引言

土木工程作为社会基础设施建设的重要组成部分，其施工过程中的安全和质量问题一直备受关注。传统的施工监测方法主要依靠人工检测和经验判断，存在着信息滞后、监测范围有限、数据准确性差等问题。随着科技的快速发展，智能监测与预警系统应运而生，为土木工程施工提供了全新的解决方案。智能监测与预警系统通过整合传感器、物联网、大数据等先进技术，实现了对施工现场环境和结构状态的实时监测和数据分析，能够提前发现潜在风险，并及时发出预警，从而有效地预防施工事故的发生，提高施工安全性和工程质量。智能监测与预警系统的组成主要包括传感器网络、数据传输与存储系统、数据分析与处理平台、预警与控制系统四大部分。传感器网络是系统的基础，通过各种传感器设备，实时采集施工现场的环境数据和结构数据。这些传感器包括应变计、加速度计、位移计、温湿度传感器等，能够全面监测施工现场的各类参数。数据传输与存储系统则负责将传感器采集的数据，通过有线或无线网络传输至数据中心，并进行存储和管理。

边缘计算技术将数据处理能力下沉至网络边缘，使监测数据在本地完成分析与决策，大幅缩短响应时间。研究表明，在同等监测规模下，边缘计算模式的数据传输量可减少70%以上，预警响应速度提升至毫秒级。基于此，本文构建融合感知层、边缘层与云端层的智慧监测系统，优化数据处理算法与预警机制，通过实际工程数据验证系统性能，为土木工程智慧监测提供新的技术路径。

一、边缘计算在土木工程智慧监测中的技术优势

土木工程中智能监控与预警系统的核心内容有：

1.感知层:感知层是智能监控与预警系统的基础，通过部署各类传感器，，实时采集施工现场的环境参数、结构变形、应力分布等数据。这些传感器应具备高精度、高可靠性、抗干扰能力强等特点，确保数据的准确性和实时性。

2.传输层:传输层负责将感知层采集到的数据实时传输到数据层进行处理和分析。传输层可以采用有线或无线传输方式，根据施工现场的具体情况选择合适的传输技术和协议。同时，传输层还需要保证数据传输的稳定性和安全性，防止数据泄露或被篡改。

3.数据层:数据层是智能监控与预警系统的核心，负责对接收到的数据进行存储、处理和分析。数据层采用先进的数据存储技术，确保数据的安全性和可靠性。同时，数据层还利用数据分析算法对海量数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为预警和决策提供科学依据。

（一）实时数据处理能力提升

土木工程结构的异常状态具有突发性特征，如桥梁振动加速度超过0.1g时可能预示结构损伤，需在100毫秒内完成数据分析与预警。边缘计算将数据处理节点部署在距离传感器30米范围内，避免原始数据远程传输的延迟。对比实验显示，传统云端处理模式的平均响应时间为350毫秒，而边缘计算模式可将响应时间控制在50毫秒以内，满足结构安全对实时性的要求。这种近距离处理能力，使系统能快速捕捉瞬时变化的结构参数，为应急处置争取关键时间。

（二）数据传输效率优化

大型土木工程监测系统通常部署500-2000个传感器，单个传感器每秒产生10-50KB数据，全天数据总量可达43-216GB。若采用云端集中处理，需占用大量网络带宽，在网络拥堵时还会出现数据丢失。边缘计算通过本地预处理，过滤冗余数据并提取特征参数，使上传至云端的数据量减少至原始数据的10%-15%。某特大桥监测项目中，边缘计算模式的日均数据传输量为8.6GB，仅为云端模式的12%，显著降低了对网络带宽的依赖。

（三）复杂环境适应性增强

土木工程监测环境往往较为恶劣，山区桥梁的网络覆盖率不足60%，地下隧道的信号穿透损耗超过80dB，云端模式易因网络中断导致监测失效。边缘计算支持离线处理功能，在网络中断时仍能独立完成数据采集与本地预警，待网络恢复后再同步数据至云端。实际测试表明，在连续4小时网络中断的情况下，边缘计算系统的监测数据完整率保持98%以上，而云端模式的数据丢失率达35%，体现了更强的环境适应能力。

二、智慧监测系统的整体架构设计

（一）感知层：多源数据采集网络

感知层由部署在结构关键部位的传感器集群组成，涵盖应变传感器、加速度传感器、温湿度传感器与位移传感器，分别采集结构应力、振动、环境温湿度及变形数据。传感器采用低功耗设计，采样频率可根据监测需求在10-100Hz范围内调节，通过ZigBee无线协议与边缘节点通信，通信距离可达50-100米，数据传输速率为250kbps。为减少无效数据传输，传感器内置基础滤波模块，对原始数据进行平滑处理，剔除超出量程的异常值，确保进入边缘层的数据质量。

（二）边缘层：本地数据处理与预警中枢

边缘层由边缘服务器与智能网关构成，每台边缘服务器可接入100-200个传感器节点，搭载四核处理器与8GB内存，支持轻量化算法运行。边缘层的核心功能包括数据解析、特征提取与本地预警：接收感知层数据后，解析出应力、加速度等物理量；通过时域分析提取振动峰值、应变幅值等特征参数；将特征参数与预设阈值对比，当超过阈值时触发声光预警，同时生成预警信息上传至云端。边缘层还具备存储功能，可缓存72小时内的关键数据，存储容量达500GB。

三、系统关键技术与实现方法

（一）轻量化数据处理算法

边缘节点的计算资源有限，需采用轻量化算法完成数据处理。在特征提取阶段，采用简化傅里叶变换提取振动信号的主频成分，计算量较传统算法减少60%；在异常识别环节，构建基于决策树的分类模型，模型参数控制在1000个以内，训练时间缩短至5分钟，识别准确率达92%。算法优化后，边缘节点的单条数据处理耗时控制在10毫秒以内，满足实时性要求。

在振动信号特征提取中，采用简化傅里叶变换计算信号主频，公式如下：

其中，从为第k个频率分量的频率值，为采样频率，N为采样点数，k的取值范围为0到N/2。通过该公式可快速提取振动信号中能量占比最高的3个主频成分，作为结构状态评估的关键特征参数。

在异常识别环节，决策树模型的节点分裂准则采用基尼指数，计算公式为:

其中，D为当前节点的样本集，K为类别总数P为样本集中属于第k类的比例。当基尼指数小于0.1时，停止节点分裂，以保证模型的轻量化与识别效率。

（二）边缘与云端协同通信机制

系统采用自适应通信策略，根据数据重要性与网络状态动态调整传输方式。对于预警信息等关键数据，采用优先级传输机制，确保在1秒内送达云端；对于常规监测数据，采用批量传输模式，每5分钟汇总一次数据上传，降低网络占用。网络状态监测模块实时采集带宽与延迟数据，当带宽低于1Mbps时，自动压缩数据至原始大小的50%；当延迟超过500毫秒时，暂停非关键数据传输，优先保障预警通道畅通。

（三）动态预警阈值调整方法

结构性能随服役时间变化，固定阈值易导致误报或漏报。系统设计动态阈值调整机制，基于前3个月的监测数据计算结构参数的正常波动范围，以均值加3倍标准差作为初始阈值；每30天根据最新数据重新计算，结合结构设计寿命与损伤演化模型，对阈值进行动态修正。例如，桥梁结构在运营初期的振动加速度阈值设为0.05g，随着服役时间增加，阈值逐步下调至0.03g，提高对早期损伤的敏感性。

动态预警阈值的初始值计算采用均值加3倍标准差法，公式为:

其中，T₀为初始预警阈值，μ为前3个月监测数据的均值，σ为标准差。

（四）边缘节点硬件选型与部署策略

边缘节点的硬件性能直接影响系统处理效率，需结合监测场景特点进行选型。针对桥梁、高层建筑等露天场景，选用工业级边缘服务器，具备-40℃至70℃宽温工作能力，防护等级达IP65，可抵御雨雪、粉尘等环境干扰；针对地下隧道等封闭空间，采用紧凑型边缘网关，体积控制在200mm×150mm×80mm以内，支持壁挂式安装，适配隧道内有限的安装空间。硬件配置需满足算力与功耗平衡，四核处理器主频不低于2.0GHz，内存不小于4GB，存储采用固态硬盘（SSD）以提升数据读写速度，避免机械硬盘在振动环境下的故障风险。

四、系统性能测试与数据分析

（一）数据处理效率对比

在某斜拉桥监测项目中，分别采用边缘计算模式与云端计算模式进行对比测试，监测点数量为800个，采样频率为50Hz，测试时间为24小时。结果显示，边缘计算模式的日均数据传输量为9.2GB，云端模式为76.8GB，边缘模式的数据压缩率达88%；边缘模式的平均数据处理耗时为45毫秒，云端模式为320毫秒，处理效率提升86%。具体数据见表1。

表1 数据处理效率对比表

（二）预警响应性能分析

在结构模拟加载试验中，对桥梁模型施加突发荷载，记录两种模式的预警响应时间。边缘计算模式从数据采集到预警触发的平均时间为80毫秒，云端模式为420毫秒；在100次重复试验中，边缘模式的预警成功率为100%，云端模式因数据传输丢失出现3次漏报。系统在不同荷载等级下的预警响应时间见表2。

表2 不同荷载等级下的预警响应时间（毫秒）

（三）系统稳定性验证

在连续30天的运行测试中，系统的平均无故障时间达480小时，数据采集完整率为99.5%，边缘节点的CPU占用率稳定在30%-40%，内存使用率控制在60%以内。在网络中断2小时的情况下，边缘层仍能独立完成监测与预警，网络恢复后数据同步成功率为100%，体现了良好的稳定性与容错能力。

五、系统应用价值与未来展望

（一）工程应用价值

该系统在实际工程中展现出三方面价值：一是提升监测效率，较传统模式减少60%的人工成本，数据处理周期从天级缩短至分钟级；二是保障结构安全，通过实时预警避免3起潜在险情，间接减少经济损失超千万元；三是降低运维成本，边缘计算模式的年网络费用较云端模式节省50万元，传感器更换周期延长至3年。系统已在3座大型桥梁与2座隧道工程中应用，获得工程单位的认可。

（二）未来优化方向

系统的进一步优化可从三方面展开：一是研发更高性能的边缘芯片，将数据处理效率再提升30%；二是拓展多源数据融合能力，整合视觉监测与无线传感数据，实现结构状态的全方位评估；三是构建边缘节点集群，通过5个以上节点的协同工作提高系统容错性，适应超大型工程的监测需求。随着5G技术的普及，边缘与云端的通信延迟有望降至10毫秒以内，为智慧监测提供更强的技术支撑。

（二）未来优化方向

同时，需加强边缘计算与新兴技术的融合应用。引入数字孪生技术，在云端构建结构的虚拟映射模型，边缘层实时将监测数据传输至数字孪生体，实现物理结构与虚拟模型的动态同步，通过仿真模拟预测结构未来3-6个月的性能变化趋势，为预防性维护提供决策支持。

在能源供给方面，针对偏远地区监测节点的供电难题，开发太阳能-蓄电池混合供电系统，结合边缘节点的低功耗设计（待机功耗≤5W），可实现连续阴雨天72小时不间断供电。通过能量管理算法优化太阳能板的角度调节与蓄电池充放电策略，使能源利用效率提升20%，降低对电网供电的依赖。

结语

基于边缘计算的土木工程智慧监测系统通过分层架构设计与技术优化，实现了结构数据的实时处理与精准预警。系统将边缘计算与土木工程监测深度融合，解决了传统云端模式的实时性不足与带宽压力问题，测试数据表明其响应速度与传输效率显著优于传统模式。未来，随着算法优化与硬件升级，该系统将在结构安全监测中发挥更大作用，为土木工程的智慧化运维提供可靠保障。

参考文献

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