高速公路桥梁结构健康监测技术研究进展

引言

随着我国交通基础设施的快速发展，高速公路桥梁作为交通网络中的关键节点，其安全性和耐久性日益受到重视。桥梁结构健康监测技术作为保障桥梁安全运营的重要手段，近年来得到了广泛关注和深入研究。传统的桥梁检测方法存在周期长、成本高、效率低等问题，难以满足现代交通对桥梁安全的实时性、动态性和智能化需求。因此，基于传感器技术、数据采集与传输技术、数据分析与处理技术的桥梁结构健康监测系统应运而生，并在实际工程中发挥着越来越重要的作用。本文旨在综述高速公路桥梁结构健康监测技术的研究进展，分析其关键技术与应用现状，探讨当前存在的问题与未来发展方向，为相关领域的研究与工程实践提供参考与借鉴。

一、高速公路桥梁结构健康监测技术概述

（一）桥梁结构健康监测的基本概念

桥梁结构健康监测是指通过一系列技术手段对桥梁在运营过程中的结构状态进行实时或定期的检测、评估与预警，以确保其安全性和耐久性。该技术涉及结构力学、材料科学、传感器技术、数据处理与分析等多个学科领域，旨在通过获取桥梁在不同荷载条件下的响应数据，分析其结构性能的变化，识别潜在的损伤或劣化趋势。随着桥梁建设规模的扩大和服役年限的增长，结构健康监测已成为保障桥梁安全运行的重要手段，尤其在高速公路桥梁中，其重要性更加凸显。

（二）桥梁结构健康监测的主要目标

桥梁结构健康监测的主要目标是实现对桥梁结构性能的全面掌握和动态评估，确保其在使用过程中的安全性、耐久性和适用性。通过监测桥梁在各种环境条件和荷载作用下的响应，可以及时发现结构损伤、材料老化或荷载超限等问题，为桥梁的维护、维修和加固提供科学依据。此外，该技术还旨在提升桥梁管理的智能化水平，实现从“被动维修”向“主动预防”的转变，从而延长桥梁使用寿命，降低维护成本，保障交通运输的安全与畅通。

（三）桥梁结构健康监测技术的发展历程

桥梁结构健康监测技术的发展经历了从传统人工检测到现代智能化监测的演变过程。早期主要依赖人工巡检和简单的仪表测量，难以实现对桥梁结构的全面、实时监测。随着传感器技术、计算机技术和通信技术的发展，20 世纪末期开始引入基于传感器的结构监测系统，实现了对桥梁关键部位的实时数据采集。进入21 世纪后，随着大数据、人工智能和物联网技术的兴起，桥梁健康监测逐渐向智能化、网络化和自动化方向发展，形成了较为完善的监测体系。目前，该技术已广泛应用于各类桥梁工程中，成为保障桥梁安全运行的重要支撑。

二、高速公路桥梁结构健康监测关键技术

（一）传感器技术

传感器技术是桥梁结构健康监测系统的核心组成部分，其性能直接影响监测数据的准确性与可靠性。目前常用的传感器包括应变计、加速度计、位移传感器、光纤光栅传感器、声发射传感器等，用于采集桥梁在不同荷载和环境条件下的结构响应数据。传统传感器如电阻应变片和压电式加速度计在工程中应用广泛，但存在易受电磁干扰、寿命有限等问题。近年来，随着新型传感技术的发展，光纤传感器因其高精度、抗电磁干扰、耐腐蚀等优点，被越来越多地应用于桥梁健康监测中。此外，无线传感器网络（WSN）技术的引入，使得传感器布置更加灵活，数据采集更加高效，为实现桥梁结构的长期、实时监测提供了有力支撑。

（二）数据采集与传输技术

数据采集与传输技术是桥梁结构健康监测系统的重要环节，负责将传感器采集的原始数据进行处理、存储和传输至监测中心。传统数据采集系统多采用有线传输方式，具有稳定性高、抗干扰能力强等优点，但布线复杂、维护成本高。随着无线通信技术的发展，无线数据采集系统逐渐成为研究热点，其优势在于布设灵活、便于扩展，适用于大跨度桥梁和复杂地形环境。目前，常用的无线传输技术包括 ZigBee、LoRa、Wi-Fi、4G/5G 等，能够实现数据的实时或近实时传输。同时，数据采集系统还应具备数据压缩、异常检测和数据校验等功能，以提高数据的准确性和可靠性，为后续分析与决策提供高质量的数据支持。

（三）数据分析与处理技术

数据分析与处理技术是桥梁结构健康监测系统的核心环节，其目的是从海量监测数据中提取有用信息，识别结构状态变化和潜在损伤。该技术涵盖信号处理、数据清洗、特征提取、模式识别等多个方面。常用的信号处理方法包括滤波、傅里叶变换、小波分析等，用于去除噪声和提取关键特征。随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习、深度学习等方法被广泛应用于结构状态识别与损伤检测中，提高了分析的自动化和智能化水平。此外，数据融合技术能够整合多源异构数据，提升监测结果的准确性和全面性。高效的数据分析与处理技术不仅有助于及时发现结构异常，还能为桥梁的维护和管理提供科学依据，提升桥梁运营的安全性和经济性。

（四）结构损伤识别与评估技术

结构损伤识别与评估技术是桥梁健康监测系统的关键环节，旨在通过分析监测数据，识别桥梁结构的损伤位置、程度及发展趋势，为维护决策提供依据。常用的损伤识别方法包括基于振动特性分析、应变分布变化、模态参数识别等传统方法，以及近年来发展迅速的基于人工智能和机器学习的智能识别方法。这些方法能够从大量数据中提取损伤特征，实现对结构损伤的早期发现和准确评估。评估技术则涉及损伤程度的量化分析和结构安全性的综合评价，常用的方法包括有限元仿真、可靠性分析和寿命预测模型等。随着监测技术的不断进步，结构损伤识别与评估正朝着高精度、实时化和智能化方向发展，为桥梁的全生命周期管理提供了重要支撑。

结论

高速公路桥梁结构健康监测技术作为保障桥梁安全运营的重要手段，已从传统的经验判断逐步发展为基于传感器网络、数据采集与智能分析的现代化监测体系。通过传感器技术的不断进步，实现了对桥梁结构响应的高精度、实时采集；数据采集与传输技术的发展，提升了监测系统的灵活性与稳定性；数据分析与处理技术的智能化，提高了结构状态识别与损伤评估的准确性；而结构损伤识别与评估技术的完善，则为桥梁的维护决策提供了科学依据。随着大数据、人工智能和物联网等新兴技术的深度融合，桥梁结构健康监测正朝着更加智能、高效和可持续的方向发展，为提升桥梁运营安全性和延长使用寿命提供了坚实的技术支撑。

参考文献

[1]龚江烈. 基于人工智能非接触式视频监测技术的运营高速公路桥梁结构实时状态评估方法研究[C]// 中国公路学会养护与管理分会,重庆高速公路集团有限公司,招商局重庆交通科研设计院有限公司. 中国公路学会养护与管理分会第十三届学术年会论文集. 湖南和天工程项目管理有限公司;, 2024: 68-77.

[2]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.

[3]龚江烈. 基于人工智能非接触式视频监测技术的运营高速公路桥梁结构实时状态评估方法研究[C]// 兰州交通大学土木工程学院,桥梁工程与技术网. 第四届全国在役桥梁安全运营保障技术大会论文集. 湖南和天工程项目管理有限公司;, 2023: 36-43.