鐵路橋梁病害信息化管理系統設計

李 超，朱宏偉，姜子清，張文達，劉 浩

（中國鐵道科學研究院集團有限公司 鐵道建筑研究所，北京 100081）

截至2023年，我國鐵路營業里程達15.8萬km。在鐵路系統中，橋（梁）隧（道）路（基）軌（道）等基礎設施是鐵路運行的關鍵載體，其狀態直接關系到鐵路運輸和運營安全[1]。由于橋梁類型多樣且長期處于風、雨、雪、高溫、嚴寒、積水等自然環境中，導致其病害種類多樣（如裂縫、變形、腐蝕、斷裂、氧化等），隨著服役時間增加，不良狀態出現概率增大，同時導致養修成本增加，嚴重影響鐵路橋梁的使用壽命。如何利用新一代信息技術對橋梁病害信息進行管理，成為當前亟需解決的問題。

本文基于數據-知識雙驅思想，即通過數據收集、整理、分析和挖掘形成知識，再將知識應用到實際決策和管理中，設計鐵路橋梁病害信息化管理系統。以數據為基礎，借用大數據、人工智能、云計算、BIM（Building Information Modeling）等技術[2]，實現圖文的立體轉化；依托數據知識庫體系、編碼體系及決策管理方法等技術，實現鐵路橋梁病害信息管理的可視化、數字化及規范化[3-6]，以期提高鐵路橋梁病害管理水平，為鐵路工程項目的智能化提供支持。

1 系統架構

鐵路橋梁病害信息化管理系統面向鐵路局集團公司、工務段、工區/班組等多級用戶，涵蓋技術體系、數據體系及應用體系，其架構如圖1所示。

圖1 鐵路橋梁病害信息化管理系統架構

1.1 數據采集層

負責采集鐵路既有數據及外部數據等，可采用如傳感器采集、人工輸入、自動化掃描等多種方式進行數據采集。該層將采集到的各項數據整合到一個BIM模型中，實現數據的可視化、標準化管理，同時，將數據傳輸到存儲層及服務層中進行存儲、處理和解析，以支持系統的各項功能和服務，從而實現對鐵路橋梁的全面信息化管理，為后續病害診斷和維修工作提供數據支持和決策依據。

1.2 數據存儲層

包括關系型、非關系型及文件系統數據庫，確保數據的安全存儲和可訪問性，使用多種技術實現數據存儲，以便進行數據解析和檢索。其中，關系型數據庫使用MySQL、Oracle、SQL Server等進行數據操作和管理，適合存儲結構化數據，如表格數據、關系數據等；非關系型數據庫使用NoSQL等技術，適合存儲非結構化數據，如文圖、視頻等。

1.3 數據服務層

提供數據處理、分析、建模等核心服務，使用深度學習、人工智能等技術對鐵路橋梁的病害發生規律和趨勢進行分類、分析和預測[7]，為后續的病害預防和維修提供參考。同時，提供統一的數據訪問和操作接口，采用RESTful API進行數據交互和服務調用，提高系統的可擴展性和靈活性，保障數據的安全性和完整性[8]。

1.4 數據應用層

采用Java EE技術作為開發平臺，使用Spring、Hibernate及Struts2等框架技術進行集成開發。其中，Spring框架用于管理組件之間的依賴關系和處理業務邏輯；Hibernate框架將Java對象映射到關系數據庫中，簡化數據訪問的編程；Struts2框架將應用程序的功能分為模型、視圖和控制器3個部分，使應用程序更易于維護和擴展。實現高效、可靠、可擴展的應用程序。

2 系統功能

鐵路橋梁病害信息化管理系統功能架構如圖2所示。

圖2 鐵路橋梁病害信息化管理系統功能架構

2.1 數據展示

為用戶提供直觀、簡潔的界面，展示橋梁重要數據，如橋梁整體信息（包括橋梁簡介、位置分布、結構信息等）、橋梁的病害統計（包括病害類型總數量統計、結構部位病害統計、孔跨病害數量統計）、橋梁病害的識別結果和預警信息等。同時，提供用戶交互功能，如搜索框、導航菜單等。

2.2 數據采集與處理

將靜態數據、終端數據、既有系統數據、外部數據等多維度、多層次數據進行關聯匹配，包括BIM、無人機、三維掃描、雷達、傳感器、氣象、辦公系統等數據。對鐵路橋梁裂縫、橋墩傾斜、橋面鋪裝損壞等專業病害進行數字化建模，并將其與相關的數據屬性（如編碼、位置、調度等）進行關聯，便于將數據呈現給用戶，用戶可依據這些數據集進行深入的病害診斷和維修決策。

2.3 病害識別與評估

病害識別即利用算法和模型，結合數據庫對采集到的橋梁數據進行深入解析和處理，自動識別橋梁的潛在病害。結合歷史數據、實時監測數據及專家經驗，對病害進行準確判斷，同時進行復核補充。對識別出的病害進行性能評估，包括病害的嚴重程度、影響范圍、發展趨勢等，為用戶提供有針對性的維修建議。

2.4 維修計劃與評估

根據病害識別與評估結果，制定科學、合理的維修計劃。計劃包括維修的時間、地點、人員、材料等資源安排，確保維修工作的高效進行。同時，通過圖表、報告等形式展示維修計劃的執行情況、維修進度、成本分布等信息，對維修計劃的執行情況進行實時跟蹤和評估，確保維修任務按時按質完成，并為維修決策提供有力支持。

2.5 作業App

是集移動巡檢、檢查記錄、養修記錄于一體的移動端工具。移動巡檢用于對現場設備進行實時檢查，記錄設備狀態、運行數據等關鍵信息；檢查記錄功能可詳細記錄每次巡檢的詳細情況，包括發現的問題、處理情況等，確保信息完整可追溯；養修記錄功能提供了設備養護和維修的詳細記錄，幫助用戶掌握設備維護情況。作業APP不僅提高了維修巡檢工作的效率和質量，還為用戶提供了更加便捷、智能的作業管理體驗。

2.6 基礎管理

主要用于系統的角色管理、權限管理及參數設置。角色管理用于定義不同的用戶角色，并為每個角色分配相應的權限集合，確保用戶只能訪問和操作其被授權的功能；權限管理進一步細化了用戶訪問和操作的控制，確保系統安全性和數據保密性；參數設置用于配置巡檢設備的初始化信息及系統的各種參數，包括設備的型號、序列號、IP地址等初始化信息，以滿足不同用戶的操作習慣和需求。

3 關鍵技術

3.1 知識庫體系

以更安全、便捷、高效為原則，建立包含技術體系、數據體系和應用體系于一體的標準化、規范化鐵路橋梁病害信息化管理系統知識庫體系，如圖3所示。

圖3 鐵路橋梁病害信息化管理系統知識庫體系

（1）技術體系分為通用標準、專業標準及管理標準，用于支撐病害庫標準化、規范化。其中，通用標準包括通用及綜合技術等標準；專業標準包含鐵路橋梁設計、鐵路橋梁施工、鐵路橋梁運維及網絡安全等標準；管理標準包含管理制度、資源配置、過程控制、現場管理、接口管理等標準。

（2）數據體系分為數據管理和數據應用，包括數據存儲、解析、統計、預處理、整合等管理過程及病害數據、專家知識數據、歷史維修數據等內容，用于支持鐵路病害的診斷、維修、監測和預測。

（3）應用體系包括系統各項核心功能，用于支持鐵路橋梁病害的實時監測、快速響應和精準處理?？商岣哞F路橋梁病害的準確性和效率，降低維護費用，增強鐵路安全性和可靠性。

3.2 編碼體系

編碼體系與知識庫體系相輔相成，為病害識別及模型匹配提供底層支撐。采用層次編碼方式，遵循鐵路BIM聯盟的相關標準規定，依據建筑結構編碼（EBS，Encoding of Building Structural）制定編碼規則，利用BIM等新一代信息技術[9-10]，實現鐵路橋梁病害信息化管理和標準化數據的歸集、管理、流轉和應用等。

本文根據病害種類、里程和診斷方法進行編碼體系的設計。編碼體系命名規則為：線路名稱-里程-橋梁名稱-橋梁編碼-檢查日期-檢查人-檢查工具-病害類型-病害描述-病害照片-處理情況，內容如表1所示，其中，按專業和結構部位逐層細分拓展的橋梁編碼，如表2所示。

表1 病害管理信息內容示意

表2 橋梁編碼示意

3.3 病害信息決策

3.3.1 決策步驟

鐵路橋梁病害信息決策需要考慮自然環境、載荷條件、橋梁設計、結構特點、歷史維修記錄等多個因素，決策步驟如下。

（1）基于層次分析法，構建一個層次結構模型，將病害作為方案層，相關的準則或因素作為準則層。方案層即病害等級，包括輕微病害（v1）、中等病害（v2）、嚴重病害（v3）；準則層包括自然環境影響（u1）、載荷條件影響（u2）、橋梁設計特點（u3）、歷史維修記錄（u4）等。

（2）根據專家評分和歷史經驗，對準則層中的各因素兩兩比較，構建判斷矩陣。根據特征向量法計算出各個因素的權重，并進行一致性檢驗，如果一致性比率（CR）小于0.1，則認為判斷矩陣具有一致性，得出最終的綜合評價結果。

（3）基于神經網絡的方法，根據問題、要求確定輸入層和輸出層的節點數。通過定義各個層的權重矩陣，并利用大量的橋梁病害數據進行訓練，使得神經網絡能夠根據輸入和輸出的關系進行學習和調整。通過訓練好的神經網絡，計算各個層的權重矩陣，從而得出綜合評價結果。根據實際應用的需求，對權重矩陣進行調整和優化，以達到更好的評估效果。

3.3.2 場景案例

假設專家根據評分和歷史經驗，對某一橋梁病害信息準則層中的各因素進行兩兩比較，得到以下判斷矩陣：

這個矩陣表示專家認為自然環境影響（u1）比載荷條件影響（u2）稍微重要（a12=3），比橋梁設計特點（u3）明顯重要（a13=2），和歷史維修記錄（u4）同等重要（a14=1），以此類推。

計算每一列的總和并對判斷矩陣按列歸一化，得到

對歸一化矩陣的每一行求平均值，得到權重向量W

這意味著自然環境影響（u1）的權重是0.365，載荷條件影響（u2）的權重是0.124，橋梁設計特點（u3）的權重是0.233，歷史維修記錄（u4）的權重是0.278。

計算一致性指標CI：

其中，λmax是判斷矩陣的最大特征值，n是判斷矩陣的階數。計算CI后，需要查找對應的隨機一致性指標RI表，得到RI的值，并計算一致性比率CR：

如果CR＜0.1，則判斷矩陣具有一致性；如果CR值不滿足一致性要求，就需要對判斷矩陣進行調整，直到滿足一致性要求為止。

決策結論：在橋梁維修決策中自然環境影響（u1）權重最高，應重點考慮自然環境對橋梁的影響。同時，判斷矩陣的一致性驗證確保了權重分配的合理性和可靠性。在維修決策中，應綜合考慮各因素權重，以制定科學有效的維修方案。

4 應用場景

鐵路橋梁病害信息化管理系統可用于橋梁的日常巡檢，實現病害可視化、智能維修管理及運營維護決策支持等。

（1）在鐵路橋梁的日常巡檢中，巡檢人員使用移動設備現場記錄橋梁病害情況，并實時上傳到鐵路橋梁病害信息化管理系統，實現數據的快速處理和存儲。

（2）本系統的數據可視化功能將大量的橋梁病害數據進行圖形化展示，使維修團隊可直觀了解病害的分布、類型和嚴重程度，同時，可對病害數據進行深入分析，找出病害成因和發展趨勢，為維修策略的制定提供依據。

（3）基于數據知識庫體系和編碼體系，實現智能化的維修管理。本系統可根據病害的類型和嚴重程度，自動推薦相應的維修方案和維修團隊；維修團隊在完成維修后，可在本系統中實時更新維修狀態，實現維修過程的數字化管理。

5 結束語

本文設計鐵路橋梁病害信息化管理系統，介紹了其架構、功能、關鍵技術和應用場景，實現橋梁病害維修信息數據可視化、數字化、標準化及規范化管理。提出一種基于數據-知識雙驅動的管理方式，提高鐵路橋梁病害管理水平，為鐵路運輸和運營安全提供保障。隨著新技術的發展，未來將針對病害識別準確性、預測和管理的智能化開展進一步的研究，并強化數據安全性，提升標準化與互操作性。