智能传感器在大跨桥梁结构健康监测中的布设优化与数据融合

一、引言

大跨桥梁以其跨越能力强、造型美观等特点，在现代交通网络中占据重要地位。然而，桥梁在长期服役过程中，受车辆荷载、风荷载、地震作用、环境侵蚀等多种因素影响，结构易出现损伤与性能退化。及时、准确地掌握桥梁结构的健康状况，对保障桥梁安全运营、延长使用寿命至关重要。智能传感器能够实时采集桥梁结构的应力、应变、位移、振动等关键参数，为桥梁健康监测提供数据支持。但传感器的布设位置与方式直接影响监测数据的有效性，多源传感器采集的数据存在冗余与互补性，需通过数据融合技术进行处理。因此，研究智能传感器在大跨桥梁结构健康监测中的布设优化与数据融合具有重要的现实意义。

二、大跨桥梁结构健康监测需求分析

2.1 桥梁结构特点与损伤形式

大跨桥梁结构形式多样，如悬索桥、斜拉桥、拱桥等，每种结构受力特点各异。悬索桥主缆承受巨大拉力，斜拉桥拉索承担主梁荷载，拱桥则以拱圈受压为主。在长期运营中，桥梁易出现拉索松弛、主梁裂缝、支座老化、构件腐蚀等损伤。例如，斜拉桥拉索因疲劳和腐蚀可能发生断裂，悬索桥主缆会因环境侵蚀导致强度下降，这些损伤若不及时发现和处理，将威胁桥梁结构安全 。

2.2 健康监测关键参数

为准确评估桥梁结构健康状况，需监测应力、应变、位移、振动、温度、湿度等参数。应力和应变参数可反映桥梁构件的受力状态，判断是否存在过载或局部应力集中；位移监测能掌握桥梁整体或局部的变形情况；振动参数与桥梁的动力特性相关，可用于识别结构损伤和评估结构稳定性；温度和湿度会影响材料性能和结构受力，也是重要的监测指标。通过对这些关键参数的实时监测与分析，可实现对桥梁结构健康状况的有效评估。

三、智能传感器布设优化

3.1 传感器类型与适用场景

大跨桥梁健康监测常用的智能传感器包括应变传感器、位移传感器、加速度传感器、温度传感器等。应变传感器如光纤光栅应变传感器，具有精度高、抗电磁干扰能力强的特点，适用于桥梁关键构件的应力应变监测；位移传感器中，激光位移传感器可实现非接触式测量，常用于桥梁挠度和伸缩缝位移监测；加速度传感器能够捕捉桥梁的振动响应，在结构动力特性分析中发挥重要作用；温度传感器可实时监测环境温度变化对桥梁结构的影响 。

3.2 布设优化原则

智能传感器布设需遵循全面性、代表性、经济性、可靠性和可维护性原则。全面性要求传感器覆盖桥梁主要受力部位和易损区域，确保监测数据能反映桥梁整体健康状况；代表性是指在关键位置布设传感器，获取具有典型意义的数据；经济性需在满足监测要求的前提下，合理控制传感器数量和成本；可靠性要求传感器性能稳定，能在复杂环境下长期可靠工作；可维护性则便于传感器的安装、检修与更换。

3.3 布设优化方法

常用的传感器布设优化方法有经验法、基于有限元分析的方法和智能算法优化法。经验法依据工程师的经验和类似工程案例，确定传感器的大致布设位置；基于有限元分析的方法通过建立桥梁结构有限元模型，模拟不同工况下结构的响应，分析结构敏感区域，从而优化传感器布设方案；智能算法优化法如遗传算法、粒子群算法等，以结构响应信息熵、模态可观测性等为优化目标，通过算法迭代搜索最优的传感器布设方案 。

四、智能传感器数据融合技术

4.1 数据融合的意义与目标

大跨桥梁健康监测中，多类型传感器采集的数据存在冗余与互补信息。数据融合旨在整合多源数据，去除冗余信息，提取互补信息，提高数据的准确性、可靠性和有效性，为桥梁健康评估提供更全面、准确的依据。其目标是通过对多源数据的综合处理，更准确地判断桥梁结构的健康状态，及时发现潜在损伤和安全隐患。

4.2 数据融合方法

数据融合方法主要分为三类：基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于决策级的融合。像素级融合直接对传感器采集的原始数据进行处理，如采用加权平均法、卡尔曼滤波法等，将多个传感器的原始数据进行融合，该方法保留信息最完整，但计算量较大；特征级融合先从原始数据中提取特征信息，再对特征进行融合，常用方法有主成分分析、聚类分析等，可降低数据维度，提高处理效率；决策级融合是在各个传感器独立决策的基础上，对决策结果进行融合，如采用投票法、D - S 证据理论等，具有较强的容错性和灵活性 。

4.3 数据融合流程

数据融合流程包括数据采集、预处理、特征提取、融合处理和结果分析。首先，通过智能传感器采集桥梁结构的多源数据；然后对原始数据进行滤波、去噪、归一化等预处理，提高数据质量；接着利用合适的算法提取数据特征；再选择相应的数据融合方法对特征或决策结果进行融合；最后对融合结果进行分析，评估桥梁结构健康状况，并为后续维护决策提供支持。

五、案例分析

以某座斜拉桥为研究对象，在进行传感器布设的阶段，工程师们运用了先进的有限元分析方法。这一方法充分考虑了桥梁的结构特点以及容易发生损伤的部位，从而在主梁的关键截面、拉索的锚固端以及桥塔的底部等关键位置布设了多种类型的传感器。这些传感器包括用于测量应变的传感器、用于检测加速度的传感器以及用于监测位移的传感器。在数据融合方面，研究团队采用了基于特征级的主成分分析方法与基于决策级的 D-S证据理论相结合的策略，对采集到的应力、应变、振动等多方面的数据进行了深入的融合处理。通过长期的监测和细致的数据分析，他们成功地识别出某根拉索的张力出现了异常变化。这一发现使得他们能够及时采取必要的维护措施，有效避免了可能发生的潜在安全事故。这一案例充分验证了在大跨桥梁健康监测中，传感器布设的优化策略以及数据融合方法的有效性和实用性。

六、结论

智能传感器的合理布设与高效数据融合是大跨桥梁结构健康监测的关键技术。通过科学的传感器布设优化，能够获取全面、准确的监测数据；运用合适的数据融合方法，可有效处理多源数据，提高桥梁健康评估的准确性和可靠性。本文提出的布设优化原则、方法和数据融合技术，经实际案例验证具有可行性和有效性。未来，随着传感器技术、数据处理技术的不断发展，应进一步研究更先进的布设优化算法和数据融合模型，以满足大跨桥梁结构健康监测更高精度、更智能化的需求，保障桥梁安全稳定运行。

参考文献

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