引言

桥梁作为交通网络的核心枢纽，它的结构完整性与耐久性对保障公众安全，维持社会经济运转有着直接影响。当前，大跨径桥梁与复杂结构桥梁，建设规模日益扩大，运营时间不断延长，桥梁逐渐面临材料老化、交通荷载超限等一系列的挑战。

长期以来，桥梁养护主要依靠的是人工定期检查和经验判断，但这种方式带有较强的主观性，而且存在响应迟缓、人力物力投入大等缺陷。此外，早期的桥梁健康监测系统大多采用类型单一、布置点较稀疏的传感装置。这类系统难以全面、精确地掌握结构的整体行为与局部细节，导致难以实现损伤的准确辨识和预警误报频繁、数据处理过慢等难题。

为了解决上述困难，推动桥梁维护向智能化、精细化转型的智慧监测推进，为此本研究设计了智能桥梁监测与养护系统。

该系统构建了一个全面智能的可持续运行的智能监测系统，通过采集桥梁整体结构响应及其周边环境数据，并对其数据进行深度处理，在获取桥梁结构信息的同时，对桥梁产生的异常状况，精确地识别。这一智能化系统，为桥梁的预防性养护，抑振处理，提供了科学的、客观的决策依据。

本文提出的技术方案整合了振动传感监测、北斗/GNSS高精度形变测量、基于机器视觉的表观巡检等多种感知方式，并深度融入人工智能算法。实现桥梁状态的全要素智能化感知，也为桥梁管养从“被动应对”转向“主动预警”、从“依赖经验”转向“依托数据”的深刻变革提供了切实可行的技术途径。

1 多维融合感知体系的关键技术架构

1.1 总体设计思路及核心体系

本体系以“端—边—云—用”四层协同为基础，构建一套多形式、智能化的桥梁健康监测系统。该体系目的在于突破传统单点、单维度监测以及监测不及时的局限，通过多种数据的分析，实现从“被动响应”到“主动预警”、从监测数据不准确到多维数据融合的转变。

1.2 核心感知模型及其作用

1.2.1 振动监测

通过放置于主梁关键截面、拉索、桥塔等部位的高灵敏度加速度传感器，实时采集结构动力响应信号。根据频率法实时计算索力，识别索力松弛情况与断丝风险；通过模态分析（频率、阻尼、振型）捕捉结构整体刚度的退化或局部损伤。

1.2.2 北斗高精度变形监测

采用了国产北斗三号多频接收机，结合实时动态差分（RTK）或精密单点定位（PPP）技术，实现对桥塔、主梁跨中、伸缩缝等关键部位中毫米级变动得监测。这个技术从根本上克服了传统光学测量对天气和光照条件的依赖，实现了全天候、全天时的稳定工作。并且它不会受视线遮挡能够广泛覆盖整座桥梁，保障了监测数据的连续性与可靠性。

1.2.3 智能视觉感知

在桥梁上部署高清全局摄像机与长焦或微距专用相机，结合系统监测的数据和人工智能的深度学习算法。实现交通荷载智能识别，将车型分类、车流量统计、偏载分析，并与结构响应数据关联；自动检测与追踪桥面裂缝、坑槽、护栏损坏等表观病害，提供直观图像证据。

1.2.4 人工智能融合中心

作为整个体系的中枢，负责对上述数据进行统计、分析与决策。其核心任务是实现数据与桥梁结构的结合、通过将不同来源的监测结果进行对比和验证实现智能诊断，并且能够滤除环境干扰与设备误报，得出综合评估报告与预警信息。

1.3 “端—边—云—用”四层协同架构

本体系采用分层实施、协同处理的架构设计，确保系统的可靠性、实时性与可扩展性。如图1端边云用结构图所示。

感知层（端）：作为数据源头，由放置于主梁关键截面、拉索、桥塔等部位的高灵敏度加速度传感器构成，实现对结构动力响应、细微变形、肉眼可见的外观情况、环境荷载等多维度信息的同步采集。

传输层（网）：构建高可靠、低延时的工业通信网络，综合采用5G无线专网与光纤工业环网。5G网络满足视频流通与部分传感器数据的灵活、无线化回传，彻底摆脱线缆的束缚，并确保视频能够及时的传阅；光纤环网则为高频振动数据和一些有高带宽、高实时性要求的数据提供稳定有线的通道，确保海量数据实时、无损上传。

平台层（云/边）：采用云边协同计算模式。

边缘层：在桥梁现场安装边缘计算网关，对原始数据进行初步清洗、压缩、本地AI推理（如视频抽帧分析、振动特征提取）与缓存，将一些较为安全的原始数据保存在边缘计算网关中，从而大幅减少向云端传输的数据量，提升响应速度，并在网络中断时保持基础功能。

云端层：安装一个整合了大数据平台、AI分析引擎、数字孪生模型的中心枢纽。负责海量历史数据的存储、多源异构数据的深度融合、高级AI模型的训练与迭代、结构数字孪生体的驱动与可视化渲染，深度趋势分析与预测。

应用层（用）：面向不同类型用户，提供多样化的人机互动操作面板与决策支持工具。包括：①面向指挥中心的三维可视化大屏，基于数字孪生技术全景展示桥梁实时状态、交通流、应力云图及报警信息；②面向移动巡检人员的手机APP，实现报警推送、突发地点和高关注地点的视频查看、任务接收与现场数据上报；③面向养护管理人员的决策支持系统（DSS），提供桥梁结构的健康评分报告、病害演化趋势预测、养护计划辅助制定等功能，实现养护决策的科学化与精准化。

2 系统功能与应用场景

2.1 桥梁状态实时监测与全景可视化

基于高精度BIM/GIS模型，集成多源实时数据，从而去构建桥梁数字的孪生体，实现桥梁状态的“一张图”全景可视化管理。系统对应力（精度±0.50 MPa）、位移（精度±0.20 mm）、沉降（精度±0.50 mm）、振动频率（精度±0.01 Hz）、倾斜角度（精度±0.01°）、温度（精度±0.50 ℃）、裂缝宽度（精度±0.05 mm）等关键参数进行持续监测（监测需求参数体系参见表1）。平台实时展示桥梁三维姿态、交通流热力图、关键截面应力云图及病害分布图，使管理人员可直观掌握桥梁整体“脉搏”，实现从宏观到微观的全维度状态感知。

监测项目	监测部位	参数范围	数据精度要求
应力/MPa	主梁、桥墩	0~80	±0.50
位移/mm	桥面、伸缩缝	0~50	±0.20
沉降/mm	桥墩基础、台座	0~100	±0.50
振动频率/Hz	主梁、吊杆	0~50	±0.01
倾斜角度/（°）	桥墩、塔柱	0~5	±0.01
温度/℃	主梁、桥面板	-40~70	±0.50
裂缝/mm	梁体、支座区	0~5	±0.05

2.2 智能分级报警

系统采用基于动态基线与环境解耦的智能分级报警机制（黄、橙、红三级），彻底摒弃固定阈值报警的弊端。一旦触发报警，系统自动启动“报警-查证-处置”闭环：自动关联并弹窗显示事发点位前后30秒的高清视频，同步呈现事发点的振动频谱、北斗位移曲线等多维数据。管养人员可在指挥中心“秒级”完成初判，准确区分车辆超载、交通事故、环境干扰或真实结构损伤，将传统需数小时乃至数天的现场人工复核流程压缩至分钟级，显著提升应急响应效率与精准度。

3结语

本系统研究针对传统桥梁健康监测技术中存在的数据不通、误报率高、响应滞后、成本高、长期稳定性不足以及信息处理不准确等问题，系统性地提出并构建了一套基于“振动+北斗+视觉+AI”的智能感知技术体系。该体系以“端—边—云—用”协同架构为骨架，深度分析结构动力学数据、细微得几何形变与肉眼可见得情况，构建能同时看懂、分析文字、图片、视频等不同类型信息得AI模型。实现了对桥梁结构状态的实时、精准、智能化监测与诊断，并及时提出解决措施。

主要结论如下：

（1）监测体系不再局限于单一参数超过阈值便报警的现象，而是通过融合多种信息进行协同诊断，实现了智能化提升。有实践应用表明，系统表现出优异的抗干扰性，能够有效排除环境得干扰，大幅减少了错误报警的发生，显著降低了虚警率。（可降低90%以上），并通过“报警—查证—处置”的闭环机制，将事件鉴别与响应时间从传统模式的小时级缩短至分钟级，也正是响应速度的提升，直接带动了监测预警准确性与运维效率的显著提高。

（2）设计确保了核心的可靠性、实时性与可扩展性：在感知层面，放置高灵敏度多类型得传感器，实现了多方面实时采集结构得动力响应型号；在运输层面，通过将5G与光纤两个网络结合，实现了高可靠、低时延的数据传输；在计算层面，云边协同模式优化了数据处理，同时强化了本地实时响应能力、保持正常运行和快速回复得能力；应用层则提供了覆盖全景可视化、移动巡检得平台。四层协同运作，使系统在可靠性、实时性及可扩展性上均获得提升，并能有效服务于从运维到管理的多元需求。

（3）通过推动预测性维护，从而降低总体运营成本，提升经济效益，实现了资产的保值增值；更在管理效益上通过促进养护决策从“经验驱动”到“数据驱动”的科学转变，增强了系统的协同性；在社会效益上，通过提升公共安全水平、保障交通畅通、提升了公众信心以及公众安全保障，体现了重要的战略价值。

综上所述，本文所提出的智能感知技术体系，为破解当前桥梁健康监测和桥梁抑振面临的困境提供了一套切实可行的解决方案，并为推动桥梁管养迈向智能化、精准化、预防性的新阶段提供了有力的技术支撑。

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