- 行业需求 -
自我国进入智能时代以来，交通运输网络中的大中型桥梁开始大量加装安全监测系统。桥梁安全监测系统日均将产生1 GB以上的数据，受限于硬件质量等原因，监测数据中存在着大量异常与无效数据，而有效的监测数据由于分析手段受限，也无法直接被应用到桥梁管养工作中。因此，如何排除原始监测数据中的异常干扰，进而提取工程所需的特征参数，最终实现桥梁潜在风险的智能评估预警，是当前桥梁安全监测系统亟待解决的短板问题。
- 系统功能 -
桥梁安全监测大数据分析系统主要是针对城市、城际交通干线上特大跨径桥梁、中小跨径桥梁集群在服役期间的各类荷载、响应及表观病害监测数据，实现桥梁监测大数据异常信号自动清洗、多源数据特征参数快速辨识、桥梁时变状态评估与智能安全预警共3方面的主要功能。结合信号处理技术、大数据统计分析技术、人工智能技术与数字孪生技术对桥梁的全天候健康状态进行实时监控，助力用户实现桥梁劣化风险的智能预警，保障桥梁安全运营，延长桥梁服役寿命，构建畅通无阻的交通体系。
- 核心技术 -
（1）基于时序分析、时频分析、概率分析与机器学习方法自主研发了桥梁监测大数据清洗算法库，实现监测大数据的异常自动识别、自适应分类、准确剔除和即时修复。
（2）通过荷载、响应及表观病害等多源异构大数据的力学本征模型智能匹配与多尺度静-动力指标在线计算，从各类监测数据中快速提取安全评估预警所需的输入-输出特征参数。
（3）基于桥梁特征参数的智能融合与深度学习建立结构时变状态的数字模型，通过桥梁时变状态与风险概率的动态交互，实现考虑结构劣化过程的桥梁安全风险智能预警。
- 成功案例 -
