桥梁检测设备浅析
2021-09-28孙宏斐夏晓华
孙宏斐,夏晓华
(长安大学工程机械学院,陕西 西安 710064)
随着我国交通运输事业的发展,桥梁作为交通运输枢纽,不仅数量越来越多,且跨度越来越大。目前,国内不仅有各种跨江跨海大桥,如港珠澳大桥,还有数量众多的高架桥。随着使用年限的增加,这些桥梁将不可避免地出现一些结构损伤,影响桥梁正常使用,对人民生命财产造成严重威胁。为应对上述问题,国内外工程机械企业及相关领域从业者,研究并发明了多种用于检测桥梁状态的设备,提出了较为全面的检测方式,为桥梁检测提供了强有力的保障。本文将总结现有桥梁检测设备的类型,综合分析其优缺点,适用范围及未来发展趋势,为桥梁检测设备的发展及检测技术的提升提供方向。
1 桥梁检测设备
现有桥梁检测设备主要包括桥梁检测车、桥梁综合检测车、桥梁检测机器人和桥梁检测无人机。
1.1 桥梁检测车
桥梁检测车是一种可以为桥梁检测人员在检测过程中提供作业平台,装备有桥梁检测仪器,用于流动检测和或维修作业的专用汽车。桥梁检测车主要分为折叠臂式和桁架式两种,如图1和图2所示。一般是在汽车底盘(如东风底盘、欧曼底盘)基础上加装专用工作装置而成。它可以随时移动位置,能安全、快速、高效地让检测人员进入作业位置进行流动检测或维修作业。我国最早的桥梁检测车是由徐工集团液压气动机械公司联合西安公路交通大学(长安大学前身)和河南省公路局成功研制出的XZJ5140JQJ10型折叠臂式桥梁检测车。
图1 折叠式
图2 桁架式
桥梁检测车本质上是人工检测的延伸,将检测人员送至桥面下或对桥塔进行抵近检测,但也给检测人员带来了较高的作业风险,如2017年11月南宁三岸大桥检测事故。此外,桥梁检测车作业平台的外伸和回收易受桥梁灯杆、护栏等上部结构影响,检测效率偏低。基于此,设备可靠度和结构自由度的提升是桥梁检测车首要关心的研究内容。
1.2 桥梁综合检测车
桥梁综合检测车与道路综合检测车类似,由专用工程车辆加装专业检测设备组成。可使用超声波、红外线及各种传感器,在不进入桥下或高空的情况下,完成桥梁检测,同时,还可对桥面进行检测。检测效率及安全性高于桥梁检测车。但对于桥墩或桥塔较高的桥梁,检测设备穿透能力有限,难以全面检测。
1.3 桥梁检测机器人
桥梁检测机器人是一种能够半自主或全自主完成桥梁检测的智能机器,包括用于桥梁裂缝检测的爬壁机器人(图3),用于缆索检测的缆索检测机器人(图4),用于管道检测的管道机器人,同时也包括由桥梁检测车演变而来的无人桥梁检测机器人,该检测装置在折叠臂或桁架末端加装摄像机及其他检测仪器,取代原有的工作平台。减少了工作荷载,缩小了检测装置的体积,同时使设计者将研究重心由设备整体的可靠性、安全性,转移到增加装置自由度,提高检测仪器可达性等方面。
图3 爬壁机器人
图4 缆索检测机器人
桥梁检测机器人在功能上比较单一,但在结构和成本上相比桥梁检测的重型设备,经济效益更高,是未来智能化检测不可缺少的重要组成部分。
1.4 桥梁检测无人机
桥梁检测无人机由无人机加装摄像装置及其他桥梁检测仪器组成,是无人机桥梁检测的核心设备。由于无人机是一种灵活性较高的设备,无人机检测范围理论上可以覆盖除水下及桥梁内部外的整个桥梁。无人机检测虽然有其自身独特的优势,但受限于无人机技术、图像处理技术、通信技术等因素影响,目前无人机检测仍停留在辅助检测阶段。
长远来看,随着技术的发展,无人机桥梁检测将逐渐正规化,无人机检测将逐步取代重型机械设备检测,成为未来检测领域不可缺少的一部分。
1.5 综合分析
综合分析上述4种检测设备:
(1)传统重型检测设备难以适应现代桥梁检测的需求。桥梁检测车及桥梁综合检测车的检测效率较低,且检测时需占用车道,加重交通负担。随着桥梁宽度、高度及结构复杂程度地增加,无论是桥梁检测车还是搭载超声波等先进检测仪器的综合检测车,检测范围都难以覆盖整个桥梁。
(2)轻型化、专用化的检测设备在未来检测设备中将占有较大市场。重型桥梁检测设备不仅在检测范围上受限,经济效益也较低,除占用车道、堵塞交通外,每台设备的成本也较高。轻型化、专用化的检测设备,如桥梁检测机器人在检测范围及经济效益上具有较大的优势,也更符合国家倡导的低碳减排。
(3)应用图像处理、深度学习等技术的非接触式智能检测装置将成为主流发展方向。随着人们生活水平的提高,未来桥梁建设将不仅考虑实用性,同时还会注重美观性。这就意味着,桥梁的结构将更加复杂。传统的接触式检测,如爬壁机器人,在桥梁曲面增多的情况下将难以应用,桥梁检测车工作平台的外伸及回收将面临更大的挑战。应用图像处理、深度学习等技术的非接触式智能检测将成为主流发展方向。
2 结语
本文介绍了目前应用于桥梁检测的设备,分析了不同设备的优缺点、适用范围及未来发展趋势。通过综合分析得出以下结论,传统重型检测设备难以适应现代桥梁检测的需求,轻型化、专用化的检测设备在未来检测装备中将占有较大市场;应用图像处理、深度学习等技术的非接触式智能检测装置将成为主流发展方向。