大数据分析技术在桥梁健康监测中的应用

苗秀鹏

重庆亚派桥梁工程质量检测有限公司 重庆市土木结构智慧监测工程技术中心

大数据分析技术在桥梁健康监测中的应用

苗秀鹏

重庆亚派桥梁工程质量检测有限公司 重庆市土木结构智慧监测工程技术中心

随着桥梁使用年限的增长，其各方面性能都会下降，对桥梁进行健康监测是本世纪研究的热点。面对海量的桥梁健康监测数据，及时对数据分析，确定桥梁的运营状况，保证桥梁安全运营具有非常重要的意义。本文简要介绍海量数据的处理方法，并陈简要述前人研究成果及数据的分析方法。

桥梁健康；监测数据；处理方法；分析

前言

近年来，随着我国经济的高速发展，交通量骤增，许多既有桥梁的设计荷载已不能满足现行车辆荷载的使用要求，桥梁结构安全受到严重威胁。为保障桥梁运营期内的结构安全，必须对桥梁进行健康监测，建立预警机制，以防止桥梁垮塌等重大事故发生。进行桥梁健康监测时，每天会产生大量数据，因此，面对海量的监测数据，有必要采用合适的处理手段从中分析出有价值的信息，以为桥梁结构运营状态评估提供重要的科学参考依据。

1 、桥梁健康监测大数据中心的功能与内容

1.1 健康监测系统本身产生的海量实时数据

健康监测系统通过安装在大桥上的各种传感器对大桥关键结构部位信息进行不间断采集，再对这些数据进行存储、传输、处理、分析，同时各个大桥上的数据也实时传送到数据中心，最终产生海量实时数据。在大数据背景下，这类数据处理源于数据的实时采集，数据处理的目标是将PB级数据的处理时间缩短到秒级，而对应的处理工具则需具备高性能、实时、可扩展等特性。

1.2 桥梁的设计、施工监控等资料数据

桥梁的设计、施工监控、竣工动静载试验、年度或定期检测等大桥相关资料也是桥梁数据的重要组成部分，这些数据可使用常规数据库的形式存储，属于结构化数据。目前分析工具与手段较多，属传统数据分析，但需要使用大数据分析软件来与之比较与分析。

1.3 社会数据

桥梁科技人员以及新闻报道人员针对桥梁的设计、施工以及运营等方面出版的书籍，发表的论文和报道属于社会数据，可从中可检索出相关有用信息来辅助健康与安全判断。社会数据绝大部分是非结构化数据或半结构化数据，要使用这部分数据难度很大，是研究与开发的重点。社会数据的搜索与提取主要使用大数据分析中的2个工具：语义搜索引擎和数据挖掘算法。

桥梁健康监测需要的本质功能是预测，而运用大数据的“样本=总体”的全新概念的本质功能也是预测，通过数据融合和数据挖掘方法达到预测桥梁损伤的目的。

2 、数据处理方法

2.1 系统误差处理方法

在数据采集过程中，系统误差是对同一个被测对象进行多次重复测量时，误差值的大小和符号(正值或负值)保持不变；或者在条件变化时，按一定规律变化的误差。判别原则：异常值检验方法是建立在随机样本观测值遵从正态分布和小概率原理的基础之上的。根据观测值的正态分布特征性，出现大偏差其可能性很低。当测值较少时，在正常的请款下，根据小概率原理，他们是不会出现的，倘若出现，那么必定存在异常值。由于在桥梁健康监测数据中，数据的不可再重复性及试验再现性，只能对数据进行理论上的推导，即对系统误差一般采用数据分析法。它包含残余误差观察法、残余误差校验法、计算数据比较法、不同公式计算标准差比较法、秩和检验法及t检验法等，用这些方法可以判别数据是否存在系统误差。若存在系统误差，可以检查仪器和周围环境，排除其他干扰因素的影响。

2.2 数据插补

在异常数据剔除后，需要对数据进行插补，以保证数据采集的连续性。常用的插补方法有：多项式曲线拟合、特殊值填补、插值、时间序列自适应移动平均模型、支持向量机插补、神经网络插补等。对于某些数据由于某种原因导致的缺失，可以从传感器之间的相关性着手，进行数据关联性分析并进行插补；也可以根据该传感器数据之间的联系运用上述插补方法进行插补。

2.3 数据消噪

采集的数据由于外界各种因素的干扰下，其数据很大程度的失真，只有经过滤波处理后，才能得到较为准确有效的数据。为了获得真实值，可以采取一定的数据平滑滤波方法能有效的消除噪声。常用的方法有移动平均滤波法、算术平均值滤波法、中值滤波、低通滤波、限幅滤波、局部加权回归散点平滑滤波法、局部修正平滑数据滤波法及Savitaky-Golay平滑滤波法等。每种滤波方法都能达到一定的消除噪声的效果，因此应该针对不同工程合理选取自己的滤波处理方法。

3 、数据分析

在数据经过处理后，进而应用数据对桥梁进行评判，从数据挖掘的角度，对数据进行趋势分析、关联分析及相关分析。趋势分析是在长时间，海量数据的基础上，通过对数据整理得出相应的趋势线，根据趋势线对桥梁健康状况发展趋势进行估计；相关分析是对监测数间存在某种的联系进行分析，在现在的技术和条件下面对海量数据我们很难定义出他们之间存在确切关系，我们只要知道他们存在相关关系，这具有重要的意义；关联分析是指参数之间的内在联系。目前国内运用健康监测数据做了很多研究，研究表明温度、挠度、裂缝宽度、伸缩缝位移、支座变形等因素存在一定的联系。

4 、结束语

桥梁健康监测技术是近几十年来发展的新技术，它的海量数据，单系统的片面性还没有得到很好的解决；同样，大数据分析技术是近几年来发展的全新技术，利用大数据分析扩展认知能力有着广阔的应用前景，深度学习、知识计算、可视化等大数据分析技术已被广泛应用于不同的行业和领域。本文提出了使用大数据分析技术建立桥梁健康监测大数据中心的新概念，给出了大数据分析技术在桥梁健康监测中的应用前景和方向。随着大数据时代的到来，桥梁健康监测技术也会有突飞猛进的发展，从而构建一个全国性的大中小型桥梁的健康、病害、预防、诊治一体化管理的用于分析、整合、规范、指导的信息数据链交互平台，提供一个可靠、高效、并能够不断优化服务的健康与安全保障系统。

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