桥梁结构损伤识别方法及系统技术领域
本发明涉及桥梁技术领域。
背景技术
近二三十年，我国频繁发生各种桥梁事故，比较严重的是桥梁的突然垮塌事故，造
成重大的人员伤亡和财产损失。大桥倒塌的原因众多，但是可以肯定的是大桥倒塌前，某些
关键部位由于各种动力静力荷载的长期作用及各种不利环境因素的影响，造成桥梁结构的
疲劳、材料的腐蚀及老化，以及缺乏及时的发现和维修，使桥梁结构的损伤在使用期内产生
累积、其刚度发生衰退等，从而严重影响桥梁结构的使用寿命，甚至严重超出设计的极限安
全范围，导致突发事故的发生。可见，这些桥梁事故发生时，桥梁工作者尤其是桥梁管理部
门，没能提前发现桥梁结构性能已发生退变，从而提前做出预警，更没能及时采取相应的加
固维修措施，造成了桥梁事故的频发和突发。
大量的在役桥梁结构等大型交通基础设施迫切需要一种有效的方法监测和评估
其健康状态，实时准确识别出桥梁结构的损伤情况。虽然国内外大量学者进行了桥梁结构
健康监测系统的研究、开发和实际工程应用，但是安全评估与损伤识别主要以理论成果居
多，由于实际桥梁结构和野外环境条件的复杂性、实测数据的不完备性以及外部干扰导致
桥梁结构响应的不确定性等，使已有的研究成果的实际应用效果仍有许多不尽人意的地
方。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供桥梁结构损伤识别方
法及系统，能直接分析判断桥梁结构是否有损伤、准确识别损伤位置和损伤程度，为桥梁维
护、维修与管理决策提供依据和指导，保证桥梁结构的安全运营。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：
桥梁结构损伤识别方法，包括以下步骤：
(1)采集环境变量和桥梁结构的挠度信息；
(2)评估桥梁结构的健康状态，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报；
(3)利用损伤位置识别模型识别出损伤位置；
(4)利用损伤程度识别模型识别出损伤程度。
优选的，所述步骤(1)中所述环境变量包括环境温度、环境湿度和桥梁结构所受的
荷载情况。
优选的，所述步骤(2)中采用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法。
优选的，所述步骤(2)包括：建立预测函数，根据桥梁建成后的通车试验或鉴定试
验及运营初期一定时期内结构完好状态下监测系统所采集到的所述环境变量与挠度信息
的历史数据，采用所述最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法建立所述桥梁结构的挠度信
息与环境变量之间的函数关系，即预测函数；信息处理，在桥梁结构的正常运营阶段，将实
测的环境变量代入所述预测函数进行计算，可得到预测挠度信息，并计算出实测挠度信息
与预测挠度信息的差值；健康状态评估，将所述实测挠度信息与预测挠度信息的差值与事
先拟定的标准值进行对比分析，当此差值在规定的范围以内时，则认为桥梁结构健康状态
正常，继续采集数据，如果此差值超过规定的范围，则认为可能存在异常，发出安全警报。
优选的，所述步骤(3)中损伤位置识别模型采用C-支持向量分类机(C-SVC)算法建
立。
优选的，所述步骤(3)包括：建立损伤位置识别模型，建立桥梁结构的有限元模型，
计算桥梁结构在各种荷载工况下，结构无损伤和发生不同程度损伤时，桥梁结构关键截面
的最大挠度，构造损伤识别指标变量，采用多类分类方法C-支持向量分类机算法建立损伤
位置识别模型；挠度信息处理，根据实测挠度信息，提取实测到的桥梁结构各指定关键截面
的最大挠度，构造变换为损伤识别指标；损伤位置识别，将所述损伤识别指标输入所述损伤
位置识别模型中，通过对比分类，识别出损伤位置信息。
优选的，所述步骤(4)中损伤程度识别模型采用ε-支持向量回归机(ε-SVC)算法建
立。
优选的，所述步骤(4)包括：建立损伤程度识别模型，根据各关键截面分别损伤时
的损伤识别指标变量，采用ε-支持向量回归机算法建立损伤程度识别模型；信息处理，得到
损伤位置信息及损伤识别指标；损伤程度识别，将所述损伤识别指标输入损伤程度识别模
型中，通过对比分析，识别出损伤程度信息。
优选的，所述桥梁为铁路桥梁。
桥梁结构损伤识别系统，包括：数据采集模块、健康状态评估模块、报警模块、损伤
位置识别模块、损伤程度识别模块和显示模块；所述数据采集模块用于采集桥梁结构的挠
度信息和环境变量，连接所述健康状态评估模块的数据输入端；所述健康状态评估模块用
于评估桥梁结构的健康状态并判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报；所述报警模块
的信号输入端连接所述健康状态评估模块的报警信号输出端；所述损伤位置识别模块中存
储有损伤位置识别模型，能够识别出损伤位置；所述损伤程度识别模块中存储有损伤程度
识别模型，能够识别出损伤程度。
数据采集模块：用于采集桥梁结构各个关键位置的挠度信息，同时采集桥梁结构
所受的荷载情况、环境温度、湿度等环境变量。
健康状态评估模块：存储有预设的桥梁结构健康状态评估的标准值，通过对挠度
信息的处理后，与评估标准对比，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报。
报警模块：当挠度信息超过健康状态评估标准值时发出警报。
损伤位置识别模块：存储有桥梁结构损伤位置识别模型，将实测挠度信息处理后
得到损伤识别指标，再将其输入到损伤位置识别模型中，准确识别出损伤位置。
损伤程度识别模块：存储有桥梁结构损伤程度识别模型，将识别出的损伤位置及
损伤识别指标输入到损伤程度识别模型中，准确识别出损伤程度。
显示模块：显示损伤识别指标、损伤的位置和损伤的程度等信息。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
(1)由于挠度既能反映桥梁结构的综合承载能力，又能表现出桥梁结构的整体工
作性能，并且挠度受外界干扰影响小，对大跨度桥梁结构而言，列车或车辆过桥时荷载的冲
击系数较小，监测信号稳定可靠。因此，本发明选取桥梁结构的挠度作为预测函数的因变量
(即桥梁结构健康状态评估的参数指标)。
(2)本发明的健康状态评估模块采用预测函数法判断桥梁结构的健康状态，结构
简单，且需要的挠度信息抗干挠能力强，可以实时获得桥梁结构的健康状态，提前做出预
警。
(3)本发明的损伤位置识别模块，只需要桥梁结构某些关键截面的最大挠度即可
构造出损伤识别指标，输入损伤位置识别模型能够实时识别出损伤位置。
(4)本发明的损伤程度识别模块，还可以使用损伤位置识别时的损伤识别指标，输
入损伤程度识别模型中快速识别出损伤的程度。
本发明结构简单、易实现，适用于各种桥梁结构，能够为桥梁管理部门提供及时详
尽的桥梁结构健康状态信息，保证桥梁结构的安全运营。
附图说明
图1是本发明中桥梁结构损伤识别系统一个实施例的原理示意图；
图2是本发明中健康状态评估模块的原理示意图；
图3是本发明中损伤位置识别模块的原理示意图；
图4是本发明中损伤程度识别模块的原理示意图；
图5是本发明中桥梁结构损伤识别方法一个实施例的工作流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，为本发明的一个实施例，包括：
(1)挠度数据采集装置，可实现多测点桥梁挠度信息的实时监测，能够保证桥梁挠
度监测数据的准确、可靠。
(2)桥梁结构健康状态评估模块，存储有预设的桥梁结构健康状态评估的标准值
及挠度的预测函数。系统接受挠度数据信息并进行处理后，与评估标准对比，评估桥梁结构
的健康状态，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报。图2为桥梁结构健康状态评估模
块的流程框图，图中的ε1i和ε2i(i＝1，2，…，n，为测点编号)为两个评估标准，为完好桥梁
结构挠度信息的预测值，yi为挠度采集系统实测的桥梁结构的挠度信息。
(3)图3为桥梁结构损伤位置识别模块的流程框图，首先建立桥梁的有限元模型，
准备训练集和测试集，采用C-SVC建立损伤位置识别模型，存储于桥梁结构损伤位置识别模
块中；将采集到的挠度数据信息处理后得到损伤识别指标，再将其输入到损伤位置识别模
型中，准确识别出损伤位置。
(4)图4为桥梁结构损伤程度识别模块的流程框图，选择(3)中已有的训练集和测
试集对应不同损伤位置的数据，采用ε-SVR方法建立桥梁结构损伤程度识别模型；将(3)中
采集到的损伤识别指标输入到损伤程度识别模型中，即可识别出损伤程度。
(5)显示模块：显示损伤识别指标、损伤的位置和损伤的程度等信息。
本发明实施例的具体工作原理如图5所示，包括以下步骤：
(A)预备工作：桥梁结构损伤识别模块工作之前，预先需要建立预测函数、损伤位
置识别模型、损伤程度识别模型。
(一)预测函数：
(1)建立结构挠度与原因量(荷载、环境温度和湿度等)之间的统计分析模型，就是
利用对完好结构进行健康监测获取的大量实测数据经过多支持向量回归机方法，建立完好
结构的挠度(因变量)与原因量(自变量)之间的对应关系，即建立用于桥梁结构健康状态评
估的预测函数
{y}＝{f(K,T,P,…)} (1)
其中，{y}为测点挠度等；f(·)为从原因量到挠度的映射函数；K为结构自身性能
的参数；T为环境温度因素；P为荷载；等等。这个函数在一定程度上反映了桥梁结构的整体
力学性能，反映了桥梁结构挠度与原因量的内在关系，当原因量已知时可预测桥梁结构的
挠度。
(2)预定评估标准ε1i和ε2i确定
①ε1i的确定
ε1i(i＝1，2，…，n)的数值主要是根据对完好结构进行健康监测获取的大量实测数
据经过统计分析，并结合结构挠度的实测值与预测值进行对比分析的结果而确定的一个初
级报警值。它相当于铁路桥梁检定规范中规定的“通常值”。
根据显著性水平α及残差分布规律查表定出m值，则置信区间为
式中，为无损伤时挠度的预测值；Si为标准差，其值为
其中，yij为第i个响应量的第j个实测值；n为所采用的样本总数。如果实际测量值
落在置信区间公式(2)内，则认为实测值正常，反之视为异常。由此可知，评估标准ε1i可以由
下式确定
ε1i＝mSi i＝1,2,…,n (4)
②ε2i的确定
使桥梁结构承受其所有可能的荷载工况作用，计算桥梁结构无损伤时，梁体各个
截面(可以每隔1/4跨度或1/8跨度确定一个截面)的最大挠度。
同样使桥梁结构承受其所有可能的荷载工况作用，同时使桥梁结构整体刚度折减
为原始刚度的10％或15％(针对不同的桥梁结构根据实际情况选择相应的损伤程度)等时，
计算梁体各个截面(可以每隔1/4跨度或1/8跨度确定一个截面)的最大挠度。
计算各工况下，梁体各个截面有损伤与无损伤时的最大挠度的差值，即为相应的
第二个评估标准ε2i。
(二)损伤位置识别模型：
①损伤识别指标
结构损伤一般有两种情况：一是结构的质量发生变化；二是结构的刚度降低。对于
土木工程结构，其质量一般很少发生变化，或者说质量变化对结构影响不大，所以土木工程
结构的损伤一般认为是结构的刚度发生了变化。考虑到材料力学和铁路桥涵设计基本规范
中都通过控制桥梁的挠度在安全限值内进行刚度检算，即结构的挠度是反映结构刚度的参
数之一。
对于铁路桥梁结构，列车通过桥梁时，列车和桥梁组成一个复杂的列车-桥梁时变
系统，桥梁结构中各个节点的位移随列车在桥上位置的改变而不断变化，考虑桥梁结构的
实际情况和实际检测技术，面对庞大的数据，本发明基于桥梁某些节点处的最大挠度建立
损伤识别的指标，即将桥梁结构某些节点的最大挠度的改变率作为桥梁结构损伤识别的指
标。且暂不考虑车-桥耦合振动的影响，计算时将车辆荷载简化为一系列行列静荷载在桥上
移动，求得节点最大挠度再乘以相应的冲击系数1+μ。损伤识别指标为：
其中：
1+μ——为冲击系数，可查有关规范；
——移动静荷载工况q作用时，结构完好时，k节点最大位移；
——移动静荷载工况q作用时，结构损伤时，k节点最大位移；
Δykq——移动静荷载工况q作用时，k节点最大位移改变率，即为损伤识别指标。
可见，计算损伤识别指标时，也可不考虑冲击系数的影响。
②建立损伤位置识别模型
首先，建立桥梁结构的有限元模型，计算桥梁结构在各种荷载工况(如：单机、双
机、单机列车、双机列车等)下，结构无损伤和发生不同程度损伤时，某些节点的最大挠度。
再将某一损伤位置，对应不同损伤程度时各个节点的损伤识别指标组成一个向量，即为损
伤识别指标列向量{Δy}
其中：m为节点总数。
每一个损伤识别指标列向量{Δy}对应一个损伤位置ele(有限元模型中的损伤单
元编号)。某一个损伤位置ele可能对应num个损伤识别指标列向量{{Δy}1,{Δy}2,…,{Δ
y}num}。这是由于，当该损伤位置ele发生损伤时，损伤程度不同或荷载工况不同，都会得出
不同的损伤识别指标列向量。但是，这些损伤识别指标列向量均具有区别于其他损伤位置
对应的损伤识别指标列向量的相同特征，即可以把对应于该损伤位置ele的损伤识别指标
列向量都归为一类。因此，损伤位置识别问题即为多类分类问题。
其次，采用多类分类方法(C-SVC)建立损伤位置识别模型。构造el个2类分类规则，
其中fele(Δy模拟)，ele＝1，…，el将ele位置损伤的训练样本与其他训练样本分开，若Δy模拟
属于ele位置损伤的损伤识别指标，则sgn[fele(Δy模拟)]＝1，否则sgn[fele(Δy模拟)]＝-1。
选择函数fele(Δy模拟)，ele＝1，…，el中最大值所对应的类别：
ele＝argmax{f1(Δy模拟)，…，fel(Δy模拟)} (7)
其中，ele——为多类分类器识别的损伤位置。
(三)损伤程度识别模型：
损伤识别指标仍采用(二)中的损伤识别指标。进行损伤程度识别的前提是损伤位
置已识别出，即在建立损伤程度识别指标训练集时，损伤位置已知(不作为变量)，损伤程度
未知(待识别)。
在损伤程度识别指标训练集中，每一个损伤识别指标列向量{Δy}对应一个损伤
程度de，de的计算公式为
其中，de——损伤程度；
刚度w——无损伤时的刚度(可为抗弯刚度EI或抗拉压刚度EA)；
刚度y——有损伤时的刚度。
由于损伤程度是一个连续的变量，因此，损伤程度识别问题属于回归问题，即损伤
程度de为回归问题的因变量，损伤识别指标列向量{Δy}为回归问题的自变量，由ε-SVR回
归出自变量{Δy}与因变量de之间某函数关系
其中：f()——为损伤程度识别模型；
{a1a2…am}——为权系数行向量；
b——常数。
(B)损伤识别：
(一)健康状态评估：
先将在桥梁运营期实际监测到的原因量(包括荷载及环境温度等)代入预测函数
(公式(1))，计算出结构挠度的预测值
将挠度的实测值{y}与预测值进行对比分析。
如果
则实测值与预测值接近，说明结构健康状态正常；
如果
则实测响应值偏离预测值，但仍处于安全限值以内。这说明虽然实测结构响应值
与预测值相比有所偏离，但仍未超出规范允许的正常使用的安全限值。此时桥梁结构的健
康状态可能已经发生了变化，应向桥管部门及时发出报警信息，及时消除安全隐患，进一步
进行损伤识别。
如果
则实测结构响应值不仅偏离了预测值，而且已经超出了规范允许的正常使用安全
限值。此时的桥梁结构健康状态不仅不正常，并且可能存在严重的安全隐患，应立即向桥管
部门发出最高级别的报警信息，以便及时采取有效的技术措施和管理措施，查明故障原因、
排除险情，确保桥梁结构的运营安全。
(二)损伤识别：
将实测的损伤识别指标列向量{Δy}代入公式(7)，即可识别出损伤位置；再代入
公式(9)，即可识别出损伤程度。
此外，为了保证损伤识别的精确度与速度，应保证建立预测函数、损伤位置识别模
型、损伤程度识别模型的训练集和测试集准确可靠，且正确合理的采用SVC建立各个函数关
系和识别模型。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
(1)由于挠度既能反映桥梁结构的综合承载能力，又能表现出桥梁结构的整体工
作性能，并且挠度受外界干扰影响小，对大跨度桥梁结构而言，列车或车辆过桥时荷载的冲
击系数较小，监测信号稳定可靠。因此，本发明选取桥梁结构的挠度作为预测函数的因变量
(即桥梁结构健康状态评估的参数指标)。
(2)本发明的健康状态评估模块采用预测函数法判断桥梁结构的健康状态，结构
简单，且需要的挠度信息抗干挠能力强，可以实时获得桥梁结构的健康状态，提前做出预
警。
(3)本发明的损伤位置识别模块，只需要桥梁结构某些关键截面的最大挠度即可
构造出损伤识别指标，输入损伤位置识别模型能够实时识别出损伤位置。
(4)本发明的损伤程度识别模块，还可以使用损伤位置识别时的损伤识别指标，输
入损伤程度识别模型中快速识别出损伤的程度。
本发明结构简单、易实现，适用于各种桥梁结构，能够为桥梁管理部门提供及时详
尽的桥梁结构健康状态信息，保证桥梁结构的安全运营。