桥梁工程中的结构健康监测与预警系统设计

摘要：桥梁工程的结构健康监测与预警对提高桥梁的运营管理水平和安全性能至关重要。通过采用混合式系统架构，结合应变传感器、加速度传感器和光纤传感器，利用无线传感网络（WirelessSensorNetworks，WSN）和有线网络能实现数据的实时采集与传输。引入机器学习算法，包括随机森林（RandomForest，RF）、人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM），对监测数据进行分析与处理。在系统实施过程中，选取了杭州湾跨海大桥、武汉长江大桥和成都二环高架桥作为案例，进行了系统的实施与效果评估。结果表明，所设计的系统在监测准确性、预警及时性、系统稳定性和用户满意度等方面表现优异，能够显著提升桥梁的安全管理水平。研究可为桥梁结构的监测及预警实际应用提供理论依据和技术支持。

关键词：桥梁工程结构健康监测预警系统效果评估

DesignofStructuralHealthMonitoringandEarlyWarningSysteminBridgeEngineering

ZHANGXing*

（ChengwuCountyHighwayDevelopmentCenter，Heze，ShangdongProvince，274200China.）

Abstract：Thispaperaimstodesignandvalidateastructuralhealthmonitoringandearlywarningsystemsuitableforbridgeengineering.Thestudyadoptsahybridsystemarchitecturethatintegratesstrainsensors，accelerometers，andfiberopticsensors，u3jT124SKLOV2J5B4j1mwiw==tilizingbothwirelesssensornetworks（WSN）andwirednetworksforreal-timedatacollectionandtransmission.Byincorporatingmachinelearningalgorithms，includingRandomForest，ArtificialNeuralOB05iKdBxgj+PSZrRKLsMA==Network，SupportVectorMachine，themonitoringdataareanalyzedandprocessed.Duringsystemimplementation，HangzhouBayBridge，WuhanYangtzeRiverBridge，andChengduSecondRingRoadElevatedBridgewereselectedascasestudiesforsystemimplementationandperformanceevaluation.Resultsshowthedesignedsystemexcelsinmonitoringaccuracy，earlywarningtimeliness，systemstability，andusersatisfaction，significantlyenhancingbridgesafetymanagement.Thisresearchprovidestheoreticalfoundationandtechnicalsupportforthepracticalapplicationofstructuralhealthmonitoringandearlywarningsystemsinbridgeengineering.

KeyWords：Bridgeengineering;Structuralhealthmonitoring;Earlywarningsystem;Performanceevaluation.

桥梁是现代交通运输系统中的关键组成部分，其安全性和稳定性直接关系到社会经济的正常运转和人民群众的生命财产安全[1]。近年来，全球范围内桥梁事故频发，因此，迫切需要发展基于现代信息技术的结构健康监测与预警系统[2]。当前，桥梁结构监测主要通过在桥梁上布设各种形式的传感器，并通过数据采集与传输系统将数据传送至中心控制系统[3]，通过监测数据，能够及时发现桥梁结构的异常状态，为桥梁的维护和保养提供科学依据。

桥梁结构监测及预警方面的研究主要集中在监测技术、预警系统和实际应用3个方面[4]。目前广泛应用的桥梁结构的健康监测技术有数据分析与处理、数据采集与传输及传感器等技术[5]，无线传感网络（WirelessSensorNetwork，WSN）的应用显著提高了数据传输的效率和可靠性。现有研究中，预警指标主要基于桥梁的应力、变形、振动等参数[6]。尽管桥梁结构健康监测与预警系统的研究取得了许多进展[7]，但仍存在一些不足和问题，如传感器的耐久性和可靠性仍需提高、数据丢失和信号干扰等现象时有发生、处理大规模数据计算效率低等。

本文拟研究高性能传感器技术，优化数据传输技术，提高数据分析和预警的效率和准确性，旨在为桥梁工程的管理及健康监测提供技术支持。

1桥梁结构健康监测系统设计

1.1系统架构

监测系统的设计包括系统架构的规划与选择。在系统架构设计过程中，需要综合考虑系统的可靠性、实时性、扩展性和成本等因素。目前，桥梁结构监测系统的架构主要包括集中式架构、分布式架构和混合式架构[8]。综合考虑监测系统需求及各种架构的优缺点，本文选择混合式架构作为系统设计方案。混合式架构不仅能够有效提高系统的扩展性和容错能力，还能够集中处理数据，保证监测系统的高效运行。混合式架构示意图如图1所示，架构设计流程如图2所示。在混合式架构中，各监测节点配置高性能传感器和边缘计算设备，实现数据的实时采集和初步处理。处理后的数据通过WSN传输至中央控制单元，中央控制单元对汇总的数据进行综合分析和处理，生成桥梁健康状态评估报告，并及时发出预警信息。

1.2传感器布置

传感器布置是桥梁结构健康监测系统设计的关键环节之一。合理的传感器布置不仅能够准确捕捉桥梁结构的应力、变形和振动等状态，还能够确保监测数据的完整性和可靠性。桥梁结构健康监测系统中常用的传感器包括应变传感器、加速度传感器和光纤传感器。传感器的布置策略直接影响监测系统的性能和效果[9]。传感器布设应考虑以下方面：（1）布设于桥梁结构（如主梁、桥墩和支座等）的关键位置；（2）在桥梁结构上均匀布设，避免监测盲区；（3）不同部位和层次均应布设传感器，实现多层次和全方位的监测；（4）选择适应性强的传感器，确保传感器的长期稳定运行。实际布设时，应变传感器和加速度传感器应布设在桥梁主梁和桥墩关键位置，并通过固定装置牢固安装在桥梁结构上，确保数据采集的稳定性和准确性（见图3）。图3中，应变传感器布置在桥梁主梁和桥墩的关键位置，加速度传感器分布在桥梁的不同部位，用于监测桥梁的振动状态。

1.3数据采集与传输

在数据采集之后，传感器收集到的数据需要通过可靠的传输方式传送到中央控制单元进行处理和分析[10]。目前常用的数据传输协议包括WSN、有线网络和混合网络。为了提高数据传输的可靠性，本文采用混合网络架构，将WSN与有线网络结合使用。在传感器节点与本地数据汇聚节点之间采WSN，实现灵活的传感器布置和数据收集；在本地数据汇聚节点与中央控制单元之间采用有线网络，确保关键数据的稳定传输。数据传输示意图如图4所示。图4中，传感器节点通过WSN将数据传输到本地数据汇聚节点，再通过有线网络将数据传输至中央控制单元。

1.4数据分析与处理

数据分析与处理是桥梁结构健康监测系统的关键环节，其目的是从大量的监测数据中提取有用信息，识别出桥梁结构的潜在异常，进而提供科学的健康评估和预警信息。目前，桥梁结构健康监测数据分析的方法主要包括传统统计分析方法、有限元分析方法，以及基于机器学习和人工智能的方法[11]。在桥梁结构健康监测系统中，通过机器学习算法，能够较大幅度提高数据分析的效率和准确度。常用的机器学习算法包括人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）、随机森林（RandomForest，RF）等。

本文选择了某大型桥梁（应力、变形、振动）为期一年的实际监测数据作为研究对象，通过对比不同算法的分析效果，评估其在异常检测和健康状态评估中的应用价值。利用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、RF和ANN这3种机器学习算法进行数据分析，比较其异常检测和健康状态评估的效果，各算法效果对比结果如图5所示。通过分析可知：ANN在整体健康状态评估中表现最佳，而SVM在应力和变形监测中具有较高的精度和泛化能力。

2预警系统设计

2.1预警指标与阈值设定

在桥梁结构健康监测系统中，预警指标和阈值设定是确保系统有效预警和响应的关键环节。预警指标的选择和阈值的设定直接关系到系统的准确性和实用性，且应遵循敏感性、可测性、代表性和实用性原则。常用的阈值设定方法包括统计分析法、经验法和标准法。在不同环境条件下，桥梁结构的预警阈值需要进行适当调整。

2.2预警算法

预警算法是桥梁结构健康监测系统的核心组成部分，其主要功能是通过对监测数据的分析，实时识别和预测桥梁结构的潜在风险，及时发出预警信息。选择适合的预警算法需要综合考虑准确性、实时性、稳定性和可解释性原则。常用的预警算法包括SVM、RF、ANN等。适宜的预警算法选取步骤：数据预处理→特征选择→模型训练→模型验证→模型优化。

2.3预警信息发布与响应

在桥梁结构健康监测系统中，预警信息的发布与响应是保障桥梁安全运行的重要环节。通过及时和准确地发布预警信息，并采取相应的应急响应措施，可以有效预防桥梁结构事故的发生。预警信息的发布需要通过多种渠道和方式，确保相关部门和人员能够及时获取预警信息并采取行动。预警信息发布后，需要建立完善的响应机制，确保相关部门和人员能够迅速采取应急措施。响应机制包括应急预案、应急演练、资源调度等。具体响应措施包括：紧急检查、交通管制、维护修复、信息通报等。

3桥梁工程应用实例分析

3.1案例分析

为了验证桥梁结构健康监测与预警系统的实际应用效果，本文选取了具有代表性的桥梁工程作为研究案例。案例选取原则包括：（1）选择结构复杂、施工难度大、监测需求高的桥梁工程，以确保研究结果的广泛适用性和实用性；（2）选择不同环境条件下的桥梁，如城市高架桥、跨海大桥、高山桥梁等，以验证系统在不同环境下的适应性；（3）选择具有丰富监测数据和历史记录的桥梁，以便进行系统的分析和验证；（4）选择对交通运输和经济发展具有重要影响的关键桥梁工程，以确保研究结果的社会和经济价值。案例选取标准及背景信息如表2所示。

案例1：杭州湾跨海大桥。杭州湾跨海大桥是连接浙江省嘉兴市与宁波市的跨海大桥，全长36km，是世界上最长的跨海大桥之一，桥梁结构复杂，运行环境恶劣，受海洋气候和盐雾腐蚀影响较大。选取变形情况、应力、振动频率、腐蚀和温度等进行分析。

案例2：武汉长江大桥。武汉长江大桥是横跨长江的重要交通枢纽，全长1.6km，连接汉阳区与武昌区，是中国第一座公铁两用桥梁，桥梁历史悠久、结构独特。选取应力、变形情况、振动频率、交通负荷和温度等参数进行分析。

案例3：成都二环高架桥。成都二环高架桥是成都市区的重要交通干道，全长28km，桥梁跨度大，车流量高，是城市交通的重要组成部分。选取应力、变形情况、振动频率、交通负荷和温度等参数进行分析。

3.2系统实施与效果评估

系统实施过程包括前期准备、传感器安装、数据采集与传输系统配置、数据分析与处理平台搭建，以及系统联调与测试。系统实施后的效果评估主要包括以下指标：应力、变形、振动等关键参数的准确度，预警信息发布的响应速度和准确性，数据传输的稳定性，设备故障率等。最后，收集用户对系统的反馈，评估系统的实际应用效果和用户满意度，结果如表3所示。

4结论

本文围绕桥梁工程中的结构健康监测与预警系统设计展开研究，通过对不同架构方案的对比分析，最终选择了混合式架构，并详细论述了系统设计的各个环节。本文还通过实际案例分析，验证了该系统的可操作性。主要得出以下结论。

（1）混合式架构结合了集中式和分布式架构的优点，能够满足桥梁结构健康监测系统的高效运行需求，提供了可靠的监测数据和预警信息。

（2）通过合理选择传感器类型和布置方案，采用无线传感网络和有线网络相结合的混合网络架构，能提高数据采集的准确性和数据传输的可靠性。

（3）采用先进的机器学习算法，如支持向量机、随机森林和人工神经网络，能有效提高数据分析和预警的效率和准确性。

（4）合理选择和优化预警算法，能确保预警信息的准确性、实时性和稳定性，显著提升系统的预警能力。

参考文献

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[3] 周桂兰，徐恺奇.大跨径桥梁结构健康监测技术现状与发展[J].公路交通科技（应用技术版），2019，15（4）：168-169.

[4] 孙利民，尚志强，夏烨.大数据背景下的桥梁结构健康监测研究现状与展望[J].中国公路学报，2019，32（11）：1-20.

[5] 曹威，徐一超.基于LabVIEW的桥梁结构健康监测数据采集系统设计[J].工程技术研究，2020，5（18）：204-205.

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[7] 张敬伟，满新杰.结构健康监测技术在公路桥梁养护中的应用[J].交通节能与环保，2023，19（S1）：143-146.

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[11] 景亚彪.中小跨径桥梁结构健康监测系统设计研究[J].科技资讯，2022，20（17）：106-108.