桥梁健康监测数据处理与预警系统研究

引言

桥梁作为交通基础设施的关键组成部分，其安全运营对社会经济发展至关重要。随着服役时间增长、交通荷载日益繁重以及自然环境的持续侵蚀，桥梁结构不可避免地会出现损伤累积和性能退化，若未能及时发现和处理，可能引发严重安全事故。因此，构建高效的桥梁健康监测数据处理与预警系统，实现对桥梁结构状态的实时监测、精准评估和及时预警，成为保障桥梁安全的迫切需求。

一、桥梁健康监测相关技术概述

1.1 桥梁健康监测系统构成

桥梁健康监测系统是保障桥梁安全运营的重要技术手段，其构成主要包括四个核心层面。感知层作为系统的神经末梢，由各类传感器组成，负责采集桥梁结构的物理参数与环境参数，如应变、位移、温度等，是监测数据的源头。数据传输层承担信息通道功能，通过有线或无线通信技术，将感知层采集的原始数据实时传输至数据处理中心，确保数据的时效性与完整性。 数据处理与分析层是系统的大脑，借助计算机硬件与软件平台，对传输的数据进行清洗、转换、存储与深度分析，提取桥梁结构的状态特征，为损伤识别与性能评估提供依据。

1.2 常用监测参数与传感器类型

桥梁健康诊断指标主要包括结构响应指标和环境指标。结构响应指标主要反映桥体受力情况，有应变、位移、加速度、转角等。环境指标是桥梁性能及监测结果的条件，主要有温度、湿度、风、车流量。能与上述指标匹配的传感器分别有应变传感器、位移传感器、加速度传感器等。

1.3 数据处理与预警关键技术

数据处理与预警技术是桥梁健康监测系统的核心组成部分。数据采集与预处理技术将解决原始数据的噪声、离群点、缺失性等质量缺陷问题，利用滤波算法、离群点探测、插值法等进行数据预处理提高监测数据质量。损伤识别技术是对监测结构参数变化进行损伤状态判断的技术，主要包含基于模型和数据驱动 2 类方法。预警模型构建技术是实现对危险预警的关键，应根据桥梁设计规范、桥梁运营状态及历史数据建立桥体健康分级预警阈值体系。

二、桥梁健康监测数据处理方法研究

2.1 数据预处理方法

数据预处理是为了保证后面的分析有效性所做的基本前提工作，涉及到异常值处理、缺失值填补和数据降噪 3 项工作。在异常值处理方面，需要去除传感器故障、传输过程引起的异常值，可以选用 3σ 规则、箱线图方法，对于监测点的位置需要结合人工分析避免异常值错误删除；在缺失值填补方面，对于因数据传输过程造成的数据缺失、传感器暂时失效所导致的信息空白，可以用均值填补法、插值法、基于机器学习方法的预测填充方法等，填补的方案需依据数据的缺失程度、数据关联关系决定，保证填补后趋势合理。

2.2 基于机器学习的数据分析方法

机器学习可用于桥梁健康监测大数据挖掘的特征提取、损伤识别及性能预测。在特征提取和筛选方面，机器学习使用主成分分析法、独立成分分析法等将原始高维数据特征向量通过降维处理，提取反映结构特征的主要信息，如从桥梁振动信号中提取桥梁模态频率、阻尼比等。在损伤识别和分类方面，目前较多的人工智能方法比如支持向量机使用超平面划分小样本结构损伤数据集进行分类，是数据量较少时常用的分类方法；人工神经网络使用数据训练产生多层非线性函数映射发现数据规律，使用该方法能实现桥梁结构损伤位址和损伤程度识别；深度学习自动提取结构数据中深层次的特征，多用于图像识别中的桥梁结构表面损伤识别。

2.3 数据融合技术

数据融合技术利用多维、多源监测数据的集成，有助于提高结构的状态评定信息可信度。数据级融合直接对原始的数据传感器进行处理，如对同一监测点的多传感器数据进行加权均值处理，减少单一传感器的误差；或是对不同传感器之间的数据利用时空配准的方法消除时间的同步误差，适用于精度较高的监测工程。特征级融合在数据提取特征后再进行融合分析，如将应变特征、振动特征结合环境特征融合，用主成分分析或特征选择方法将多种信息进行组合，从信息冗余的角度降低维度，又能增强特征间的鉴别性为后续损伤识别提供更多的输入。

三、桥梁健康预警系统设计

3.1 预警系统总体架构

从具体的预警系统总体架构来看，分层设计、协同联动模式可以被看作是其具体构成。也就是说该架构的硬件层需要建设一套传感器网络、数据采集终端、通信设备与服务器；传感器网络需要覆盖在桥梁的关键位置；数据采集终端则实现数据采集，并将数据暂存在当地的采集器里，以便通过 5G 专网或者是光纤传输到云端里的一个服务器，这种传输方式具有实时和安全的特性。其软件层则建设了数据管理模块、分析预警模块与用户交互模块三个方面。关于数据管理模块建设，需要实现对监测数据的存储管理，还需要进行数据的查询以及备份工作；基于这种监控需求来使用分布式数据库去解决海量数据存储的问题；分析预警模块则构建了预处理与机器学习，还集成了各种融合算法，实现自动化的数据解析与状态评估的工作。

3.2 预警指标体系构建

结构监测预警指标应根据桥梁的类型、结构形式与规范的规定确定，分为结构响应指标和环境影响指标两大类。结构响应指标有主要截面应变、跨中挠度、自振频率变化率、支座沉降等，指标阀值应根据结构设计图与运行周期而定。环境影响指标有温度应力修正系数、过磅车过量率、风速级别等。指标权重由权重的赋值方法确定，如层次分析法、熵权法等，赋值方法的不同反映指标的权重或灵敏度不同，指标权重大表明指标的相对重要性高。这样就得到一个多维的可定量的指标体系。

3.3 预警模型设计与实现

本模型的预警方式采用多级预警，动态调整机制，包括阈值预警、趋势预警以及综合预警模式 3 类。基于阈值的预警模型设定各预警等级的阈值，如果监测参数超过该阈值，则报预警，如应变、位移等可以直接表征结构安全性的指标；基于趋势的预警模型用时间序列分析或机器学习方法预测数据的异常发展趋势，如当下自振频率一直处于下降趋势，且下降幅度超过了阈值，则产生预警，适用场景为结构缓慢退化的性能指标；基于综合的预警模型综合利用多指标的状态，采用模糊综合评价的方法综合打分得到最终的风险值，按照风险值划分预警级别，关联对应的处置措施，模型参数通过以往的故障数据来训练得到，提高预警准确度。

3.4 预警信息发布与响应机制

预报信息依据预警等级自动弹出报警信息和短信提醒养护人员。 I～I 预警发布方式通过系统报警框和短信提醒养护管理负责人；Ⅲ～ N 预警同时通知交通管理相关部门以及应急指挥中心，并启动报警声音和灯光。预报信息包括位置点、指标数据、风险状态及建议对策，帮助获取紧急信息。接到报警的管理人员应在规定时间内到现场核查，并利用车载监测仪器设备对预警进行确认；预警提出修复对策，严重病害开展应急抢修工作；待工作结束同步系统状态，上报响应过程与响应状况，为后期模型提供数据。

结语

桥梁健康监测数据处理与预警系统通过整合传感技术、数据分析与智能决策，实现了桥梁结构状态的实时感知与风险预判。数据预处理与机器学习算法提升了数据解析的精度，多源数据融合增强了状态评估的可靠性，分级预警机制确保了风险处置的及时性。

参考文献

[1] 沈天翊 , 尤星达 . 基于物联网技术的城市桥梁监测系统设计 [J]. 物联网技术 ,2025,15(13):11-13.

[2] 李树茂 , 韩宇轩 , 李苗 , 等 . 桥梁长短期健康监测大数据关联性分析 [J].四川建筑 ,2025,45(03):262-266.