基于运营性能的高速铁路大跨度桥梁健康管理探讨

2020-05-11刘晓光

铁道建筑 2020年4期

刘晓光

（1.中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所，北京 100081；2.高速铁路轨道技术国家重点实验室，北京 100081）

截至2019年底，我国高速铁路里程已达3.5万km，由于受大河、深山峡谷、地质不良段等影响，线路基础设施多采用以桥代路。我国已开通运营的35条代表性高速铁路线路，桥梁约占线路总长的54%，最高达到91%，其中标准梁桥占全部桥梁长度的98%以上，而当桥梁跨越天堑时，则采用拱式或索支撑等特殊大跨度桥梁形式。如我国已运营斜拉桥最大主跨为630 m，在建的沪通长江大桥主跨已达1 092 m，在建的五峰山长江大桥为世界首座高速铁路悬索桥，主跨同为1 092 m。这些桥梁虽然数量不多，但都是线路中的重点工程，其结构状态对于高速铁路运营安全至关重要。与常用跨度和公路桥梁相比，大跨度铁路桥梁结构更为复杂，且桥上多采用有砟轨道，而高速列车具有行驶速度快、平稳性要求高等特点，对轨道平顺性、桥梁变形、行车舒适性等运营性能提出了更高的要求［1］。

随着高速铁路桥梁服役时间的增长，在外部列车荷载、风、温度等因素共同作用下，其结构性能将逐步退化，如何对桥梁进行高效、高质的管养以保证高速铁路桥梁的安全运营就显得尤为重要。目前，我国对高速铁路大跨桥梁的管养主要依据铁运〔2011〕131号《高速铁路桥隧建筑物修理规则》（试行）［2］等相关规范，进行日常的检查与定期的检定试验，部分大跨度桥梁安装了健康监测系统，同时基于模糊理论、层次分析法等提出了一系列桥梁状态评估与健康管理方法［3-6］。但上述方法主要考虑桥梁结构自身的承载能力、疲劳、外观状态等问题，未能从桥区高速铁路运营性能的角度进行健康管理。

桥梁作为高速铁路线路基础设施的重要组成部分，其最终目的是为高速列车运行提供高平顺、高稳定和高耐久性的轨道结构支承，其管养理念也应由维护结构安全向保证运营性能转变。鉴于此，本文在保证桥梁结构状态安全的前提下，充分考虑高速铁路桥梁运营性能，探讨高速铁路大跨度桥梁健康管理技术。

1 研究现状

高速铁路上绝大多数大跨度特殊结构桥梁按线路里程划入所在路局集团有限公司高速铁路线桥工务段下属车间，与所辖里程内的其他桥梁统一进行维护与管理，管养单位很少针对某座或某几座大跨度特殊结构桥梁专门安排车间进行管理。虽然极少数特大桥梁专门成立车间，从事检查维护工作，但依然存在检修人员和作业时间偏少的问题。以某工区为例，配备10人，既负责管内特大桥梁正桥、北引桥及北合建段的桥梁检查、养护和维修，又负责管内区段18座桥梁、14座涵洞及2座隧道的检修。此外，每周一到周四24：00到凌晨04：00为天窗工作时间，扣除上下桥及行走路程时间和准备时间，实际有效作业时间仅为140 min左右。鉴于此，设备管理单位对特殊结构桥梁的日常检查主要集中于每年的季度检、春检和秋检，检查数据主要以Excel、照片形式存储，数据格式由设备管理单位自己定义。存在结构病害名称不统一、病害定义不明确、病害描述过于繁杂、缺乏规范化等诸多问题，周期性检查数据很难与专项检查或联调联试/检定试验等数据统筹分析，导致管养数据信息化程度低而难以准确评估设备状态。

除了日常检查以外，还主要通过健康监测的方法掌握高速铁路大跨度桥梁的使用状态。美国于20世纪80年代，率先在多座桥梁上布设传感器，测试数据主要用于验证设计假定、监测施工质量和及时评定桥梁结构状态。20世纪末，我国逐渐开始对大型桥梁进行健康监测，如香港青马大桥，其上安装了800多个永久性传感器，对桥梁的荷载、振动、环境等因素进行监测。武汉天兴洲公铁两用长江大桥的健康监测系统主要包含桥址环境监测、结构响应监测、行车安全监测等［7-8］。但是，当前桥梁结构监测系统侧重于结构状态监测，对监测数据分析不足或难以进行有效分析，使得既有监测系统难以用于准确评估桥梁健康状态和指导高速铁路桥梁的养护与维修。与管养结合不紧密甚至没有直接联系［9-11］，无法回答“何时维护、维护什么、怎么维护”的问题。

2 总体思路

传统桥梁管养目的是保证桥梁结构安全，但高速铁路桥梁结构安全是否意味着高速铁路桥梁运营性能安全？以某座桥梁监测数据为例进行分析，见图1。通过对一段时间的监测数据进行分析，其应力远小于安全限值，且经过6年运营，桥梁结构整体动力响应变化不大，表明桥梁结构当期处于安全状态。对该桥通车前的轨道状态进行检测，结果发现在主桥梁端位置轨距变化偏大，轨道质量指数（Track Quality Index，TQI）也偏大。该桥运营几年后梁端区域出现活动钢枕、混凝土轨枕歪斜，尖轨爬行量较大、轨道几何状态不易保持等病害，这些都会影响高速铁路运营安全。可见，结构安全并不等同于运营安全。

图1 某桥梁监测数据分析

图2 基于运营性能的桥梁健康管理总体思路

因此，对于高速铁路大跨度桥梁，从保证运营性能的角度出发，针对当前桥梁管养的不足，提出基于运营性能的高速铁路大跨桥梁健康管理总体思路，包含运营性能智能检监测和健康管理2部分，如图2所示。其中，运营性能智能检监测体系中包括运营性能指标体系（桥梁和轨道服役状态指标）、智能检监测技术（智能人工巡检、无损检测和健康监测）、性能评价与状态预测（数据挖掘、性能演化研究与服役状态预测）等关键技术；健康管理是在对桥梁运营性能开展定量评价的基础上，综合对桥梁状况进行评估，搭建融合运营性能评价、病害知识库和养修作业指导书等的故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management，PHM）平台，以指导高速铁路大跨桥梁养护维修。

3 关键技术

3.1 桥区轨道状态保持

高速铁路大跨度桥梁一般采用正交异性整体钢桥面板，并在其上铺设有砟轨道［12-13］。随着运营时间推移，轨道结构在高速列车荷载反复作用下，会出现垂向、横向、轨距变形等轨道不平顺［14-15］，如超出限值会影响行车安全。因此，桥区轨道状态是影响高速铁路大跨桥梁运营性能的重要因素。

我国自主研发了功能完备的高速综合检测列车，可对包括桥区线路在内的所有轨道状态进行高速周期性巡检（图3），实现了轨距、高低、轨向、水平、三角坑、超高、曲率等轨道几何参数，以及车体横向加速度和垂向加速度等车体响应参数的快速检测，进而计算出TQI值、轨距变化率等反映轨道状态的特征指标。根据轨道动态不平顺管理标准分为经常保养、舒适度、临时补修和限速四级，以指导线路养修。

图3 轨道检测示意

在此基础上，针对桥区有砟轨道特点，研究提出了指导道床维修的道床捣固指数，采用捣固指数可精确反映捣固期间轨道几何状态变化趋势。根据捣固指数，结合数据挖掘方法，建立了基于灰度理论的捣固指数预测模型，为桥区有砟道床维修进一步提供依据。

3.2 桥梁整体状态识别

基于长期监测数据，建立了桥梁整体损伤识别方法，对桥梁整体状态进行实时评估，分别引入ARMA模型、神经网络法及三分之一倍频程谱对监测数据进行时域和频域分析，从3个角度提出桥梁整体损伤预警指标，从而通过已有健康监测系统对桥梁结构整体状态实时预警。

采用ARMA模型对加速度数据进行时域分解，分析了ARMA模型中表示结构固有特性的AR系数对于损伤的敏感性，提出了基于AR系数的损伤预警指标，建立了损伤预警方法，可识别ARMA模型的微小变化，以此反映结构固有特性的改变。

结构的损伤往往会引起其固有属性的改变，如自振频率、阻尼比等。研究表明，桥梁结构自振频率与温度、列车荷载等因素有极其复杂的相关性。采用BP神经网络建立了多元相关模型，采用多样本假设检验可有效识别模态频率的变化，以此建立了基于模态频率的桥梁整体损伤预警方法。

在相同列车荷载通过时，桥梁结构响应其频谱特征应基本一致。通过三分之一倍频程谱对加速度数据进行频域变换处理，构建频域上的特征向量，以相关系数、余弦相似度和欧式距离作为指标，观测特征向量的相似性，判断响应一致测点采集数据是否发生变化，对桥梁整体状态损伤预警。

3.3 关键部位健康管理

统计表明，我国高速铁路大跨度桥梁运营时间最长已接近10年，总体服役状态良好，桥梁主体结构尚未发现较大病害，但支座、梁端伸缩装置等关键部位病害易发，且日常检查难以发现。要实现高速铁路桥梁运营性能的健康管理，需实时掌握这些关键部位的结构状态，并结合劣化规律进行故障预判和预防维修。

3.3.1 梁端伸缩装置与钢轨伸缩调节器

高速铁路大跨度桥梁的梁端设置伸缩装置与钢轨伸缩调节器用于保证钢轨在主、引桥梁缝处的可靠过渡和支承，同时适应温度、列车活载等作用下的伸缩。该装置除需要适应梁缝部位的伸缩、平动位移和转角，也应具有良好的强度和刚度，以保证高速列车安全、平稳通过梁端区域。

梁端往复变位以及多部件连接使得该装置成为高速铁路大跨度桥梁的病害易发部位，整体可分为功能性病害（如连杆折断、钢枕歪斜、尖轨过大爬行等）以及外观性病害（如掉漆、锈蚀等）2大类。针对功能性病害，采用位移、应变等传感器进行监测；针对外观性病害，采用视频图像识别进行监测。建立了梁端伸缩装置有限元模型，见图4。通过对实测数据与有限元模型分析，得到梁端纵向伸缩位移与环境温度的关系，根据梁端两侧钢轨横向偏移量评定列车通过的安全性，通过伸缩装置的应力变幅来评估其疲劳可靠性，建立梁端伸缩装置的评定方法与周期性保养标准，梁端伸缩装置评估体系见图5。

图4 梁端伸缩装置有限元模型

图5 梁端伸缩装置评估体系

3.3.2 支座

高速铁路大跨度桥梁荷载大，采用的大吨位支座结构复杂，病害时有发生。目前，铁运〔2011〕131号《高速铁路桥隧建筑物修理规则》（试行）［3］主要针对支座外观病害、变位等损伤情况进行检查，而对于支座磨耗、支承、转动性能等难以评估。

图6 1 d内温度对桥梁球型支座位移的影响

基于长期监测数据，分析了1 d内温度对支座位移的影响，见图6。提出了基于累积位移的支座耐久性预测与评估方法，即剔除温度和白噪声的影响，计算列车荷载作用下支座日（或周、月、年）累积位移，采用线性拟合方法建立累积位移序列随监测天数变化模型，再由最小二乘法获得模型的增长斜率。通过增长斜率可预测该支座发生损伤的风险，斜率越大，表示该支座损伤风险越大。某桥支座一周的累积位移变化规律见图7，可见，累积位移呈线性增长，斜率保持不变，表明该桥支座状态良好。

图7 某桥支座一周的累积位移变化规律

4 桥梁故障预测与健康管理系统

PHM是一种全面故障检测、隔离、预测及健康管理的技术。PHM不仅代表了技术的转变，更是维护策略和概念上的转变：即从传统基于传感器的诊断向基于智能系统预测的转变，为在准确的时间对准确的部位进行准确而主动维护的模式升级提供了基础。本文以建筑信息化模型（Building Information Modeling，BIM）为载体，承载桥梁健康监测、轨道几何状态监测、关键部件监测、人工巡检、综合检测车等运营相关数据，关联设计、施工及竣工验收的关键信息，集成基础管理、可视化管理、档案资料管理、在线监测、桥梁巡检、诊断与预测、养护与维修、系统管理等内容于一体，通过专用算法库，探索高速铁路大跨桥梁的状态诊断和预测分析，指导大跨度桥梁的养护维修。

4.1 BIM技术应用

BIM是一种先进的技术手段和管理理念，本质是工程项目的全生命周期管理，具有可视化、完备性、协同性、关联性等特点，在大跨度桥梁健康管理应用中具有显著优势。

4.1.1 BIM标准应用和扩展

铁路BIM联盟陆续发布了13项BIM标准，主要应用在设计和施工阶段。尽管运维BIM模型与设计、施工有很大区别，但应遵循通用的技术标准。

桥梁运维对象一般是构件，因此，BIM标准应用中主要参考了《铁路工程信息模型分类和编码标准》（1.0版）［16］中的53表，将桥梁结构划分为4大结构部位，即上部结构、下部结构、支座和附属设施。

为了确定最小运维单元，在4大结构部位划分基础上，可按线分法进行符合结构实际特征的划分，如上部结构划分为主桁、桥面系、联结系等，主桁又可进一步划分为上弦杆、下弦杆等，直至最小构件种类。为确保BIM模型单元的易读性和唯一性，必须对桥梁构件进行编号，编号规则中应包含结构部位、部件、构件，孔跨、桁别、流水号等因素。

对53表的分类扩展不仅满足了桥梁模型组织结构的分解，而且每一类构件赋予了唯一的IFD编码。BIM模型是桥梁全生命周期信息的载体，以IFD编码为主导，能够实现同类构件多种知识元素的逻辑关联，示例见图8。

图8 基于构件编码实现综合信息关联示例

通过构建基于构件库、病害库、检查库和维修库为基础的知识库体系，为基于BIM模型进行大桥检查作业、病害标准化描述、维修作业、应急处置、验收管理等提供了基础。基于IFD的病害关联见图9。

图9 基于IFD的病害关联

4.1.2 信息集成

属性信息按时间阶段可分为设计信息、施工信息和运维信息，按表现形式可分为结构化数据和非结构化数据。为全面掌控桥梁结构状态，有必要基于运维BIM模型集成不同种类信息。

BIM模型以HSF（HOOPS Stream File）格式存储，设计信息主要以结构化数据方式存储，通过模型ID查看模型自带属性信息；施工和运维数据多以非结构化数据为主，主要通过文件方式存储，基于构件编码与BIM模型关联，最终实现多源异构数据信息与BIM模型的集成关联，见图10。

图10 多源异构数据信息与BIM模型的集成关联

大桥BIM模型病害修复位置及前后对比如图11所示。

图11 大桥BIM模型病害修复位置及前后对比

4.2PHM系统

4.2.1 整体功能架构

基于BIM的大跨度桥梁运维管理系统依托客户端（C/S）、广域网（B/S）、移动互联网（M/S）3S网络架构，PHM系统整体功能架构见图12。

图12 PHM系统整体功能架构

三端功能各有侧重：C/S通过加载大场景精细化BIM模型，进行全桥BIM综合展示、病害展示、故障诊断与预测分析；B/S端包括基础管理，在线监测，智能巡检，诊断预测和养护维修；M/S主要是智能化的人工巡检，涉及巡检流程管理及模型信息的浏览、查看。

PHM系统面向三端实现了模型、数据、业务的互联互通，固化了大桥检修工作的闭环管理流程，促使了检养修模式、运维管理模式的升级。

4.2.2 智能人工巡检

当巡检对象出现病害时，在手持终端中选择对应构件BIM模型，不仅实现病害位置的可视化定位，而且系统将自动提示对应所属病害的标准描述，结合拍照、录像和语音功能，方便检查人员的全方位描述、准确记录与快速查看。

智能人工巡检中嵌入了桥梁状态分层、分级评估方法，基于病害特征对桥梁状况进行定量分析评估，分层、分级评估流程见图13。首先对结构单元进行评分，再逐级向上依次对桥梁4大结构部位、各孔跨、主桥进行4个层次的状态评分，给出相应的状态区间及健康代码，不同健康代码反映不同的桥梁状态，进而为桥梁养护维修决策提供参考。