Page 158 - 公路桥梁养护与管理

Maintenance and Management of Highway Bridges
公路桥梁养护与管理

估的指标繁多，依靠单独指标的评估结果会陷入“瞎子摸象”的境地，而所有指
标无章法地搅在一起，则会出现“横看成岭侧成峰，远近高地各不同”的局面，
难以作出科学准确的评估决策。

1. 数据不确定性
数据的不确定性是制约桥梁状态评估向智能化发展的瓶颈，势必会影响对桥
梁健康状态的判断。如果能从海量不确定性监测数据中提取知识，分析其隐含的
规律，融合多个指标进行判断，则数据越丰富越全面，越容易实现桥梁安全评估

的智能化。针对数据不确定性问题，传统的方式是采用系统的、优化的方法来追
求参数的精确值，然而当数据逐渐增长时，计算效率就大打折扣，并且多维异源
参数的修正难以寻求统一的算法。实际上，不确定性是数据的内在本质，对于不
确定性数据更有效的方法是接受数据的纷繁复杂，不再追求参数的精确性，以数

据为驱动挖掘数据中有用信息，弱化每种不确定因素的影响。近些年，不断涌现
的前沿技术也为数据不确定性问题提供了新的解决办法，粒计算是一种模拟人类
思维解决复杂问题的新方法，它的粒化思维方式可以用来处理不确定问题，粒计
算主要理论和方法包括模糊集、粗糙集、商空间和云模型等。模糊集模型引入隶

属度函数来反映计算对象的属于程度，将信息迷糊粒化，使得计算机在不确定性
环境下做出合理决策成为可能。通过粗糙集上、下近似集合来处理不确定数据，
对大规模复杂数据的冗余属性进行简约，对数据进行降维，提高决策的精度和速
度。商空间将给定的论域空间以等价关系构造新的不同粒度层次商空间，根据商

空间的保真、保假原理，建立不同粒度空间之间的联系，在不同的粒度空间上进
行推理，从而降低问题的复杂度。云模型利用期望、熵、超熵这３个数字特征建
立云模型对不确定度进行表达，通过正向云发生器和逆向云发生器实现不确定性
概念与定量数据之间的双向认知变换，揭示了随机性与模糊性之间的关系。应用

粒计算理论对桥梁安全评估数据库进行深度挖掘，提取关键特征与规则，粒计算
的知识发现原理是将现有数据库中的原始信息按照相似性、不可分辨关系等进行
聚类，在保留原始数据库信息量的基础上，去伪存真，去粗取精；建立不同层次
的数据结构，进行深度特征挖掘，减少冗余属性，提取特征指标与决策值之间的

化简规则；进一步揭示其中的特征规律，形成安全预警的预判机制，降低评估过
程的复杂度。粒计算在处理复杂不确定数据方面具有很大的优势，且在核电站、
风电系统、飞行器安全监测等复杂工业系统的故障诊断中已经得到了应用，对解

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