳感器采集到的原始信號數據、病害樣本的特征參數數據以及病害評估的標簽數據等。數據的質量和充分性對于構建準確的模型至關重要。二是在數據準備階段進行特征工程，即對原始數據進行處理和轉換，提取與病害相關的特征。特征工程的目的是降低維度、消除噪聲、增強可區分性，并準備用于模型訓練和評估的特征矩陣。常見的特征工程方法包括統計特征提取、頻域特征提取、小波變換等。三是根據病害識別和評估的需求，選擇合適的模型進行構建。常用的模型包括機器學習算法如支持向量機、隨機森林、神經網絡等，以及深度學習算法如卷積神經網絡、循環神經網絡等。根據數據的特點和問題的需求，選擇適合的模型進行構建。四是利用已準備好的特征數據進行模型的訓練和優化。訓練過程中，將數據分為訓練集和驗證集，并利用訓練集對模型進行參數調整和優化，以最大程度地減小誤差。同時，利用驗證集對模型的性能進行評估和調整，確保模型具有良好的泛化能力。五是完成模型的訓練后，使用獨立的測試集對模型進行評估和驗證。通過與真實數據的比較，評估模型的準確性、召回率、精確率等指標。如果模型的性能不達標，應進行進一步的參數調整和優化，直至獲得滿意的結果。六是經過評估和驗證的模型可以進行部署和應用。在實際應用中，需要將模型集成到橋梁監測系統中，實現實時的病害識別和評估。模型部署可以采用不同的方式，如將模型嵌入到移動設備或嵌入式系統中，或將模型部署到云端進行遠程調用。部署時需要考慮模型的性能要求、實時性要求和資源消耗等因素。七是模型更新和維護。橋梁病害是一個動態變化的過程，因此模型需要定期更新和維護。隨著新的數據的積累和病害樣本的增加，可以使用新的數據對模型進行重新訓練，以提高模型的準確性和泛化能力。八是效果評估與改進。模型的效果評估是一個持續的過程，應該定期對模型的性能進行評估，通過與實際橋梁病害的比對，驗證模型的準確性和可靠性。根據評估結果，可以發現模型的局限性和不足之處并進行改進和優化，以提高識別和評估的精度和可靠性。

4 結論

基于光纖傳感的橋梁病害識別技術是一種高效、精確和可靠的方法，能有效地監測和評估橋梁結構的健康狀況。相比傳統的病害識別技術，通過正確的光纖布置方案設計，光纖傳感信號的準確采集和處理，病害特征提取與分析算法的應用，以及橋梁病害識別與評估模型的構建，可以實現對橋梁病害的準確識別、監測和評估。