铁路桥梁病害信息化管理系统设计

李 超，朱宏伟，姜子清，张文达，刘 浩

（中国铁道科学研究院集团有限公司 铁道建筑研究所，北京 100081）

截至2023年，我国铁路营业里程达15.8万km。在铁路系统中，桥（梁）隧（道）路（基）轨（道）等基础设施是铁路运行的关键载体，其状态直接关系到铁路运输和运营安全[1]。由于桥梁类型多样且长期处于风、雨、雪、高温、严寒、积水等自然环境中，导致其病害种类多样（如裂缝、变形、腐蚀、断裂、氧化等），随着服役时间增加，不良状态出现概率增大，同时导致养修成本增加，严重影响铁路桥梁的使用寿命。如何利用新一代信息技术对桥梁病害信息进行管理，成为当前亟需解决的问题。

本文基于数据-知识双驱思想，即通过数据收集、整理、分析和挖掘形成知识，再将知识应用到实际决策和管理中，设计铁路桥梁病害信息化管理系统。以数据为基础，借用大数据、人工智能、云计算、BIM（Building Information Modeling）等技术[2]，实现图文的立体转化；
依托数据知识库体系、编码体系及决策管理方法等技术，实现铁路桥梁病害信息管理的可视化、数字化及规范化[3-6]，以期提高铁路桥梁病害管理水平，为铁路工程项目的智能化提供支持。

铁路桥梁病害信息化管理系统面向铁路局集团公司、工务段、工区/班组等多级用户，涵盖技术体系、数据体系及应用体系，其架构如图1所示。

图1 铁路桥梁病害信息化管理系统架构

1.1 数据采集层

负责采集铁路既有数据及外部数据等，可采用如传感器采集、人工输入、自动化扫描等多种方式进行数据采集。该层将采集到的各项数据整合到一个BIM模型中，实现数据的可视化、标准化管理，同时，将数据传输到存储层及服务层中进行存储、处理和解析，以支持系统的各项功能和服务，从而实现对铁路桥梁的全面信息化管理，为后续病害诊断和维修工作提供数据支持和决策依据。

1.2 数据存储层

包括关系型、非关系型及文件系统数据库，确保数据的安全存储和可访问性，使用多种技术实现数据存储，以便进行数据解析和检索。其中，关系型数据库使用MySQL、Oracle、SQL Server等进行数据操作和管理，适合存储结构化数据，如表格数据、关系数据等；
非关系型数据库使用NoSQL等技术，适合存储非结构化数据，如文图、视频等。

1.3 数据服务层

提供数据处理、分析、建模等核心服务，使用深度学习、人工智能等技术对铁路桥梁的病害发生规律和趋势进行分类、分析和预测[7]，为后续的病害预防和维修提供参考。同时，提供统一的数据访问和操作接口，采用RESTful API进行数据交互和服务调用，提高系统的可扩展性和灵活性，保障数据的安全性和完整性[8]。

1.4 数据应用层

采用Java EE技术作为开发平台，使用Spring、Hibernate及Struts2等框架技术进行集成开发。其中，Spring框架用于管理组件之间的依赖关系和处理业务逻辑；
Hibernate框架将Java对象映射到关系数据库中，简化数据访问的编程；
Struts2框架将应用程序的功能分为模型、视图和控制器3个部分，使应用程序更易于维护和扩展。实现高效、可靠、可扩展的应用程序。

铁路桥梁病害信息化管理系统功能架构如图2所示。

图2 铁路桥梁病害信息化管理系统功能架构

2.1 数据展示

为用户提供直观、简洁的界面，展示桥梁重要数据，如桥梁整体信息（包括桥梁简介、位置分布、结构信息等）、桥梁的病害统计（包括病害类型总数量统计、结构部位病害统计、孔跨病害数量统计）、桥梁病害的识别结果和预警信息等。同时，提供用户交互功能，如搜索框、导航菜单等。

2.2 数据采集与处理

将静态数据、终端数据、既有系统数据、外部数据等多维度、多层次数据进行关联匹配，包括BIM、无人机、三维扫描、雷达、传感器、气象、办公系统等数据。对铁路桥梁裂缝、桥墩倾斜、桥面铺装损坏等专业病害进行数字化建模，并将其与相关的数据属性（如编码、位置、调度等）进行关联，便于将数据呈现给用户，用户可依据这些数据集进行深入的病害诊断和维修决策。

2.3 病害识别与评估

病害识别即利用算法和模型，结合数据库对采集到的桥梁数据进行深入解析和处理，自动识别桥梁的潜在病害。结合历史数据、实时监测数据及专家经验，对病害进行准确判断，同时进行复核补充。对识别出的病害进行性能评估，包括病害的严重程度、影响范围、发展趋势等，为用户提供有针对性的维修建议。

2.4 维修计划与评估

根据病害识别与评估结果，制定科学、合理的维修计划。计划包括维修的时间、地点、人员、材料等资源安排，确保维修工作的高效进行。同时，通过图表、报告等形式展示维修计划的执行情况、维修进度、成本分布等信息，对维修计划的执行情况进行实时跟踪和评估，确保维修任务按时按质完成，并为维修决策提供有力支持。

2.5 作业App

是集移动巡检、检查记录、养修记录于一体的移动端工具。移动巡检用于对现场设备进行实时检查，记录设备状态、运行数据等关键信息；
检查记录功能可详细记录每次巡检的详细情况，包括发现的问题、处理情况等，确保信息完整可追溯；
养修记录功能提供了设备养护和维修的详细记录，帮助用户掌握设备维护情况。作业APP不仅提高了维修巡检工作的效率和质量，还为用户提供了更加便捷、智能的作业管理体验。

2.6 基础管理

主要用于系统的角色管理、权限管理及参数设置。角色管理用于定义不同的用户角色，并为每个角色分配相应的权限集合，确保用户只能访问和操作其被授权的功能；
权限管理进一步细化了用户访问和操作的控制，确保系统安全性和数据保密性；
参数设置用于配置巡检设备的初始化信息及系统的各种参数，包括设备的型号、序列号、IP地址等初始化信息，以满足不同用户的操作习惯和需求。

3.1 知识库体系

以更安全、便捷、高效为原则，建立包含技术体系、数据体系和应用体系于一体的标准化、规范化铁路桥梁病害信息化管理系统知识库体系，如图3所示。

图3 铁路桥梁病害信息化管理系统知识库体系

（1）技术体系分为通用标准、专业标准及管理标准，用于支撑病害库标准化、规范化。其中，通用标准包括通用及综合技术等标准；
专业标准包含铁路桥梁设计、铁路桥梁施工、铁路桥梁运维及网络安全等标准；
管理标准包含管理制度、资源配置、过程控制、现场管理、接口管理等标准。

（2）数据体系分为数据管理和数据应用，包括数据存储、解析、统计、预处理、整合等管理过程及病害数据、专家知识数据、历史维修数据等内容，用于支持铁路病害的诊断、维修、监测和预测。

（3）应用体系包括系统各项核心功能，用于支持铁路桥梁病害的实时监测、快速响应和精准处理。可提高铁路桥梁病害的准确性和效率，降低维护费用，增强铁路安全性和可靠性。

3.2 编码体系

编码体系与知识库体系相辅相成，为病害识别及模型匹配提供底层支撑。采用层次编码方式，遵循铁路BIM联盟的相关标准规定，依据建筑结构编码（EBS，Encoding of Building Structural）制定编码规则，利用BIM等新一代信息技术[9-10]，实现铁路桥梁病害信息化管理和标准化数据的归集、管理、流转和应用等。

本文根据病害种类、里程和诊断方法进行编码体系的设计。编码体系命名规则为：线路名称-里程-桥梁名称-桥梁编码-检查日期-检查人-检查工具-病害类型-病害描述-病害照片-处理情况，内容如表1所示，其中，按专业和结构部位逐层细分拓展的桥梁编码，如表2所示。

表1 病害管理信息内容示意

表2 桥梁编码示意

3.3 病害信息决策

3.3.1 决策步骤

铁路桥梁病害信息决策需要考虑自然环境、载荷条件、桥梁设计、结构特点、历史维修记录等多个因素，决策步骤如下。

（1）基于层次分析法，构建一个层次结构模型，将病害作为方案层，相关的准则或因素作为准则层。方案层即病害等级，包括轻微病害（v1）、中等病害（v2）、严重病害（v3）；
准则层包括自然环境影响（u1）、载荷条件影响（u2）、桥梁设计特点（u3）、历史维修记录（u4）等。

（2）根据专家评分和历史经验，对准则层中的各因素两两比较，构建判断矩阵。根据特征向量法计算出各个因素的权重，并进行一致性检验，如果一致性比率（CR）小于0.1，则认为判断矩阵具有一致性，得出最终的综合评价结果。

（3）基于神经网络的方法，根据问题、要求确定输入层和输出层的节点数。通过定义各个层的权重矩阵，并利用大量的桥梁病害数据进行训练，使得神经网络能够根据输入和输出的关系进行学习和调整。通过训练好的神经网络，计算各个层的权重矩阵，从而得出综合评价结果。根据实际应用的需求，对权重矩阵进行调整和优化，以达到更好的评估效果。

3.3.2 场景案例

假设专家根据评分和历史经验，对某一桥梁病害信息准则层中的各因素进行两两比较，得到以下判断矩阵：

这个矩阵表示专家认为自然环境影响（u1）比载荷条件影响（u2）稍微重要（a12=3），比桥梁设计特点（u3）明显重要（a13=2），和历史维修记录（u4）同等重要（a14=1），以此类推。

计算每一列的总和并对判断矩阵按列归一化，得到

对归一化矩阵的每一行求平均值，得到权重向量W

这意味着自然环境影响（u1）的权重是0.365，载荷条件影响（u2）的权重是0.124，桥梁设计特点（u3）的权重是0.233，历史维修记录（u4）的权重是0.278。

计算一致性指标CI：

其中，λmax是判断矩阵的最大特征值，n是判断矩阵的阶数。计算CI后，需要查找对应的随机一致性指标RI表，得到RI的值，并计算一致性比率CR：

如果CR＜0.1，则判断矩阵具有一致性；
如果CR值不满足一致性要求，就需要对判断矩阵进行调整，直到满足一致性要求为止。

决策结论：在桥梁维修决策中自然环境影响（u1）权重最高，应重点考虑自然环境对桥梁的影响。同时，判断矩阵的一致性验证确保了权重分配的合理性和可靠性。在维修决策中，应综合考虑各因素权重，以制定科学有效的维修方案。

铁路桥梁病害信息化管理系统可用于桥梁的日常巡检，实现病害可视化、智能维修管理及运营维护决策支持等。

（1）在铁路桥梁的日常巡检中，巡检人员使用移动设备现场记录桥梁病害情况，并实时上传到铁路桥梁病害信息化管理系统，实现数据的快速处理和存储。

（2）本系统的数据可视化功能将大量的桥梁病害数据进行图形化展示，使维修团队可直观了解病害的分布、类型和严重程度，同时，可对病害数据进行深入分析，找出病害成因和发展趋势，为维修策略的制定提供依据。

（3）基于数据知识库体系和编码体系，实现智能化的维修管理。本系统可根据病害的类型和严重程度，自动推荐相应的维修方案和维修团队；
维修团队在完成维修后，可在本系统中实时更新维修状态，实现维修过程的数字化管理。

本文设计铁路桥梁病害信息化管理系统，介绍了其架构、功能、关键技术和应用场景，实现桥梁病害维修信息数据可视化、数字化、标准化及规范化管理。提出一种基于数据-知识双驱动的管理方式，提高铁路桥梁病害管理水平，为铁路运输和运营安全提供保障。随着新技术的发展，未来将针对病害识别准确性、预测和管理的智能化开展进一步的研究，并强化数据安全性，提升标准化与互操作性。

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