桥梁监测系统中的数据分析与应用

桥梁监测系统中的数据分析与应用
摘要：桥梁监测数据分析处理是健康监测系统的重要内容，文章从两个层面对数据分析方法进行了介绍，通用数学分析方法通过直接的数学计算得到数据层面的结论，专业分析方法是对结构响应进行解析，反演分析提取得到反映桥梁结构状态的信息。

最后以工程实例这些方法在监测系统中的应用。

关键词：桥梁健康监测数据分析安全评估
1 引言
桥梁作为咽喉工程，是城市发展重要的通道和动力，对城市发展有着重要影响。

然而随着我国经济和交通运输行业的迅猛发展，车辆数量增长，各种自然灾害和超载、撞击等人为破坏大大加快了这些桥梁结构的损伤、老化，使得桥梁安全问题日益突出。

此外，全国危桥数量超过10万座，大量的病害在我国桥梁上集中暴露。

如何实现对桥梁进行安全监测，并做出健康诊断，已成为国内外学术界、工程界关注的焦点[1]。

桥梁健康监测系统，通过在桥梁上布置各类传感器，感知各种信息，并通过有线或无线的方式传回后方计算机，在获得了海量的监测数据，数据处理与分析对桥梁的安全运营来说具有重要意义。

及时处理分析监测数据，发掘数据之间的内在联系以及包含的桥梁结构信息，将监测信号转换为能用于评估结构状态的状态信息，从而进行安全评估，为桥梁管养单位提供指导。

本文主要对桥梁监测数据的相关分析方法进行介绍，并介绍了这些方法在实际健康监测系统中的应用案例及取得到的成效。

2分析方法介绍
桥梁监测数据的分析方法总体上可分为通用数学分析和专业分析。

通用数学分析指的是数据的直接分析，即将监测得到的数据通过直接的数学计算得到数据层面的结论，通过对原始监测数据进行标准化的统一处理，包含数理统计、时频
分析、不同时间尺度和空间维度的相关性分析等，寻找输入与输出的时、空隐含
关系，并且不针对具体桥梁类型和数据类型，是专业分析方法的基础。

专业分析
指的是在通用数学方法分析的基础上进一步对结构响应进行解析，反演分析提取
得到反映桥梁结构状态的信息，需要用到桥梁领域的专业知识。

数据的通用分析方法包括了监测数据的预处理、数据的时域处理、和数据的
频率处理。

数据预处理：监测数据是以信号的方式进行传递，通过信号采集系统获取的
原始信号通常受到干扰和噪声的影响，因此需要对信号进行预处理，常用的信号
预处理方法有：滤波、去除均值、去除趋势项。

数据的时域处理：时域处理方法主要有时域统计分析和相关分析两部分。

数
据的时域统计分析是指对数据的各种时域参数、指标的估计或计算[2]；相关分析
指变量之间的线性联系或相互依赖关系分析。

数据的频域处理：数据的频域处理也称为频谱分析，是建立在傅里叶变换的
基础上的，处理得到的结果是以频率为变量的函数，主要有：傅里叶变换、自功
率谱分析、互功率谱分析、三分之一倍频程分析、实倒谱分析、复倒谱分析等[3]。

数据的专业分析方法主要有模态参数识别。

损伤识别和结构安全状态评估等。

结构模态参数识别：模态参数识别是桥梁健康监测的重要手段之一，根据结
构响应数据反演出结构的动力特性参数即频率、振型、阻尼比，从整体上得到桥
梁的结构特性。

其中工作模态参数识别方法由于不用中断交通，能更好的反映桥
梁的实际运营状态，在健康监测系统中能更加适配，也是目前此领域的主要研究
方向。

损伤识别：结构的损伤识别是状态评估的基础，也是桥梁健康监测系统的核
心之一，损伤识别包括损伤预警、损伤定位和损伤程度确定等内容。

目前研究较
多的是基于结构振动模态参数的整体损伤识别方法和神经网络方法，由于损伤会
导致结构模态参数的变化，通过分析模态参数的改变，得到结构损伤信息，但由
于损伤对模态参数的变化不敏感，因此该方法目前在实际桥梁上效果不明显[4]。

神经网络方法是模拟人的思维，每一种损伤都对应结构的一种反应，通过建立这种反应库，就可以根据反应反推出结构损伤，该方法的重点在于构造网络结构，目前应用还不成熟，使用者根据损伤识别问题做到神经网络的灵活运用，还有一定难度。

结构安全状态评估：结构安全状态评估是指通过各种可能的、结构允许的测试手段，得到处能反映结构内部状态的信息[5]。

通过不同数据统计方法充分挖掘数据价值，根据桥梁安全评分变化趋势以及不同桥梁结构构件评分变化趋势得到桥梁劣化分析，为桥梁寿命周期评估提供支持。

目前桥梁安全状态评估方法所采用的理论主要有可靠度理论、层次分析法、模糊理论和基于公路桥梁检测规范的评估方法。

3 工程案例
合肥生命线桥梁监测项目共在51座桥梁上安装了健康监测系统，该系统应采用多维度数据分析方法与安全评估方法，能够及时发现桥梁结构存在的缺陷与质量衰变，并评估分析其在所处环境条件下的可能发展势态及其对结构安全运营造成的可能潜在威胁，实现对结构的实时空监测和预测预警，降低事故风险，提高抗灾能力。

下面对系统的数据通用分析功能和专业分析功能进行介绍。

3.1通用分析
统计一定时段内的加速度峰值、均方根值。

对滤波后的加速度信号进行频谱分析，传感器数据的最大值、最小值的查询和展示的极值分析、对比分析、对同一段时间分析比对多个设备的实测数据的关联分析、同一个设备展示比对不同时间段的设备实测数据的多通道分析、依据桥梁静力水准仪测量数据和传感器设备分组，实现对桥梁关联桥段挠度线形的展示和分析，如图3.1-图3.4。

图3.1桥梁动态监测频谱分析图3.2数据对比分析示意图
图3.3数据多通道分析示意图图3.4挠度变化分析原型图
3.2专项分析
（1）模态分析：模态分析包含对加速度的频谱分析和对加速度、应变、动
态挠度数据的滤波分析功能，便于对结构频率进行比较，帮助用户快速发现结构
频率的变化，从而发现桥梁内部结构特性的变化。

（2）桥梁安全评估：由于传感器的种类和数量有所不同，桥梁结构受监测
的目的也有所不同，但桥梁健康监测系统的传感器主要可分为结构感知和环境感
知类。

在安全评估过程中，环境感知类的传感器（温度、湿度等）主要用于对结
构感知类（加速度、应变等）传感器采集到的数据进行补偿和修正。

安装有健康监测系统的桥梁结构安全评估过程以系统自动提取数据计算分析。

其评估结果以分值（百分制）的形式展示。

最终平台展示的评估分值可分为两项，分别为：MCI 桥梁受监测部件的监测评分；M_BCI 桥梁（基于检测和监测）的最
终技术状况评分，如图3.5所示。

图3.5安全评估管理原型图
通过数据深度融合分析，随时掌握桥梁的结构响应情况及结构变化趋势和安
全状态，及时发现异常与成因并提供科学合理的辅助决策建议。

四总结与展望
针对海量监测数据，采取数学通用分析及专业分析方法处理监测数据，发掘
数据之间的内在联系，获取反映结构状态的信息，并对桥梁安全状态进行评估。

文章从数据分析的各个层面对现有常用的数据分析方法进行了概述，并针对其在
实际工程中的具体应用进行了介绍。

通过这些数据分析方法能为桥梁管养提供更
合理的指导与建议，让监测系统的价值得以体现。

在实际工程中各种环境因素引起的结构响应变化甚至会掩盖结构损伤引起的
变化严重影响损伤识别的准确性和实用性，研究各种环境因素的影响以及如何将
这些因素有效分离以准确识别结构损伤是值得深入研究的问题；将桥梁检测数据。

监测数据和各种能反映桥梁状态信息通过多源信息融合的手段，得到更贴近桥梁
实际状态的状态评估也需要进一步研究。

参考文献
1.
刘兴旺. 大跨桥梁健康监测数据自诊断与状态评估方法研究[D]. 南京：东
南大学，2017.
2.
何正嘉, 訾艳阳, 张西宁.现代信号处理及工程应用[M].西安：西安交通大
学出版社，2007.
3.
郭丹枫，庞兵.振动信号处理的时频域方法[J].哈尔滨：哈尔滨理工大学学报，2007，4: 15-17.
4.
郭健.大型桥梁健康监测系统及损伤识别理论[M].北京：人民交通出版社，2013.
5.
卢建飞. 桥梁结构状态评估综述[J].交通标准化，2010，8：127-129.
作者简介：赵芳（1969-），女，安徽合肥人，工程师，本科，合肥市公路管理局直属分局副局长，从事公路桥梁管理工作。