桥梁变形监测现状总结

桥梁变形监测现状总结第1篇桥梁变形监测现状总结第1篇用基于数据驱动的方法确定关键因素，并基于结构模态参数等关键因素识别的方法对结构有限元模型加以校正。基于数据驱动的方法主要通过K-均值法、均方差法、熵权法，对不同指标的历史数据进行分类计算，并通过帕累托法实施重要性因素分析计算，再对关键因素加以分析，判断与理论计算或现场试验实测值的差异性。

1.均方差法：即各数据偏离平均数的距离的平均数。某个指标的标准差越大，表明指标值的变异程度越高，提供的信息量也更多，在综合评价中所起的作用越突出，其权重也越大。

2.熵权法：用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（即权重）就越大；如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。

均值法：给定的一个含有n个数据点的数据集X及要预定目标的类别数量UK，选取欧式距离作为相似度指标，按照聚类平方和进行选择。

4.差异分析法：对于服从正态分布的不同参数可以采用变异系数或者相关系数。

对于不服从正态分布的不同参数可以采用相关系数。

以某连续梁桥和斜拉桥为例，对其结构响应的重要性采用不同方法进行分析，结果如下所示。

系统聚类法、灰色关联度法分类重要性按由高到低的顺序依次为中跨跨中节点加速度、0#块单元应力、边跨跨中位移、跨中单元应力和跨中位移。与K-均值法相比，中跨跨中节点加速度重要性排在首位。

通过对主梁、主塔和索力因素地震时程加速度原始数据进行分析，三种方法的结果基本一致，即拉索因素的重要性均位居榜首。

二、基于优化算法的单参数智能预警技术

桥梁作为一个复杂的系统，影响其运营安全性的因素众多，其中大多数因素不能通过定量的方法用函数关系表达出来，则多是依靠专家的经验或判断。同时，对于桥梁的损伤评估，如果不加以分析与简化，即使是经验丰富的专家处理起来也相当的困难。通过对结构建立有限元计算模型，可对桥梁进行较为详细的受力分析。但考虑到桥梁在运营中面临着结构、自然、人为和材料等因素的损伤或破坏，在这种情况下，单纯的依靠理想化的理论模型的受力分析进行阈值设定，存在一定的分析缺陷。

基于空间数值计算结果及现有桥梁规范规定或限值要求，设定多级斜拉桥健康监测预警阈值，对运营阶段桥梁健康监测预警系统采集的实时监测数据，采用合适的优化算法，实现桥梁技术状况评定和分级预警，并对结构力学特性发展趋势进行预测，提出并建立基于优化算法的单参数智能预警体系。其中需设定阈值的对象包括各监测构件的应力、位移、倾角、索力、振动幅值等。

基于优化算法的单参数智能预警计算，主要包括以下几个步骤。

1．历史数据选择

2．数据预处理

3．数据预测

4．可靠度计算

单参数可靠度计算模块，具体包括以下几个步骤。

(1)参数分布类型检验

判断参数是否服从正态分布。对于总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验，可使用T检验或lillietest方法，两者一般采用5%显著性检验水平。

对于多个参数中任意两个函数之间是否服从相同的分布类型，可通过kstest2函数加以检验。两个样本的Kolmogorov-Smirnov检验，则来自相同连续分布的空假设的测试。任意两参数如果检验在5%显著性水平上拒绝零假设，则来自不同的连续分布，否则二者分布相同。

(2)当量正态化

若参数指标不服从正态分布，则考虑先标准化，再将非正态分布转换成正态分布，使得当量正态化。

(3)参数可靠度阈值预设

根据现有规范和文献资料,预设参数多级可靠度阈值。

(4)功能函数的确定

以各预警阈值作为目标阈值，建立各参数的功能函数。

(5)参数目标可靠度计算

对各参数进行多级预警阈值的目标可靠度分析，并对照预定可靠度确定预警级别。目标可靠度是保证结构所需安全水平的设计约束，目标可靠性的推导是一项复杂而又富有挑战性的工作。为了确定目标可靠性，可以考虑两种主要方法。第一种方法是基于工程判断，通过对过去的结构失效的观察确定目标可靠度，而第二种则是基于优化理论。优化方法的目的是使用最小化的成本失效函数来计算目标可靠性。

5．关键指标预警计算

对大桥的适用性进行评估，可分为环境及使用荷载适用性和结构响应适用性评估两部分。采用统计分析方法计算评估项目的适用性指标，与设计或经验的阈值进行比较，判断是否满足适用性要求。实测数据的统计分析结果可直接用于适用性评估，也间接为判断实测数据的正常与否提供依据。

6．单参数智能预警

根据有限元软件计算分析结果，将阈值事先输入监测程序中，根据监测数据，实现实时预警。建立桥面车流监测系统，结合结构的运营状态，位移、索力、振动幅值、超载等多项指标，确定监测指标的阈值并分级。将指标同时考虑采用神经网络式智能处理方式对结构状态进行预警，对发展趋势加以预测。

桥梁变形监测现状总结第2篇基于优化算法的桥梁多参数综合评估预警算法，主要包括以下步骤。

1．参数选择

用于选择项目级道路基础设施结构物、技术参数、被处置目标作为养护决策计算的分析对象，组合成基于时间序列的数据矩阵，可对已有随时间变化的参数数据或用户导入参数数据，如桥梁结构的技术状况(包括整体技术状况、部件技术状况和构件技术状况)、裂缝、应变、挠度、风速、温度、湿度、塔偏、索力等，进行分组选择，并组合成若干个矩阵组开展综合评估预警的分析。

2．阈值区间预设

对各参数数据设立预警阈值区间，并根据现有规范，预先建立各参数的预警阈值区间。各参数预警阈值区间根据不同类型可分为一级至四级和用户目标预警阈值。所述的预警一级、二级、三级、四级，在预警系统中分别用红、橙、黄、蓝颜色标志当前参数状态。

（1）对于技术状况，其预警阈值区间可依据与技术状况百分值的差值，定义为一级至四级和用户目标技术状况预警阈值；所述的用户目标技术状况预警阈值，可定义为这四个级别中的某一目标级，以下各参数的目标预警阈值含义与此相同。一般情况下，阈值与技术状况百分值的差值越小越好。

（2）对于裂缝，其预警阈值区间可按照结构构件表面产生的裂缝宽度，划分为一至四级和用户目标预警裂缝宽度阈值。

（3）对于应变，其预警阈值区间可按照结构构件截面应力状态及材料本构关系建立一至四级和用户目标预警应变阈值。

（4）对于挠度，其预警阈值区间可按照结构构件变形限值变划分为一至四级和用户目标预警挠度阈值。

（5）对于温度，其预警阈值区间可按照温度变化范围变划分为一至四级和用户目标预警温度阈值。

（6）对于湿度，其预警阈值区间可按照湿度变化范围变划分为一至四级和用户目标预警湿度阈值。

（7）对于风速，其预警阈值区间可按照湿度变化范围变划分为一至四级和用户目标预警湿度阈值。

具体参数应根据现场桥梁健康监测指标确定。

3．数据分类

适用于对分析对象历史数据进行分类统计，依据现有基础设施性能评价规范或标准设定的性能参数区间范围，得到分类数据矩阵。

4．数据预处理

用于对基于时间序列的历史数据或者分类后数据，采用积分变换等方法进行数据预处理，可作为参数预测、参数状态预判和可靠度计算的中间过程。预处理的方法可以包括直接卷积法、重叠-相加卷积法、重叠存储卷积法、中值滤波法等。其中卷积法根据窗口基数、低通窗数、总窗口数和滤波系数，使用Hamming窗来设计具有线性相位的n阶低通FIR滤波器计算，可有效地处理将时间长度很长的信号离散卷积为原始数据的近似信号，还可用于多源异构数据转换为相同数据长度。

5．参数预测

设定基于时间序列的预测时间步周期，并选择合适的方法，对历史数据所选的分析对象矩阵或分类数据矩阵进行预测分析，得到数据行的维度为预测时间步周期及预测之前分析矩阵组成的数据矩阵。在预测方法方面，当预测期系统状态数保持不变、系统状态转移概率矩阵不随时间变化且状态转移仅受前一状态影响时，可以采用灰色预测法、神经网络法、马尔可夫法、径向基预测法、广义回归网络法等，对所选分析对象的历史数据加以预测分析，并通过残差分析判断预测结果的合理性。

6．参数状态预判

根据预设的预警阈值区间，对历史数据、预处理后数据和预测后数据进行参数状态的初步判断。

7．参数之间分项权重计算/重要性排序计算

用于对已选分析对象参数数量、预测时间步周期的各结构物的不同参数之间的分项权重系数进行计算，并可对各结构物的各参数进行重要性排序。经对多源异构数据预处理之后，具有相同数据长度的桥梁结构不同监测参数或者预警区间状态矩阵，参数之间的分项权重/重要性排序方法有CRITIC法、均方差法、主成分分析法、熵权法等，其中主成分分析法是一种有效的权重计算方法。

8．参数相关性检验

通过计算不同参数之间的相关性，对参数之间是否相互影响和影响程度而进行的统计检验。参数相关性检验模块，对变量之间是否相关以及相关程度如何所进行的统计检验，变量之间的相关程度用相关系数表征。当相关系数大于给定显著性水平和一定自由度下的相关系数临界值时，表示变量之间在统计上存在相关关系。否则，两者则无关联。以温度和挠度参数为例，采用相关性检验，发现二者参数之间存在较大的相关性。

9．体系可靠度计算

根据多源异构参数之间的权重计算系数、参数相关性检验情况和单参数可靠度计算情况，确定桥梁结构体系可靠度。

10．多参数体系预警终判

基于体系可靠度判定结果，判断超出预定阈值范围内的预警情况并做出最终预警判定。

结构健康监测的综合评价是最复杂的问题之一，亦为桥梁养护决策的难点。在今后的研究中尚需探讨的内容包括：

第一，研究一种网络级算法来评估桥梁维护优先级的养护决策模型，其过程包括根据给定的预警阈值对参数指标进行数据分类，用有限元模型对初始状态进行分类及概率分布，对参数指标加以预测分析，并完成养护优化分析。采用贝叶斯和神经网络方法对分析桥梁多参数指标的历史概率分布进行统计和预测。

第二，重点围绕长期监测数据桥梁支座温度场以及空间位置的相关性数学模型，研究桥梁使用性能退化规律，建立桥梁支座使用性能退化评估方法。

第三，构建基于环境条件、经济效益、全生命周期的桥梁结构性能状态灾变规律的预警体系。

《来源于网络数据，经过本人分析整理，分享给有缘人，以技术会友》

桥梁变形监测现状总结第3篇为了更多地掌握桥梁在建设、运营期间的实时状态信息，以便对桥梁进行及时的维修、养护与评估，保障桥梁的安全施工与运营。近几十年来，国内、外各大、中型桥梁上均安装了不同寿命阶段的监测系统。根据不同寿命阶段的监测目的与科研目标，设置不同的监测内容与形式。下列是国内、外部分桥梁的健康监测系统情况介绍：(1)国外桥梁监测系统介绍美国的Ironton-Russell悬索桥修建于1922年，该桥的跨径布置为117m+241m+117m。该桥在长期运营中有过多次维修加固记录，并在上世纪七十年代对该桥的梁板处进行加固。为对桥梁的健康状况做出客观评价，使其更好地发挥交通功能，相关单位在桥上安装了健康监测系统，用来实时监控各部分的应力变化[25]。此后，该桥梁一直安全运营至今。直至2016年相关单位才将该桥拆除。美国VincentThomas悬索桥建成于1964年。该桥梁跨径布置为154m+457m+154m。在1980年，相关部门对该桥进行了抗震性能部分的加固改造，在桥梁的重要位置安装了26个加速度传感器，用于监测桥梁的动力响应变化。在过去的几十年中，该系统工作性能良好。已成功采集了数次地震数据(如1987年Whittier-Narrows地震和1994年的加州北岭地震)[26]，为该桥的加固设计及这一地区建筑的抗震研究做出了重大贡献。意大利的ColleIsarcoViaduct混凝土连续梁桥修建于1969年，该桥的主梁跨度为163m。在1999年，该桥建立了完整的健康监测系统，主要布置应变计、位移计和温度计等各类传感设备共计300个左右。通过对桥址环境温度和主梁及桥墩等重要截面的应变和挠度进行监测，保障桥梁的安全运营[27-28]。美国的CommodoreBarry钢悬臂桥修建于1974年，该桥的中跨跨径为548m，两边跨跨径为274m。在成桥后的运营阶段，桥上安装了健康监测系统。主要监测在环境影响下桥梁各部分的静(动)态响应。监测项目主要包括：桥面温度、应变和加速度，桥墩墩顶倾角、位移以及影响桥梁整体的风速、温湿度等。并在桥梁各主要部件安装摄像头，对整体桥梁进行实时的图像监控[29]。希腊的Halkis桥是一座主跨为215m的悬索桥，该桥将埃维亚岛与希腊本土相连接。在1994年，在桥上安装了健康监测系统，主要监测桥梁在地震作用下的动力响应。该系统主要包括3个SSA-23加速度记录仪，36个FBA-11加速度计和4个FBA-13加速度计。通过GPS接收系统能够快速接收相应信息，并对其紧急处理，保证桥梁的安全运营。英国北爱尔兰地区的Foyle连续钢箱梁桥建成于1984年，跨径布置144m+233m+144m。该桥设置了全寿命阶段(从施工期到运营期)的健康监测系统。在建设期间通过部分检测仪器与埋设的监测传感器设备对桥梁的施工进行辅助校验。在运营期间通过构建的监测系统对桥梁主梁的挠度变化、温度影响、内部应变等因素进行实时监测，分析其对桥梁正常运行的影响，保障成桥后桥梁的安全使用运行[30]。建成于1984年的珍岛大桥是韩国当前最大的双塔斜拉桥。2009年6月，美国伊利诺伊大学香槟分校、日本东京大学和韩国科学院共同参与部署了该桥的健康监测系统。该系统的监测项目包括：索力监测、桥塔倾斜、主梁的应力等方面，通过布置70个监测节点，113个传感器设备。构建的庞大无线传感器监测网络，为大桥的安全运营提供重要保障[31]。泰国曼谷的RamaIX斜拉桥建成于1987年，其跨径布置为166m+450m+166m。该桥于1995年安装了结构整体性与安全性在线警报系统(On-lineAlertingofStructuralIntegrityandSafetySystem,OASIS)。该系统的监测设备主要包括加速度计、风速计和温度计等传感器。通过桥梁管理部门的控制平台可对桥梁各部分构件的工作状态进行实时监控与预警。美国佛罗里达州的SunshineSkyway斜拉桥建成于1987年。该桥主跨440m，设置的健康监测系统对桥梁从建设期到运营期这两阶段桥梁整体位移、内部应力、温度和外部环境温度进行监测，确保了桥梁建设阶段的施工安全。并通过运营阶段安装的GPS全球卫星定位系统，对桥梁的位移等变化进行实时监测，确保大桥的正常运营[32]。1997年建成的加拿大Confedraion桥是世界上著名的预应力混凝土箱梁桥，该桥全长，跨径布置为165m+43×250m+165m。针对该桥设计了一套完整的健康监测系统。其_设置加速度计、倾斜仪、应变计、水压力计和温度计等各类不同功能的传感器共计740个。通过对大气温度、风力、地震等自然环境与海水侵蚀等因素影响下桥梁的静(动)力响应变化进行实时监测，对桥梁的实时运营提供安全监测[33]。英国Flintshire单塔斜拉桥建于1998年，跨径布置为194m+100m。在该桥的施工-运营全寿命阶段，相关单位布置了一套长期的监测系统，对其全过程中的各类工作状态(预应力张拉、应力、拉索索力、加速度响应)与环境影响(风速监测、温度等)进行实时监测。

1998年建成的丹麦GreatBeltEast悬索桥，跨径布置为535m+1624m+525m。在运营一段时间后，为更好地保障桥梁的安全使用，桥梁管理部门委托COWI公司为该桥建立完整的健康监测系统，主要针对桥梁重要部位(主箱梁、主缆、吊杆和索夹)的应力、桥面加速度、桥墩整体的倾角、混凝土应变、下部基础结构的钢筋腐蚀与周围的土质监测、环境的温湿度监测等方面，系统布置的传感器数量多达1000个[35-36][34]。

建成于1998年4月的日本明石海峡(Akashi-Kaikyo)大桥，跨径布置为960m+1990m+960m，是目前世界上最长的悬索桥。该桥的健康监测系统的传感设备主要包括：风速计、地震仪、加速度计、GPS全球定位系统、位移计以及温度传感器等。通过布置各类传感器测量主梁各断面位移、调质阻尼器(TMD)位移和气候环境温度、风力等影响因素，对桥梁进行实时监测[37]。哥伦比亚的Pereira-Dosquebradas斜拉桥成桥通车于1998年，其主桥的跨径布置为。该桥在成桥运营一段时间后便建立了完整的静(动)力健康监测系统，布置了位移计、温度计、加速度计、腐蚀计和倾角仪等各类传感设备共计300余个，但由于监测系统的维护不当，目前已出现较多传感设备损坏、遗失等问题[38]。

韩国的Seohae双塔斜拉桥[39]主跨为470m，Yongjong悬索桥[40]跨径布置为125m+300m+125m，这两座桥梁均建成于2000年。Gwangan悬索桥的跨径布置为200m+500m+200m，建成于2003年。为保障这三座桥梁的正常运营，管理单位在桥梁上布设了健康监测系统，主要监测桥梁的静(动)力响应和风速、温湿度等环境影响。Seohae桥和Yongjong桥安装的各类传感器数量分别为120和380个。Gwangan桥通过远程图像处理技术，测量桥梁动态响应对桥梁进行实时监测[41]。

表列出了国外部分已建成桥梁上布置的监测系统。

表国外部分已建成桥梁的健康监测系统

(2)国内桥梁监测系统介绍

中国香港的青马(TsingMa)悬索桥、汲水门(KapShuiMun)斜拉桥和汀九(TingKau)斜拉桥，均于1997年建成通车。这三座桥梁上安装了“风和结构健康监测系统”(WASHMS)[42]。通过建设期间在结构内部埋设传感器设备(应变计、温度传感器和动态地磅等)和运营期间在桥梁表面粘贴监测仪器(加速度计、位移计、风速仪、GPS全桥卫星定位系统等)的方式，共布置各类采集设备774个[43]，构建完整的WASHM系统，对桥梁使用寿命期间的实时状况进行动态监测。同时这一监测系统也是目前世界上规模、投资最大的桥梁健康监测系统之一。位于江苏省境内的江阴长江大桥横跨江阴市与靖江市之间，该桥通车于1999年，是长江上重要的跨江大桥之一，对推动周边区域经济发展具有重要作用。在成桥后不久，(2)国内桥梁监测系统介绍中国香港的青马(TsingMa)悬索桥、汲水门(KapShuiMun)斜拉桥和汀九(TingKau)斜拉桥，均于1997年建成通车。这三座桥梁上安装了“风和结构健康监测系统”(WASHMS)[42]。通过建设期间在结构内部埋设传感器设备(应变计、温度传感器和动态地磅等)和运营期间在桥梁表面粘贴监测仪器(加速度计、位移计、风速仪、GPS全桥卫星定位系统等)的方式，共布置各类采集设备774个[43]，构建完整的WASHM系统，对桥梁使用寿命期间的实时状况进行动态监测。同时这一监测系统也是目前世界上规模、投资最大的桥梁健康监测系统之一。

位于中国江苏的南京长江大桥建成于1968年。该桥是由我国自主设计、建造的首座公、铁路两用特大桥梁，其跨径布置为9×160m+128m。该桥梁的健康监测系统中布置了应变计、加速度计、拾振器、地震仪、温度计、风速风向仪和动态地秤等多种传感设备以及各类信号处理设备。通过这一系统主要监测桥梁主梁、桥墩等各部分构件的动力特性响应和桥址环境变化，为大桥的安全运营