改革開放40年來，隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，我國的基礎設施建設經(jīng)歷了大規(guī)模發(fā)展。這一方面反映了我國改革開放以來取得的巨大成就，另一方面也對我們土木工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測提出了新的挑戰(zhàn)。在橋梁方面，隨著橋梁建設的不斷發(fā)展，橋梁結(jié)構(gòu)的形式與功能日趨復雜，人們對現(xiàn)代橋梁的質(zhì)量和壽命越來越重視。經(jīng)過長期使用，橋梁結(jié)構(gòu)難免會發(fā)生各種各樣的損傷，加上近些年，地震、洪水、暴風等自然災害也對這些建筑物和結(jié)構(gòu)造成不同程度的損傷，還有一些人為的爆炸等破壞性行為。因此，對橋梁結(jié)構(gòu)性能進行監(jiān)測和診斷，及時地發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)的損傷，對可能出現(xiàn)的災害提前預警，評估其安全性己經(jīng)成為未來工程的必然要求，也是土木工程學科發(fā)展的一個重要領域。
1 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測概述
結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測（structural health monitoring，SHM）是指利用現(xiàn)場的無損傳感技術(shù)，通過包括結(jié)構(gòu)響應在內(nèi)的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)特性分析，達到檢測結(jié)構(gòu)損傷或退化的目的。結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)研究的目的就是通過結(jié)構(gòu)中的傳感器網(wǎng)絡來實時獲取結(jié)構(gòu)對環(huán)境激勵(人為的或自然的)的響應，并從中提取結(jié)構(gòu)的損傷和老化信息，為結(jié)構(gòu)的使用和維護工作提供參考，因而可降低維護費用，預報災難性事件的發(fā)生，將損失降低至最小。
對于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的關(guān)鍵，就技術(shù)上而言，主要是先進傳感器的優(yōu)化布設和信息的高效傳輸；就理論上而言，主要是結(jié)構(gòu)識別理論和狀態(tài)評估理論的發(fā)展。因此，健康檢測有可能將目前廣泛采用的離線、靜態(tài)、被動的損傷檢測，轉(zhuǎn)變?yōu)樵诰€、動態(tài)、實時的監(jiān)測與控制，這將導致結(jié)構(gòu)工程安全監(jiān)控、減災防災領域的一場革命?？梢?，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測是一門綜合性技術(shù)，涉及到結(jié)構(gòu)動力學、信息技術(shù)（如信號的傳輸、處理、存貯與管理）、傳感器技術(shù)、優(yōu)化設計等多個學科。一個完善的智能健康檢測專家系統(tǒng)簡單來說可以分為3個部分，即信號采集、信號處理和損傷診斷。其中，損傷診斷是健康監(jiān)測的核心問題，是對結(jié)構(gòu)進行安全性評估和維護決策的基礎。
橋梁健康監(jiān)測其實是屬于土木結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測的范疇，它是指利用各種類型的傳感器對橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)進行無損探傷或者監(jiān)測，對橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)的整體行為進行定時或不定時的監(jiān)測，通過數(shù)據(jù)分析進而診斷出損傷所發(fā)生的位置和程度。
2 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)發(fā)展
在橋梁方面，國外應用這項技術(shù)較早。在80年代中后期開始各種規(guī)模的橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)的建立。例如，英國在總長522 m的三跨變高度連續(xù)鋼箱梁橋Foyle橋上布設傳感器，監(jiān)測大橋運營階段在車輛與風載作用下主粱的振動、撓度和應變等響應，同時監(jiān)測環(huán)境風和結(jié)構(gòu)溫度場．該系統(tǒng)是最早安裝的較為完整的監(jiān)測系統(tǒng)之一，它實現(xiàn)了實時監(jiān)測、實時分析和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡共享。而后還有丹麥的Faroe跨海斜拉大橋、墨西哥的Tampico斜拉橋、美國主跨440m的Sunshine Skyway Bridge斜拉橋等，均建立了橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)。反觀國內(nèi)，雖然起步較晚，但是腳步邁得很快。我國自90年代起也在一些大型重要橋梁上建立了不同規(guī)模的結(jié)構(gòu)監(jiān)測系統(tǒng)，如香港的青馬大橋、汲水門大橋和汀九大橋，內(nèi)地的上海徐浦大橋以及江陰長江大橋等。東海大橋項目技術(shù)上引進美國NI公司的PXI數(shù)據(jù)采集卡，配上相應的風速計、加速度等傳感器等對橋梁整體參數(shù)進行采集，在方案中還采用了GPS授時完成數(shù)據(jù)無線同步采集。
3 關(guān)于橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)一些進展
3.1 物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的橋梁結(jié)構(gòu)健康檢測技術(shù)
伴隨著現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人們不斷在倡導智慧結(jié)構(gòu)、智慧城市、智慧地球，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)引入到結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領域也碰撞出了學科交叉的火花?；谖锫?lián)網(wǎng)的SHM系統(tǒng)具有以下特點：1）測試節(jié)點具有獨立性（開放性），包含時間地點等具體信息；2）能夠隨時被各種系統(tǒng)提取并使用，因而需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應用，使得測試數(shù)據(jù)實現(xiàn)了自動的關(guān)聯(lián)與共享，大大降低了數(shù)據(jù)分析的成本。但是，也存在行政管理制約，信息安全隱患方面的問題。目前，上海市的多座建筑與橋梁已經(jīng)成功運用SHM系統(tǒng)進行了災害監(jiān)測與模擬分析。如上海閔浦二橋的多災種監(jiān)測與安全評估系統(tǒng)。
3.2 用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的荷載與響應模型
荷載與響應模型是進行橋梁健康監(jiān)測警報的重要內(nèi)容。橋梁除了受到正常的交通荷載和環(huán)境荷載外，還有可能受到重車、船撞、大風、海浪和其他異常荷載的影響。荷載識別方法的研究成果目前還很難有效應用于大型橋梁中，主要困難包括：大型橋梁模型本身比較復雜，影響因素多；實測的信號并不單純是移動荷載引起的，還包括溫度、風和噪聲的影響；動力學逆問題求解困難。
3.3 混合監(jiān)測（hybrid monitoring）——監(jiān)測與數(shù)值模擬的結(jié)合
混合監(jiān)測，指的是通過有限元模型和實際監(jiān)測數(shù)據(jù)的有機結(jié)合，來豐富監(jiān)測信息，并以此研究橋梁在正常運營狀態(tài)下的各種結(jié)構(gòu)行為和機理。如圖1所示，將離散的測點數(shù)據(jù)與驚喜的有限元計算結(jié)果進行結(jié)合，最終就可以得到完備的結(jié)構(gòu)信息。
圖1 混合監(jiān)測原理
混合監(jiān)測的主要研究課題有以下四點。
1）不同關(guān)注因素下的多尺度建模
不同的因素會在結(jié)構(gòu)不同的尺度層面上產(chǎn)生相應，因而單一尺度的建模不能精確地反應各因素的影響。多尺度有限元模型指的是對不同區(qū)域或不同尺度層次應用不同的物理規(guī)律建立模型，從而能夠反應不同因素的影響。此外，由于模型的各節(jié)段尺度不同，因此需要通過不同的約束方程來實現(xiàn)不同尺度模型之間的變形協(xié)調(diào)。
2）有限元模型修正和模型確認
結(jié)合實測數(shù)據(jù)，研究模型的修正策略，從而使有限元模型更接近于實橋的真實狀態(tài)。由于每次模型修正都基于某次特定的實驗結(jié)果進行的，因此不具備不確定性。故還需考慮不確定性對模型進行進一步的修正。
3）荷載及環(huán)境因素
根據(jù)實測數(shù)據(jù)建立交通荷載及溫度的統(tǒng)計模型，并考慮材料參數(shù)、日照、溫度、風速、邊界條件等因素對結(jié)構(gòu)行為進行多因素作用的分析。
4）數(shù)據(jù)可視化
選擇合適的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實現(xiàn)多終端訪問、共享和互動的數(shù)據(jù)展示。其次，利用可視化技術(shù)中實現(xiàn)監(jiān)測結(jié)果和有限元模擬結(jié)果的綜合展示，提高健康監(jiān)測系統(tǒng)的效率和易用性。
3.4 健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析
隨著結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的日益普及，傳感器數(shù)量漸趨增多，數(shù)據(jù)積累速度越來越快。一般認為，大數(shù)據(jù)具備4V特征，即數(shù)據(jù)體量大（Volume）、種類多（Variety）、增速快（Velocity）、價值密度低（Value）。4V特征并沒有明確地限定大數(shù)據(jù)的體量規(guī)模，因而可廣泛適用于各個行業(yè)。目前橋梁長期健康監(jiān)測面臨著傳統(tǒng)的離線監(jiān)測系統(tǒng)無法勝任海量數(shù)據(jù)的存儲、管理和分析等數(shù)據(jù)處理功能，且橋梁損傷識別和模型修正的計算規(guī)模大且復雜，因此發(fā)展數(shù)據(jù)處理和計算的高效的計算方法進行大數(shù)據(jù)分析收到學者們的重視。大數(shù)據(jù)分析的流程包括：數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘（數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)將為、特征提取、模式識別、預測）、數(shù)據(jù)可視化。具體如圖2所示：
圖2 大數(shù)據(jù)分析流程
大數(shù)據(jù)處理和分析的終極目標是借助對數(shù)據(jù)的挖掘，對結(jié)構(gòu)作出合理的預測和判斷。運用大數(shù)據(jù)的“樣本=總體”的全新概念的本質(zhì)功能也是預測，通過數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)挖掘方法達到預測橋梁損傷的目的。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，橋梁健康監(jiān)測技術(shù)也會有突飛猛進的發(fā)展，從而構(gòu)建一個全國性的大中小型橋梁的健康、病害、預防、診治一體化管理的用于分析、整合、規(guī)范、指導的信息數(shù)據(jù)鏈交互平臺，提供一個可靠、高效、并能夠不斷優(yōu)化服務的健康與安全保障系統(tǒng)。
3.5 基于平行坐標圖的模式識別（PCP）
PCP通過N個平行坐標軸將N維數(shù)據(jù)投射到二維空間中，每個數(shù)據(jù)點被表示為PCP中的一條線段，由此原始的高維數(shù)據(jù)集可被表示為一個幾何系統(tǒng)。PCP能夠呈現(xiàn)數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系，因而具有模式識別功能，這也體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)“追求相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系”的思維方式。PCP的模式識別功能由三個重要的可視化特征實現(xiàn)，分別為以下幾方面：
（1）線段夾角，表明變量間的正負相關(guān)關(guān)系，圖3（a）中線段交匯于一點，表示兩變量間具有強負相關(guān)關(guān)系，圖3（c）中線段彼此平行，表示兩個變量間具有強正相關(guān)關(guān)系。
（2）線段交點區(qū)域，表明變量間相關(guān)關(guān)系的強弱，圖3（b）線段交匯于一個區(qū)域，表示兩變量間具有弱負相關(guān)關(guān)系。
（3）線段分布，表明趨勢模式或異常點模式。趨勢模式對應密集區(qū)域的線段，異常點則是稀疏區(qū)域的線段。圖3(d)下方的線段可判斷為趨勢，上方的線段為異常點。
圖3 平行坐標圖
在數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法下，橋梁結(jié)構(gòu)損傷或異常識別與狀態(tài)評估大都可歸類于模式識別問題。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析中，模式識別前一般要先對多通道、多種類的傳感器時間序列數(shù)據(jù)進行降維，以提升機器學習方法的效率和準確性。然而降維存在定階的問題，即需要確定最終的變量個數(shù)，盡可能多地保留原始數(shù)據(jù)中的信息。此外，損傷識別、傳感器故障識別等問題常缺乏足夠的標注數(shù)據(jù)，使得有監(jiān)督學習方法很難被應用；無監(jiān)督學習雖不使用標注數(shù)據(jù)但對參數(shù)設定敏感，且很容易陷入局部最優(yōu)解。PCP將人的認知能力融入到數(shù)據(jù)分析中，為無法使用有監(jiān)督學習及無監(jiān)督學習不穩(wěn)定情況下的模式識別提供了新的思路，并可直接對原始高維數(shù)據(jù)進行可視化。
4 結(jié)論
如今現(xiàn)階段橋梁的集中建設必定將導致某一時期問題的集中爆發(fā)，對橋梁健康監(jiān)測來說這既是機遇也是挑戰(zhàn)。目前以人工智能為主導的數(shù)據(jù)化、智慧化的工業(yè)4.0時代正在到來，借助人工智能、云計算等新技術(shù)的成果，相信在不遠的將來橋梁健康監(jiān)測技術(shù)將不斷深化和完善，而我們的橋梁結(jié)構(gòu)將得到更好的保護，為人類造福。
