基于機器學習的橋梁檢測技術狀況評定方法

陳能偉

摘要 目前研究的橋梁檢測技術狀況評定方法難以精準地完成損傷檢測，評定準確率較低。為了解決上述問題，基于機器學習研究了一種新的橋梁檢測技術狀況評定方法。構建監測模型，利用傳感器數據和圖像數據檢測數據集，處理缺失值、異常值和重復項，選擇適當的機器學習模型進行監督學習的訓練，對橋梁健康進行評估，識別橋梁結構中的損傷并定位，應用模型進行結構強度預測。通過閾值警報系統和實時決策支持系統，實現對橋梁健康狀況的及時監測和反饋。實驗結果表明，基于機器學習的橋梁檢測技術狀況評定方法在損傷檢測、提高響應能力和實時監測方面具有良好效果，適用于實際工程中。

關鍵詞 機器學習；橋梁檢測；檢測技術；狀況評定

中圖分類號 U448.217文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）10-0111-03

0 引言

近年來，城市化進程不斷推進，橋梁作為城市基礎設施的重要組成部分，承擔著連接道路、保障交通運輸和促進經濟發展的重要使命。然而，隨著時間的推移和自然力的作用，橋梁的結構會受到各種因素的影響，從而導致其性能逐漸下降，甚至出現潛在的安全隱患。因此，橋梁的定期檢測和狀況評定成為確保其安全可靠運行的重要環節。傳統的橋梁檢測方法過于依賴于人工巡檢和傳感器監測，存在著效率低、成本高、主觀性強等問題[1]。機器學習技術為橋梁管理和維護提供了全新的視角，利用大量的結構數據和監測信息，學習橋梁的狀況特征，實現對橋梁結構健康狀況的準確判定。機器學習技術的引入不僅為橋梁管理者提供了更為智能和高效的工具，同時也為確保橋梁結構安全運行提供了新的可能性。該文旨在探討基于機器學習的橋梁檢測技術狀況評定方法，并通過實驗驗證評定方法的實際應用效果。

1 基于機器學習的橋梁檢測模型構建

1.1 橋梁數據收集

數據的質量和多樣性直接影響模型的性能和泛化能力，因此橋梁數據收集是基于機器學習的橋梁檢測模型構建的關鍵步驟，需要確定收集的橋梁數據類型，包括結構設計參數、監測傳感器數據、維護歷史記錄等，不同類型的數據可以為模型提供全面的信息，幫助模型更好地理解橋梁的狀況。

在橋梁結構上部署加速度計、應變計、溫度傳感器等傳感器網絡，捕獲橋梁在不同環境和負載條件下的響應，實時監測結構的物理狀態。利用無人機和衛星圖像獲取橋梁的視覺信息，例如橋梁的外觀、表面裂縫、沉降等方面的圖像，有助于提供全局的視覺信息。收集橋梁的設計和建造階段的數據，了解橋梁的初始結構和可能存在的設計缺陷，檢測所在地區的氣象和環境數據，根據溫度、濕度、風速等參數分析橋梁受到的外部環境影響。根據維護活動、修復材料、工程成本等信息得到橋梁的維護和修復歷史記錄，為模型提供橋梁結構演變的歷史視角。對收集的數據進行標注，明確每個數據點的含義，清理數據信息，處理缺失值、異常值和不一致性，確保數據質量。橋梁數據的充分收集為后續的機器學習模型訓練和評估提供了堅實基礎，使模型能夠更好地理解橋梁結構的復雜性和演變過程。在數據收集過程中，需要遵循隱私和安全標準，特別是在涉及監測傳感器和圖像數據時，需要采取措施保護敏感信息和防范潛在的安全風險[2]。

1.2 橋梁數據預處理

檢查數據集是否存在缺失值，并采取適當的策略進行處理，比如刪除缺失值、使用均值或中位數填充，以確保數據的完整性。由于傳感器故障、錯誤測量或其他異常原因會出現異常值，因此需要識別異常值，通過截尾、替換或刪除等方式處理異常值，防止它們對模型產生影響。該文選用Z-score標準化和MinMax標準化方法對不同特征的數值范圍進行標準化處理，以便模型能夠更好地學習特征之間的關系。提取關鍵特征，降低模型的復雜性并提高性能，對數據進行分類，分析確保正負樣本的平衡關系，采用過采樣、欠采樣或合成少數類別過程等方法處理不平衡數據，避免模型對某一類別過度偏向。如果橋梁數據包含時間序列信息，需要考慮時間的影響，通過時間窗口劃分、滑動平均或其他時間序列分析技術，捕捉數據隨時間的演變趨勢[3]。將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，評估模型的泛化能力，并在訓練過程中對模型進行調優。利用編碼或獨熱編碼操作處理類別特征，幫助模型理解非數值型特征。將數據轉換為適合模型輸入的格式，以便神經網絡等模型進行訓練。

1.3 橋梁數據集訓練

將預處理后的橋梁數據集分為訓練集、驗證集和測試集，確保模型在訓練過程中有足夠的數據進行學習，同時能夠在驗證集和測試集上進行評估。根據問題的性質和數據集的特點，選擇適當的機器學習模型；根據層數、節點數、激活函數等配置模型的架構，以及橋梁檢測任務匹配結果，選擇適當的損失函數；通過梯度下降、Adam等方法，調整學習率等超參數，以便模型在訓練中更好地收斂，使用訓練集對模型進行訓練；在訓練過程中監控驗證集的性能，防止過擬合，采用早停策略，即在驗證集性能不再提升時停止訓練，避免過度擬合。根據驗證集的性能調整模型的超參數，提高模型的泛化能力。使用測試集評估最終模型的性能，根據實際應用和反饋，對模型進行持續改進。可以考慮定期更新模型，以適應新的數據和問題變化[4]。

2 基于模型的橋梁結構健康評估

在基于機器學習進行橋梁檢測技術狀況評定過程中，需要根據業務需求、目標變量以及可用的數據明確目標。利用數據庫、文件、傳感器等收集與問題相關的數據，確保數據的質量和完整性。對數據進行清理，處理缺失值、異常值和重復項，進行特征工程，選擇和構建適當的特征，將數據劃分為訓練集、驗證集和測試集。選擇適當的機器學習模型，根據問題的性質和數據的特征來選擇合適的算法。使用訓練集訓練選擇的模型，調整模型的參數以獲得最佳性能。通過驗證集評估模型的性能，度量模型的準確性、精確度、召回率等指標，根據問題的性質選擇適當的評估指標。根據評估結果對模型進行調優，調整模型的參數，嘗試不同的特征工程方法或者嘗試其他模型。使用測試集對最終模型進行驗證，確保模型在新數據上具備良好的泛化能力。將訓練好的模型部署到生產環境中，將模型集成到現有系統中，并確保模型的性能和穩定性。在生產環境中監控模型的性能，定期評估模型的表現，并根據需要進行更新或調整。通過評定，可以避免在不必要的模型調優或錯誤的方向上浪費資源，管理潛在的風險，包括數據質量問題、模型性能不佳、部署問題等，及早發現和解決這些問題可以降低項目失敗的風險。通過分析模型的性能和效果的信息，幫助決策制定者和業務團隊作出明智決策。

2.1 損傷檢測與定位

部署加速度計、應變計、振動等傳感器，監測橋梁結構的物理響應，將實時采集的數據用于后續的分析。使用結構動力學理論或有限元分析等方法建立橋梁的數學模型，通過數學模型描述橋梁的結構特性和動力學響應結果。從傳感器數據中提取與結構損傷相關的特征，如頻率響應、模態參數、振動模式等，捕捉與結構損傷有關的信息。基于提取的特征，建立損傷指標或特征向量，用于表示結構的健康狀態，反映結構損傷的程度，建立的指標既可以是單一指標，也可以是多指標組合。利用帶有損傷標簽的數據集，使用監督學習算法訓練模型，通過訓練使模型能夠準確地將特征與結構健康狀態關聯。使用驗證集對訓練的模型進行驗證，調整模型參數以提高性能，通過與未知結構狀態的實際數據進行比對，確保模型對不同類型的結構損傷都有良好的泛化能力。在檢測到結構損傷的情況下，使用成像技術或結合有限元分析定位損傷的具體部位。部署該模型進行實時監測，使其能夠在結構狀態發生變化時及時檢測發現并提供決策支持，預防潛在的結構問題，提高橋梁的安全性和可靠性。為了提高模型的可解釋性，該文引入可解釋性技術（如LIME或SHAP）進行模型決策的解釋，同時利用可視化工具更直觀地顯示結構的健康狀況。隨著時間的推移，不斷更新模型以適應新的數據和環境變化[5]。

2.2 結構強度預測

通過對橋梁或其他結構組件的強度進行定量估計，評估其在不同條件下的耐久性和承載能力。在考慮結構的幾何形狀、材料性質、荷載條件等因素后，使用結構力學理論或有限元分析方法，建立橋梁或其他結構組件的數學模型，準確地反映結構的行為。確定結構的邊界條件和受到的靜態荷載、動態荷載、溫度荷載等信息，因為荷載信息影響結構的應力和變形，對結構強度的預測至關重要。根據彈性模量、泊松比、強度等參數，分析材料的化學性質。收集結構在實際使用中的加載歷史數據，確定不同時間點的荷載情況、溫度變化、結構位移等信息，用于訓練模型。從加載歷史數據中提取與結構強度相關的特征，通過最大應力、應變分布、振動模態等具有代表性的特征，降低模型的復雜性。選擇適當的機器學習或深度學習模型，如回歸模型、支持向量機、神經網絡等進行數據訓練，使用提取的特征和歷史數據，對模型進行訓練以預測學習結構強度。利用驗證集對訓練的模型進行驗證，調整模型參數以提高其性能，確保模型在未見過的數據上有較好的泛化能力。使用訓練好的模型進行結構強度的預測，輸入新的加載條件和結構參數，部署該模型進行實時監測，使其能夠在結構強度發生變化時及時檢測發現并提供預警，從而預防潛在的結構問題，以提高結構安全性。

2.3 實時監測結果反饋

通過傳感器網絡實時監測結構的物理響應，建立可靠的數據傳輸系統和數據存儲系統，確保傳感器數據能夠及時傳送到中央數據庫或云平臺，并對歷史數據進行存檔和分析。利用實時監測模型對實時數據進行分析，提取關鍵特征，并進行結構健康狀態的預測，通過儀表板、圖表、圖像等形式可視化呈現模型的實時監測結果，以便非專業人員也能夠了解結構的健康狀況。設定合適的閾值或警戒線，當監測結果超過這些閾值時，觸發報警機制，通過電子郵件、短信、App通知等方式通知相關人員。結合實時監測結果，建立自動化決策支持系統，提供結構維護建議、緊急維修計劃等，以便在發現問題時能夠及時采取行動。設計友好的用戶界面，使監測結果易于理解和使用，確保相關人員能夠迅速而準確地獲取有關結構狀態的信息。定期生成結構健康監測報告，提供歷史趨勢和分析，以便更好地了解結構的演變過程和性能。不斷評估監測系統的性能，根據反饋信息和實際應用情況，對監測模型和系統進行持續改進，提高系統的準確性和可靠性。

3 實驗研究

為了評估橋梁檢測技術的性能，通過利用真實橋梁數據集進行訓練和測試，以驗證其在結構健康評估中的有效性，得到損傷檢測準確率、實時監測響應時間的實驗結果分別如圖1和圖2所示：

根據圖1可知，該文提出的方法可實現90%以上的損傷檢測準確率，具有很好的檢測效果。由圖2可知，該文提出的方法實時監測響應時間低于0.5 ms，能夠在短時間內實現快速響應。

綜上所述，機器學習模型能夠通過訓練學習從傳感器數據中提取關鍵特征，如振動頻率、模態參數、應變分布等，從而更全面、準確地捕捉結構損傷的特征，使得損傷檢測的性能得到提升。機器學習模型可以部署在實時監測系統中，能夠連續地對橋梁結構進行監測，實時監測系統使得損傷可以在早期就被檢測到，從而提高了對橋梁結構狀態變化的敏感性。此外，模型的自動化特性使得監測系統能夠在發現損傷時自動進行通知或采取預定的行動。機器學習技術能夠有效地融合來自多種傳感器的數據，包括振動、應變、溫度等，這樣的多模態數據融合能夠提供更全面全局的結構健康信息，有助于更準確地檢測和定位損傷。

4 結束語

隨著科技的不斷進步和機器學習領域的快速發展，基于機器學習的橋梁檢測技術正逐漸成為橋梁工程領域的重要利器。通過對大量結構數據的學習和分析，不僅能夠提高橋梁結構的檢測準確性，還能夠實現實時監測和預測，為橋梁的安全運營提供了強有力的支持。該文深入剖析了機器學習在該領域的應用和優勢，詳細介紹了數據采集、特征提取、模型訓練等關鍵步驟，通過對比傳統方法和機器學習方法的實際效果，可以發現機器學習技術在提高檢測準確性和實現實時監測響應方面取得了顯著的成績。然而，基于機器學習的橋梁檢測技術在實際應用中仍然存在一些挑戰，如數據質量不足、模型解釋性不強等問題，因此，未來的研究應聚焦于進一步改進數據收集和處理的方法，提高模型的魯棒性和可解釋性。

參考文獻

[1]李永義， 丁雙燕， 吉宇翔， 等. 基于機器學習的RC簡支梁橋運維期承載力評估方法[J]. 公路， 2023（6）： 218-226.

[2]段翔遠. 基于模糊理論的混凝土公路橋梁技術狀況評定方法研究[J]. 市政技術， 2023（7）： 61-64.

[3]郭昱陽， 李之達， 向木生. 基于最優最劣法橋梁技術狀況評定優化的計算方法[J]. 湘潭大學學報： 自然科學版， 2023（2）： 56-65.

[4]王濤， 李新生， 許佳偉， 等. 簡支梁橋技術狀況評定程序研發與應用[J]. 黑龍江交通科技， 2023（3）： 105-108.

[5]王珊珊， 張文武， 閆昕， 等. 基于多源檢/監測信息的橋梁狀態診斷評定方法[J]. 交通建設與管理， 2022（6）： 92-95.