20世纪90年代，亚洲一些国家如日本、韩国等开始研究并在一些大型桥梁上安装健康监测系统。目前的桥梁健康监测系统的研究现状和一些特点主要表现在以下几个方面：

(1)通过布设在桥梁上的传感器能够测量并记录桥梁的行为。

(2)重视对桥址处环境的监测(温度、风、交通荷载等)。

(3)各系统都毫无例外的进行了桥梁动力加速度、速度的监测。

(4)由于科学技术的发展，特别是通讯技术和现代测量技术的发展，使得桥梁健康监测系统能够获取桥梁相对准确的信息，并且可以实现系统的大容量、网络化的数据自动采集、自动入库。

桥梁健康监测的基本内涵即是通过对桥梁结构状况的监控与评估，为桥梁在特殊气候、交通条件下或桥梁运营状况异常严重时发出预警信号，为桥梁的维护维修和管理决策提供依据与指导。然而，桥梁结构健康监测不仅是为了结构状态监控和评估，其信息反馈于结构设计的更深远的意义在于，结构设计方法与相应的规范标准等可能得到改进。再有就是桥梁健康监测带来的不仅仅是监测系统和对某特定桥梁设计的反思，还可能并应该成为桥梁研究的“现场实验室”。桥梁健康监测为桥梁工程中的未知问题和超大跨度桥梁的研究提供了新的契机。由运营中的桥梁结构与其环境所获得的信息不仅是理论研究和实验室调查的补充，还可以提供有关结构行为和环境规律的最真实是信息。因此，桥梁健康监测不只是传统桥梁检测加结构评估新技术，而且被赋予了结构监控与评估、设计验证和研究与发展三方面的意义。

近年来，通信网络、信号处理、人工智能等技术的不断发展加速了桥梁监测系统的实用化进程。业界纷纷着手研究和开发各种灵活、高效、廉价、并且不影响桥梁结构正常使用的长期实施监测方法或技术。桥梁健康监测系统的部署和应用不单单具有重要的现实意义，还具有重要的研究价值，在推动和发展智能化、数字化和信息化桥梁工程中起到了积极的作用。

作为交通系统的组成部分，桥梁在人类文明的发展和演化中起到了重要作用。随着现代科技的发展以及运输需求的不断增长，大型桥梁（如跨海大桥、大跨度桥梁等）越来越多的出现在人们的视野中，这些桥梁造价动辄几亿甚至几十亿元，在交通、军事和社会生活等方面有着重要的战略意义。然而，桥梁在建造和使用过程中，由于受到环境、有害物质的侵蚀，车辆、风、地震、疲劳、人为因素等作用，以及材料自身性能的不断退化，导致结构各部分在远没有达到设计年限前就产生不同程度的损伤和劣化。这些损伤如果不能及时得到检测和维修轻则影响行车安全和缩短桥梁使用寿命，重则导致桥梁突然破坏和倒塌。据统计，如今在美国近60万座桥梁中性能不足和有功能缺陷的占28.6%。美国每年桥梁投资90%用于更新维修旧桥，只有10%用于新建桥梁。

我国现有公路桥5000余座，总长130万公里，1/3以上的桥梁都存在结构性缺陷、不同程度的损伤和功能性失效的隐患。近年来，我国陆续出现了多次重大桥梁事故。这些发生的事故与很多因素有关，但是缺乏有效的监测措施和必要的维修、养护措施是重要的原因之一。这些触目惊心的事故使得人们对现代桥梁的质量和寿命也逐渐关注起来。对桥梁结构进行质量检测和健康监测，已成为国内外学术界、工程界研究的热点。

传统的桥梁检测在很大程度上依赖于管理者和技术人员的经验，缺乏科学系统的方法，往往对桥梁特别是大型桥梁的状况缺乏全面的把握和了解，信息得不到及时反馈。如果对桥梁的病害估计不足，就很可能失去养护的最佳时机，加快桥梁损坏的进程，缩短桥梁的服务寿命。如果对桥梁的病害估计过高，便会造成不必要的资金浪费，使得桥梁的承载能力不能充分发挥。

健康监测系统分成三个等级，即长期在线自动健康监测系统、定期离线健康监测系统和定期养护健康检测系统。长期在线自动健康监测系统是最高等级的健康监测系统，该系统适合于在特大跨径复杂桥梁结构和具有重大战略意义的关键桥梁上使用。该等级的桥梁健康监测系统具有如下的特点：传感器长期布设在桥梁上，并通过相应技术连接在一起，构成传感器子系统。各传感器的数据采集通过健康监测系统中心控制系统动态实时的下达采集指令，触发传感器的开关，实现数据采集。采集的数据经系统的数据通信系统直接自动进入健康监测中央数据库。桥梁管理部门和客户可以通过网络远程访问中央数据库并进行健康诊断。

目前此类系统，传感器数据采集及中央数据库等各子系统的连接还是通过数据线的连接。随着无线传感器技术的研制，无线健康监测系统有望实现。定期离线健康监测系统是长期在线自动监测系统的一种简化，最大的区别是定期离线健康监测系统的数据采集和管理是离线的、人工的。与长期在线自动健康监测系统相比，该系统省掉了数据的自动采集设备和软件，无需大量的数据线并避免了数据的长距离传输带来的数据精度的损失。该系统投资额度相对小，适合于一般重要的桥梁。而且，该系统在以后如果需要的话，可以直接升级为长期在线自动健康监测系统。

定期养护健康检测系统适合于一般桥梁和对整个路线沿线的所有桥梁的健康监测，该系统的功能和性质接近于一般桥梁的养护管理，可以这样描述：桥梁管理部门购置相应的桥梁检测设备，包括传感器及其相应的数据采集和处理软件、桥梁健康诊断软件。这些设备都存放于实验室，不长期固定在桥梁上。桥梁管理部门定期的利用这些设备对所辖桥梁进行健康检测。该系统最大的优点是可以监测多个桥梁的健康状况，同时设备容易维护、更换和更新。

桥梁健康监测系统的设计是实施桥梁健康监测的第一步。目前关于桥梁健康监测系统设计的标准、原则还没有统一的说法。本文结合国内外已经安装的桥梁健康监测系统的特点，探讨桥梁健康设计的一些原则。

从已经安装的桥梁健康监测系统中可以看出，这些桥梁健康监测的测点布置的数量、监测项目有很大差异。这种差异一方面来自于桥梁结构形式和所处地理环境的差异，另一方面来自于各健康监测设计的目的和投资额度的不同。桥梁健康监测系统的设计要遵循“因桥而异、因桥制宜、经济实用、稳定可靠”的16字原则。

因桥而异、因桥制宜。不同地区、不同桥梁结构形式的健康监测的内容是不一样的。不同地区的气候、地质环境会有很大差别，桥梁健康监测的一部分内容就包括对桥址处环境的监测，比如风、地震、温度等。

经济实用、稳定可靠。桥梁健康监测系统的实施费用是昂贵的，因此，投资额是制约桥梁健康监测系统规模和设备的重要因素。健康监测系统的设计应作效益．成本分析，设计出经济实用、稳定可靠的健康监测系统。

基于以上分析，建议在桥梁健康监测系统设计时遵循以下步骤：

(1)针对具体桥梁，确定监测系统的目的和功能。

(2)分析桥梁的结构特点、环境状况、运营情况，确定桥梁健康监测系统的监测项目。

(3)建立桥梁有限元模型进行结构静动力分析，确定应力相对不利的位置及动力分析结果，结合工程经验、结构特点及测点优化理论综合确定测点布置方案。

(4)结合投资额度，广泛调研现代测试技术的发展，确定各监测项目传感器的选型 。2100433B

作者郭健结合几个大型桥梁健康监测的系统研发，过去对结构损伤识别方法开展深入的研究工作中，阅读了大量国外和国内的相关文献，包括从航天航空、机械等领域到土木工程领域的研究成果。经过综合分析后认为：如果把桥梁结构当作一个系统来进行损伤识别，那么最关键的是对系统测试数据中所包含系统参数信息的深度挖掘和认识。因此，《大型桥梁健康监测系统及损伤识别理论》选取了小波分析作为工具，结合系统辨识、模式识别和人工智能等学科理论，提出了基于多尺度分析和信息融合的思想来实现损伤识别，并完成了一个完整的理论和试验研究。在研冤过程中，作为“数学显微镜”的小波分析以其深炯的哲学意义吸引了我，即：通过多个不同尺度的相互结合来观察和分析事物的全貌和细节，能使我们更容易更清晰地观察事物发展的规律，获得更为完整的认识。正如数学界所言“世界无处不小波”，小波分析在桥梁健康监测和损伤识别领域的应用还有很大的空间。

第1章桥梁健康监测和结构损伤识别技术

1.1土木工程结构进行健康监测的重要性

1.2结构健康监测和损伤识别的发展

1.3国内外对结构健康监测的研究现状

1.4大型桥梁结构健康监测系统介绍

1.5结构健康监测中的损伤识别方法

第2章基于小波分析的结构健康监测策略

2.1结构健康监测中的关键性问题

2.2多尺度分析理论

2.3小波分析理论

2.4面向实时在线监测的结构健康监测策略

第3章结构动力系统的多尺度分析

3.1损伤识别的动力系统模型分析

3.2单自由度模型的结构动力系统多尺度分析

3.3多自由度模型的结构动力系统多尺度分析

3.4结构损伤的时变系统分析及其状态空间模型

3.5结构损伤多尺度分析的数值仿真研究

第4章实时监测中的结构损伤预警

4.1结构损伤预警的目的及重要性

4.2多尺度损伤预警的理论基础和小波基的选取

4.3应用小波分析对测试信号进行去噪的方法

4.4基于小波变换的损伤预警研究

第5章损伤特征提取及模式分类方法

5.1结构损伤的模式识别问题

5.2损伤信息的小波包特征提取方法

5.3基于神经网络的损伤模式分类

第6章基于信息融合的损伤确认、定位及定量

6.1结构损伤识别中的多传感器信息融合

6.2损伤识别的耦合神经网络融合算法

6.3结构损伤识别的模型实验

6.4损伤特征的提取和数据层融合

6.5结构损伤的确认、定位及定量

第7章未来的技术展望

参考文献2100433B

第1章 绪论

1.1 桥梁结构健康监测的背景及意义

1.2 桥梁健康监测系统的发展及应用现状

1.2.1 桥梁健康监测的发展历程

1.2.2 桥梁健康监测系统的应用现状

1.3 桥梁结构的安全性评价与寿命预测的发展

1.3.1 常规工程结构耐久性、使用寿命预测研究现状及分析

1.3.2 基于远程实时监测的使用寿命预测理论研究相关前期工作

参考文献

第2章 桥梁结构动力监测原理

2.1 概述

2.2 结构系统动力计算

2.2.1 单自由度系统

2.2.2 多自由度系统

2.2.3 桥梁结构动力系统

2.3 结构模态参数识别

2.3.1 单自由度系统传递函数、频响函数及参数识别

2.3.2 多自由度系统传递函数和频响函数

2.3.3 结构模态模态参数辩识

2.4 结构物理参数的识别

2.4.1 模态转换理论的频率识别法

2.4.2 动力复合反演的时域识别法

2.5 桥梁结构动力学监测

2.5.1 桥梁结构动力学特性测试

2.5.2 桥梁健康监测动力学特征应用

2.6 小结

参考文献

第3章 桥梁健康实时监测系统方案设计

3.1 桥梁健康实时监测信息采集系统研究及应用

3.1.1 总体设计原则

3.1.2 桥梁健康实时监测内容的选择

3.1.3 主要参数的监测方法

3.2 桥梁健康监测传感器布设优化方法

3.2.1 传感器优化布置原则

3.2.2 基于遗传算法的传感器优化布设方法

3.3 典型桥梁安全远程实时监测集群系统

3.3.1 马桑溪长江大桥健康监测系统

3.3.2 重庆高家花园大桥

3.4 基于线性与非线性桥梁监测测点信息分析及应用

3.4.1 桥梁健康监测测点关联特性

3.4.2 基于时延转移熵与时延互信息的测点非线性关联特性分析

3.4.3 基于线性相关性的桥梁监测多传感器测点间关联分析

3.5 桥梁监测测点相关性在结构安全评估和预测中的应用

3.5.1 基于测点相关性的结构安全可靠度评估

3.5.2 基于相关度的结构损伤识别

3.6 小结

参考文献

第4章 桥梁健康监测信息的预处理

4.1 概述

4.2 海量数据处理

4.2.1 海量数据

4.2.2 海量数据的特点

4.2.3 海量数据管理的需求

4.2.4 海量数据的处理方法

4.3 数据失真的处理

4.3.1 监测信息数据失真的提出

4.3.2 数据失真的特点

4.3.3 数据失真的分类与表现形式

4.4 数据失真的识别方法

4.4.1 单点数据失真的识别

4.4.2 连续数据失真判断

4.5 数据失真的修复

4.5.1 趋势曲线修复法

4.5.2 神经网络修复法

4.5.3 修复方法的优缺点分析

4.6 数据换算处理

4.7 小结

参考文献

第5章 基于混沌时间序列的结构响应信息非线性分析

5.1 混沌动力学概述

5.1.1 混沌基本理论

5.1.2 混沌系统识别

5.2 时间序列

5.2.1 时间序列组成及分解

5.2.2 信号的奇异性检测与消噪

5.2.3 时间序列的时频特性分析

5.2.4 时间序列ARMA模型

5.3 混沌时间序列

5.3.1 基本理论

5.3.2 计算混沌特征参数

5.4 桥梁结构实时响应时间序列的混沌性分析

5.4.1 桥梁结构的非线，陆

5.4.2 基于Melnikov方法的桥梁结构混沌临界分析

5.4.3 桥梁健康实时监测时间序列

5.4.4 基于桥梁健康实时监测数据的混沌指标分析研究

5.5 基于混沌时间序列的桥梁结构状态评估研究

5.5.1 基于混沌时间序列的桥梁结构状态评估及预测

5.5.2 混沌在桥梁监测、评估与预测中应用展望

5.6 小结

参考文献

第6章 基于桥梁健康监测信息的结构抗力衰变特征分析

6.1 概述

6.2 结构本构关系理论

6.2.1 线弹性模型

6.2.2 非线弹性本构模型

6.2.3 弹塑性本构模型

6.3 影响桥梁抗力衰变的内、外因素分析

6.3.1 不确定性影响因素

6.3.2 收缩、徐变及松弛

6.3.3 碱-集料反应

6.3.4 混凝土、钢筋强度的时变效应

6.3.5 预应力损失

6.3.6 混凝土的碳化

6.3.7 钢筋的锈蚀

6.3.8 结构裂缝

6.3.9 荷载效应

6.4 结构抗力衰变特征因子的分析

6.4.1 静力特征因子

6.4.2 动力特征因子

6.4.3 基于混沌非线性分析的信号特征因子

6.5 基于桥梁实时监测信息的抗力特征因子分析及提取

6.5.1 基于桥梁健康监测信息的结构静、动力特征因子的提取

6.5.2 基于实时监测时间序列的混沌特征因子提取

6.6 基于桥梁实时监测信息反演物理参数的结构抗力分析研究

6.6.1 桥梁结构物理识别法方法分析

6.6.2 基于结构物理参数识别的结构抗力演变分析

6.7 基于动力特征因子的结构抗力分析研究

6.7.1 单因子对结构抗力的反映

6.7.2 多因子对结构抗力的反映

6.7.3 基于BP神经网络的结构抗力评估研究

6.8 基于混沌特征的桥梁结构抗力状态辨识研究

6.9 小结

参考文献

第7章 桥梁营运期随机荷载效应及其演变分析

7.1 桥梁营运期荷载效应特性分析

7.1.1 主梁挠度和应变的主要影响因素分析

7.1.2 营运期桥梁荷载效应特性演变分析

7.1.3 营运期桥梁荷载效应特性指标的构建

7.2 活载效应和劣化效应信息的提取技术

7.2.1 结构响应监测信息的时间多尺度特点

7.2.2 小波分析理论

7.2.3 多尺度分析及Mallat算法

7.2.4 活载效应信息的提取

7.2.5 劣化效应信息的提取

7.3 基于实时监测信息的桥梁结构荷载效应演变规律分析

7.3.1 马桑溪长江大桥健康监测系统

7.3.2 荷载效应的提取及其演变规律分析

7.4 小结

参考文献

第8章 桥梁营运期使用寿命评估及预测研究

8.1 在役桥梁剩余寿命概述

8.1.1 结构寿命的定义

8.1.2 钢筋混凝土结构寿命预测的准则

8.1.3 桥梁寿命评估及预测方法

8.2 大型在役桥梁结构时变可靠度分析

8.2.1 可靠度理论

8.2.2 基于BP神经网络的桥梁可靠度分析

8.2.3 GA-BP神经网络在桥梁可靠度评估中的应用

8.3 基于结构物理参数和荷载效应的时变可靠度结构寿命评估及预测

8.3.1 基于桥梁健康监测信息动态调整的时变可靠度寿命评估预测

8.3.2 传统桥梁结构寿命预测模式分析

8.3.3 基于结构物理参数和荷载效应的时变可靠度结构寿命评估

8.4 基于“一类学习”模式识别的桥梁寿命预测分析

8.4.1 基于一类SVM模式识别的桥梁寿命预测分析

8.4.2 基于信息几何混沌SVM桥梁寿命预测模型修正

8.5 基于最优停时理论的桥梁抗力及寿命演变研究

8.5.1 最优停时理论

8.5.2 基于最优停时理论的桥梁结构寿命演变研究

8.6 小结

参考文献 2100433B