基于光纤传感的桥梁病害识别技术探究

2024-04-14侯跃敏周广利

大众标准化 2024年2期

侯跃敏，周广利

（山东省交通科学研究院，山东济南 250102）

在当代社会，桥梁作为重要的交通基础设施，承载着人们出行和货物运输的重要任务。然而，由于长期受到自然环境、负荷和老化等因素的影响，桥梁存在着潜在的结构病害风险。这些病害如果得不到及时发现和处理，可能会导致严重的事故和损失。为了保障桥梁的安全运行和延长其使用寿命，桥梁病害识别技术应运而生。其中，基于光纤传感的桥梁病害识别技术以其高精度、实时性和可靠性受到越来越多的关注和应用。

1 桥梁病害概述

桥梁病害是指桥梁结构在使用过程中由于自然环境、负荷、老化等因素导致的损伤、变形或失效现象。这些病害会对桥梁的结构完整性、承载能力和使用安全性产生不良影响。桥梁病害可以分为多种类型，常见的包括：一是裂缝和破损。由于材料老化、负荷过重或设计不合理等原因，桥梁结构中出现裂缝和破损现象。这些裂缝和破损会导致结构的强度和稳定性下降，进而影响桥梁的安全性能。二是锈蚀和腐蚀。桥梁常常暴露在湿润的环境中，使得金属结构容易受到氧化和腐蚀的影响。锈蚀和腐蚀会导致金属结构的减薄、强度降低和断裂等问题，对桥梁的使用寿命和安全性造成威胁。三是疲劳和应力集中。桥梁在长期使用过程中，受到交通荷载的反复作用，容易发生疲劳破坏。此外，结构的设计和施工缺陷也导致应力集中现象，使得局部区域的应力超过材料的承载能力。四是混凝土龟裂和碳化。桥梁中使用的混凝土材料会出现龟裂和碳化现象。龟裂会导致混凝土的强度和耐久性下降，而碳化则会降低混凝土中钢筋的保护层效果，进而使钢筋受到腐蚀。五是桥墩沉降和基础沉降。由于地基的沉降或不均匀沉降，桥墩和桥梁基础出现不稳定情况。这种沉降会导致桥梁结构的变形和不平衡，进而影响桥梁的使用安全性和稳定性。

2 传统桥梁病害识别技术的局限性

传统的桥梁病害识别技术在效率、准确性和实时性方面存在一定的局限性。第一，传统的桥梁病害识别通常需要依靠人工进行巡检和观察，这种方法效率低下且存在主观性，可能会漏检或误判病害。同时，大型桥梁的巡检难度较高，需要耗费大量的时间和人力资源。第二，传统的病害监测方法通常是定期或不定期地进行，无法实现对桥梁结构的连续和实时监测。这种间断性的监测容易错过病害的早期阶段，导致病害的进一步扩展和恶化。第三，传统的监测方法通常只能对桥梁的局部区域进行监测，而无法全面了解整个桥梁结构的健康状况。这可能导致一些隐藏的病害得不到及时发现，造成安全隐患。第四，传统的桥梁病害识别方法在数据分析和处理方面存在一定的困难。由于桥梁结构具有复杂的非线性特性，病害信号往往受到环境噪声和其他干扰的影响，需要经过复杂的信号处理和分析才能提取出有效的病害特征。第五，传统的病害监测方法往往缺乏实时预警机制，无法及时发出警报信号，使相关人员难以采取紧急措施，增加病害演化过程中的风险，并可能导致桥梁的损坏和事故发生。

3 基于光纤传感的桥梁病害识别技术要点

3.1 光纤布置方案设计

光纤传感器的正确布置和安装对于有效监测桥梁结构的变化至关重要。在设计光纤布置方案时，需要考虑以下几个关键因素：首先，确定光纤传感器的布置区域是布置方案设计的首要任务，优先考虑在梁体、桥墩、支座等这些关键结构区域布置光纤传感器。其次，在确定光纤传感器的布置区域后，需要确定布置的密度和间距，确定传感器布置方式。光纤传感器可以采用多种布置方式，如粘贴、嵌入、绑扎等。布置方式的选择应根据具体情况进行。对于光纤布拉格光栅传感器，可以将其粘贴在结构表面或嵌入到混凝土中。这种方式能够实现对结构表面应变的监测。对于光纤弯曲传感器，可以使用绑扎或固定装置将其固定在结构上。这种方式适用于对结构挠度和变形的监测。最后，确定光纤传感器的布置路径是光纤布置方案设计的重要环节。布置路径应尽可能贴合桥梁结构的几何形状和构造特点，以最大限度地覆盖关键区域并减少布置路径的长度。布置路径应避免与其他结构元件和设施的冲突。在桥梁结构中可能存在许多干扰因素，如支撑结构、钢筋混凝土构件、电缆管道等。在布置路径时要留出足够的空间，避免传感器与这些元件之间的干扰或损坏。必要时可以采取特殊的保护措施，例如设置护套、保护层或进行隔离。

3.2 光纤传感信号采集与处理

光纤传感器通过实时监测桥梁结构的变化和异常情况，生成大量的传感信号数据。正确的信号采集和处理方法可以提取出有用的信息，并进行病害诊断和监测。以下是光纤传感信号采集与处理的关键要点：第一，建立合适的信号采集系统是光纤传感技术的关键一步。该系统包括传感器接口模块、数据采集单元和数据处理单元。传感器接口模块负责与光纤传感器的连接，并将传感器信号转化为可处理的电信号。数据采集单元负责采集和存储传感器产生的原始数据。数据处理单元则负责对采集到的数据进行滤波、放大、去噪等处理，以准备后续的信号分析和病害诊断。第二，从采集到的光纤传感信号中提取出与桥梁病害相关的特征参数。这些特征参数可能包括应变、振动频率、温度变化等。提取特征参数的方法通常包括时域分析、频域分析和小波变换等。通过分析和比对这些特征参数，可以检测和识别桥梁结构中的异常情况和潜在病害。第三，光纤传感信号中常常包含一些噪声和干扰，对信号进行滤波和去噪处理，以提高信号的质量和准确性。常用的信号处理方法包括低通滤波、高通滤波、中值滤波、小波降噪等。滤波可以去除高频噪声和低频干扰，提取出有用的信号成分。第四，采集到的信号经过预处理后，可以应用数据分析和诊断算法进行进一步处理。这些算法可以利用机器学习、模式识别、人工智能等技术，根据已知的病害模式进行训练，以实现对不同类型桥梁病害的准确识别和分类。例如，可以使用支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等算法进行病害的自动诊断。第五，将经过处理的数据进行可视化展示，以便工程师和维护人员更直观地了解桥梁结构的健康状况。数据可视化可以采用图表、曲线和热力图等形式，直观地显示各个监测点的变化趋势和异常情况。此外还可以通过报警系统实现实时的异常监测和预警功能。当检测到桥梁结构的异常情况或病害超过预设阈值时，系统可以通过声音、光线或网络等方式发出预警或报警信号，提醒相关人员及时采取措施修复或加固受损部位，以避免进一步的破坏。第六，采集到的光纤传感信号数据需要进行有效的存储和管理。这些数据通常包括原始数据、特征参数、诊断结果等。为方便后续的分析和查询，需要建立合理的数据存储结构和数据库，还要制定数据备份和保护策略，确保数据的安全性和可靠性。

3.3 病害特征提取与分析算法

通过对采集到的光纤传感信号进行特征提取和分析，可以识别桥梁结构中的异常情况和病害。以下是病害特征提取与分析算法的关键要点：一是特征提取方法。病害特征的提取是桥梁病害识别的基础。常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波变换等。时域分析通过计算信号的统计特性，如均值、方差、峰值等，来反映信号的时序特征。频域分析则将信号转换到频域，通过计算信号的频谱特征，如功率谱密度、频率成分等，来揭示信号的频率特征。小波变换则能够同时提取信号的时域和频域特征，具有较好的时频局部性。二是特征选择和降维。由于光纤传感信号可能包含大量的特征参数，为了提高识别的准确性和效率，需要进行特征选择和降维。特征选择是指从原始特征中选择出最具有区分能力的特征子集。常用的特征选择方法有相关系数、信息增益、卡方检验等。特征降维则是通过线性或非线性变换将高维特征空间转换为低维空间，减少特征的冗余性和计算复杂度。常用的特征降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE 等。三是病害识别算法。基于特征提取的结果，可以应用不同的机器学习、模式识别或深度学习算法进行病害识别。常用的算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树（DT）、随机森林（RF）等。这些算法能够通过学习和训练已知病害样本的特征模式，实现对未知样本的分类和识别。近年来，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等也在桥梁病害识别中得到应用，具有较强的特征提取和识别能力。四是多模态融合。为进一步提高病害识别的准确性，可以考虑将多个传感器的数据进行融合。除了光纤传感器，还可以结合其他类型的传感器，如加速度计、位移传感器等，以获取更全面的结构信息。多模态融合可以通过融合不同传感器的特征参数、融合不同传感器的决策结果等方式来实现。通过综合利用多个传感器的信息，可以提高病害识别的可靠性和鲁棒性。五是病害监测与预测。光纤传感技术还可以用于桥梁病害的监测和预测。通过长期监测桥梁结构的传感信号变化，建立病害的演化模型和预测算法。这可以帮助工程师更好地了解桥梁结构的健康状态和寿命，及时采取维修和加固措施，提前预防事故的发生。六是模型更新和优化。病害识别的性能和准确性与所使用的模型和算法密切相关。随着监测数据的积累和新的病害样本的获取，对病害识别模型进行更新和优化。这包括重新训练模型、引入新的特征参数、优化算法参数等。通过不断改进和优化模型，可以提高病害识别的精度和稳定性。

3.4 桥梁病害识别与评估模型构建

通过建立合适的模型，可以对桥梁的病害进行准确识别和评估。以下是桥梁病害识别与评估模型构建的关键要点：一是收集和整理与桥梁病害相关的数据。这些数据包括光纤传感器采集到的原始信号数据、病害样本的特征参数数据以及病害评估的标签数据等。数据的质量和充分性对于构建准确的模型至关重要。二是在数据准备阶段进行特征工程，即对原始数据进行处理和转换，提取与病害相关的特征。特征工程的目的是降低维度、消除噪声、增强可区分性，并准备用于模型训练和评估的特征矩阵。常见的特征工程方法包括统计特征提取、频域特征提取、小波变换等。三是根据病害识别和评估的需求，选择合适的模型进行构建。常用的模型包括机器学习算法如支持向量机、随机森林、神经网络等，以及深度学习算法如卷积神经网络、循环神经网络等。根据数据的特点和问题的需求，选择适合的模型进行构建。四是利用已准备好的特征数据进行模型的训练和优化。训练过程中，将数据分为训练集和验证集，并利用训练集对模型进行参数调整和优化，以最大程度地减小误差。同时，利用验证集对模型的性能进行评估和调整，确保模型具有良好的泛化能力。五是完成模型的训练后，使用独立的测试集对模型进行评估和验证。通过与真实数据的比较，评估模型的准确性、召回率、精确率等指标。如果模型的性能不达标，应进行进一步的参数调整和优化，直至获得满意的结果。六是经过评估和验证的模型可以进行部署和应用。在实际应用中，需要将模型集成到桥梁监测系统中，实现实时的病害识别和评估。模型部署可以采用不同的方式，如将模型嵌入到移动设备或嵌入式系统中，或将模型部署到云端进行远程调用。部署时需要考虑模型的性能要求、实时性要求和资源消耗等因素。七是模型更新和维护。桥梁病害是一个动态变化的过程，因此模型需要定期更新和维护。随着新的数据的积累和病害样本的增加，可以使用新的数据对模型进行重新训练，以提高模型的准确性和泛化能力。八是效果评估与改进。模型的效果评估是一个持续的过程，应该定期对模型的性能进行评估，通过与实际桥梁病害的比对，验证模型的准确性和可靠性。根据评估结果，可以发现模型的局限性和不足之处并进行改进和优化，以提高识别和评估的精度和可靠性。