王 艳
(陕西国防工业职业技术学院,陕西 西安 719300)
随着经济和社会的迅速发展,我国对大跨度桥梁的需求逐渐增加。大型桥梁往往会受到重量超载、自然环境的破坏、重大交通事故等威胁,当前的桥梁管理常常涉及建筑物表面的定期检查与维护,桥梁内部构造的损伤与临界反应通常发生在难以触及或隐秘的角落。所以,监控大型桥梁的整体结构状态是当前最为重要的工作。基于物联网技术的不断发展与逐渐成熟,我国对桥梁的综合实时监测已成为当下研究的热点。
物联网技术是利用先进的感应技术、无线传播技术、云操作以及人工智能技术将物体连接到互联网上。在物联网中,建筑物可以在没有人为控制的状态下顺利开展通信工作,全面实现建筑物之间的自动识别与信息共享等目的。即使以往的桥梁结构状态监控系统已归属到物联网技术的内容中,但是受到传统的无线通信、感应监测、人工智能等技术的发展制约,该系统仍有很多方面与如今的物联网技术存在着不同之处,例如在桥梁架构初期设计、感应采集、数据传输与处理等方面存在较大差异[1]。基于新型物联网技术全方位的迅速发展,当前的物联网框架结构与传统的桥梁监控系统正在不断完善与优化。
支撑物联网技术发展的背后其实是一整套成熟的技术,而这一技术的发展使得传统软件需要感应器、数据传送与加工、数据收集、网络设计以及数据分析来实现,以往复杂的开发过程被最大程度地优化减少,大大降低了设备收集信息以及设备接入物联网的要求,为建筑互联提供强有力的技术支撑。
根据某市重要大型桥梁安全监控的使用需求,基于物联网技术构建无线监测网络,在传感节点和汇聚节点上安装专用传感器,以此掌握桥梁应用状态情况。无线传感器网络具有低成本、低功耗、高灵活性、高效率等优势特征,广泛应用于各种工业场景的监控。所以,低成本的传感节点可以广泛部署在大型桥梁上,确保收集到的数据有足够的深度和准确性,为后期研究桥梁安全性能提供基本数据支持。鉴于传感器节点部署分散,需要不断移动变化,研究决定采用无线多跳的方法完成数据采集的工作,此方式相对而言更加灵活。将数据汇总到某一节点之后,利用有线或无线网络传送到健康监测云平台中心,对桥梁安全性能进行风险评估与预判。
结合桥梁实际交通荷载和结构劣化状况,首要对桥梁交通过往情况、桥梁结构应变、桥梁荷载、桥梁腐蚀、桥梁裂纹扩展、温度等性能和桥梁损耗程度进行实时监控与测量。如图1所示,控制识别的监控测量标准分为环境、形变以及构造3大类。环境类主要是指桥梁当下的实时温度与湿度情况;形变类是指桥梁伸缩缝、桥梁支架、主体框架和桥墩的变化;构造类是指桥梁应变、裂纹以及振动反应。在评价桥梁构造状态时,需要结合桥梁结构外部环境条件和信号反应情况综合分析,以便精准地呈现桥梁结构的实际使用情况。在对桥梁安全监测指标确定后,需依据不同种类的桥梁应力特性,选择最佳的测量方法、传感器节点的布置方案和数量以及符合有关监测标准的无线网络获取装备。
图1 桥梁具体监控测量标准
先进的物联网技术应用于桥梁监测系统,根据智能化数字感应、数据通信、数据库等技术进行初期设计。桥梁监测体系结构在逻辑结构基础上被分为4层:底层为传感器网络层,由温度传感器、湿度传感器等和数据传感采集节点组成,定期测量和采集各种监测参数;第二层定义为传输汇集层,由扩散式无线收集点、中继输送节点和汇集传输节点组成,完成收集的数据导入远程数据库系统的工作;第三层为中心数据层,由桥梁基础数据以及监测数据保存库构成,能够为桥梁健康状态分析和桥梁危险预警提供核心数据支持;第四层为业务应用层,以高度可视化的页面和清晰简单的输出指令,完成监控数据的分析与研究工作[2]。利用危险预警、呈现和报告表等方式向管理客户端提供桥梁运行状况监控信息。
图2 数据采集模块结构
2.4.1 控制数据收集
将数据采集模块划分为数据收集节点、数据传输节点和数据汇集节点3个子模块,其中数据收集节点由感应器模块和通信模块构成,如图2所示。感应器模块作为整个桥梁监测体系的核心环节,主要是对需要改善桥梁使用状态进行监测。感应器模块利用感知监控对象的关联性能的变化,将测量信号转换为对应的电信号,进而中断相关处理器,在对上述收集信息完成预处理的过程中进行有效终止。系统上电后,芯片将对硬件和系统完成初始化任务,并申请添加到网络中,依据扫描结果挑选适宜的通道、网络信号与网址;下一步,启动定时器,如果收到来自该节点的网络访问请求,为该节点分配一个网络号并请求答复,如果没有则将继续监控网络。当定位器超时时,对接收到的有关信息进行预处理,处理后通过源路由发现技术将监控数据上传到中继传输节点进行节点组网,并通过多跳传输将数据输送到聚合节点。
由于桥梁感应器节点分布广泛,并依据监控任务的变化存在一定的可疑性,所以使用中继传输节点对被监测桥梁进行无线覆盖,使其达到传感器节点的传输要求。在此过程中,由于中继节点通常位移位置较小,节点之间的路由变化较小,因此采用源路由方法形成网络,以降低节点路径发现以及节点耗能。利用中继传输节点,最终将数据输送到汇聚节点,汇聚节点对采集到的数据进行后期处理并压缩后传送到相关数据平台。
2.4.2 整理桥梁数据
桥梁数据管理中心主要任务是对桥梁监测出的数据进行保存,并在大数据库中广泛分布,为上一层业务需求提供有效数据。桥梁数据管理中心包括两个数据库,桥梁健康监测数据库以及桥梁实时数据分析库。利用物联网大数据平台的支持,桥梁健康监测数据库需要对不同桥梁节点的网络传感数据进行存储,如各个桥梁的不同环境参数等。
2.4.3 检测系统应用
系统业务层主要是根据放置在桥梁上的感应设备监测到的桥梁状态数据,综合判断桥梁的安全性,并给出对应的预警提示,最后由负责维护的人员对桥梁开展针对性的管理与养护。系统业务层的核心功能包含:提供传感数据采集接口,获取底层感应器网络采集各个单元的相关数据,并发出控制指令以更改底层感应器单元的工作模式及有关参数;利用桥梁监测的实际要求提供对应的过往数据、实时数据、开始数据、后处理数据等相关信息,并依据监测结果更改监测数据列表;集成网络与系统终端的对接口,便于远程实时监测与控制。监测系统将桥梁安全性能预警划为红、橙、黄、绿4个等级,详细等级划分如表1所示。
从表1可以看出,红色和绿色是两种极端等级。绿色代表桥梁的实时状态较好,各部件工作运行处于正常范围;红色代表桥梁处在一个极其危险的状态,需要及时对桥梁进行检测与养护。余下两层分别是橙色和黄色等级,橙色代表桥梁可能存在安全隐患,需要对桥梁进行日常检查;黄色代表桥梁处在危险环境中,也许是桥梁上的某一个部件发生损坏,需要进行适当的维修。
为能够准确、有效地检测到桥梁的健康状况,监测系统针对上述4种状态设定相应的阈值,当监测结果大于设置的阈值时,将自动进入应对处理环节,以保证桥梁的正常运行。研究分析表明,桥梁在正常工作状态下,结构监测位置与理论值大致一样,以此可以根据理论数值计算出绿色状态的阈值范围[3]。在实际应用状态下,该状态的下限和上限分别设置为设计荷载效应的0.95倍和1.05倍;对于红色状态的阈值,下限值和上限值分别设为设计负载效应的1.25倍和1.3倍;至于中间的两种状态,橙色和黄色采用以往的经验进行阈值设定,阈值的下限和上限分别设为设计荷载效应的1.05倍和1.15倍。
表1 监测系统安全预警分级详列
在整个桥梁检测系统中,放置在桥梁上的所有感应装置全天都是准备工作状态,系统对感应器收集到的实时数据进行加工处理。将数据与相应的阈值做比较,判断桥梁的当前工作状态,以及判断桥梁当前是否存在过载状态,并对桥梁做出对应的预警处理。一般而言,在产生预警后推送预警信息的方式有两种,即自动弹出系统控制页面与推送到维修工作人员的手机上。
桥梁监测点是对桥梁与监测范围之间的监测通道进行管控工作,需要进行以下功能传输:传感器的相关配置应符合检测因子和拓扑结构等。具体来说,当传感器出现故障后,操作者能够在后台重新完成配置;当桥梁外部温度、实际应力、位移振动等监测点发生变化时,后台服务器需要被监测平台重新配置;依据实际的监测情况,当下需要重新选择监测放置点,完成拓扑管理以实现最优的监测成果[4]。
在对桥梁进行监测时,发现桥梁可能患有危险因素,监测系统需立即通知桥梁维修人员对桥梁状态开展检测与维护等工作。维修人员使用手持终端系统与数据中心相连接,需要对检测系统危险预警状况现场定位分析。客户端应用程序与站点目标设备的连接过程包括:首先,检查终端是否能够使用蓝牙无线通信、是否处于蓝牙模式;其次,需要查询客户端与本地蓝牙调配器的连接记录,假如在过往连接记录中找到目标设备,那么可以直接完成配对,反之,需要重新搜索目标设备并连接设备;最后,桥梁配对成功后,维修人员根据采集的数据和诊断提示对桥梁开展相关维护工作。
本文充分应用物联网技术的特征优势,与桥梁自身的特点和使用需求有效结合,研究并设计了一套科学智能化的桥梁健康监控系统。综合实际使用情况表明,该系统可以全天有效监测桥梁的整体健康状态,对可视化的传感数据以及监测数据进行研究分析,为维修人员对桥梁的管理与维护提供有效数据支持。在系统投入使用过程中,根据长期运行的新要求,对监测系统进行深入优化完善,使系统在适用情况、安全稳定运行等方面更加凸显优势。