桥梁健康监测系统作为桥梁安全运行的重要保障，集成了数据采集、数据处理和桥梁健康诊断等功能，如何使桥梁健康监测系统产生的海量监测数据利益最大化成为近年来各学者的研究重点。中交路桥科技不断探索并实践桥梁健康监测相关，那桥梁健康监测技术的难点与发展趋势是什么呢？

1、桥梁模态参数自动识别

在桥梁健康监测系统中，通过模态参数自动识别方法来获取桥梁的频率、振型和阻尼比，可为监测桥梁的行为异常或评估其健康状态提供支撑。模态参数识别方法根据信号处理方式可分为三类：时域方法、频域方法和时频域方法。频域方法主要包括峰值拾取法 (PPT)和频域分解法(FDD)；时域方法主要包括随机子空间(SSI)、随机减量法(RDT)和时域参数识别法(ITD)；时频域方法结合了时域和频域方法，主要包括小波变换(WT)和希尔伯特-黄变换方法 (HHT)。由于结构所处环境的复杂性和方法的局限性，参数识别结果中往往会引入许多虚假模态，从而导致对结构状态的误判。无论采用时域方法还是频域方法，消除噪声影响、自动甄别真实模态和虚假模态、辨别并过滤虚假模态，实现桥梁模态参数的自动化识别，是近年来的研究热点。

2、桥梁损伤识别

桥梁损伤识别作为桥梁健康监测的关键问题之一，一直受到学者们的广泛关注与研究。2009年出现了基于模式的桥梁损伤识别方法。该方法将桥梁损伤识别分为四个阶段：损伤检测、损伤定位、损伤程度评估以及桥梁使用寿命预测。现阶段，损伤敏感特征的提取以及损伤的分类与回归是损伤识别的研究重点。除了频域、时域及时频域损伤敏感特征的提取工作外，随着机器学习的发展，支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BPNN）和径向基函数神经网络（RBFNN）等模式识别算法也开始被广泛用于桥梁损伤的分类与回归任务。具有复杂自动特征提取的深度学习为基于模式识别的桥梁损伤识别提供了一种具有前景的解决方案。卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及其改进的深度学习方法也开始逐渐运用于桥梁损伤识别中。

3、桥梁监测信号分解及成分提取

桥梁健康监测系统在工作期间会不断地采集各类桥梁信号，这导致了海量的数据积累。如何高效传输与运用桥梁健康监测数据是学术界的一个热点研究方向。受桥梁运营环境的影响，野外实测桥梁监测信号通常包含有复杂环境噪声。因此，开展桥梁监测信号分解重构与有效成分提取是桥梁监测信号处理的重要一环。现阶段，信号的分解重构技术可在一定程度上实现海量数据的压缩，并通过信号分解重构技术进行信号降噪处理，其展示出了良好的性能。动态监测信号分解与重构研究主要集中在小波变换法(WT)、经验模态分解法(EMD)、变分模态分解法(VMD)及其结合改进方法上。

4、桥梁有限元模型修正

桥梁结构有限元模型修正能够充分考虑工程实际，以真实结构客观存在的物理参数、几何特性为修正对象，使得修正后的模型更贴合实际，分析结果更具科学性。其基本思想在于通过改变待修正参数来对目标函数开展最小化寻优。在桥梁结构有限元模型修正方法的研究中，灵敏度矩阵法（SA）和响应面法（RSM）常用于结构参数的调整与寻优求解，其中响应面法具有更高的计算效率。近年来，神经网络、多项式响应面和Kriging模型等基于代理模型的修正技术以及基于Bayesian概率推论的修正技术正广泛应用与桥梁结构有限元模型修正方面的研究工作中。

桥梁模态参数识别的研究集中于真假模态的自动甄别、系统自适应定阶、减少人为设置参数及阈值，实现实时运营模态分析等诸多方面。桥梁损伤识别研究除机器学习的交叉融合外，利用更加便利的智能手机作为传感器实现损伤识别，以及尝试将迁移学习用于种群损伤识别等问题上也在寻求改进和突破。桥梁监测信号分解及成分提取研究方面，结合不同分解重构方法的优势，开发综合能力更强的组合、改进方法是该领域进一步研究的方向。有限元模型修正研究需要在改进优化识别算法、深度代理模型技术层面上开展更深层次的研究。在未来的研究工作中，提取有效的桥梁监测信号，将各类算法可靠地实践于桥梁健康监测系统，进一步实现桥梁健康监测与计算机、测量等学科的交叉融合，仍是实际工程面临的难题，还需广大学者集思广益、不懈努力、突破难关。

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