CN118150088A - 一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，属于桥梁安全技术领域。该采集站包括：桥梁结构健康监测模块，实时采集桥梁结构的状态数据；车辆监测模块，用于实时采集车辆重量和流量信息；数据采集模块，负责收集桥梁结构健康监测模块和车辆监测模块收集的数据；数据交互模块，用于实现与智能交通管理系统及桥梁健康监测系统的数据共享和通信，确保数据的高效传输和系统的协同工作；结构健康与载重评估模块，基于数据采集模块收集的数据实时评估桥梁健康状态并动态调整载重限制标准；载重车辆通行决策模块，根据动态调整的载重限制标准及流量信息，实时判断是否允许特定载重车辆通过。
Description
技术领域
本申请涉及桥梁安全技术领域，具体为一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站。
背景技术
随着城市化进程的加速和交通运输需求的增长，桥梁作为城市交通的重要组成部分，其安全性和稳定性日益受到重视。传统的桥梁监测方法往往依赖于定期巡检和人工观察，存在监测范围有限、监测周期长、监测数据不全面等问题，无法满足对桥梁健康状态的实时监测和准确评估需求。
随着物联网技术、传感器技术和大数据分析技术的发展，智能监测采集站作为一种新型的桥梁健康监测手段逐渐受到关注。该技术利用分布式布置于桥梁结构关键位置的传感器，实时采集桥梁结构的状态数据，实现了对桥梁结构健康状态的高频率、全面性监测。
然而，目前智能监测采集站在桥梁健康监测系统中的应用仍存在一些挑战。如何高效地采集、处理和传输海量的监测数据，如何准确评估桥梁结构的健康状态，并根据实时情况进行相应的安全决策，都是当前需要解决的问题。因此，有必要提出一种更加智能、高效的桥梁健康监测系统，以满足城市桥梁安全管理的需求。
发明内容
为了克服现有技术存在的一系列缺陷，本专利的目的在于针对上述问题，提供一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，包括：
桥梁结构健康监测模块：部署于桥梁结构的关键位置，实时采集桥梁结构的状态数据；
车辆监测模块：安装于桥梁的两端，包括称重传感器和车流量监测设备，用于实时采集车辆重量和流量信息；
数据采集模块：负责收集桥梁结构健康监测模块和车辆监测模块收集的数据；
数据交互模块：用于实现与智能交通管理系统及桥梁健康监测系统的数据共享和通信，确保数据的高效传输和系统的协同工作；
结构健康与载重评估模块：基于数据采集模块收集的数据实时评估桥梁健康状态并动态调整载重限制标准；
载重车辆通行决策模块：根据动态调整的载重限制标准及流量信息，实时判断是否允许特定载重车辆通过；
超载预警模块：当检测到车辆超过动态载重限制标准时，通过声光警示装置发出警告。
进一步的，采用以下步骤确定桥梁结构的关键位置：
根据桥梁的设计图纸和实际构造，建立桥梁的三维有限元数值模型；
对桥梁的三维有限元数值模型进行静力和动力分析，模拟桥梁在各种荷载工况下的应力应变分布；
结合结构可靠度理论，确定桥梁结构的潜在失效模式和起主导作用的应力集中区域；
根据应力应变分布和失效模式分析结果，识别出桥梁结构的安全敏感区，即需要重点监测的关键位置。
进一步的，所述桥梁结构健康监测模块包括应变传感器、位移传感器、裂缝计、温度计、加速度计以及无损检测设备。
进一步的，数据采集模块还包括数据存储单元和环境适应单元，数据存储单元用于长期存储收集的数据以便进行历史分析，环境适应单元用于根据环境变化调整数据采集参数。
进一步的，评估桥梁健康状态并动态调整载重限制标准包括以下步骤：
采用时变平均值法对原始监测数据进行滤波和修正，消除噪声和异常值的影响；
采用基于深度神经网络训练的有监督学习模型从经过预处理的监测数据中，提取关键的结构特征量；
同步分析来自车辆监测模块的车辆重量和流量信息，计算桥梁当前所承受的实时荷载，具体公式为：其中，其中，Lreal_time是桥梁的实时荷载，wi是第i辆车的重量，vi是第i辆车的流量信息，M是车辆总数；
将提取的结构特征量和计算得到的实时荷载，作为输入参数传递至桥梁健康状态评估模型，综合分析并评估桥梁当前健康状态；
根据评估得到的桥梁健康状态，自动生成桥梁的动态载重限制标准，具体公式表示为：Wlimit(t)＝Wdesign×(1-Hindex(t))，其中，Wlimit(t)是在时间t的动态载重限制标准；Wdesign是桥梁的设计载重能力；Hindex(t)是桥梁的健康状态指数，取值范围为[0,1]，其中，0表示完全健康，1表示完全失效；
设置桥梁健康状态的安全阈值，当评估模型输出显示桥梁健康状况低于该阈值时，将自动降低载重限制标准。
进一步的，安全阈值的设定包括以下步骤：
选择与桥梁结构安全直接相关的监测指标；
基于桥梁正常运营状态下的长期监测数据，了解各监测指标的正常变化范围；
对历史监测数据进行统计分析，确定各监测指标的正常值及其波动范围；
根据历史监测数据的统计规律，设定黄色预警阈值，具体公式为：Yj＝μj+k·σj，其中，Yj为第j个监测指标的黄色预警阈值，μj为Xj的历史正常值，σj为Xj的历史波动范围；k是基于风险偏好设定的系数，取值在1到2之间，Xj为第j个监测指标的实时监测值；
根据设计规范、材料强度或最不利工况的计算值，设定红色预警阈值，以标识可能的结构损伤或安全问题，具体公式为：Rj＝μj+n·σj，其中，Rj为第j个监测指标的红色预警阈值；n是一个较大的系数，反映了最不利工况下的极限状态；
使用有限元模型对预警阈值进行验证，确保其科学性和合理性；
根据实际监测数据和桥梁运营情况，定期对预警阈值进行检验和调整。
进一步的，所述载重车辆通行决策模块采用多目标优化算法，将结构安全和通行效率作为优化目标，并采用遗传算法求解方法获取最优解，具体公式为：
minimize f1(x),f2(x),f3(x),
subject to x∈X,
Lreal_time(x)≤Wlimit(t),
Hstate(x)≥Hthreshold,
其中，f1(x)＝结构安全度量，f2(x)＝通行效率度量，f3(x)＝环境风险度量，Hstate(x)＝桥梁健康状态指数，Hthreshold＝安全阈值，X＝可行解集合。
进一步的，所述智能监测采集站还包括：
大屏显示设备，用于显示桥梁结构健康状态、动态载重限制标准以及车辆通行情况信息；
灾害风险评估模块：结合地理信息系统数据和气象预报信息，评估桥梁受自然灾害影响的风险，提前采取预防措施，保障桥梁及周边安全；
实时环境监测模块：集成环境监测传感器，实时监测桥梁周围的环境因素；
弹性路权调整模块：与智能交通管理系统集成，用于实现基于车辆流量和结构健康状态的动态路权调整和网络化通行优化。
进一步的，所述弹性路权调整模块采用基于约束优化的动态调度算法，综合考虑车流量、桥梁状态和周边路网情况进行分配调整。
进一步的，超载预警模块包括一个自动拦截装置，当车辆超载时能够暂时阻止车辆进入桥梁。
与现有技术相比，本申请至少具有如下技术效果或优点：
本申请通过结合桥梁结构健康监测、车辆监测和数据采集等模块，实现了桥梁状态数据的实时采集、处理和交互传输；通过动态调整桥梁的载重限制标准和多目标优化算法进行载重车辆通行决策，确保了结构安全和通行效率的平衡；同时，通过灾害风险评估、实时环境监测模块以及超载预警装置，全面提升了桥梁安全性和周边环境监测的能力。
附图说明
图1为本申请实施例中公开的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站的结构图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面通过参考附图描述的实施例以及方位性的词语均是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
参照图1，一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，包括：
桥梁结构健康监测模块：部署于桥梁结构的关键位置，实时采集桥梁结构的状态数据；
车辆监测模块：安装于桥梁的两端，包括称重传感器和车流量监测设备，用于实时采集车辆重量和流量信息；
数据采集模块：负责收集桥梁结构健康监测模块和车辆监测模块收集的数据；
数据交互模块：用于实现与智能交通管理系统及桥梁健康监测系统的数据共享和通信，确保数据的高效传输和系统的协同工作；
结构健康与载重评估模块：基于数据采集模块收集的数据实时评估桥梁健康状态并动态调整载重限制标准；
载重车辆通行决策模块：根据动态调整的载重限制标准及流量信息，实时判断是否允许特定载重车辆通过；
超载预警模块：当检测到车辆超过动态载重限制标准时，通过声光警示装置发出警告。
桥梁结构健康监测模块是智能监测采集站的核心部分，它部署于桥梁结构的关键位置，如桥墩、桥面等。该模块通过安装各种传感器，如位移传感器、应力传感器等，实时采集桥梁结构的状态数据，如变形、振动、应力等。这些数据能够反映桥梁结构的实时受力情况和健康状况，为后续的评估和决策提供有力依据。
车辆监测模块则是智能监测采集站的另一重要组成部分，它安装于桥梁的两端，包括称重传感器和车流量监测设备。称重传感器能够实时采集经过桥梁的车辆重量信息，而车流量监测设备则能够统计经过桥梁的车辆数量。这些数据对于评估桥梁的承载能力以及预测桥梁的疲劳寿命具有重要意义。
数据采集模块是智能监测采集站的数据中枢，它负责收集桥梁结构健康监测模块和车辆监测模块收集的数据，并进行初步的处理和整合。通过数据采集模块，可以将分散在各个监测点的数据集中起来，为后续的数据分析和处理提供便利。
数据交互模块是智能监测采集站与外部系统连接的桥梁，它实现了与智能交通管理系统及桥梁健康监测系统的数据共享和通信。通过数据交互模块，智能监测采集站可以将收集到的数据传输给相关系统，同时也可以接收来自其他系统的指令和信息，确保数据的高效传输和系统的协同工作。
结构健康与载重评估模块是智能监测采集站的核心功能之一，它基于数据采集模块收集的数据实时评估桥梁健康状态并动态调整载重限制标准。通过对桥梁结构状态数据的分析，可以判断桥梁是否存在损伤、疲劳等问题，并根据实际情况调整桥梁的载重限制标准，确保桥梁的安全运行。
载重车辆通行决策模块则是智能监测采集站的实际应用之一，它根据动态调整的载重限制标准及流量信息，实时判断是否允许特定载重车辆通过。通过该模块，可以实现对桥梁通行车辆的智能管控，防止超载车辆对桥梁造成损害，保障桥梁的安全运行。
超载预警模块是智能监测采集站的重要安全保障措施之一，当检测到车辆超过动态载重限制标准时，通过声光警示装置发出警告。这种预警机制可以及时提醒相关人员采取措施，防止超载车辆对桥梁造成损害，确保桥梁的安全运行。
综上所述，智能监测采集站在桥梁健康监测系统中发挥着至关重要的作用。通过各个模块的协同工作，可以实现对桥梁健康状况的实时监测、评估和预警，为桥梁的安全运行提供有力保障。随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，相信智能监测采集站将在未来的桥梁健康监测中发挥更加重要的作用。
进一步的，采用以下步骤确定桥梁结构的关键位置：
根据桥梁的设计图纸和实际构造，建立桥梁的三维有限元数值模型；
对桥梁的三维有限元数值模型进行静力和动力分析，模拟桥梁在各种荷载工况下的应力应变分布；
结合结构可靠度理论，确定桥梁结构的潜在失效模式和起主导作用的应力集中区域；
根据应力应变分布和失效模式分析结果，识别出桥梁结构的安全敏感区，即需要重点监测的关键位置。
为了准确确定桥梁结构的关键位置，可以采取以下一系列步骤进行详细的分析和评估。
首先，需要根据桥梁的设计图纸和实际构造，建立一个精确的桥梁三维有限元数值模型。这个过程需要借助先进的计算机建模软件，将桥梁的每一个细节都尽可能地还原到模型中，包括桥梁的跨度、截面形状、材料特性等。通过这个模型，可以模拟桥梁在各种不同荷载工况下的受力情况。
接下来，将对这个三维有限元数值模型进行静力和动力分析。静力分析可以了解桥梁在静态荷载作用下的应力应变分布，而动力分析则可以模拟桥梁在动态荷载(如地震、风载等)作用下的响应。通过这些分析，可以更全面地了解桥梁在不同工况下的受力状态，为后续的关键位置识别提供基础数据。
在获得了桥梁在各种荷载工况下的应力应变分布后，需要结合结构可靠度理论，进一步分析桥梁结构的潜在失效模式和起主导作用的应力集中区域。结构可靠度理论可以帮助我们评估桥梁结构在不同工况下的安全性能，识别出可能存在的安全隐患。通过分析应力集中区域，可以确定哪些位置在受力过程中容易出现问题，从而作为关键位置的重点监测对象。
最后，根据应力应变分布和失效模式分析的结果，可以识别出桥梁结构的安全敏感区，即需要重点监测的关键位置。这些位置可能包括桥梁的节点、支座、梁体等关键部位，它们的安全性能直接关系到整个桥梁结构的稳定性和安全性。通过对这些关键位置的持续监测和维护，可以及时发现并处理潜在的安全问题，确保桥梁的正常运行和使用安全。
总之，通过建立三维有限元数值模型、进行静力和动力分析、结合结构可靠度理论评估以及识别安全敏感区等步骤，可以有效地确定桥梁结构的关键位置。这不仅有助于更好地了解桥梁的受力状态和性能表现，还可以为后续的桥梁维护和管理提供有力的依据和支持。
进一步的，所述桥梁结构健康监测模块包括应变传感器、位移传感器、裂缝计、温度计、加速度计以及无损检测设备。
桥梁结构健康监测模块是确保桥梁安全运行的重要组成部分，它通过各种传感器和设备，对桥梁的关键参数进行实时监测，从而及时发现潜在的安全隐患，并采取相应措施进行维修和加固。下面将详细介绍桥梁结构健康监测模块中的各个组成部分及其作用。
首先是应变传感器，它用于测量桥梁结构在不同受力状态下的应变情况。通过安装在桥梁关键部位的应变传感器，可以实时监测桥梁受力状态的变化，从而评估桥梁结构的整体稳定性和安全性。这些数据对于及时发现桥梁的疲劳损伤、裂缝等问题具有重要意义。
其次是位移传感器，它能够监测桥梁结构在不同受力状态下的位移情况。位移传感器通常安装在桥梁的关键节点或支撑结构上，通过实时监测桥梁的位移变化，可以及时发现桥梁的变形和沉降等问题，为桥梁的维护和管理提供有力支持。
裂缝计是专门用于监测桥梁裂缝的设备，它能够实时监测裂缝的宽度、长度和发展趋势。裂缝是桥梁结构损伤的重要表现之一，通过裂缝计可以及时发现裂缝的存在和发展，从而采取相应的措施进行修复和加固，防止裂缝进一步扩大影响桥梁的安全使用。
温度计则用于监测桥梁结构的温度变化情况。温度变化对桥梁结构的影响不容忽视，特别是在极端气候条件下，桥梁结构的温度应力可能会导致裂缝、变形等安全问题。通过安装温度计，可以实时监测桥梁结构的温度变化，为桥梁的安全运行提供重要参考。
加速度计是用于监测桥梁结构动态响应的设备，它能够测量桥梁在不同外力作用下的加速度响应。加速度计可以帮助我们了解桥梁结构的动力特性，及时发现桥梁结构的振动异常和共振等问题，为桥梁的安全运营提供有力保障。
最后是无损检测设备，它是一种非破坏性的检测方法，可以在不破坏桥梁结构的前提下，对桥梁内部的结构损伤进行检测。无损检测设备通常包括超声波检测、射线检测、磁粉检测等多种方法，通过这些方法可以及时发现桥梁内部的空洞、裂纹等损伤问题，为桥梁的维修和加固提供重要依据。
综上所述，桥梁结构健康监测模块包括应变传感器、位移传感器、裂缝计、温度计、加速度计以及无损检测设备等多个组成部分。这些传感器和设备通过实时监测桥梁结构的各种参数和状态，为桥梁的安全运行提供了有力保障。在实际应用中，需要根据桥梁的具体情况和需求，选择合适的传感器和设备进行安装和监测，确保桥梁的安全运行。同时，还需要加强对桥梁结构健康监测技术的研究和应用，不断提高监测的准确性和效率，为桥梁的安全运营提供更加可靠的保障。
进一步的，数据采集模块还包括数据存储单元和环境适应单元，数据存储单元用于长期存储收集的数据以便进行历史分析，环境适应单元用于根据环境变化调整数据采集参数。
数据采集模块集成了数据存储单元和环境适应单元，为数据的长期保存和适应多变环境提供了强大的支持。
首先，数据存储单元是数据采集模块中不可或缺的一部分。它的主要任务是将收集到的数据长期存储起来，以便后续进行历史分析、数据挖掘和趋势预测。数据存储单元通常采用高速、高容量的存储设备，如固态硬盘或分布式存储系统，以确保数据的完整性和可靠性。此外，为了保障数据的安全，数据存储单元还会采用加密技术、备份机制和容错策略，以防止数据丢失或被非法访问。
环境适应单元则是数据采集模块中的另一个关键组成部分。由于数据采集系统往往部署在各种复杂多变的环境中，因此环境适应单元的作用就显得尤为重要。该单元能够实时监测环境变化，如温度、湿度、压力、光照等，并根据这些变化自动调整数据采集参数，以确保数据的准确性和可靠性。例如，在高温环境下，环境适应单元可能会降低数据采集频率，以减少设备过热对数据的干扰；而在低光照条件下，它可能会调整摄像头的曝光时间，以提高图像质量。
通过数据存储单元和环境适应单元的协同工作，数据采集模块不仅能够在各种恶劣环境下稳定运行，还能够为数据分析师和决策者提供全面、准确的历史数据支持。
总之，数据采集模块通过集成数据存储单元和环境适应单元，实现了数据的长期存储和自适应环境调整，为数据的准确性和可靠性提供了有力保障。
进一步的，评估桥梁健康状态并动态调整载重限制标准包括以下步骤：
采用时变平均值法对原始监测数据进行滤波和修正，消除噪声和异常值的影响；
采用基于深度神经网络训练的有监督学习模型从经过预处理的监测数据中，提取关键的结构特征量；
同步分析来自车辆监测模块的车辆重量和流量信息，计算桥梁当前所承受的实时荷载，具体公式为：其中，其中，Lreal_time是桥梁的实时荷载，wi是第i辆车的重量，vi是第i辆车的流量信息，M是车辆总数；
将提取的结构特征量和计算得到的实时荷载，作为输入参数传递至桥梁健康状态评估模型，综合分析并评估桥梁当前健康状态；
根据评估得到的桥梁健康状态，自动生成桥梁的动态载重限制标准，具体公式表示为：Wlimit(t)＝Wdesign×(1-Hindex(t))，其中，Wlimit(t)是在时间t的动态载重限制标准；Wdesign是桥梁的设计载重能力；Hindex(t)是桥梁的健康状态指数，取值范围为[0,1]，其中，0表示完全健康，1表示完全失效；
设置桥梁健康状态的安全阈值，当评估模型输出显示桥梁健康状况低于该阈值时，将自动降低载重限制标准。
对桥梁健康状态的持续监测和动态调整载重限制标准不仅关乎桥梁的安全运行，还直接影响到交通流畅和公众安全。为了实现这一目标，需要采取一系列科学、系统的方法和技术手段。
首先，对原始监测数据进行预处理是不可或缺的一步。由于监测设备可能受到各种外部干扰，产生的数据中往往包含噪声和异常值。这些不准确的数据会对后续的分析和评估造成误导。因此，需要采用时变平均值法对这些原始数据进行滤波和修正，以消除这些不良影响。这种方法能够基于时间序列数据的特点，有效平滑数据波动，提高数据的准确性和可靠性。
接下来，需要从预处理后的监测数据中提取关键的结构特征量。这一过程对于后续的桥梁健康状态评估至关重要。为此，可以采用基于深度神经网络的有监督学习模型。这种模型能够通过大量的训练数据，自动学习并提取出与桥梁健康状态密切相关的结构特征量。这些特征量能够为我们提供关于桥梁当前状态的重要信息，为后续的评估工作奠定基础。
同时，我们还需要同步分析来自车辆监测模块的车辆重量和流量信息。这些信息是计算桥梁当前所承受的实时荷载所必需的。通过公式可以计算出桥梁的实时荷载，这一计算过程能够让我们实时了解桥梁所承受的压力，为后续的评估和调整工作提供重要依据。
在得到结构特征量和实时荷载后，需要将这些信息作为输入参数传递给桥梁健康状态评估模型。这一模型能够综合分析并评估桥梁当前的健康状态。通过这一模型，能够了解桥梁的当前状况，包括是否存在裂缝、变形等问题，以及这些问题的严重程度。这些信息对于制定合适的载重限制标准至关重要。
此外，还需要设置桥梁健康状态的安全阈值。当评估模型输出显示桥梁健康状况低于该阈值时，系统将自动降低载重限制标准。这一措施能够在桥梁出现潜在问题时及时采取措施，防止问题进一步恶化，确保桥梁的安全性和稳定性。
综上所述，通过采用时变平均值法滤波和修正原始监测数据、提取关键结构特征量、同步分析车辆重量和流量信息、综合评估桥梁健康状态以及动态调整载重限制标准等一系列步骤，能够实现对桥梁健康状态的全面监测和有效管理。这将有助于确保桥梁的安全运行，提高交通效率，保障公众安全。同时，这一方法也为现代桥梁管理提供了新的思路和技术支持，推动了桥梁管理的科学化和智能化发展。
进一步的，安全阈值的设定包括以下步骤：
选择与桥梁结构安全直接相关的监测指标；
基于桥梁正常运营状态下的长期监测数据，了解各监测指标的正常变化范围；
对历史监测数据进行统计分析，确定各监测指标的正常值及其波动范围；
根据历史监测数据的统计规律，设定黄色预警阈值，具体公式为：Yj＝μj+k·σj，其中，Yj为第j个监测指标的黄色预警阈值，μj为Xj的历史正常值，σj为Xj的历史波动范围；k是基于风险偏好设定的系数，取值在1到2之间，Xj为第j个监测指标的实时监测值；
根据设计规范、材料强度或最不利工况的计算值，设定红色预警阈值，以标识可能的结构损伤或安全问题，具体公式为：Rj＝μj+n·σj，其中，Rj为第j个监测指标的红色预警阈值；n是一个较大的系数，反映了最不利工况下的极限状态；
使用有限元模型对预警阈值进行验证，确保其科学性和合理性；
根据实际监测数据和桥梁运营情况，定期对预警阈值进行检验和调整。
预警阈值的设定，作为桥梁结构安全监测的核心环节，对于及时发现潜在的安全隐患、防止重大事故的发生具有重要意义。
首先，选择与桥梁结构安全直接相关的监测指标是预警阈值设定的基础。这些指标通常包括桥梁的位移、应力、振动频率等，它们能够直接反映桥梁结构的受力状态和工作性能。通过对这些指标的实时监测，可以及时发现桥梁结构的异常变化，为预警阈值的设定提供数据支持。
其次，基于桥梁正常运营状态下的长期监测数据，了解各监测指标的正常变化范围至关重要。这需要对历史监测数据进行深入的统计分析，通过对比不同时间段的监测数据，找出各监测指标的正常值及其波动范围。这些数据将为后续预警阈值的设定提供重要参考。
在设定预警阈值时，需要根据历史监测数据的统计规律，结合风险偏好系数，计算出黄色预警阈值和红色预警阈值。黄色预警阈值用于提示桥梁结构可能存在的安全隐患，而红色预警阈值则用于标识可能的结构损伤或安全问题。
接下来，需要使用有限元模型对预警阈值进行验证，确保其科学性和合理性。通过有限元模型分析，可以模拟桥梁在不同工况下的受力状态和工作性能，从而验证预警阈值的准确性和可靠性。同时，还可以根据实际监测数据和桥梁运营情况，定期对预警阈值进行检验和调整，以保证其始终符合桥梁结构安全的实际需求。
总之，桥梁结构安全监测预警阈值的设定是一个复杂而重要的过程。需要选择与桥梁结构安全直接相关的监测指标，了解各监测指标的正常变化范围，设定科学合理的预警阈值，并通过有限元模型验证其准确性和可靠性。只有这样，才能及时发现潜在的安全隐患、防止重大事故的发生，确保桥梁的安全运营。
进一步的，所述载重车辆通行决策模块采用多目标优化算法，将结构安全和通行效率作为优化目标，并采用遗传算法求解方法获取最优解，具体公式为：
minimize f1(x),f2(x),f3(x),
subject to x∈X,
Lreal_time(x)≤Wlimit(t),
Hstate(x)≥Hthreshold,
其中，f1(x)＝结构安全度量，f2(x)＝通行效率度量，f3(x)＝环境风险度量，Hstate(x)＝桥梁健康状态指数，Hthreshold＝安全阈值，X＝可行解集合。
载重车辆通行决策模块的核心为采用了多目标优化算法。多目标优化算法是一种能够同时处理多个优化目标的计算方法。在载重车辆通行决策中，主要关注三个目标：结构安全、通行效率以及环境风险。这三个目标之间往往存在相互制约的关系，因此需要通过多目标优化算法来找到一种平衡。
具体来说，结构安全度量是对桥梁结构在载重车辆通行过程中的安全性能进行评估的指标。它考虑了桥梁的承载能力、材料性能、结构稳定性等多个因素，以确保桥梁在承受载重车辆时不会发生结构破坏或安全事故。
通行效率度量则关注于如何快速、有效地安排载重车辆的通行。这涉及到交通流量的控制、车辆排队时间的减少、通行速度的提升等多个方面。通过优化通行策略，可以显著提高道路的通行效率，减少交通拥堵和延误。
环境风险度量则是对载重车辆通行过程中可能对环境造成的影响进行评估的指标。例如，载重车辆的排放会对空气质量产生影响，而车辆的运行噪音也可能对周边环境造成干扰。通过降低环境风险，可以更好地保护生态环境和居民的生活质量。
为了实现这些目标，采用了遗传算法求解方法。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。在载重车辆通行决策中，遗传算法能够自动调整各种参数和策略，以找到在满足结构安全、通行效率和环境风险要求下的最优通行方案。
综上所述，载重车辆通行决策模块通过采用多目标优化算法和遗传算法求解方法，实现了对结构安全、通行效率和环境风险的综合优化。这不仅提高了道路的安全性和通行效率，还有助于降低环境风险和保护生态环境。
进一步的，所述智能监测采集站还包括：
大屏显示设备，用于显示桥梁结构健康状态、动态载重限制标准以及车辆通行情况信息；
灾害风险评估模块：结合地理信息系统数据和气象预报信息，评估桥梁受自然灾害影响的风险，提前采取预防措施，保障桥梁及周边安全；
实时环境监测模块：集成环境监测传感器，实时监测桥梁周围的环境因素；
弹性路权调整模块：与智能交通管理系统集成，用于实现基于车辆流量和结构健康状态的动态路权调整和网络化通行优化。
大屏显示设备是智能监测采集站的信息展示中心。它不仅能够实时显示桥梁结构的健康状态，包括桥墩、桥面、钢索等关键部位的应力、变形等数据，还能够展示动态载重限制标准，让驾驶员了解当前桥梁的承重能力。此外，大屏显示设备还能够展示车辆通行情况信息，包括车流量、车型分布、通行速度等，为管理者提供第一手资料，帮助他们更好地掌握桥梁的运行状况。
除了大屏显示设备，灾害风险评估模块也是智能监测采集站的重要组成部分。这一模块能够结合地理信息系统数据和气象预报信息，对桥梁可能受到的自然灾害风险进行评估。比如，在暴雨、大风、地震等极端天气条件下，灾害风险评估模块可以预测桥梁可能受到的影响，提前发出预警，为管理者提供决策依据，采取必要的预防措施，保障桥梁及周边地区的安全。
此外，实时环境监测模块也是智能监测采集站不可或缺的一部分。它集成了多种环境监测传感器，能够实时监测桥梁周围的环境因素，包括温度、湿度、风速、风向、降水量等。这些数据对于了解桥梁的运行环境、预测桥梁的耐久性和安全性至关重要。通过实时环境监测模块，管理者可以及时发现潜在的安全隐患，采取有效措施，防止事故的发生。
最后，弹性路权调整模块则是智能监测采集站与智能交通管理系统集成的关键。它基于车辆流量和结构健康状态，实现动态路权调整和网络化通行优化。当桥梁交通流量过大或结构健康状态不佳时，弹性路权调整模块可以自动调整交通信号灯的时序，优化交通流线，缓解交通压力。同时，它还可以与智能交通管理系统联动，实现智能化的交通管制和引导，提高桥梁的通行效率，减少交通拥堵和交通事故的发生。
综上所述，智能监测采集站通过大屏显示设备、灾害风险评估模块、实时环境监测模块和弹性路权调整模块等核心功能，实现了对桥梁的全方位、多角度监测和管理。它不仅提高了桥梁的安全性和通行效率，而且为管理者提供了丰富的数据支持，帮助他们做出更为科学合理的决策。
进一步的，超载预警模块包括一个自动拦截装置，当车辆超载时能够暂时阻止车辆进入桥梁。
超载预警模块在桥梁安全监控系统中扮演着至关重要的角色。这一模块不仅具备预警功能，还配备了一个自动拦截装置，这一创新设计显著提升了桥梁的安全防护能力。
首先，超载预警模块通过先进的传感器技术，实时监测经过桥梁的车辆重量。当检测到车辆超载时，系统会立即触发警报，提醒相关人员注意并采取相应措施。这一环节的关键在于传感器的准确性和灵敏度，它们必须能够精确测量车辆重量，并在超载情况下迅速作出反应。
紧接着，自动拦截装置将发挥至关重要的作用。一旦确认车辆超载，该装置将立即启动，暂时阻止车辆进入桥梁，从而防止因超载可能造成的结构破坏或安全隐患。自动拦截装置可以采用多种方式，例如伸缩式栏杆、升降式路障等，这些装置都需要具备快速响应、稳定性好和耐久性强等特点。
超载预警模块的设计和应用，不仅体现了对桥梁安全的重视，也展示了现代科技在交通运输领域的应用成果。通过实时监测和自动拦截，这一模块能够有效减少超载车辆对桥梁的损害，延长桥梁使用寿命，保障公众安全。
总之，超载预警模块是桥梁安全监控系统的重要组成部分，它通过自动拦截装置等有效措施，为桥梁安全提供了有力保障。
进一步的，所述弹性路权调整模块采用基于约束优化的动态调度算法，综合考虑车流量、桥梁状态和周边路网情况进行分配调整。
弹性路权调整模块采用了基于约束优化的动态调度算法，使得道路使用权的分配更加科学和灵活。通过综合考虑车流量、桥梁状态以及周边路网情况，该模块能够实现路权的合理分配和调整，从而提高道路的使用效率和安全性。
首先，车流量是弹性路权调整模块考虑的关键因素之一。通过实时监测和分析道路的车流量数据，能够准确掌握各路段的交通状况。当某一路段的车流量超过设计容量时，可以迅速作出反应，调整路权分配，以缓解交通拥堵。这种动态调度的方式，不仅能够确保道路的畅通，还能有效减少因交通拥堵造成的能源浪费和环境污染。
其次，桥梁状态也是弹性路权调整模块关注的重点。桥梁作为道路的重要组成部分，其安全性和稳定性对于整个交通系统的运行至关重要。通过实时监测桥梁的应力、变形等关键指标，系统能够及时发现潜在的安全隐患，并采取相应的路权调整措施。例如，在桥梁维护期间，可以通过调整路权，引导车辆绕行，以确保桥梁的安全和维修工作的顺利进行。
此外，周边路网情况也是弹性路权调整模块综合考虑的因素之一。在实际交通管理中，各路段之间的相互影响不容忽视。因此，需要综合考虑周边路网的车流量、道路状况等因素，进行全局优化。通过调整不同路段之间的路权分配，可以实现整个交通网络的均衡运行，提高道路的整体使用效率。
综上所述，弹性路权调整模块在交通管理中发挥着重要作用。通过基于约束优化的动态调度算法，该模块能够综合考虑车流量、桥梁状态和周边路网情况，实现路权的合理分配和调整。这种智能化的管理方式，不仅有助于提高道路的使用效率和安全性，还能为城市的可持续发展提供有力支持。
Claims (10)
1.一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，包括：
桥梁结构健康监测模块：部署于桥梁结构的关键位置，实时采集桥梁结构的状态数据；
车辆监测模块：安装于桥梁的两端，包括称重传感器和车流量监测设备，用于实时采集车辆重量和流量信息；
数据采集模块：负责收集桥梁结构健康监测模块和车辆监测模块收集的数据；
数据交互模块：用于实现与智能交通管理系统及桥梁健康监测系统的数据共享和通信，确保数据的高效传输和系统的协同工作；
结构健康与载重评估模块：基于数据采集模块收集的数据实时评估桥梁健康状态并动态调整载重限制标准；
载重车辆通行决策模块：根据动态调整的载重限制标准及流量信息，实时判断是否允许特定载重车辆通过；
超载预警模块：当检测到车辆超过动态载重限制标准时，通过声光警示装置发出警告。
2.根据权利要求1所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，采用以下步骤确定桥梁结构的关键位置：
根据桥梁的设计图纸和实际构造，建立桥梁的三维有限元数值模型；
对桥梁的三维有限元数值模型进行静力和动力分析，模拟桥梁在各种荷载工况下的应力应变分布；
结合结构可靠度理论，确定桥梁结构的潜在失效模式和起主导作用的应力集中区域；
根据应力应变分布和失效模式分析结果，识别出桥梁结构的安全敏感区，即需要重点监测的关键位置。
3.根据权利要求1所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，所述桥梁结构健康监测模块包括应变传感器、位移传感器、裂缝计、温度计、加速度计以及无损检测设备。
4.根据权利要求1所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，数据采集模块还包括数据存储单元和环境适应单元，数据存储单元用于长期存储收集的数据以便进行历史分析，环境适应单元用于根据环境变化调整数据采集参数。
5.根据权利要求1所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，评估桥梁健康状态并动态调整载重限制标准包括以下步骤：
采用时变平均值法对原始监测数据进行滤波和修正，消除噪声和异常值的影响；
采用基于深度神经网络训练的有监督学习模型从经过预处理的监测数据中，提取关键的结构特征量；
同步分析来自车辆监测模块的车辆重量和流量信息，计算桥梁当前所承受的实时荷载，具体公式为：其中，其中，Lreal_time是桥梁的实时荷载，wi是第i辆车的重量，vi是第i辆车的流量信息，M是车辆总数；
将提取的结构特征量和计算得到的实时荷载，作为输入参数传递至桥梁健康状态评估模型，综合分析并评估桥梁当前健康状态；
根据评估得到的桥梁健康状态，自动生成桥梁的动态载重限制标准，具体公式表示为：Wlimit(t)＝Wdesign×(1-Hindex(t))，其中，Wlimit(t)是在时间t的动态载重限制标准；Wdesign是桥梁的设计载重能力；Hindex(t)是桥梁的健康状态指数，取值范围为[0,1]，其中，0表示完全健康，1表示完全失效；
设置桥梁健康状态的安全阈值，当评估模型输出显示桥梁健康状况低于该阈值时，将自动降低载重限制标准。
6.根据权利要求5所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，安全阈值的设定包括以下步骤：
选择与桥梁结构安全直接相关的监测指标；
基于桥梁正常运营状态下的长期监测数据，了解各监测指标的正常变化范围；
对历史监测数据进行统计分析，确定各监测指标的正常值及其波动范围；
根据历史监测数据的统计规律，设定黄色预警阈值，具体公式为：Yj＝μj+k·σj，其中，Yj为第j个监测指标的黄色预警阈值，μj为Xj的历史正常值，σj为Xj的历史波动范围；k是基于风险偏好设定的系数，取值在1到2之间，Xj为第j个监测指标的实时监测值；
根据设计规范、材料强度或最不利工况的计算值，设定红色预警阈值，以标识可能的结构损伤或安全问题，具体公式为：Rj＝μj+n·σj，其中，Rj为第j个监测指标的红色预警阈值；n是一个较大的系数，反映了最不利工况下的极限状态；
使用有限元模型对预警阈值进行验证，确保其科学性和合理性；
根据实际监测数据和桥梁运营情况，定期对预警阈值进行检验和调整。
7.根据权利要求1所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，所述载重车辆通行决策模块采用多目标优化算法，将结构安全和通行效率作为优化目标，并采用遗传算法求解方法获取最优解，具体公式为：
minimize f1(x),f2(x),f3(x),
subject to x∈X,
Lreal_time(x)≤Wlimit(t),
Hstate(x)≥Hthreshold,
其中，f1(x)＝结构安全度量，f2(x)＝通行效率度量，f3(x)＝环境风险度量，Hstate(x)＝桥梁健康状态指数，Hthreshold＝安全阈值，X＝可行解集合。
8.根据权利要求1所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，超载预警模块包括一个自动拦截装置，当车辆超载时能够暂时阻止车辆进入桥梁。
9.根据权利要求1-8任一所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，所述智能监测采集站还包括：
大屏显示设备，用于显示桥梁结构健康状态、动态载重限制标准以及车辆通行情况信息；
灾害风险评估模块：结合地理信息系统数据和气象预报信息，评估桥梁受自然灾害影响的风险，提前采取预防措施，保障桥梁及周边安全；
实时环境监测模块：集成环境监测传感器，实时监测桥梁周围的环境因素；
弹性路权调整模块：与智能交通管理系统集成，用于实现基于车辆流量和结构健康状态的动态路权调整和网络化通行优化。
10.根据权利要求9所述的一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站，其特征在于，所述弹性路权调整模块采用基于约束优化的动态调度算法，综合考虑车流量、桥梁状态和周边路网情况进行分配调整。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410424683.7A CN118150088A (zh) | 2024-04-10 | 2024-04-10 | 一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410424683.7A CN118150088A (zh) | 2024-04-10 | 2024-04-10 | 一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118150088A true CN118150088A (zh) | 2024-06-07 |
Family
ID=91286820
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410424683.7A Pending CN118150088A (zh) | 2024-04-10 | 2024-04-10 | 一种用于桥梁健康监测系统的智能监测采集站 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118150088A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118329342A (zh) * | 2024-06-13 | 2024-07-12 | 苏交科集团股份有限公司 | 桥梁疲劳重车动态阈值确定方法、系统及存储介质 |
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2024
- 2024-04-10 CN CN202410424683.7A patent/CN118150088A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118329342A (zh) * | 2024-06-13 | 2024-07-12 | 苏交科集团股份有限公司 | 桥梁疲劳重车动态阈值确定方法、系统及存储介质 |
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