大数据支持的公路桥梁运行监测与养护决策研究

公路桥梁作为交通基础设施的重要组成部分，其运行状态直接影响道路通行能力与交通安全。受自然环境影响及使用荷载变化，桥梁结构在长期服役过程中不可避免地产生损伤和性能劣化，若不能及时识别与干预，将可能引发重大安全事故。因此，亟需依托技术手段实现桥梁运行状态的实时感知与风险识别，推动养护管理由“被动维修”向“主动预防”转型。

一、大数据驱动下的桥梁运行监测技术体系

（一）桥梁监测的核心参数与技术需求

桥梁运行状态监测依赖高频、高维结构响应数据。主要监测参数包括应变、挠度、振动加速度、位移、温度、裂缝扩展速率与荷载响应。大跨桥梁还需关注主缆应力、索力及风振响应。监测系统需具备高精度（误差 <0.1%FS ）、低延迟（<1s）、强抗干扰能力，并满足 IP68 防护标准以适应恶劣环境。

（二）多源感知与数据采集技术

监测网络通常由多种传感器组成，包括应变计、FBG、MEMS 加速度计、LVDT 等。FBG 具备高灵敏度（ ）和抗干扰能力，适用于关键构件监测。无线传感器节点通过 ZigBee 或 LoRa 实现远程低功耗通信。环境参数采集依托温湿度、风速、雨量传感器与 GIS 系统，视频监控及无人机红外巡检拓展了视觉检测能力，结合图像识别技术自动识别病害区域。

（三）监测数据的处理与清洗

原始数据需清洗处理以剔除噪声与异常值。常用方法包括小波变换、卡尔曼滤波、孤立森林等。不同源数据通过时间戳对齐与插值实现同步，缺失数据可通过 LSTM 模型动态补全。高频数据以 5 分钟或 1 小时为窗口提取统计特征，采用 MongoDB 等时序数据库支持分布式存储与高并发访问。

（四）结构健康评估模型构建

清洗后的监测数据支持结构健康状态评估。模态参数识别方法（如FFT、SSI）提取固有频率、振型等指标，频率变化超过 3% 可视为结构刚度下降信号。FEM 模型用于模拟结构响应并实现损伤反演[1]。机器学习方法（SVM、CNN、DNN 等）用于状态分类与寿命预测，CNN 对振动谱图分类准确率可超 95% 。通过 AHP 与模糊综合评判构建多指标健康评分体系，为养护决策提供量化依据。

二、大数据融合与桥梁性能演化规律分析

（一）数据融合模型与特征提取方法

桥梁监测数据具有多源异构、高维动态特征，涵盖结构响应、环境、交通与图像数据。为实现统一管理与高效分析，需构建标准化的数据融合模型，协调时间粒度与空间一致性。融合模型分为感知层、特征层与决策层：感知层对多源数据时间与空间对齐；特征层利用统计量（如均值、变异系数）和信号分析技术（STFT、HHT）提取关键特征；决策层通过随机森林、SVM、XGBoost 等模型进行结构状态识别与预测。特征提取方面，CNN 对振动谱图和时程信号具备自动学习优势，PCA 与 ICA用于降维，提升计算效率并抑制噪声干扰。

（二）桥梁结构劣化机制数据建模

结构劣化主要包括材料疲劳、锈蚀、碳化与支座老化等，受环境与荷载长期耦合影响。可基于历史监测数据，采用数据驱动模型进行退化过程建模。如钢结构腐蚀速率与湿度、盐雾、电位差显著相关，可通过回归或LSTM 预测剩余承载能力。裂缝扩展模型依据Paris 定律建立，应力强度因子与裂缝长度为核心变量，结合车流影响进行周期演化推算。贝叶斯网络可引入不确定性建模，适合长期劣化概率分析与结构风险评估。

（三）桥梁全寿命周期健康状态预测

寿命周期管理强调预测未来状态及潜在风险，需构建具时间依赖性与趋势感知能力的预测模型。Markov 链模型划分结构状态等级，基于状态转移矩阵反映结构劣化路径，结合蒙特卡洛模拟可预测未来各阶段状态的概率分布 [2]。LSTM 可处理长时间、多维度的监测数据序列，预测结构健康变化趋势，准确性显著优于传统 ARIMA 模型，尤其适用于负载复杂、环境波动大的运行条件。为提升可视化能力，可将预测结果集成至BIM 或GIS 系统，通过三维模型直观展示关键部位健康等级与残余寿命，辅助精确决策部署。

三、基于大数据的桥梁智能养护决策模型构建

（一）决策支持系统的技术架构

基于大数据的养护决策系统通常采用“三层架构”：数据层：构建结构健康监测数据库，集成传感器数据、检评记录、历史维修日志、交通荷载与气象数据，支持结构化和非结构化数据混合存储。采用PostgreSQL 结合 TimescaleDB 实现高效时序数据管理，确保读写性能与历史追溯能力。分析层：引入 XGBoost、LightGBM 等梯度提升模型预测结构劣化趋势；采用 K-Means 聚类分析桥梁状态分布，实现同类结构的共性识别；建立基于规则引擎的初步养护规则库，并结合数据回归修正。决策层：构建“维修建议生成模块”，依据结构状态、养护成本与预算约束自动生成最优策略方案，并形成养护日程表、资源调度图等输出格式，支持管理端审批与修正反馈。系统最终集成于桥梁运维平台中，界面包含结构BIM 模型交互、养护记录调取、报警推送等功能。用户可自定义阈值、调整优先级排序规则，并实时更新风险评估结果，形成“数据—模型—决策”闭环管理机制。

（二）机器学习在养护策略制定中的应用

在面向大规模桥群的智能养护体系中，传统决策方法面临处理高维、多源、不确定信息的困难。机器学习算法提供了解决路径，具备自动学习能力与建模效率高等优势 [3]。在病害检测方面，卷积神经网络（CNN）对图像裂缝、钢构件锈蚀具有出色识别能力，结合语义分割网络（如 U-Net）可实现像素级病害区域提取，准确率可达 95% 以上。对于结构异常识别，自编码器（AutoEncoder）通过重构误差监测可识别潜在异常状态，适用于振动数据分析。强化学习（ReinforcementLearning）在维护调度中体现出优势。通过构建环境状态空间、行动策略集和奖励函数，训练智能代理在不同预算约束和时间窗口下选择最优维修策略路径，提升决策效率与长期回报。在多桥群养护中，应用聚类算法（如 DBSCAN、HDBSCAN）可将结构状态、地理位置、交通压力等因素整合，划分出高优先级桥梁群体，实现分级维护和资源优化配置。

（三）典型案例分析与效果评估

以某省高速公路桥梁群为例，部署无线振动监测系统、光纤应变计与图像采集单元，构建集实时感知、存储与分析为一体的全周期数据平台。通过 XGBoost 算法预测锈蚀扩展趋势，并基于蒙特卡洛模拟推演未来三年结构可靠度变化。在此基础上，引入强化学习模型制定年维养方案，相较传统经验法平均节约养护成本 12% ，维修效率提高 26% ，桥梁通行能力损失时间减少 19% 。系统还支持应急响应推送，当主梁挠度或缆索张力异常超限时，可自动生成报警信息、匹配维修单位并发出快速处置指令。此案例表明，大数据与智能模型深度融合能有效提升桥梁养护的科学性、实时性与资源利用效率，具备良好的工程应用价值与推广前景。

总结：

公路桥梁作为交通命脉，其结构健康状态直接关联公众安全与交通效率。在大数据背景下，通过构建多源感知网络、实施高效数据融合分析、建立结构退化预测模型与智能决策系统，可有效支撑桥梁从“状态感知”走向“主动养护”。本文系统论证了大数据驱动的桥梁运行监测体系及其在养护策略优化中的应用实践，验证了数据驱动模式在提升桥梁运维效能方面的显著优势。

参考文献

[1] 史合 . 公路钢结构桥梁运行状态监测系统研究 [D]. 长安大学 ,2020.000625.

[2] 吴坚 . 信息技术在公路桥梁运行监测中的应用研究 [J]. 中国建设信息化 ,2023,(12):70-74.

[3] 雷时 . 人工智能在公路桥梁养护业务应用中的研究 [J]. 智能建筑与智慧城市 ,2024,(06):178-180.