杨书仁，丁 松

(中交路桥检测养护有限公司，北京 101300)

0 引言

近年来，桥梁健康监测技术得到了快速发展，越来越多的桥梁尤其是大桥和特大桥安装了健康监测系统，健康监测系统能够全天候采集大量实时监测数据，以期对桥梁结构性能进行实时监测、评估，保证其安全性。但当前健康监测技术仍然存在很多问题，面临诸多挑战，使其无法对桥梁结构损伤情况进行有效的识别和评估[1]，具体表现在以下几个方面：(1)应变传感器数据挖掘与分析不够深入，对海量监测数据的深度挖掘欠缺，造成实测大量数据难以为桥梁安全及损伤评价提供有力支撑[2-3]；(2)单一的阈值报警模式在实际交通随机荷载及零漂等因素的作用下，难以反映结构的真实状况，经常发生误报；(3)传感器实际灵敏度系数对测量值存在一定影响，容易造成误判。目前很多学者在桥梁损伤识别的应用方面开展了大量研究工作，提出了利用桥梁动力特性变化进行结构损伤识别[4]，柔度矩阵插值法[5-7]、模态应变能法[8]、BP神经网络法[9]及小波分析方法[10-11]等不同类型的损伤识别方法，然而研究表明前两种方法存在诸多不足，而神经网络法也因存在BP网络收敛速度慢，计算资源需求巨大等问题目前难以应用于实际项目。小波分析经过多年的试验研究取得了一些成果，但是距离实际应用仍存在很多需要解决的问题[12]。我们将探讨如何应用既有健康监测系统中现实存在的大量应变传感器采集的数据进行结构的局部损伤识别，通过在桥梁各关键断面安装一定数量的应变传感器，可以对桥梁结构的局部损伤进行有效识别。……