摘 要

近些年，随着中国经济的快速发展，四通八达的交通网络变得不可或缺，各地的桥梁数目与日俱增，但随之而来的桥梁的坍塌事件也经常发生，这就引起了大家对桥梁问题的广泛关注，桥梁健康监测系统也逐渐开始完善，成为国内外专家学者的热点项目。桥梁健康监测系统是通过各类传感器获取桥梁状态的，并且对传感器数据进行分析，据此进行健康评估，因此，传感器的布置和选型是监测系统的基础和关键。虽然桥梁健康监测系统经过多年的发展已经有了不错的进展，但对数据可信度评估的研究还不是很多，目前针对监测数据的分析处理技术还有很大的进步空间。

本文第一部分为桥梁结构健康监测（SHM）系统的设计，系统由传感器系统、数据的采集与传输系统、数据处理与管理系统、结构分析与评估系统、检查维护系统组成。基于某实际案例，对传感器的布置和选型做了深度展开，建立了较为完整的监测方案。

第二部分主要介绍了时间序列的概念、数据的预处理方法、建模分析，并利用Matlab软件的强大计算能力，以该桥梁的一组挠度数据为基础，对数据进行平稳化处理、模型识别、参数估计，建立了时间序列模型，并对模型进行检验，确定较适合模型为自回归移动平均模型ARIMA（3，2，2）。利用ARIMA（3，2，2）模型对未来挠度数据做小步幅预测，结果良好。

关键词： SHM系统 时间序列 桥梁挠度数据 ARIMA模型

Abstract

In recent years, with the rapid development of economy in China, all-round transportation network has become indispensable, the number of bridges is around the country is increasing, but the bridges’ collapse incidents often occur, which has aroused widespread concern about bridge problems, bridge health monitoring system has gradually begun to improve, and become a hot project of experts and scholars at home and abroad. Bridge health monitoring system gets bridge status through various sensors, and carries out health assessment based on the analysis of sensor data. Therefore, sensor layout and selection are the foundation and key of the monitoring system. Although the bridge health monitoring system has made good progress after many years of development, there are not many studies on data reliability assessment, and there is still a lot of room for improvement in the analysis and processing technology of monitoring data.

The first part of this paper is the design of bridge structural health monitoring (SHM) system, which consists of sensor system, data acquisition and transmission system, data processing and management system, structural analysis and evaluation system, inspection and maintenance system. Based on a practical case, the layout and selection of sensors are deeply expanded, and a relatively complete monitoring scheme is established.

The second part mainly introduces the concept of time series, data preprocessing method, modeling and analysis. Based on a group of deflection data of the bridge, the time series model is established by stationary processing, model identification and parameter estimation, and the model is tested to determine a more suitable model for autoregressive moving average. Model ARIMA (3, 2, 2). The ARIMA (3, 2, 2) model is used to predict the future deflection data with small steps, and the results are good.

Keywords: SHM system;Bridge health monitoring; Bridge deflection data;Arima

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 I

第一章 绪论 1

1.1研究背景与课题来源 1

1.2研究现状 2

1.2.1桥梁健康监测系统研究及应用现状 2

1.2.2桥梁监测数据预处理现研究状况 4

1.2.3时间序列建模分析研究状况 5

1.3本文主要研究内容和工作 6

第二章 桥梁结构健康监测系统的总体设计 7

2.1结构健康监测（SHM）的内容确定 7

2.1.1 SHM的系统组成（子系统） 7

2.1.2监测项目 9

2.1.3测点位置和数量 14

2.2监测方法的比选 17

2.2.1、桥梁位移变形监测 17

2.2.2 桥梁应力监测 20

2.2.3温度监测 23

2.2.4 结构动力特性监测 23

2.2.5斜拉索索力监测 24

2.2.6 风速风向监测 25

2.2.7 交通荷载监测 26

2.3监测方案设计 26

2.3.1 工程概况 27

2.3.2 方案确定 27

第三章 基于Matlab的桥梁结构健康监测数据分析预测 30

3.1 SHM监测数据预处理 30

3.1.1 异常值的诊断和处理 31

3.1.2数据插补 33

3.1.3 数据平滑降噪 34

3.1.4 实验 36

3.2 监测数据的相关参数 40

3.2.1统计参数 40

3.2.2概率分布 42

3.3监测数据时间序列的建模分析 43

3.3.1时间序列检验 43

3.3.2 时间序列模型 44

3.3.3 模型识别 46

3.3.4 模型参数估计 46

3.3.4检验模型 48

3.3.5 模型优化 48

3.3.6预测序列发展 49

3.3.7 实验 50

第四章 结束语 58

参考文献 59

致谢 61

第一章 绪论

桥梁健康监测系统包括传感器系统、数据的采集和处理系统、数据传输系统、数据存储和管理系统、结构状态识别和健康评估系统。应合理选用和布置传感器，并通过监测数据的分析研究，获知桥梁结构状态从而进行安全评估。健康监测系统每天都会采集到大量的数据，由于环境等多方面影响因素，这些监测数据往往伴有噪声和异常情况，为了得到有实际意义的数据，数据的预处理对于健康监测系统有着非常重要的作用。对处理过后的数据进行时间序列分析，建立时间序列模型，并且预测数据未来趋势，可以对桥梁结构状态有进一步的认识和评估。

1.1研究背景与课题来源

桥梁作为交通系统的重要组成部分，几十年以来，在国家经济高速发展中，发挥着不可忽视的作用。但桥梁长时间处于自然环境中，由于长时间的日晒雨淋、风吹滥打和加上各种恶劣环境，对桥梁的结构稳定性和耐久性是具有的侵蚀和破坏的，桥梁结构不可避免地随着时间的推移而出现损伤累积和抗力衰退，这些外部因素都会导致位移和变形的出现；并且，很多桥梁甚至在初始设计的时候，由于策划欠周密，设计标准不够严谨，营运过程中也没有采取有效合理的保养措施，这些因素都使得桥梁的服役寿命受到了严峻的威胁。在目前在役的大型桥梁中，也有很多己经处于高度损伤状态，例如，武汉长江大桥己投入使用有50年之久，先后被大小不一的过往船只撞击高达73次，目前桥梁的稳固性令人堪忧；1995年12月，处于长江中下游的中国首座自行设计完成的黄石长江大桥于投入使用，至今仅服役24年，然而目前由于该桥梁裂缝众多，而且己经形成极为明显且无法修复的永久性变形，此外在该桥服役阶段，曾发生船只大型物体碰桥事故数十起，均对桥梁造成了较大破坏。桥梁的在长时间的各种恶劣环境和许多破坏因素的共同作用下，其结构的损伤是不可避免的，在某种极端情况下，桥梁的坍塌的这种灾难就有可能发生，造成经济损失和人员伤亡。所以如果能提前知道桥梁的状态和损伤状况，及时发出警告，这对维持国家经济发展和保护人民群众生命财产安全有极为重要的作用和意义。这些在桥梁发生的灾难使得国家对桥梁的健康状态十分重视，桥梁结构的健康监测系统已成为很多国内外学者热点研究的课题。

桥梁监测系统的主要构成模块有：数据采集和传输，数据预处理，结构安全预警，结构损伤识别，健康状况评估与维护，数据管理。系统的首要工作是数据采集和传输，所以数据是桥梁健康状况评估的前提。但是，监测数据在采集过程中，会遭遇到各种干扰，因此，这些原始监测数据会有很多噪声和异常值，这样的数据直接进行分析会影响之后桥梁健康状况评估的准确性和安全预警的及时性，而且在监测数据中很难直观的发现有规律、相关性和重要的信息，必须对这些数据进行处理和分析，挖掘后得到一些对桥梁结构安全预警、桥梁结构状态及损伤识别有用的信息。

1.2研究现状

1.2.1桥梁健康监测系统研究及应用现状

①国外应用与研究现状

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