橋梁健康監測係統作為橋（qiáo）梁（liáng）安全運行的重要保障，集成（chéng）了數據（jù）采集、數（shù）據處理和橋梁健（jiàn）康診斷等功能，如何使橋梁健康監測係統產生的海量監測數據利益最大（dà）化成為近（jìn）年來各學者的研究重點。中交路橋科技不斷（duàn）探索並實踐橋梁健康監測相關，那橋梁健康（kāng）監測（cè）技術的難（nán）點與發展趨勢是什麽呢？

1、橋梁模態參數自動識別

在橋梁健康監測係統中，通（tōng）過模態參數（shù）自動識別（bié）方法來獲（huò）取橋梁的頻率、振型和阻尼比，可為監測橋梁的行為異（yì）常或評估其健康狀態提供支撐。模態（tài）參數識別方法根據信號處理方式（shì）可分為三類：時域方（fāng）法（fǎ）、頻域（yù）方法和時頻域（yù）方法。頻域方法主要包括峰值拾（shí）取法 (PPT)和頻域分解法(FDD)；時域方法（fǎ）主要包括隨機子空間(SSI)、隨機減量法(RDT)和時域參數識別法(ITD)；時頻域方法結合了時域和頻域方法，主要包括小波變換(WT)和希爾伯特-黃（huáng）變換方法（fǎ） (HHT)。由於結構所處環境的複雜性和方法的局限（xiàn）性，參數識別結果（guǒ）中往往會引入許多虛假（jiǎ）模態，從而導致（zhì）對結構狀態（tài）的（de）誤（wù）判。無論采用時域方法還是頻域方法，消除（chú）噪聲影響、自動甄別真實模態和虛（xū）假模態、辨別並過濾虛假模態，實（shí）現橋梁模（mó）態參數的自動化識別，是近年（nián）來（lái）的研究（jiū）熱點。

2、橋梁（liáng）損傷（shāng）識別

橋梁（liáng）損傷識別作為橋梁健康監測的關鍵問（wèn）題之（zhī）一，一直（zhí）受到學者們的廣泛關注與研究（jiū）。2009年出現了基（jī）於模式的橋梁損傷識別方法。該方法將橋梁損傷識別分為四個階段：損（sǔn）傷檢（jiǎn）測、損傷定位、損傷程度評估以及橋梁使用壽命（mìng）預測（cè）。現階段，損傷敏感特征（zhēng）的提取以及損傷的分類與（yǔ）回歸是損傷識別（bié）的（de）研（yán）究重點。除了頻域（yù）、時域及時（shí）頻域損（sǔn）傷敏感特征的提取（qǔ）工作外，隨著（zhe）機器學習的發展，支持向量機（SVM）、反向傳播神經網絡（BPNN）和徑向基函數神經網絡（RBFNN）等模式識別（bié）算法也開始被廣泛用於橋梁損傷的分類與回歸任務。具有複雜自動特征提取的深度學習為基於模式識（shí）別的橋（qiáo）梁損傷識別（bié）提供了一種具有前（qián）景的解決方案。卷積神經網絡(CNN)、長短期記憶網絡(LSTM)及（jí）其改進的深（shēn）度學習方法（fǎ）也開始逐（zhú）漸運用於（yú）橋梁損傷（shāng）識（shí）別（bié）中。

3、橋梁監測（cè）信號分（fèn）解及成分提（tí）取

橋梁健（jiàn）康監測係統在工作期間會不斷地采集各（gè）類（lèi）橋梁信號，這導致了海量（liàng）的數據積累。如（rú）何高（gāo）效傳輸與運用橋梁（liáng）健康監測數據是學（xué）術界的一個熱點（diǎn）研究方（fāng）向。受橋梁運營環境的影響，野外實測橋梁監測（cè）信號通常包含有複（fù）雜（zá）環境噪聲。因此，開展橋梁監測信號分解重（chóng）構與有效成分提取是橋梁監測信號處理的重要一環。現階段，信號的分（fèn）解重構技術可在一定程度上（shàng）實現海量數據的壓（yā）縮，並通過信號分解重構技術進行信號降噪處理，其展示出了良好的性能。動態（tài）監測（cè）信號分解（jiě）與重構研（yán）究主要集中在小波變換（huàn）法(WT)、經驗模態（tài）分解法(EMD)、變分（fèn）模態分解法(VMD)及（jí）其結合改進方法上。

4、橋梁有限元模型修正

橋梁結構有限元模（mó）型修正能夠充（chōng）分考慮工程實際，以真實（shí）結構客觀存在的物理參數、幾（jǐ）何特性為修正對象，使得修正（zhèng）後的（de）模型（xíng）更貼合（hé）實際，分析結果更具科學性。其基本思想在於（yú）通過改變待修正參數來對目標函數開（kāi）展最小化尋優。在橋梁結構有限元模型修正方法（fǎ）的研究中，靈敏（mǐn）度矩（jǔ）陣法（fǎ）（SA）和（hé）響應麵（miàn）法（fǎ）（RSM）常用於結構參數的調整與（yǔ）尋優求解，其中響應麵法具有更高的計算效率。近年來，神經網絡（luò）、多項式（shì）響應麵和Kriging模型等基於代理模型的修正技術以及（jí）基於（yú）Bayesian概率推論（lùn）的修正（zhèng）技術正廣泛應用與（yǔ）橋梁結構有限元模型修正方麵的研究工作中。

橋梁模態參數（shù）識別的研究集中（zhōng）於真假模態的自動甄別、係統（tǒng）自適應定階（jiē）、減（jiǎn）少人為設置參數及閾值，實（shí）現實時運營模態分析等諸多方麵。橋梁損傷識別（bié）研究除機器學習的交叉融合外，利用更加（jiā）便利（lì）的智能手機作為傳感器實現損（sǔn）傷識別，以（yǐ）及嚐試將遷移學習用於種群損傷（shāng）識別等問題上也在尋（xún）求改進和突（tū）破。橋梁監測信號分解及成分提取研究方（fāng）麵，結合不同分解重構方法的優勢，開（kāi）發綜合能力更強的組合、改進方（fāng）法（fǎ）是該領域進一步研究的方向。有（yǒu）限元模型修正研究需要在改進優化識別算法、深（shēn）度代理模型技術層麵上開展（zhǎn）更（gèng）深層次的研究。在未來的研究工作中，提取有效的橋（qiáo）梁監測信號（hào），將各類算（suàn）法可靠地實踐於橋梁健康監測係統，進一步實現橋梁健康監測與計算機、測量（liàng）等學科的交叉融合，仍是實際工程麵臨的難題，還需廣大學者集（jí）思廣益、不懈努力、突破難關。

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