基于云計(jì)算的道路橋梁信息管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

中圖分類(lèi)號(hào) U415 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949（2025）08-0001-03

0 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，橋梁監(jiān)控系統(tǒng)逐漸應(yīng)用于橋梁的健康管理，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)對(duì)傳統(tǒng)的信息管理系統(tǒng)提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)信息管理系統(tǒng)受限于存儲(chǔ)空間和計(jì)算能力，難以處理大規(guī)模監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。云計(jì)算技術(shù)因其強(qiáng)大的計(jì)算與存儲(chǔ)能力、靈活的擴(kuò)展性成為橋梁監(jiān)控的理想解決方案[1]。為此，該文設(shè)計(jì)了一種基于云計(jì)算的道路橋梁信息管理系統(tǒng)，旨在通過(guò)分層架構(gòu)整合傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)傳輸、云端存儲(chǔ)與計(jì)算，提升橋梁狀態(tài)監(jiān)控的實(shí)時(shí)性和智能化水平[2]。

1云計(jì)算技術(shù)及其在橋梁管理中的應(yīng)用概述

云計(jì)算通過(guò)虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)調(diào)配與按需分配，具備強(qiáng)大的彈性擴(kuò)展性和高效的數(shù)據(jù)處理能力，能夠?qū)⒎稚⒌挠?jì)算和存儲(chǔ)資源整合到一個(gè)共享平臺(tái)上，降低硬件成本并提高資源利用率。在橋梁管理中，傳統(tǒng)信息管理系統(tǒng)難以高效處理物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)生成的海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如振動(dòng)、應(yīng)力、溫度等。云計(jì)算的引入有效突破了存儲(chǔ)和處理技術(shù)瓶頸，支持實(shí)時(shí)處理和分析多源數(shù)據(jù)，提升了橋梁監(jiān)控的準(zhǔn)確性與連續(xù)性，并為健康評(píng)估和維護(hù)提供智能決策支持，實(shí)現(xiàn)了橋梁全生命周期的動(dòng)態(tài)管理和優(yōu)化。

2道路橋梁信息管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于云計(jì)算的道路橋梁信息管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)遵循分層架構(gòu)模型，分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、云存儲(chǔ)與計(jì)算層及應(yīng)用層，其系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。每個(gè)層的設(shè)計(jì)均服務(wù)于系統(tǒng)的整體目標(biāo)：提升橋梁監(jiān)控的智能化、實(shí)時(shí)化與高效化。

2.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

2.2.1數(shù)據(jù)采集層模塊

數(shù)據(jù)采集層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)模塊，其核心任務(wù)是從橋梁的關(guān)鍵部位采集實(shí)時(shí)健康狀態(tài)數(shù)據(jù)。為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性，系統(tǒng)選用了多種高精度傳感器，能夠精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)振動(dòng)、應(yīng)力、位移和溫度等參數(shù)，選用的主要傳感器設(shè)備包括TEConnectivity的MSP1o0壓力傳感器、PCBPiezotronics的352C65加速度傳感器，以及Micro-Measurements的C2A-06-250LW應(yīng)變計(jì)。MSP100壓力傳感器負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)橋梁關(guān)鍵部位的壓力變化，可適應(yīng)復(fù)雜的溫度和環(huán)境條件；352C65加速度傳感器用于捕捉橋梁的振動(dòng)數(shù)據(jù)，其高靈敏度可實(shí)時(shí)反映橋梁在不同負(fù)載下的響應(yīng)情況；C2A-06-250LW應(yīng)變計(jì)用于監(jiān)測(cè)橋梁結(jié)構(gòu)中的應(yīng)力應(yīng)變情況，特別是在橋梁的承重和易變形區(qū)域布置該傳感器，能有效捕捉結(jié)構(gòu)的微小變化。這些傳感器通過(guò)STM32F4系列的嵌入式微控制器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。STM32F4支持多種傳感器接口，如I2C和SPI，具備高效的數(shù)據(jù)處理能力和低功耗設(shè)計(jì)，能夠?qū)崿F(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間、低能耗的監(jiān)測(cè)任務(wù)。各設(shè)備的關(guān)鍵配置參數(shù)如表1所示。

通過(guò)部署以上設(shè)備，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)捕捉橋梁在不同環(huán)境和負(fù)載條件下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，確保橋梁健康數(shù)據(jù)的全面性與準(zhǔn)確性。傳感器與微控制器的配合，通過(guò)定時(shí)采集模式和數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制，進(jìn)一步保障了數(shù)據(jù)的精度和完整性，有效延長(zhǎng)了設(shè)備的使用壽命，同時(shí)為后續(xù)數(shù)據(jù)傳輸和分析提供了可靠的基礎(chǔ)。

2.2.2數(shù)據(jù)傳輸層模塊

數(shù)據(jù)傳輸層負(fù)責(zé)將采集到的橋梁監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可靠地傳輸至云端。該層的設(shè)計(jì)采用了華為的Boudica150NB-IoT芯片模組，該模組支持低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)（LPWAN）通信，適合分布廣泛、數(shù)據(jù)量較小的橋梁監(jiān)控場(chǎng)景。數(shù)據(jù)通過(guò)窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）傳輸，可以實(shí)現(xiàn)深度覆蓋和低功耗特性，確保數(shù)據(jù)即使在遠(yuǎn)程或偏遠(yuǎn)的橋梁監(jiān)測(cè)中也能及時(shí)傳輸。同時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸層結(jié)合5G通信模塊實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸，滿(mǎn)足大規(guī)模橋梁群的實(shí)時(shí)監(jiān)控需求。數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議選用用戶(hù)數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議（UDP），主要因?yàn)槠涞脱訒r(shí)特性，能夠確保傳輸數(shù)據(jù)的及時(shí)性，適合監(jiān)控場(chǎng)景中要求快速響應(yīng)的情況。

2.2.3云存儲(chǔ)與計(jì)算層模塊

云存儲(chǔ)與計(jì)算層是系統(tǒng)的核心模塊，負(fù)責(zé)處理和存儲(chǔ)來(lái)自各個(gè)橋梁監(jiān)控點(diǎn)的海量數(shù)據(jù)，并通過(guò)智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以預(yù)測(cè)橋梁的健康狀態(tài)和識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)。該層采用了AmazonWebServices（AWS）的簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù)（SimpleStorageService，S3），支持大規(guī)模的存儲(chǔ)需求，并確保數(shù)據(jù)的可靠性和可擴(kuò)展性。數(shù)據(jù)處理過(guò)程基于ApacheHadoop分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（HDFS）和ApacheSpark大數(shù)據(jù)處理框架，以高效處理和分析大量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)[3]。

在智能分析方面，云存儲(chǔ)與計(jì)算層采用TensorFlow框架構(gòu)建的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型來(lái)進(jìn)行時(shí)間序列分析，預(yù)測(cè)橋梁未來(lái)的健康狀態(tài)[4。LSTM模型能夠記憶輸入序列中的長(zhǎng)時(shí)間依賴(lài)關(guān)系，適合處理橋梁監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化，其核心公式為：

式中， —當(dāng)前時(shí)刻 t 的隱狀態(tài)； —上一時(shí)刻 的隱狀態(tài)； —當(dāng)前時(shí)刻 t 的輸入的數(shù)據(jù)； ， —輸入和隱狀態(tài)之間的權(quán)重矩陣； —偏置項(xiàng)；σ ———激活函數(shù)。該結(jié)構(gòu)使得LSTM能夠捕捉到橋梁狀態(tài)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜時(shí)間依賴(lài)性，從而預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。

同時(shí)，云存儲(chǔ)與計(jì)算層還采用了基于Scikit-learn的支持向量機(jī)（SVM）算法來(lái)進(jìn)行橋梁結(jié)構(gòu)異常檢測(cè)[5]。SVM通過(guò)構(gòu)建一個(gè)最優(yōu)超平面來(lái)將不同狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分離，其核心公式為：

f （ x ） = s i g n（ w - x + b ）

式中， w ———權(quán)重向量； x —輸入特征； b 偏置項(xiàng)； f （ x ） ——分類(lèi)決策函數(shù)。SVM能夠?qū)蛄航Y(jié)構(gòu)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，識(shí)別異常情況，幫助管理人員及時(shí)采取相應(yīng)的維護(hù)措施。

為確保云存儲(chǔ)與計(jì)算層穩(wěn)定、高效運(yùn)行，對(duì)該層的各個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)配置。云存儲(chǔ)與計(jì)算層的全局配置結(jié)構(gòu)體如表2所示。

在全局配置結(jié)構(gòu)體中，S3存儲(chǔ)桶名稱(chēng)用于定義系統(tǒng)在AWSS3上的存儲(chǔ)路徑，保證所有橋梁監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的有序存儲(chǔ)；HDFS塊大小和副本因子用于配置HDFS的分布式存儲(chǔ)策略，確保數(shù)據(jù)在集群中的安全性與高效性；Spark執(zhí)行器數(shù)量則直接影響數(shù)據(jù)的并行處理能力。

此外，詳細(xì)配置LSTM和SVM算法的相關(guān)參數(shù)，以確保算法模型在不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集上都能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和分類(lèi)。通過(guò)這些配置，系統(tǒng)能夠靈活處理不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，并根據(jù)需要優(yōu)化資源使用和模型性能，確保橋梁監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析與安全管理。

2.2.4 應(yīng)用層模塊

應(yīng)用層為用戶(hù)提供一個(gè)友好、直觀的操作界面，負(fù)責(zé)將分析后的橋梁數(shù)據(jù)通過(guò)可視化方式呈現(xiàn)給用戶(hù)。該層的設(shè)計(jì)采用基于HTML5、CSS3和JavaScript開(kāi)發(fā)的Web應(yīng)用，配合D3.js數(shù)據(jù)可視化庫(kù)實(shí)現(xiàn)橋梁健康狀態(tài)的圖形化展示。用戶(hù)通過(guò)瀏覽器即可訪(fǎng)問(wèn)系統(tǒng)的監(jiān)控界面，實(shí)時(shí)查看橋梁的健康數(shù)據(jù)與評(píng)估報(bào)告。應(yīng)用層還集成了AutodeskRevit的3D建模功能，通過(guò)建筑信息模型（BIM）技術(shù)，呈現(xiàn)橋梁的三維結(jié)構(gòu)和監(jiān)控點(diǎn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)變化。用戶(hù)不僅可以通過(guò)可視化界面快速了解橋梁的當(dāng)前狀態(tài)，還可根據(jù)系統(tǒng)生成的維護(hù)建議，結(jié)合預(yù)警機(jī)制，作出合理的維護(hù)決策，確保橋梁的安全性和穩(wěn)定性。

3 系統(tǒng)測(cè)試

系統(tǒng)測(cè)試是驗(yàn)證道路橋梁信息管理系統(tǒng)各功能模塊有效性的重要環(huán)節(jié)。測(cè)試通過(guò)設(shè)置實(shí)際的橋梁監(jiān)控環(huán)境模擬不同的橋梁健康狀態(tài)和故障場(chǎng)景，確保系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中能夠有效運(yùn)行并提供準(zhǔn)確的監(jiān)控和預(yù)警。

3.1測(cè)試環(huán)境

測(cè)試環(huán)境模擬了真實(shí)的橋梁監(jiān)控場(chǎng)景，部署了TEConnectivity的MSP1o0壓力傳感器、PCBPiezotronics的352C65加速度傳感器和Micro-Measurements的C2A-06-250LW應(yīng)變計(jì)，分別監(jiān)測(cè)壓力、振動(dòng)和應(yīng)力應(yīng)變數(shù)據(jù)。傳感器通過(guò)STM32F4微控制器預(yù)處理后，將每小時(shí)約3GB的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)通過(guò)華為Boudica150NB-IoT芯片傳輸至云端。在云端，采用AWS平臺(tái)的S3存儲(chǔ)服務(wù)和HDFS進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)管理，結(jié)合Spark框架實(shí)現(xiàn)高效并行處理。測(cè)試覆蓋了不同數(shù)據(jù)量（ 1 0 M B 至5GB）的復(fù)雜環(huán)境，以驗(yàn)證系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理中的穩(wěn)定性和性能。

3.2測(cè)試過(guò)程

在測(cè)試過(guò)程中，傳感器安裝于橋梁的不同關(guān)鍵部位，持續(xù)采集實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，包括振動(dòng)、壓力和應(yīng)力。傳輸層使用NB-IoT和5G技術(shù)將數(shù)據(jù)上傳至云端，并使用UDP保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性。云存儲(chǔ)與計(jì)算層使用LSTM模型進(jìn)行健康狀態(tài)預(yù)測(cè)，SVM算法用于異常檢測(cè)。測(cè)試模擬了多種橋梁健康狀態(tài)，例如溫度變化、載荷波動(dòng)和結(jié)構(gòu)老化，以評(píng)估系統(tǒng)在不同情況下的性能。系統(tǒng)還測(cè)試了在高峰數(shù)據(jù)量時(shí)的數(shù)據(jù)傳輸效率和實(shí)時(shí)性，以確保數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性。

3.3 測(cè)試結(jié)果分析

測(cè)試結(jié)果如表3所示，系統(tǒng)在不同測(cè)試場(chǎng)景中表現(xiàn)出卓越的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在常規(guī)監(jiān)控環(huán)境下，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理延遲為 1 2 0 m s ，LSTM模型對(duì)橋梁健康狀態(tài)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為 9 8 . 6 % ，SVM算法的異常檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到9 8 . 8 % 。在高負(fù)載數(shù)據(jù)傳輸場(chǎng)景中，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理延遲保持在 ，健康狀態(tài)預(yù)測(cè)和異常檢測(cè)準(zhǔn)確率分別為9 7 . 4 % 和 9 7 . 5 % ，表現(xiàn)出良好的抗壓能力。在溫度變化條件下，系統(tǒng)的處理延遲為 1 5 0 m s ，健康狀態(tài)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為 9 8 . 5 % ，異常檢測(cè)準(zhǔn)確率為 9 8 . 7 % 。測(cè)試結(jié)果表明：系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下能夠保持高效的監(jiān)控和預(yù)警能力，為橋梁的狀態(tài)監(jiān)控和維護(hù)提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

4結(jié)語(yǔ)

該文提出的基于云計(jì)算的道路橋梁信息管理系統(tǒng)，有效應(yīng)對(duì)了海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)帶來(lái)的存儲(chǔ)和處理挑戰(zhàn)。通過(guò)云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了橋梁健康狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與異常檢測(cè)，并在多個(gè)測(cè)試場(chǎng)景中表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。該系統(tǒng)可進(jìn)一步優(yōu)化算法和傳輸技術(shù)，以適應(yīng)更復(fù)雜的橋梁監(jiān)控需求，為橋梁全生命周期的智能化管理提供更可靠的技術(shù)支持。

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