大数据背景下的桥梁结构健康监测研究现状与展望

论文摘要

结构健康监测(SHM)技术在许多大型桥梁的运营养护管理中均有应用,但已有监测系统积累的海量数据并未被充分解读。为将大数据技术引入到桥梁SHM数据的处理分析中,首先总结大数据的概念和构成要素;然后分析SHM数据的工业大数据属性,梳理桥梁SHM大数据的研究方向;随后综述包括处理技术和分析方法在内的大数据技术在桥梁SHM中的应用现状,在由数据预处理、数据融合、特征工程、模式识别、可视化构成的大数据分析流程中提出SHM大数据研究的需求和应用场景;最后对大数据技术在桥梁SHM中的前景与驱动力进行展望和讨论。结果表明:SHM大数据研究应以结构状态评估为落脚点;大数据处理技术在SHM的系统框架搭建及数据分析能力扩展方面虽已得到较多应用,但其并非SHM大数据研究的重点;SHM数据融合对大数据分析方法有迫切需求,以实现桥梁SHM数据与外观检测等多源异构数据的多层面融合;深度学习、集成学习为结构状态敏感特征的提取提供了新的算法;有监督、无监督机器学习方法结合海量SHM数据将对结构状态评估下的模式识别问题形成更全面的认知;异常识别、相关分析、迁移学习等方法可为实桥SHM损伤识别提供支撑。研究结果可为SHM领域的大数据研究提供参考。

论文目录

• 0 引 言
• 1 大数据
• 2 桥梁结构健康监测
•   2.1 桥梁结构健康监测数据概况
•   2.2 桥梁结构健康监测数据与工业大数据
•   2.3 桥梁结构健康监测的研究现状
• 3 大数据技术在SHM中的应用
•   3.1 大数据处理技术的应用
•   3.2 大数据分析方法的应用
•     3.2.1 数据预处理
•     3.2.2 数据融合
•     3.2.3 特征工程
•     3.2.4 模式识别
•       （1）数据标准化
•       （2）有监督学习
•       （3）无监督学习
•       （4）异常识别
•     3.2.5 数据可视化
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孙利民,尚志强,夏烨

关键词: 桥梁工程,结构健康监测,综述,大数据,结构状态评估,损伤识别

来源: 中国公路学报 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 同济大学土木工程防灾国家重点实验室

基金: 国家重点研发计划项目(2017YFC1500605),上海市科委“科技创新行动计划”项目(18DZ1201203)

分类号: U446

DOI: 10.19721/j.cnki.1001-7372.2019.11.001

页码: 1-20

总页数: 20

文件大小: 3971K

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