铁路桥梁工程检测数据深度挖掘与病害诊断

摘要：本文深入探讨铁路桥梁工程检测数据深度挖掘与病害诊断技术。阐述铁路桥梁检测数据的类型与特点，详细分析数据深度挖掘方法及病害诊断技术，通过实际案例说明二者结合应用的效果，为保障铁路桥梁安全运营提供理论与实践依据。

关键词：铁路桥梁；检测数据；深度挖掘；病害诊断

一、引言

铁路桥梁作为铁路交通系统的关键基础设施，其安全状况直接关系到铁路运输的安全与效率。随着我国铁路事业的飞速发展，桥梁数量急剧增加。截至2024 年，我国铁路桥梁总数已超过60万座，且部分桥梁服役时间超过50年。长期暴露在复杂的自然环境和交变荷载作用下，桥梁病害问题愈发突出。大多数铁路桥梁，因长期受雨水侵蚀和重载列车作用，出现了严重的混凝土剥落和钢筋锈蚀问题。准确及时地诊断桥梁病害，对于保障铁路安全运营、降低维护成本至关重要。传统的病害诊断方法存在一定局限性，而检测数据深度挖掘技术的发展为桥梁病害诊断提供了新途径。

二、铁路桥梁检测数据特性

2.1 数据类型

铁路桥梁检测数据涵盖多方面，主要包括结构响应数据、变形数据、振动数据和环境数据。结构响应数据反映桥梁在荷载作用下的应力、应变情况，是评估结构受力状态的关键[1]。通过在桥梁关键部位如主梁、桥墩等布置应变片，可实时监测应力应变变化。变形数据体现桥梁的挠度、位移和转角等，直观展示桥梁的几何形态变化。如采用高精度水准仪测量桥梁的竖向挠度，利用全站仪监测桥梁墩台的水平位移。振动数据包含振动加速度、频率和阻尼比等，用于分析桥梁的动力特性。环境数据则记录温度、湿度、风速等环境因素，这些因素对桥梁结构性能有显著影响。例如，温度每变化10℃，桥梁钢梁的伸缩量可达10mm。

2.2 数据特点

这些检测数据具有海量性、高维性、噪声性和时变性。随着监测技术的进步，数据量呈爆发式增长。以某大型铁路桥梁为例，其安装的数百个传感器每天产生的数据量可达5GB。不同类型数据相互关联，形成高维数据空间。数据采集过程中易受干扰产生噪声，如电磁干扰、传感器故障等都可能导致数据异常。桥梁结构性能随时间变化，导致数据也具有时变特性。

三、检测数据深度挖掘方法

3.1 数据预处理

数据预处理是数据深度挖掘的基础，包括数据清洗、归一化和插值。数据清洗旨在去除异常值、重复值和错误数据，提高数据质量。可通过设定合理的阈值范围，筛选出异常数据点。对于应力数据，若其超出正常工作应力范围的3倍，可判定为异常值。归一化将不同量纲的数据统一到相同尺度，消除量纲对分析结果的影响。常用的归一化方法有最小-最大归一化、Z- score归一化等。插值用于补充缺失数据，保证数据的完整性。如线性插值法，根据相邻数据点的变化趋势来估算缺失值。

3.2 特征提取与选择

从原始数据中提取有效特征是挖掘的关键步骤。通过主成分分析（PCA）、小波变换、经验模态分解（EMD）等方法，提取能够反映桥梁结构状态的特征参数，如振动频率、应力幅等[2]。小波变换可将振动信号分解为不同频率成分，提取其中的特征信息。然后，利用相关性分析、信息增益等方法进行特征选择，去除冗余特征，降低数据维度，提高分析效率。如相关性分析可找出与病害相关性较低的特征，予以剔除。研究表明，经过特征选择后，数据维度可降低50%以上，同时不影响诊断准确率。

3.3 数据挖掘算法

聚类分析、关联规则挖掘和分类算法是常用的数据挖掘算法。聚类分析将数据按相似性分类，帮助识别桥梁结构的不同状态。如K - means聚类算法，可将桥梁振动数据分为不同类别，对应不同的结构健康状态。关联规则挖掘寻找数据变量间的潜在联系，为病害预测提供依据。例如，通过关联规则挖掘发现，当桥梁振动频率下降10%且应力幅增加20%时，发生疲劳损伤的概率增加80%。分类算法根据已知病害样本训练模型，对未知数据进行分类，判断桥梁病害情况。决策树分类算法，可根据提取的特征参数判断桥梁是否存在病害及病害类型。

四、铁路桥梁病害诊断技术

4.1 传统病害诊断方法

传统方法主要有外观检测法和荷载试验法。外观检测法通过人工肉眼观察桥梁表面状况，操作简单但受人为因素影响大，精度有限。例如，对于细微裂缝，人工检测可能难以发现。荷载试验法对桥梁施加荷载，测量结构响应和变形，能准确评估桥梁承载能力，但成本高、周期长，影响桥梁正常运营。据统计，一次中等规模的桥梁荷载试验，费用可达50万元，耗时4周。

4.2 无损检测技术

无损检测技术在不破坏桥梁结构的前提下进行病害诊断，包括超声检测技术、雷达检测技术和红外检测技术。超声检测利用超声波传播特性检测结构内部缺陷，如混凝土内部的空洞、裂缝等。雷达检测通过雷达波扫描识别钢筋分布和混凝土缺陷，可检测钢筋的锈蚀程度。红外检测根据结构表面温度差异判断内部病害，如混凝土内部的脱空区域在红外图像上会呈现出明显的温度异常。近年来，无损检测技术不断发展，如相控阵超声检测技术，可实现对复杂结构的全方位检测，提高检测精度。

4.3 智能算法诊断

智能算法如神经网络和支持向量机在病害诊断中得到广泛应用。神经网络通过构建模型，学习检测数据与病害的映射关系实现诊断。以多层感知器为例，通过大量样本训练，可准确识别桥梁的病害类型。支持向量机利用其非线性分类能力，对检测数据进行分类，提高诊断准确性。在处理小样本、非线性问题时，支持向量机表现出独特的优势。同时，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）也逐渐应用于桥梁病害诊断领域。CNN 可自动提取图像特征，用于桥梁外观病害识别；RNN 则适用于处理时间序列数据，对桥梁结构状态进行动态监测和预测[3]。

五、数据深度挖掘与病害诊断结合应用

5.1 结合应用流程

数据采集与传输是第一步，通过检测设备实时采集数据并传输到数据中心。接着进行数据预处理与特征提取，为后续分析做准备。然后利用病害样本数据训练诊断模型，最后将实时检测数据输入模型，实现病害诊断与评估。在数据传输过程中，采用加密技术确保数据安全。例如，采用 SSL/TLS 加密协议，保障数据在传输过程中的保密性和完整性。

5.2 应用案例分析

以山东某铁路桥梁为例，通过传感器实时采集检测数据，运用数据深度挖掘技术进行预处理和特征提取，采用支持向量机构建病害诊断模型。经过大量样本训练，模型成功诊断出桥梁存在的局部混凝土裂缝和钢梁疲劳损伤等病害，及时采取维修措施，保障了桥梁安全运营。在维修过程中，根据诊断结果制定针对性的维修方案，如对混凝土裂缝进行灌浆处理，对钢梁疲劳损伤部位进行加固，维修成本较传统方法降低了30%。同时，通过对后续监测数据的分析，验证了维修效果，为桥梁的长期健康监测提供了参考。

六、结论与展望

铁路桥梁工程检测数据深度挖掘与病害诊断技术的结合，有效提升了桥梁病害诊断的准确性和及时性，为铁路桥梁安全运营提供了有力支持。但目前该技术仍存在数据质量控制、算法优化等问题。未来需进一步加强技术研究与创新，结合人工智能、大数据等技术，推动铁路桥梁检测技术发展，为铁路运输安全提供更坚实的保障。例如，探索基于区块链技术的数据管理模式，提高数据的可信度和安全性；研究自适应的深度学习算法，使其能更好地适应桥梁结构的复杂变化。

参考文献：

[1]安志彪.铁路连续梁病害支座应急处置技术[J].价值工程，2025， 44（04）： 89-91.

[2]张华.新建铁路桥梁斜穿既有高铁对高铁桥墩基础的影响分析[J].山西建筑，2025，51（03）：141-145.

[3]顾晓辉，夏俊勇，冷新云，等.基于TRIZ理论的铁路桥梁预偏量实时可调球型支座设计[J].现代城市轨道交通，2024，（12）：48-53.