桥梁健康监测及养护平台设计与实现

桥梁健康监测及养护平台设计与实现武智霞;韩鹏;郑树泉;黄慧颖【摘要】针对大数据环境下的桥梁智能化运维管理，分析桥梁数据的来源及实际应用，给出一种支持大量数据接入及分析处理的桥梁健康监测及养护平台架构,可实现面向区域化的桥梁运维管理.基于该架构对应用系统进行研发，包括软、硬件系统的设计与实现.平台采用云端管理模式，用户通过配置管理建立新增桥梁在云端的虚拟模型，无需进行过多的页面及功能开发便可实现桥梁的快速接入.平台已在上海市多座桥梁进行了示范应用.%Aimatintelligentoperationandmanagementofbridgeinthebigdataenvironment,analysingthesourcesofthebridgedataandpracticalapplication,presentingaframeworkofbridgehealthmonitoringandmaintenanceplatform,supportinglargeamountofdataaccess,whichrealizedthebridgemaintenancemanagementforregionaldevelopment.Baseontheframeworkofapplicationsystemforresearchanddevelopment,itincludssoftwareandhardware.Theplatformusescloudmanagementmode,andtheusercanestablishthenewvirtualmodelofbridgethroughtheconfiguration,withoutmanypagesandfunctiondevelopment.TheplatformhasbeenappliedinseveralbridgesinShanghai.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷)，期】2018(035)005【总页数】6页(P109-114)【关键词】大数据;健康监测;桥梁结构;智能化【作者】武智霞;韩鹏;郑树泉;黄慧颖【作者单位】上海计算机软件技术开发中心上海201112;上海产业技术研究院上海201206;上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司上海200092;上海计算机软件技术开发中心上海201112;上海产业技术研究院上海201206;上海计算机软件技术开发中心上海201112;上海产业技术研究院上海201206【正文语种】中文【中图分类】TP319;U445.70引言在智慧城市建设过程中，市政基础设施是城市系统运行的基本载体，其中，城市道路作为城市经济生活的重要脉络，是智慧城市功能正常发挥和城市可持续发展的基础保障。在庞大的公路交通体系中，桥梁网络承载了道路跨河、跨线关键节点乃至长大线路的交通任务。以上海市为例，2013年普查数据显示，全市共有公路桥梁10393座，其中包括国道桥梁761座，省道桥梁1004座，县道桥梁2305座，乡道桥梁5483座，村道桥梁840座。其中，县道以上公路桥梁总长度超过435km，乡村公路桥梁总长度超过150kmo^梁管养和运维问题日益突出。整合道路桥梁结构、运维环境、运行荷载等数据资源，构建信息化综合管理和服务平台，在大数据时代，为政府和管理部门提供运维管理信息化支撑，为现有管养工作提供增值服务，为公共安全保驾护航。1需求及现状桥梁在长期运维条件下，面临来自交通负荷、运营环境等复杂条件的作用，存在来自车辆（船舶）撞击、车辆超荷、危险品泄漏、自然和地质灾害等突发型事件的风险，以及材料劣化、地基沉降等因素造成的渐变型风险。比如，2016年5月，两辆装载预制管桩的挂车超载通过上海中环线高架道路，其中一辆撞击防冲墙并导致车上装载的大量管桩脱离固定，撞毁前方驾驶室。部分预制管桩坠落桥下，剧烈的重心位移加上撞击冲力，更是导致该处中环高架桥梁体发生扭转和横向偏移。桥面移位变形，最大高差处约40cm。事发后，很多民众质疑高架桥的质量问题。实则，上海中环高架按照《城市桥梁设计荷载标准》修建的，其最大设计通行时速80km/h，设计被主要用于通过各类客车、小型汽车。按照上海本地通行规则，不允许载重货车上桥，更不会允许100t以上车辆上桥。显然，肇事车辆属于严重违法行为，并且是在凌晨无交警值守期间驶入，最终酿成大祸。值得注意的是，中环高架上没有安装车辆测重设备，只能通过交警和路政联合执法来加以制止，这恰恰给了肇事车辆违章的机会。传统的管养体系主要以人工定期巡检为主，一来缺乏与运维安全相关指标的实时监测，管理部门在巡检间隔期无法即时体察风险；二来由于结构体量、桥位环境、并行构造物等阻隔因素，为数很多的桥梁巡检可达性较差，人员安全风险高，加之恶劣环境等因素影响，难以保持高频度巡检，这使得运维管理工作对网络化、区域化、实时性监管技术的需求日趋迫切。随着信息技术的不断发展，大量研究将信息技术应用于桥梁管养，总结目前桥梁管养方面的研究主要包括以下三个方面：1）桥梁管养平台的搭建特别是物联网、云计算技术的提出，搭建基于物联网和云平台的桥梁管养平台成为主要研究方向［1-4］，大都基于物联网架构搭建了从底层感知层到顶层应用层的完整系统，文献［1］强调了中间件技术的应用，文献［2］在搭建整个系统的基础上建立了桥梁健康监测安全预警模型。一些由国家及政府部门主导的桥梁管养系统已经在实际桥梁中得以应用，但大都是在试用阶段。2） 基于数据采集的研究基于已搭建好的完整系统和已取得的研究成果，一些学者着重对完整系统内部各个重要子系统开展了研究。首先是数据采集方面的研究，桥梁结构传感网络的搭建提供了桥梁服役期间的实时数据，文献［5］统计了国内部分桥梁健康监测系统传感器安装的时间及数量。文献［6］具体研究了FBG应变传感器在桥梁结构监测上的实用性，并应用于东海大桥。文献［7］则设计了一套通用的数据采集系统。其次是在数据传输方面的研究，文献［8］基于ZigBee无线网络技术搭建了桥梁检测系统。还有对单个重点数据项采集的准确度研究，例如文献［9］和文献［10］就是针对挠度这一重要的变形检测数据进行了研究。3） 面向数据应用的研究数据价值最终要体现在解决实际问题上，对于桥梁此类大型市政设施来说，一旦出现问题就会危及到整个城市的运作甚至人民的生命安全，最好是做到防患于未然，在问题出现前得到预警。因此桥梁结构安全方面的研究一直是重点方向，在大数据技术被广泛应用之前，一些数据分析算法就被用来对桥梁结构数据进行分析、实现预警，例如文献［11］中应用了主成分分析、聚类等数据分析算法，并建立了桥梁状态评估模型。大数据技术发展的日渐成熟提高了此研究成果的可靠性和实用性。文献［12］提出的基于模糊理论的遗传算法对于大数据量的损伤识别具有不错的效果；文献［13］针对大量桥梁数据的有效性进行了数据预处理研究；文献［14］则在桥梁结构监测系统中用了大数据处理平台。2桥梁结构数据来源及应用2.1桥梁结构数据来源参照工业大数据的定义［15］，本文按照桥梁结构全生命周期，即设计阶段、施工阶段、运营阶段产生的数据来介绍桥梁结构化及非结构化数据来源。1）设计阶段桥梁在设计阶段所产生的数据包括桥梁结构相关的CAD图纸、工程数量表、重要构件的尺寸等相关信息、软件设计模型、运行分析、强度、钢度、稳定性、荷载等技术条件验算结果。这些数据是桥梁实体建成前的图形化表达，可作为桥梁验收实测数据的参考，在桥梁运维阶段也可以作为桥梁健康评估的参考数据，为决策分析提供支持。2） 施工阶段桥梁在施工过程中由于受气候、环境等因素影响，结构材料可能会腐蚀和老化，成桥很可能与设计要求不符，因此施工阶段的质量管理尤为重要，也是施工阶段数据的主要来源。它包括施工前的地质测量数据、施工过程中各项技术指标的阶段性实测结果、施工过程记录信息、现场试验/技术/质检人员等可追溯性资料，以及桥梁验收信息。3） 运营阶段运营阶段涉及的数据是桥梁结构最为重要的数据来源，包括静态数据和动态数据：静态数据包括人工巡检/点检数据以及桥梁病害、健康状况评定等相关信息；动态数据主要通过安装在桥梁上的实时监测传感器获得，诸如桥体结构的挠度、应变、振动、梁体转角等，路面温度、变形、路基含水量、拼宽、路面开裂、护栏撞击感知等。除利用传感器采集桥梁数据外，将桥梁支座、伸缩缝这类传统〃纯受力构件”提升为可感知、可测力的智能化产品是未来桥梁建设的一个趋势。4） 其他数据除以上三个阶段的桥梁全生命周期数据外，相关标准及规范也是一项数据来源，如《公路桥涵设计通用规范》、《公路桥梁技术状况评定标准》等。该类数据对桥梁质量的把控、各项预警条件的设定起到决定性作用。2.2桥梁数据应用桥梁管养的目标是实现标准化、智能化、时效化、便捷化、信息化、一体化的桥梁维护，同时推动桥梁维护工作在理论、技术、实践三方面的全面革新。本文从面向事件的监测和运维保养两个方面介绍桥梁数据的应用及价值体现。2.2.1面向事件的监测面向事件的监测指针对突发事件的实时监测及提前预警，如上文提到的上海中环事件，可以通过挠度传感器监测桥梁、桁架等受力构件荷载作用下的最大变形，同时与温度等辅助数据相关联判定出有超重车辆通过。除此之外，挠度还可与路面称重系统(地磅)联动，与交通监控数据联动，实现疑似重车抓拍。利用挠度大值侦测，关联相关辅助数据，实现面向事件的监测，加强了“时间”的可达性，通过长时间的数据积累，类事故应该是早有预测的。2.2.2运维保养通过数据趋势判定潜在隐患通过一段时间的数据积累可以了解到数据的大体趋势，桥梁挠度和局部混凝土应变有直接的对应关系，监测数据可相互校核、支撑。伴随每天交通量的变化，桥梁挠度、应变呈现周期性变化，上海市某桥梁监测数据显示，每日14:00-16:00期间挠度、应变变化较显著，该时段是重车通行的集中时段，桥梁挠度规律性增大。到晚高峰，以私家车、客运车辆为主，桥梁挠度整体减小。虽然在一天内的监测数据是有波动的，但总体趋势变化不会太大，倘若某一时期发现数据规律明显异常，则应立即引起重视。通过桥梁自振特性判定潜在性能变迁传感器不可能覆盖所有位置和所有指标，人工巡检间隔时间长，时效性差，因而，对结构整体的潜在性能变迁，难以及时体察。例如，结构多处出现混凝土裂缝、普遍出现内部不可见微裂缝、内部钢筋锈蚀、钢筋-混凝土粘结效应下降等“潜在劣化”病害。利用结构的自振频率和损伤的内在对应关系，通过振动监测的方式，体察潜在风险，防微杜渐。若某时期桥梁卓越频率发生了较大的变迁，则表明结构可能存在明显的刚度退化，应检查结构是否存在内部性能变迁或病害。3桥梁健康监测及养护平台架构面向大量桥梁的区域化安全运维系统，是传感器技术、通信技术、数据传输与处理技术、服务体系等多个要素的综合体，应从软硬件技术水平、服务模式和质量等多方面对桥梁的运维安全予以保障。平台设计要考虑到区域覆盖力、经济性、可复制性、可持续性。3.1总体架构桥梁健康监测及养护平台利用各类传感器采集桥梁环境、桥体状况、交通状况等各类数据信息，监控桥梁有无变形、伸缩、裂缝、渗水等状况，并根据状况给出报警信息，利用大数据技术对桥梁健康状况进行评估，实现对桥梁日常运行情况的监管，为桥梁维保提供决策支持。平台总体架构自底向上由感知层、网络层、应用层、用户层构成，如图1所示。图1桥梁健康监测及养护平台总体架构感知层：实现数据采集并上传至网络层，由于桥梁监测数据涉及到不同类型的传感器，因此感知层需具有协议的适配及信息的协同处理能力。同时按照应用层的配置指令进行节点配置、节点通信及接入传感设备的访问控制。网络层：将来自感知层的各类信息通过基础承载网络传输到应用层。应用层：包括服务支撑子层和应用系统子层，服务支撑子层根据底层采集的数据，利用大数据分析平台、公共中间件、云计算平台形成与业务需求相适应的实时更新的动态数据资源库。应用系统子层根据业务需求划分为基础管理系统、桥梁安全监控系统、应急保通系统、工业定损与检修系统以及中心信息管理系统组成。3.2应用系统1） 基础管理系统基础管理系统由权限管理子系统、配置管理子系统、资源管理子系统构成。权限管理子系统对系统不同类型用户设置不同的管理和访问权限。配置管理子系统通过对桥梁以及桥梁上的传感设备、采集网关等相关属性和参数的配置，在平台端搭建一座与物理桥梁相对应的虚拟桥梁，建立物理世界和虚拟网络之间的映射关系。资源管理其一对桥梁、采集设备、传感器等桥梁相关设备进行管理，其二对系统所有数据资源进行管理，包括数据接入/接出等。2） 桥梁安全监控系统安全监控系统，包含桥梁结构安全子系统、运维条件监控子系统、水上交通安全子系统等组成部分。其中，桥梁结构安全子系统，以传感设备监测为主要工作方式，监控桥梁主体结构、道路及附属结构、构件的安全状态。运维条件监控子系统负责桥梁相关的车辆通行、船舶通航总体监控，是现场监控工作的核心部分，为中心数据库提供基本信息。与中小桥梁特征相应，该子系统采用自动监控与人工监控相结合的方式，主要基于视频监控、传感器监测和人工巡查协同进行。水上交通安全子系统为针对航道桥梁设置的专有子系统，主要为船舶通过提供安全引导，通过设置航标、引航与报警系统、结构防撞系统等工作，提高水上交通安全服务水平。应急保通系统针对具体桥梁，研究病害、事故等风险事件之后的应急保通机制。研究与应急保通工作相关的工程资料、环境要素、抢险运输通道、施工机械调配等应急数据的收集与录入方法；构建多部门协同工作模式下的部门协调、人员调配、资金支持、责权划归机制。力求建立较为明确的规章制度和协同工作规程，保证在紧急事件下能够做到整体快速响应。使得桥梁安全运维工作，能够在多方权责协调的模式下，向主动管养和综合监督的良性发展方向进行。工程定损与检修系统包含专业桥梁检测、损伤水平确定，以及专业维修加固等工作。专业桥梁检测工作，主要在风险事件发生之后，对桥梁结构损伤及相应损失程度进行评估，提供维修参考报价。在桥梁结构服役期间，亦需要对结构安全进行定期检测和评估。风险事件后，对结构进行及时维修加固，确保陆运、航运交通的持续畅通或快速恢复。中心信息管理系统中心信息管理系统，负责桥梁安全运维工作的总体调度、指挥与信息处理。该系统包含数据自动化处理系统和人工指挥系统，其主要工作如下:接收桥梁安全监控系统提供的监控数据；向航道和陆路交通指示系统推送水上交通安全和结构安全相关的运维信息；向安全运维相关部门提供应急报警，如发生事故，或监控数据中关键参数发生异常而可能造成事故发生，则及时向路政、航运等部门推送应急信息和应急措施参考；对检测维修情况进行记录。平台用户包括施工人员、养护部门、现场管理部门、高层管理部门，平台根据不同的用户类型设置不同的功能及数据访问权限。4桥梁健康监测及养护平台实现平台适用于大量桥梁区域化运维管理，主要由数据采集系统、数据传输系统和监测平台构成。采用Java编码方式，在MyEclipse下进行开发，采用了Struts2+Spring的主流框架，具有良好的扩展性以及优化的性能，并应用Hadoop数据实现数据分析及并行处理。服务器集群由数据处理与控制服务器、数据管理服务器、结构安全评估服务器构成。数据库软件采用MySql数据库。网络部署如图2所示。图2网络部署图4.1数据采集系统硬件系统描述的传感设备以单座桥梁为例，针对具体桥梁需求可做适当调整。表1所示为传感器监测布点信息。表1传感器监测布点信息表监测项目传感器类型测点数量采样频率环境风荷载风速风向仪21Hz环境温湿度大气温湿度计31分钟/次结构应力应变计10220Hz结构温度温度传感器211分钟/次斜拉索索力加速度索力计201分钟/次动力特性单向加速度计1950Hz地震地震传感器150Hz交通荷载动态称重2实时塔顶及主梁位移GPS510Hz顺桥向变位位移计121Hz路面结冰路面状况遥感传感器21分钟/次在现场设立数据采集工作机柜，用于采集现场的各类传感器数据，并进行局部范围内的协同处理。传感器信号包括常规模拟信号、485信号，以及动态称重、光纤光栅等专用传感信号。因此，系统提供两种采集模式：常规传感器采集模式及专用传感器采集模式。对两类信号进行时钟同步处理并上传至监控中心。现场数据采集拓扑图如图3所示。图3系统数据采集拓扑图1） 采集模式一一一常规模拟信号采集模式常规模拟信号通过PXI采集计算机进行采集，涉及传感器包括:风速风向传感器、温湿度传感器、应变计、加速度计、位移计等。2） 采集模式二——专用传感器采集模式专用传感器采集信号包括:光纤传感器、动态称重仪、路面状况传感器以及GPS信号，均利用专用采集器采集。4.2数据传输系统数据传输网络由2台工业以太网交换机及1台监测中心交换机组成，全网基于TCP/IP协议。工业以太网交换机接收现场数据采集机柜上传的数据，并将数据传输至监测中心交换机，由服务器集群进行数据存储及处理，并提供WebService接口供其他系统访问。通信光缆由监控中心沿引桥铺设至主桥的现场工作机柜。在数据传输网络中，通过VLAN划分的方式将原始数据传输系统与其他接入TCP/IP网络的系统分离，只有数据接收服务器能够直接读取到采集的原始数据，以减少过多连接对数据传输所构成的安全威胁。数据传输系统拓扑图如图4所示。图4数据传输系统拓扑图4.3数据监测平台平台采用云端管理模式，支持大量桥梁的接入，每一个物理桥梁结构在云端的监测平台上都对应一个可以实时更新的在线模型，平台功能模块如图5所示。图5数据监测平台功能模块监测模块：数据监测模块包括对数据的实时监控和历史查询，数据结果以图形化的界面显示，所有来自不同传感器的时间序列数据保持同步，同时显示设备状态信息、告警信息。监控界面如图6所示。图中所示为吴淞大桥一个监测点最近一周的挠度曲线，其中横轴为时间轴，纵轴为挠度值，页面也显示出该监测点的3级告警阈值以及查看所有告警链接。图6平台界面告警管理模块：包括针对设备的告警和针对结构的告警，根据数据分析结果，结合专家评价建立告警模型，发出实时预警及桥梁管养建议。数据分析模块：提供同类传感器之间的数据对比以及不同类传感器之间的数据关联，同时进行载荷分析和结构性能分析。报表管理模块：通过报表管理对结构检测数据导入、维护、查询统计和评估报告生成及打印等功能，方便提取检测的所有必要信息。配置管理模块：通过配置管理建立新增桥梁在云端的虚拟模型，无需进行过多的页面及功能开发便可实现桥梁的快速接入。权限管理模块：针对不同的用户设置不同角色，并给角色赋予权限，包括功能权限及数据权限。巡检模块：包括日常巡检和点检，日常巡检由巡检人员根据制定的巡检计划通过手持终端采集巡检时间地点等相关信息，并录入巡检情况；点检则根据报警信息或巡检结果制定派工单安排维修人员执行。4.4应用现状平台自2016年4月上线应用，陆续有多座桥梁接入，长期积累数据包括温湿度、挠度、应力应变、振动等，平台对数据提供纵向对比及横向关联，以及报警功能，过程中包括温湿度传感数据的不稳定性提前给出了预警。对部分桥梁实现了超重车辆的监测功能。5结语本文以实现大数据环境下的桥梁智能化管养为背景，分析桥梁结构数据的来源及数据应用，给出了面向区域化管理的桥梁健康监测及养护平台架构，基于该架构研发了应用系统，并应用于上海市多座桥梁。今后基于该架构的进一步研究包括：①研发统一数据标准的数据采集器，即物联网网关，其一减少整座桥梁数据采集终端的数量，其二统一不同数据传输标准，利于系统扩充。②进一步针对