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标题: 转自东邻西瓜《胡侃桥梁健康监测》 [打印本页]

作者: WYF 时间: 昨天 08:40
标题: 转自东邻西瓜《胡侃桥梁健康监测》
一、健康监测的目的和意义

在之前曾参与过一个健康监测项目，完成后作为实施方，我对投入大几百W的健康监测项目除了最后留下一堆破铜烂铁还有什么意义持有高度的怀疑？用当下一位领导的话说：不上健康监测，那桥会垮么？上了健康监测，桥就不会垮了么？！会，当然可能会了！一切皆有可能！在凡事都追求意义的年代里，我觉得要搞健康监测还是要非常认真的。
早期的健康监测是件很时髦的事儿，能上健康监测项目的桥梁，一定代表着桥梁结构自身的重要性，一定代表着作为管理单位对新技术的崇尚与尊重，也一定代表着作为建设单位具有很强的实力。不论青马汀九、江阴杨浦、东海杭州湾，肯定个个都是国家超级工程。通过对这些长大桥梁进行监控与评估，既能了解在极端天气、特殊交通状况或运营状况异常等情况下的结构状态，获取最真实的现场信息，还能为桥梁的维护维修、养护决策、结构设计改进乃至新理论的科学研究提供依据和数据支撑。
土木工程领域的结构通常都是钢筋混凝土的，无论设计的寿命几十年甚至上百年，但使用中不可避免的会受到环境影响、长期荷载作用及材料的老化，再加上自然灾害或人为破坏，发生灾难性的后果就不是什么稀罕事了。桥梁健康监测最早的目的是对结构进行荷载监测，但随着结构设计的日益复杂、监测用设备及技术的不断进化，监测的内容也逐渐丰富，除了最初的荷载监测，逐渐增加了结构损伤检测与定位、环境监测、寿命评估、设计验证、实时状态评定等功能，经历了多个周期性发展，才逐渐形成了今天大家广为熟知的桥梁健康监测了。
时代在发展，科技在进步，桥梁健康监测也不例外。从早期的少量部署、单项监测，断续采集，到现在的系统集成、持续采集，连续监测，已经成功实现了数据的显示与处理，也积累了大量的数据，但对监测数据的分析利用仍存在巨大的空缺，就是大家常说的“重硬不重软、重测不重算”，海量的监测数据没有得到有效的分析利用，利用数据进行预测和指导更是难上加难。能看到的都是非常好看的，看不到的都是很难实现的，大数据分析、AI病害诊断、智能预警与评估等都是目标，部分在研究中，任重而道远。
二、健康监测的组成
现代桥梁健康监测是一个复杂的体系，综合了现代传感技术、计算机通信技术、信号处理与分析技术、数据分析挖掘与可视化展示、养护管理预决策、结构新理论分析等内容。典型的桥梁健康监测体系仍旧没有较大的突破，简化后仍为：现场设备的安装、数据采集与传输、数据管理、数据分析与状态评估几个环节，但系统的平均存活寿命却有了很大的提升，这得益于近几年来中国工业技术的突飞猛进，但这和桥梁结构几十年乃至上百年的设计寿命相比，仍旧是非常短暂，所以现在如果还有人说全生命周期监测这个概念时，那一定是在忽悠你不断更换设备，你可要当心了。
当前典型的健康监测基本组成仍旧包括：传感器子系统、数据采集、预处理与传输子系统、数据分析与结构安全评估子系统、数据管理子系统几部分内容。

（1）传感器子系统
传感器子系统属于硬件系统，是对桥梁现场环境及结构响应的监测，是健康监测的前沿阵地，各类传感器便是桥梁结构状态及环境的感知终端。监测现场通常采用声、光、电等技术手段实现监测感知与数据采集。针对桥梁的结构形式对传感器进行选型、现场设备的布设安装及系统组网等，都是这个阶段的重要内容。另外，传感器自身的质量和使用寿命也是项目持续时长的关键因素，需要重点关注。
目前先进的物联网系统已经实现了现场传感器的系统在线管理功能，通过协议的集中解析，可以轻松实现传感器的快速配置，所接即所用，所见即所得，非常的方便快捷。通过对传感器的集中管理，掌握传感器的工作状态、在线时长、传输数据的质量等信息，也可以对传感器的质量好坏有一个宏观上的判断。
（2）数据采集、预处理与传输子系统
作为监测系统，监测数据的采集、预处理和传输是一个非常重要的环节，该部分通常由现场及远端的硬件系统和配套的软件系统组成，是对结构感知结果的初加工和结果的远端发送。早起的传感器回传的通常都是模拟信号，现场还需要配置AD转换才能实现数字信号的转化。AD转换的核心一块AD转换芯片，其功能就是将连续的模拟量通过取样转化为离散的数字量，过程包括了采样、保持、量化和编码。

采样：就是在特定时刻对模拟信号的测量；
保持：是将一个采样输出信号数字化过程中需要将采样输出所得到的模拟信号保持一段时间；
量化：是将连续幅度的抽样信号转化为离散时间、离散幅度的数字信号；
编码：就是将量化后的信号编码成二进制，以数据包的形式输出。

随着技术的不断进步，当前的传感器基本上都实现了AD转化功能，输出的就已经是数字信号了，接收端还要做的工作就是根据厂商提供的通信协议，开展对回传信号的解析工作，将预处理后的数据存储在指定的位置，以供后续的分析系统和客户端展示。
根据桥梁结构类型和监测内容，采用的传感器和对应的采样频率也各不相同，数据的类别、单位及数据量存在巨大的差异，基于多种因素，除了需要实时查看的参数外，通常需要对采集的数据先进行一定的预处理，减少垃圾数据或无效数据的量，降低网络传输的压力。
数据传输涉及到通信问题。监测现场通常会采用星型拓扑结构布线组网，将数据汇聚到一个或多个节点后，通过有线或无线介质进行远端传输，这个要根据传输距离和功耗等具体要求选择合适的通信方式：网线、光纤或无线。现在Iot用到的无线设备越来越多，无线通信的方式也有蓝牙、Zigbee、WiFi、NB-Iot、LoRa...等等，傻傻的分不清。选择无线传输设备时要考虑传输速率、传输范围这两个重要的参数，部分采用4G/5G传输的，还要考虑信号的覆盖情况，免得项目过程中还得去找运营商商谈架设基站的问题。
（3）数据分析与结构安全评估子系统
对传回的监测数据，就要开展相应的分析工作，看看结构到底是个什么情况。这部分工作就是分析与评估，通常包含结构损伤的识别、对评估模型的修正，对结构安全的评估和安全预警等功能。如果说各类设备是躯体，该部分内容就是监测系统的灵魂。可惜的是，当前很多项目都是没灵魂的，原因也众说纷纭，留给大家评说。
（4）数据管理子系统
无论是原始的监测数据，还是系统设置的各类参数及分析结果，都需要找地方存起来，就离不开数据的管理。数据管理的手段就是数据库，无论是SQL还是NoSQL，都承担着数据的分门别类存储与调用，数据库乱了，系统就傻了，监测系统的灵魂就掉线了！

完整的监测系统基本上都包含了以上几项内容，彼此独立又相互关联，高内聚，低耦合，最大限度协同，才有可能发挥系统的最大作用。

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