[01139406]面向桥梁长期健康监测的大数据处理技术及应用

本项目完成的研究内容如下： （1）基于北斗的兼容型高精度位移监测终端研制 基于北斗的兼容型高精度位移监测终端是定位于多星多频的桥梁在线监测专用设备终端。该设备终端采用Linux操作系统作为系统平台,搭载着中海达自主研发基于北斗高精度低噪声的三星八频GNSS主板和全频段的GNSS天线,并结合4G全网通通信技术、Wi-Fi/4G/LAN多通信融合技术、硬件看门狗技术、外置USB存储技术、宽电压多模供电技术,实现20Hz高速率、多种数据传输模式、海量数据存储、多模数据下载、数据流传输等功能,并达到静态平面±（3.0mm+1×10-6D）,高程±（6.0mm+1×10-6D）的定位精度,满足长期、持续、稳定、精确的桥梁监测工作要求。 （2）长期健康监测数据多尺度关联性分析与多维度建模 针对在珠江黄埔大桥北汊斜拉桥稳定运营阶段采集到的温度和应变大数据时间序列进行特征分析,获取了温度和应变数据的基本特征,初步探索了二者的关联性。进一步利用傅里叶变换和小波变换对监测数据进行分析,结果表明温度与应变数据存在周期为24h和12h的频域成分,并且温度与应变之间有明显的正相关性。最后,建立了斜拉桥的整体和关键局部梁段有限元模型,结合小波变换的小波细节层信息,验证了24h周期的温度与应变信号之间的关联性,证明了日温对应变有显著的影响。本研究对桥梁长期健康监测温度和应变大数据所采用的数据分析方法及有限元验证方法可为桥梁长期健康监测数据的分析和数据挖掘提供有价值的参考。 （3）长期健康监测大数据的异常数据挖掘与分析 应用人工智能算法对桥梁健康监测数据进行信息挖掘以及数据分析。针对超重车识别问题,提取桥梁应变数据分析超重车荷载与应变数据的关联性,进一步提出基于应变阈值的超重车信号识别方法;以黄埔大桥北汊桥为背景,使用随机车流算法模拟车流,应用深度学习算法识别超重车,并对深度学习算法进行改良,提高识别效果。针对桥梁损伤识别问题,基于有限元模型建立了桥梁响应数据的大数据样本库,并提取数据不同特征作为输入量,使用多种机器学习模型对桥梁损伤进行识别,提出多种效果良好的桥梁损伤识别方法。 （4）基于桥梁长期健康监测数据的时变可靠度研究 以肇庆西江大桥为工程背景,首先按照汤立群团队提出的长期健康监测局部材料可靠度思想,把桥梁的应力和材料强度作为局部可靠度功能函数中的荷载效应（S）和结构抗力（R）,确定了基于桥梁长期健康监测数据的可靠度表征方法。其次,为反映局部可靠度的时变性,研究了能够反映时变性的监测数据概率化方法并确定了结构抗力的时变模型。最后,结合一次二阶矩的可靠度计算方法,对桥梁各监测点进行了局部时变可靠度分析,评估了桥梁在监测点附近的可靠度,以及这些可靠度随时间的变化。为进一步开展桥梁剩余寿命评估、桥梁维护决策等提供了指导性意见。 （5）基于云计算的桥梁长期健康监测服务平台研制及应用示范 基于所开发的桥梁长期健康监测系统,以广州地区珠江黄埔大桥、佛山地区富湾特大桥和肇庆地区的西江大桥等为例进行示范应用。在系统平台中建立珠江黄埔大桥、佛山富湾特大桥和肇庆西江大桥等桥的测点、控制箱和传感器等信息,并在桥梁信息管理、监测数据管理、用户管理等方面进行应用示范;利用有限元模拟或者实时监测数据,采用所开发的数据关联性分析、超重车识别、损伤识别和时变可靠度分析工具对桥梁进行桥梁监测数据关联性分析、超重车自动识别、桥梁损伤识别和桥梁可靠度分析等具体应用示范。 （6）项目共发表论文14篇,其中SCI论文10篇;申请专利10件,其中授权PCT专利1件,授权发明专利3件,授权实用新型专利1件;获得计算机软件著作权登记5项;牵头制订技术标准1项。 （7）培养博士生4名,硕士6名。 （8）项目累计实现销售收入4302.53万元,税额229.29万元。