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标题: 轻量化监测：桥梁的“智能穿戴” [打印本页]

作者: 阿瑞 时间: 5 天前
标题: 轻量化监测：桥梁的“智能穿戴”
如何定义轻量化监测，它和传统健康监测有什么区别？从技术层面，随着通信技术、物联网技术、传感器技术的飞速发展，系统更“轻”，性能更“优”、成本更“低”是必然趋势。可类比当下配备5G通信模块的轻薄智能笔记本电脑与三十年前依赖固定网线连接、性能落后的台式计算机。从政策层面，轻量化监测是在长大桥健康监测系统部署初步建成后，针对分散广、数量多、桥龄长的常规跨径桥梁群提出的。因此，轻量化监测的目标要求是“精指标”“低成本”“快安装”“便维护”“重报警”。

一、发展背景

1.1 政策导向

2023年2月，国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，为中国数字化发展绘制了清晰的蓝图，明确从多方面推动数字经济和智能产业发展，加速数字化转型与产业升级。
2021年10月，交通运输部发布《数字交通“十四五”发展规划》，提出“交通设施数字感知，信息网络广泛覆盖，技术应用创新活跃”等发展目标。
2024年4月，交通运输部发布《关于进一步推动公路桥梁隧道结构监测系统工作实施方案》（2024—2030年），要求同步开展常规跨径桥梁轻量化监测系统试点。
2024年6月，交通运输部印发《在役公路桥梁隧道结构监测系统2024—2025年建设清单》，选取全国2651座桥梁作为轻量化结构监测系统建设试点。

1.2 市场需求

截至2023年末，我国公路桥梁总计107.93万座，其中特大桥10239座，大桥17.77万座，中小跨径桥梁89.14万座。目前，我国基本完成了首批644座长大桥梁监测系统的建设，初步构建了长大桥梁监管体系。而数量众多、分布广泛的中小跨径桥梁的健康监测系统建设工作尚处于起步阶段。另一方面，我国桥梁老龄化日益严重，预测到2035年，服役年限超30年的桥梁占比将超60%，材料老化、性能退化、带病工作情况凸显。与此同时，极端天气、地质灾害、超限超载、违规施工等外部风险事件频发，严重威胁桥梁运行安全，亟待加强保障措施。

1.3 技术发展

技术发展也推动桥梁健康监测系统的“轻量化”。传感器方面，MEMS技术通过微纳加工工艺，将机械结构、传感器元件、信号处理电路等集成在微小的芯片上，实现设备的微型化、集成化、高精度、低功耗。集成MCU模块可以使传感器具有强大的数据处理能力，对采集的原始数据予以校准与优化。LPWAN技术以及5G通信技术促进设备小型化，减少系统中继设备和有线连接。大数据技术可以存储、管理和分析挖掘海量的健康监测数据，推动科学决策。人工智能与机器学习算法实现结构损伤自动识别、异常检测，提高智能化水平。云计算技术提供强大计算资源，灵活调整资源分配，减少硬件配置。

二、监测方案

根据《公路桥梁群监测系统试点建设技术指南》（征求意见稿），轻量化监测的对象是桥梁群，有针对性选取监测对象、监测指标，才能充分发挥监测系统的最大价值。轻量化监测的应用场景可总结为以下几种：

①特殊结构

②重载、饱和交通桥梁

③车辆/船舶撞击风险

④自然灾害风险高

⑤安全状况差，运营风险高

⑥加固改造桥梁

监测项目及方案应根据桥梁实际情况，遵循“一桥一策”的原则进行制定。

三、监测系统

3.1 硬件系统
相对于传统健康系统，轻量化监测具有高集成、短链路、低功耗的技术特征。数据采集与处理模块、通信模块、供电模块的集成处理，有效降低了系统的冗余度。

1、数据采集与处理
在电路板上集成数据采集电路（如模数转换器）和数据处理芯片（如微控制器或数字信号处理器）。数据采集电路将传感器获取的模拟信号转换为数字信号后，直接在本地的数据处理芯片中进行初步的数据处理，如滤波、特征提取等操作，无需将大量原始数据传输到外部设备进行处理，从而缩短了数据链路。
2、通信与传输
将通信模块直接集成在传感器上，相比于传统监测依靠RS-485、以太网等有线方式，轻量化监测系统采用蓝牙、Wi-Fi 和 4G/5G 等无线传输方式，提升系统灵活性，减少系统硬件设备。
3、供电系统
通过硬件节能设计、智能休眠机制、数据传输优化、电源管理策略等途径，降低系统功耗。除了采用市电、太阳能供电这些传统方式以外，一些低功耗设备可直接将电池集成在设备上，可供设备工作1～3年，这进一步简化了系统布线，降低了系统的繁杂程度。

3.2 软件平台
软件平台具备桥群管理、地图展示、数据展示分析、阈值设置及报告生成等功能。

1、数据共享
具备与外部系统共享数据的能力。与省、部级平台能实现数据共享，在桥梁管养单位会同相关部门制定措施时，可以实现监测数据及监测报告共享。
2、交互便捷
通过采用丰富的可视化展示方式，如地图、三维模型展示桥梁位置和相关信息，以及以数据曲线、列表等形式展示监测数据，降低操作门槛。具备强大的数据查询统计功能，查询结果以数据曲线、数据列表和电子地图相结合的方式呈现。当监测点实时数据达到或超过设定的报警阈值时，平台能够通过短信、邮件、APP、现场声光报警多种方式进行预警报警。
3、数据分析
传统健康监测系统，测点丰富，数据冗余度高。可以通过统计分析、机器学习等方法对指标之间的关系进行深入挖掘。多个指标之间可以相互印证，有助于准确判断结构物的健康状态。而轻量化监测测量指标少，数据相关性不足，因此，对监测指标、测点选取，数据分析方法要求更高，如何通过有限的数据量得到有效的结论是关键问题。

文章来源：文章节选自“交通智维”，如有侵权请联系删帖

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