大跨徑斜拉橋長期健康監測數據的性能分析與應用

摘""要""為了充分剖析和挖掘橋梁長期健康監測數據內部蘊含的橋梁性能的變化規律，從而為未來對結構性能變化評估提供支持數據和判斷依據，以主橋跨度為776 m的閔浦大橋為例，收集了該橋10余年的健康監測數據，并利用編程軟件編寫程序代碼進行數據處理及分析，包括數據預處理、模態識別、數據擬合等多種方法，開展了橋梁運營期結構性能變化規律的相關研究，并通過數據擬合、數據全局分析等手段分析了主跨撓度、結構應變、斜拉索索力的數據特征，通過快速貝葉斯FFT模態識別方法，對10余年間加速度數據進行階段性模態識別研究，從而提取了橋梁長期振動響應數據特征。最后，基于動、靜力特性分析的結果及不同分析過程和路徑，結合得到的規律和結論，以養護運營者的角度合理規劃運營期SHM數據的分析方式、關注重點、建議的長期數據存儲和特征提取的參數，以及最終長期數據合理利用模式。

關鍵詞""健康監測，"數據分析，"數據挖掘，"長期數據

Performance Analysis and Application of Long-Term Health Monitoring Data for a Large-Span Cable-Stayed Bridge

NI Yanchun¹""CAI Yongyi²""""ZHANG Qiwei^1，*

（1.Department of Bridge Engineering，College of Civil Engineering，Tongji University，"Shanghai 200092，"China；2.Shanghai Urban Construction City Operation （Group）"Co.，Ltd.，"Shanghai 200010，"China）

Abstract "In order to fully analyze and excavate the variation rules of bridge performance embedded within the long-term bridge health monitoring data，"so as to be used in the future assessment of structural performance variation to provide supportive data and judgmental basis，"this paper selected the Minpu Bridge，"which has a main bridge span of 776 m，"as an example，"and collected the health monitoring data of the bridge for more than 10 years. We wrote the program code using the software to carry out data processing and analysis，"which includes data preprocessing，"modal identification，"data fitting and other approaches，"carried out a related study on the variation rule of structural performance of the bridge during the operation period，"and analyzed the data characteristics of the main span deflection，"structural strain，"and cable-stayed cable force by means of data fitting and global analysis of the data，"and carried out a study on the periodic modal identification of the acceleration data during the period of more than 10 years by means of a fast Bayesian FFT modal identification method，"in order to extract the bridge long-term vibration response data characteristics. Finally，"based on the results of dynamic and static force characterization and different analysis processes and paths，"combined with the obtained laws and conclusions，"the analysis mode，"focus of attention，"and suggested parameters for long-term data storage and feature extraction，"as well as the final long-term data reasonable utilization mode of SHM data during the operation period are rationally scheduled from the perspective of the maintenance operator.

Keywords "health monitoring，"data analysis，"data mining，"long-term data

0 "引""言

20世紀以來，隨著施工技術和新型材料的進步，大跨度橋梁的建造經歷快速發展，有效改善了道路交通狀況，促進地區商貿往來，例如美國舊金山的金門大橋。隨著橋梁的大幅興建，橋梁服務期的問題也逐漸顯現出來，橋梁服役后隨著時間、環境和荷載長期變化及作用，結構材料老化不可避免，同時交通量和車輛數量的不斷攀升，也使得橋梁負擔荷載不斷增加，對其穩定性、可靠性等方面的挑戰不斷升級，從而使得橋梁養護成為橋梁使用過程中管養單位工作的重中之重^［1-3］。為了對大型橋梁在使用過程中的性能進行監督和監測，結構健康監測（SHM）技術隨需求經歷了多年的高速發展，逐漸成熟，例如挪威的Skamsundet橋、上海徐浦大橋、中國香港的青馬大橋等^［4-5］，為實時獲取大量橋梁運營期的實測結構響應數據及環境諸多影響因素變化數據提供可能，基于記錄的數據深入研究結構健康狀況并預測結構未來變化趨勢^［6-10］。

當前，針對SHM數據分析，已經有一些分析方法，例如關聯性分析^［11］、多視角聚類分析^［12］等進行深入挖掘，但存在數據分析的時間維度不夠長、數據分析與橋梁養護運營的結合度不緊密等問題^［13］，本文以閔浦大橋為工程背景，收集整理了閔浦大橋10余年的SHM系統數據，并針對性開展運營期實時數據的自動預處理和靜力、動力特性分析，從長期數據角度充分解讀數據特性，并將最終落地與養護管理過程相結合，嘗試以養護管理的角度讓數據分析得到的結果和發現的規律為后期的橋梁結構監測數據分析、維護與加固提供輔助，旨在促進實現SHM數據與日常養護管理相融合的目標。

1 "工程背景

閔浦大橋工程是跨越黃浦江的重要節點工程，它是世界上同類型橋梁中跨度最大、橋面最寬、車道數最多的一座雙層雙塔雙索面公路斜拉橋，其SHM系統于2010年1月投入運行，共安裝257個傳感器，通過傳感器捕捉結構響應和來源于環境的各種變化，及時、定期監測大橋工作性能^［14］。同時，除了實際采集的結構響應，也針對性地建立了有限元模型，模型遵循貼近實際結構的力學特性、保持結構幾何不變性、最小化節點數量的原則，通過遺傳算法進行了初始狀態迭代優化及模型修正，修正后的模型能與實測橋面線形和索力值吻合，模型精確模擬了目標橋梁的靜力和動力特性，為結構損傷識別提供評估標準和驗證依據。

上海是中國的經濟中心和重大城市之一，水域眾多。上海12座越江大橋中的8座為大跨徑斜拉橋，以滿足城市的交通需求和連接不同地區交通。管理單位對于此類重大橋梁的運營狀況高度重視，開展橋梁長期運營數據的分析已顯得十分迫切。閔浦大橋因所處環境與結構形式等特點，具備一定普適性，所以科學預測閔浦大橋的結構參數演變特征，可為橋梁管理部門和養護運營方的養護管理提供參考價值以及有力支撐。

2 "運營期SHM系統原始數據現狀及預處理

受限于傳感器技術和自然環境干擾，直接采集的原始數據中必然存在噪聲數據，采用3σ準則、肖維勒方法、箱型圖分析等方法^［15］，得出了原始數據異常值的分布形態，包括單點分布、塊狀分布、連續分布等，而原始數據缺失值的分布形態也存在類似情況，典型數據異常工況如圖1所示。

其中，對于識別出的異常值和缺失值，分別進行了替換和填補。經過不同方法驗證，最終得到了以下不同的工況下較為有效的方法：

（1）"對于單點分布的缺失或異常的情況，采用前后采樣點均值進行替換簡潔而高效；

（2）"對于塊狀分布的缺失或異常的情況，采用線性插值法能夠有效保留原始數據的單調特性；

（3）"對于連續缺失的情況，采用傅里葉擬合獲取原始數據趨勢，可以對缺失部分進行有效補充^［16］。

經過這樣的預處理步驟，可以大幅減少原始數據中存在的異常值，尤其是對于長期大量數據來說，減少異常值可以去除其對于監測結果的干擾，使得數據更加準確和可靠，也為后續的數據分析和結構評估提供可靠的基礎，典型數據異常填補及處理后結果如圖2所示。

第二大類常常在原始數據中存在的問題是傳感器采樣中斷，會造成采樣時間戳無法對齊的情況。由于數據量龐大，難以逐一判斷和手動調整，因此，采用針對問題傳感器數據重采樣的方式進行數據處理：

（1）"計算原始數據的起止時間和重采樣后的數據量，建立空表；

（2）"根據每個重采樣區間的起止時間，確定每個區間內待取平均的原始數據序號；

（3）"對每個區間內的原始數據去空值后，求平均值，存入表格。

通過上述操作大大減少了數據量，并可以很好地保留原始數據的變化趨勢，典型數據重采樣效果如圖3所示。

為了保留原始數據中隱含的結構變化信息，本文主要是在系統數據預處理理論和分析實踐的基礎上，對原始數據中的異常值進行了剔除，對傳感器采樣中斷的問題進行了預處理，并沒有過多改變原始數據，為后續靜力和動力特性分析保留盡可能多的寶貴信息和細節。

3 "運營期靜力特性分析

橋梁靜力特性分析是評估橋梁結構在靜力荷載作用下的行為和響應的重要過程，它旨在確定橋梁各部位的受力情況、應力分布、變形和撓度變化，以評估結構的穩定性、安全性等靜力性能隨服役期變化的情況，同時也應當考慮環境因素的周期性變化。

3.1 結構變形

3.1.1 GPS短周期

為了了解結構的短周期位移特性，選取了閔浦大橋塔頂和跨中兩個位置作為代表，分析了其位移在2022年10月24日—2022年10月30日一周的數據，以及2022年9月1日24小時的數據變化。篇幅原因僅以其中個別傳感器為例，如圖4所示，該圖以2022年9月1日主梁跨中豎向撓度和溫度10分鐘平均值為數據樣本，將數據樣本按時間順序作為橫軸，第一幅圖以溫度為豎軸，第二、三幅圖以位移為豎軸，可以發現：

在一周的時間內溫度主要分布在26～30 ℃區間，并且在樣本點40～140區間溫度較高，采集數據和實際氣候相吻合，驗證了采集溫度數據以及時間戳的正確性。

擬合典型位移數據與溫度的關系，從圖5、圖6可以看出，浦東主塔縱橋向位移和主橋跨中豎向撓度與溫度變化曲線存在一定的對應關系：浦東主塔縱橋向位移與溫度存在微弱的正相關關系但不明顯；跨中豎向撓度與溫度之間存在明顯的負相關關系。

3.1.2 GPS長周期

為了更好地跟蹤長時間的變化，本節截取了與GPS短周期分析同樣的位置——大橋塔頂和跨中，選取2010年7月—2022年10月的長周期數據，分析結果以跨中豎橋向位移為代表，如圖7所示，由圖可以看出：

由于記錄數據的12年間遭遇事件包括2012年12月—2013年3月的調索工程和2018年10月—2019年10月的GPS軟件升級，除去這兩次數據的階變，GPS數據變化總體平穩。

通過長期數據的時程圖和相關性圖，可以幫助我們優化設置該位置在溫度變化過程中變形的合理范圍，并進一步基于該范圍給出跨中位置撓度的安全區間作為日常管養監測使用（其他三個分析參數結果均可采用該方式進行應用）。如果在某一定溫度范圍內，其豎向撓度超過合理區間，需要進行更加細致的變化原因溯源及加強對該位置及變量日常監測的力度和比重。

3.2 結構應變

結構應變測點分別位于鋼結構主梁跨中截面的縱向與混凝土主塔豎向，時程曲線選取代表性傳感器數據如圖8、圖9所示。從時程曲線可以清晰看出結構應變存在明顯的季節性周期變化，進一步繪制其與溫度的相關性圖，如圖10、圖11所示。結合統計得到歷年的相關性曲線斜率變化表，詳見表1，由圖表分析可得：

橋梁結構的溫度變化同結構應變呈現出明顯的正相關關系，相關性的斜率大多在10～12 με/℃，并且2014—2022年相關性的斜率和截距變化不大，反映了該時間周期結構處于較好的彈性工作狀態，其恒載應力無明顯突變。

從長期數據來看，應變數據變化穩定，日常養護運營過程中可主要依據結構應變數據進行預警，巡檢過程適當降低比重。反之，若出現預警應予以高度重視。

3.3 斜拉索索力

選取閔浦大橋SHM系統的24根斜拉索監測數據，繪制斜拉索歷年的索力變化時程，詳見代表性傳感器數據圖（圖12、圖13），由圖分析可得：

（1）"2010—2022年間的索力變化趨勢一致，大約圍繞4 000 kN波動，各根監測拉索的年度索力變化總體趨勢比較平穩，東塔拉索有明顯的季節變化趨勢（即有較明顯的波峰波谷），西塔拉索年度變化趨勢則不明顯。

（2）"總的來看，閔浦大橋索力數據在一個較小的范圍內波動，但總體趨勢上保持相對穩定，其中2013年年初各索力數據均產生明顯的波動，主要由于調索施工造成。除此之外，從長期數據來看，閔浦大橋的長短索索力均隨著年限增加呈現出逐漸減小的趨勢，斜拉橋長索的索力變化趨勢主要受到荷載分布、設施設備老化的影響，養護運營過程中需更加重視斜拉索索力數據的長期變化。

（3）"從數據突變的時間節點上來看，與圖7橋梁主跨跨中豎向位移產生的時間節點一致，進一步驗證斜拉索索力調整將在一定程度上影響橋梁撓度變化。當外部環境或者其他監測參數發生重大變化時，養護運營工作中需校核斜拉索索力變化。

4 "運營期動力特性分析

選取2013—2022年間每年1月、4月、7月、10月不同季節凌晨時段2：00—3：00的加速度數據，使用快速貝葉斯FFT方法^［17］計算得到各階模態頻率，加速度傳感器布置圖如圖14所示，分析結果如圖15所示。選取不同代表月份可以更好跟蹤溫度的影響，選取凌晨時段可以更好剔除其他更多環境變化因素的干擾和影響。由上圖結構基本模態頻率趨勢分析可知：

（1）"通過監測數據識別的結構各階振動頻率十年來變化平穩，說明結構整體性能變化良好。

（2）"第一階頻率變化范圍為0.291～0.339 Hz，差值為0.048 Hz，而第十階頻率變化范圍為1.223～1.363 Hz，差值為0.14 Hz，證明高階模態頻率變化幅度比低階模態頻率變化幅度大。因為高階頻率激勵所需能量較大，因此穩定性較低階頻率波動大，隨多年數據的變化也較為明顯。建議日常運營期管養可以將更多比重分配到低階模態，作為監測和衡量變化的基準。

（3）"總體來說，頻率的變化范圍不大，但是由于結構的頻率是反映結構整體動力特性很重要的參數，如果其自身有較大的變化將預示著結構本身已經發生較大的變化，對于結構安全的影響是不容忽視的，因此可以作為結構是否具有較大安全隱患的參考參數之一。

5 "結論與展望

本文以大跨徑斜拉橋閔浦大橋為例，基于多年健康監測數據進行分析及研究，具體包括橋梁SHM數據預處理和長期SHM數據的分析應用，旨在開展對橋梁長期運營期內的靜力、動力性能變化規律的深度挖掘工作，得到的主要研究成果和結論如下：

（1）"橋梁撓度在主跨跨中位置處呈現季節性波動，具體變化并未和溫度呈現出明顯的相關性規律。

（2）"結構應變從時程上表現出逐年增加的趨勢，與結構溫度呈現出明顯的正相關性關系，并且相關性隨不同年限總體變化保持穩定。

（3）"斜拉索索力總體變化保持穩定，長短索索力均隨著年限增加呈現出逐漸減小的趨勢，但是數值隨時間變化緩慢且平穩。

（4）"結構各階振動頻率總體變化較平穩，結構整體性能變化良好，高階模態頻率變化幅度與低階模態頻率變化幅度相比更大。

針對閔浦大橋十多年間不同靜力波動參數的跟蹤及相關的研究，可以選取橋梁運營期不同階段的重點關注參數，通過詳細分析時間區間及區間內合理的變化給出如下建議：

（1）"對于橋梁養護運營來說，各靜力、動力數據指標正常情況下趨于穩定，日常管養過程中可關注月度數據變化。

（2）"當外在環境激變或者發生重大運營事件時，應強化數據的實時變化，尤其是當橋梁動力特性數據發生較大的變化時應予以高度重視，進行安全性計算及校驗。

此外，作者還將在以下方面開展進一步的工作：

（1）"長期SHM數據分析不僅需要對現有數據進行分析，還需要利用歷史數據和模型，對未來的索力變化進行預測和預警。如何建立可靠的預測和預警機制，更好地輔助指導運營單位的科學管養，也是亟待進一步解決的問題之一。

（2）"運營期間發生一些重大事件時，橋梁的具體靜力、動力數據的變化情況有待進一步開展及跟蹤，如2013年閔浦大橋調索事件、臺風或地震來臨等特殊工況。

參考文獻

［1］ 邢丹丹，閆暢，劉朵，等.中外特大橋梁養護管理體系對比研究［J］.公路交通技術，2022，38（3）：78-82.

XING Dandan，YAN Chang，LIU Duo，et al. Comparative study on maintenance management systems of super-large bridges at home and abroad［J］.Technology of Highway and Transport，2022，38（3）：78-82.（in Chinese）

［2］ CURRAN P，TILLY G.Design and monitoring of the flint shire bridge，UK［J］.Structural Engineering International，1999，9（3）：225-228.

［3］ 余江滔，劉媛，陸洲導，等.表層嵌貼碳纖維板條加固混凝土梁的抗彎試驗研究［J］.結構工程師，2011，27（2）：138-144.

YU Jiangtao，LIU Yuan，LU Zhoudao，et al.Experimental study "on "RC"beam strengthened with near surface mounted CFRP strips［J］.Structural Engineers，2011，27（2）：138-144.（in Chinese）

［4］ 李宏男，高東偉，伊廷華.土木工程結構健康監測系統的研究狀況與進展［J］.力學進展，2008，38（2）：151-166.

LI Hongnan，GAO Dongwei，YI Tinghua.Research status and progress of civil engineering structural health monitoring system［J］.Progress in Mechanics，2008，38（2）：151-166.（in Chinese）

［5］ 徐明春.大跨度鋼結構健康監測數據研究［J］.建材世界，2023，44（3）：93-96.

XU Mingchun.Research on health monitoring data of long-span steel structure［J］.Building Materials World，2023，44（3）：93-96.（in Chinese）

［6］ XUN Z，WANG H，MAO J.Environmental correlation study on modal parameter of Runyang suspension bridge during typhoon［J］.Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering，2018，38（2）：318-326.

［7］ BROWNJOHN J M W，KOO K Y，SCULLION A，et al.Operational deformations in long-span bridges［J］.Structure and Infrastructure Engineering，2015，11（4）：556-574.

［8］ 王智文，毛永嘉，丁幼亮.基于Matlab-JAVA融合的橋梁健康監測數據分析與預警平臺［J］.中外公路，2023，43（4）：137-140.

WANG Zhiwen，MAO Yongjia，DING Youliang.Data analysis and early warning platform for bridge health monitoring based on Matlab-JAVA fusion［J］.Zhongwai Highway，2023，43（4）：137-140.（in Chinese）

［9］ 張舸.橋梁長期健康監測數據的小波特征分析［J］.廣州建筑，2022，50（4）：39-44.

ZHANG Ge.Wavelet characteristic analysis of long-term health monitoring data of bridges［J］.Guangzhou Architecture，2022，50（4）：39-44.（in Chinese）

［10］ 向陽，杜君.橋梁健康監測系統中的大數據分析與研究［J］.鐵路計算機應用，2020，29（1）：44-48，54.

XIANG Yang，DU Jun.Big data analysis and research in bridge health monitoring system［J］.Railway Computer Application，2020，29（1）：44-48，54.（in Chinese）

［11］ 胡順仁，陳偉民，章鵬.橋梁監測系統多傳感器測點之間的關聯分析［J］.土木工程學報，2009，42（3）：81-86.

HU Shunren，CHEN Weimin，ZHANG Peng.Correlation analysis between multi-sensor measurement points of bridge monitoring system［J］.China Civil Engineering Journal，2009，42（3）：81-86.（in Chinese）

［12］ 馬赟，周應新，楊建喜，等.基于橋梁健康監測測點相關性的結構安全分析［J］.公路交通科技（應用技術版），2015，11（4）：177-178.

MA Yun，ZHOU Yingxin，YANG Jianxi，et al.Structural safety analysis based on the correlation of bridge health monitoring measurement points［J］.Highway Transportation Science and Technology（Applied Technology Edition），2015，11（4）：177-178.（in Chinese）

［13］ 孫利民，尚志強，夏燁.大數據背景下的橋梁結構健康監測研究現狀與展望［J］.中國公路學報，2019，32（11）：1-20.

SUN Limin，SHANG Zhiqiang，XIA Ye.Research status and prospect of bridge structural health monitoring under the background of big data［J］.China Journal of Highway and Transport，2019，32（11）：1-20.（in Chinese）

［14］ 方興，曾志斌，王輝，等.適用于桁式加勁梁斜拉橋的一種新型索梁錨固裝置［J］.鐵道建筑，2008（2）：1-5.

FANG Xing，ZENG Zhibin，WANG Hui，et al.A new type of cable girder anchoring device suitable for truss stiffener beam cable-stayed bridge［J］.Railway Construction，2008（2）：1-5.（in Chinese）

［15］ 李愛群，丁幼亮，王浩，等.橋梁健康監測海量數據分析與評估——“結構健康監測”研究進展［J］.中國科學：技術科學，2012，42（8）：972-984.

LI Aiqun，DING Youliang，WANG Hao，et al.Massive data analysis and evaluation of bridge health monitoring—Research progress of “structural health monitoring”［J］.Science in China：Technical Science，2012，42（8）：972-984.（in Chinese）

［16］ 韓亞爽.橋梁結構健康監測海量數據預處理與挖掘分析［D］.石家莊：石家莊鐵道大學，2019.

HAN Yashuang.Preprocessing and excavation analysis of massive data of bridge structural health-monitoring［D］.Shijiazhuang：Shijiazhuang Tiedao University，2019.（in Chinese）

［17］ 劉玲玲，顏王吉，李丹，等.橋梁結構多測組振型融合的兩階段快速貝葉斯方法研究［J］.噪聲與振動控制，2021，41（4）：182-189，197.

LIU Lingling，YAN Wangji，LI Dan，et al.Research on two-stage fast Bayesian method for multi-measurement group mode fusion of bridge structure［J］.Noise and Vibration Control，2021，41（4）：182-189，197.（in Chinese）