翻译原文
Autonomous end-to-end wirelessmonitoring system for railroad bridges
Abstract
One of the most critical components of the US transportation system is railroads, accommodating transportation for 48% of the nationrsquo;s total modal tonnage. Despite such vital importance, more than half of the railroad bridges, an essential component of railroad infrastructure in maintaining the flow of the network, were built before 1920; as a result, bridges comprise one of the most fragile components of the railroad system. Current structural inspection practice does not ensure sufficient information for both short- and long-term condition assessment while keeping the operation cost low enough for mandatory annual inspection. In this paper, we document the development process of an autonomous, affordable system for monitoring railroad bridges using the wireless smart sensor (WSS) so that a complete end-to-end monitoring solution can provide relevant information directly from the bridges to the end-users. The systemrsquo;s main contribution is to capture the train-crossing event efficiently and eliminate the need for a human-in-the-loop for remote data retrieval and post-processing. In the proposed system, an adaptive strategy combining an event-based and schedule-based framework is implemented. The wireless system addresses the challenges of remote data retrieval by integrating 4G-LTE functionality into the sensor network and completes the data pipeline with a cloud-based data management and visualization solution. This system is realized on hardware, software, and framework levels. To demonstrate the efficacy of this system, a full-scale monitoring campaign is reported. By overcoming the challenges of monitoring railroad bridges wirelessly and autonomously, this system is expected to be an essential tool for bridge engineers and decision-makers.
Keywords: Railroad bridges, Practical, End-to-end, Smart sensor, Structural health monitoring, Wireless sensor, Xnode
1. Introduction
Railroads are a critical component of US transportation and economy. On average, the railroads carry 48% of the nationrsquo;s total modal tonnage while emitting the least amount of greenhouse gas compared to waterborne, truck, and air (Orsquo;Rourke et al. 2015; Prelim- inary Data, 2017). Since 1980, freight railroads have spent more than $685 billion to maintain a safe freight rail network. This investment peaked in 2015 at $30.3 billion and has been maintained at a high level of $25.1 billion in 2019 (Association of AmericanRailroads 2020). US freight shipments are also projected to rise from 17.8 billion tons in 2017 to 25.5 billion tons in 2040 (Association of American Railroads 2020). Such a high increment will put more stress on the structural integrity of the rail-road systems.
Unfortunately, more than half of the 100,000 railroad bridges, a crucial component of the railroad system, were built before 1920 (American Railway Engineer and Maintenance-of-way Association 2003). Thus, maintaining the aging bridge infrastruc- ture in a state of good repair is becoming increasingly challenging. In the past, multiple instances occurred where the railroads system and society were profoundly impacted by railroad bridges in adverse conditions, such as the 1993 Big Bayou Canot Bridge col- lapse in Mobile, Alabama, due to a bridge strike (Garner and Huff 1997), the 1997 train derailment in Kingman, Arizona, due to erosion from flash flooding (Mayville et al. 1999), and inaccurate structural ratings with obvious structural deficiencies (Gunderson 2015). In these cases, the preventative practice of using an easy-to-deploy and scalable monitoring system to provide rapid structural condition assessments to bridge engi- neers and operators at a remote monitoring center could be a straightforward solution.
To address these problems, on September 13, 2010, the Federal Railroad Administration
(FRA) instituted a mandatory management program for all bridges. Under this new regu- lation, all railroad bridges need to be structurally inspected and rated at least annually. To date, visual inspection has proven to be sufficient (Federal Railroad Administration 2010). However, in many structures, especially complex ones, in-depth understanding to detect structural deficiency can only be accurately attained from quantitative structural health monitoring (SHM). Such SHM systems have already been realized using wired sensor systems on many structures, such as bridges (Tsing Ma Bridge, Kap Shui Mun Bridge, Ting Kau Bridge (Ko et al. 1999; Wong 2004), Bill Emerson Memorial Bridge (Caicedo et al. 2002)), buildings (Millikan Library (Clinton 2006), One Rincon Hill Tower (Huang et al. 2012)), or other types of infrastructures (Mufti 2003; Ni et al. 2009). However, a major drawback is in the cost of cabling and installation, which could be as high as $5000 to $22,000 per installed sensing channel (Farrar 2001; Celebi 2002).
To overcome the barrier of high cost, researchers and engineers have considered
wireless sensors, which make use of radio communication to eliminate the role of cable in the system. Since the late 1990s, several generations of wireless sensors have been designed and applied to monitor real structures, but very few were aimed at monitoring railroad bridges, and none was designed explicitly for such purpose. Thus, even the most advanced and widely accepted solution has not been well-matched for monitoring one of the most critical infrastructure components for the economy. The reasons for such limitations are understandable, as railroad bridges working conditions and requirements are distinct from other types of civil infrastructure as follows:
1)Unpredictable nature of train events: Information on the bridge operation under revenue service traffic is beneficial for bridge engineers (Tobias and Fo
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路桥梁自动端到端无线监测系统
摘要
美国运输系统最关键的组成部分之一是铁路，它容纳了全国总模态吨位的48％。尽管如此重要，但一半以上的铁路桥梁是铁路基础设施维持网络流动的重要组成部分，是在1920年以前建造的；因此，桥梁是铁路系统中最脆弱的组成部分之一。目前的结构检查做法不能确保短期和长期状况评估的充分信息，同时保持足够低的操作成本，以便进行强制性年度检查。在本文中，我们记录了一个自主的，负担得起的系统，用于监测铁路桥梁使用无线智能传感器(WSS)的发展过程，以便一个完整的端到端的解决方案可以直接从桥梁提供相关信息给最终用户。 该系统的主要贡献是有效地捕获经过的列车，并消除对远程数据检索和后处理的人在回路的需要。在所提出的系统中，实现了一种结合基于事件和基于时间表的框架的自适应策略。无线系统通过将4G-LTE功能集成到传感器网络中来解决远程数据检索的挑战，并使用基于云的数据管理和可视化解决方案完成数据管道。该系统在硬件、软件和框架层次上实现。为了证明这一系统的有效性，全面监测活动被报道。 通过克服无线和自主监测铁路桥梁的挑战，该系统有望成为桥梁工程师和决策者的重要工具。
关键词
铁路桥梁；实用；端到端；智能传感器；结构健康监测；无线传感器；Xnode
1.介绍
铁路是美国交通和经济的关键组成部分。 大体上，与水运、卡车和空气相比，铁路运输占全国总模态吨位的48%，同时排放的温室气体最少(Olsquo;Rourke等人， 2015年；初步数据，2017年)。 自1980年以来，货运铁路已花费超过6850亿$来维持一个安全的货运铁路网。 这项投资在2015年达到顶峰，达到303亿美元，并在2019年保持在251亿美元的高水平(美国铁路协会2020）预计美国货运量也将从2017年的178亿吨增加到2040年的255亿吨（美国铁路协会2020年）。如此高的增量将更加强调铁路系统的结构完整性。
不幸的是，铁路系统的关键组成部分10万座铁路桥中，有一半以上建于1920年之前（美国铁路工程师和道路维护协会2003）。因此，保持老化的桥梁基础设施处于良好的维修状态正变得越来越具有挑战性。在过去，多个实例发生在铁路系统和社会严重受到不利条件的铁路桥梁，如1993年的大河口卡诺桥倒塌在移动，阿拉巴马州，由于桥梁罢工（加纳和赫夫1997），1997年火车脱轨在金曼，亚利桑那州，由于侵蚀的洪水(梅维尔等。和不准确的结构评级与明显的结构缺陷（甘德森2015）。在这些情况下，使用易于部署和可扩展的监测系统为远程监测中心的桥梁工程师和操作员提供快速结构条件评估的预防性做法可能是一个简单的解决方案。
为了解决这些问题，2010年9月13日，联邦铁路管理局(FRA)对所有桥梁实施了强制性管理计划。 根据这一新规定，所有铁路桥梁都需要进行结构检查，并至少每年进行评级。 到目前为止，目视检查已经证明是足够的（联邦铁路管理局，2010年）。 然而，在许多结构中，特别是复杂的结构中，只有从定量结构健康监测(SHM)中才能准确地获得检测结构缺陷的深入理解)。 这种SHM系统已经在许多结构上使用有线传感器系统实现，例如桥梁(青马桥、汲水门桥、汀九桥(Ko等， 1999年；Wong2004年)，Bill Emerson纪念桥(Caicedo等人， 建筑(Millikan图书馆（克林顿，2006年），一座林孔山塔(Huang等人， 或其他类型的基础设施(Mufti，2003年；Ni等人， 2009)。 然而，一个主要的缺点是布线和安装的成本，每个安装的传感通道可达5000$至22000(Farrar2001；Celebi2002)。
为了克服高成本的障碍，研究人员和工程师考虑了无线传感器，利用无线电通信来消除电缆在系统中的作用。 自20世纪90年代末以来，设计和应用了几代无线传感器来监测真实的结构，但很少有无线传感器用于监测铁路桥梁，也没有一种传感器是为此目的而明确设计的。 因此，即使是最先进和被广泛接受的解决方案，在监测经济最关键的基础设施组成部分之一方面也没有很好的匹配。 这种限制的原因是可以理解的，因为铁路桥梁的工作条件和要求与其他类型的民用基础设施不同，如下所示：
- 列车事件的不可预测性质： 关于收入服务流量下桥梁运行的信息对桥梁工程师是有益的(Tobias和Foutch，1997年；Otter等人。 然而，对目前的WSS系统来说，获取这些信息具有挑战性，因为列车可以提前几个小时运行，也可以落后于预定的时间表。如果不是为了解释不可预测的事件定时而设计的，则监控系统无法捕获列车持续时间的精确和完整记录。
- 有限的能量：无线传感器最显著的特点之一是它们必须以有限的能量预算运作，以电池的形式提供(Lynch和Loh，2006年)。 现在对这个问题的大多数流行答案都采用了一种职责循环策略。 这种解决方案可以解决能量约束问题，但它存在缺少事件数据记录的固有缺点。 然而，要让WSS网络以及时和节能的方式进行沟通，摆脱这种责任循环战略是不切实际的。 一个适当的解决方案必须能够灵活地适应职责循环战略，以解决这一缺点。
- 数据检索和后处理的高成本：鉴于有能力在长时间内收集信息，最终，任何智能系统都需要能够在网站上进行分析和决策。 然而，传感器通常要求能够定期向操作员传输数据。 没有这种功能，定期检查或数据聚合需要一个人定期在场。 偏远地区桥梁的相关人工成本显著增加，这适用于大多数铁路桥梁。 此外，一旦数据被聚合到服务器进行进一步的分析和处理，它就不会有用，直到它以直观的格式和及时的方式到达工程师或桥梁所有者，即可操作的信息。 数据聚合、管理和后处理的这一步骤需要与数据管道集成，并考虑到初始设计过程的一部分，以获得最佳利用。
应对这些挑战对于实现铁路桥梁实用的自主WSS监测系统至关重要。 从设计角度看，挑战#1和#2交织在一起。 早期的实践只侧重于解决问题的一方，强调要么：1)时间表会合方案，允许低能耗，但不考虑过列车事件的不可预测性质，导致收集的数据大多无用，事件的部分丢失；2)按需方案，这需要一个始终对传感器来确认过列车事件，这导致了可靠的列车事件记录机制，但需要大量的能量来维持系统。最近研究人员还试图将这两种方法结合成一个系统， 例如，Chebrolu等人，（2008年），Popovic等人（2016年），Lynch等人，（2017年）和Flanigan等人。（2020年）实现了一个传感器节点处于低功耗状态的系统。只有当在唤醒周期中，他们通过无线电接收到指示列车从专用的、总是在事件检测节点（头节点、哨兵节点或检波器)交叉的命令时，他们才会醒来并开始数据采集）。 尽管已尝试完善早期战略，但这一设计仍有可能遗漏与框架的占空比部分有关的很大一部分过列车数据，如果发生任何事故，这可能是潜在的不确定性来源。
与这种流行的解决方案不同，Ledeczi等人。 （2009年）和Bischoff等人。 （2009）为每个传感器节点配备一个始终处于唤醒状态的传感器，用于事件检测。 这种设计方向节省了能源，减少了唤醒无线电的延迟，并受益于可靠的本地事件检测机制。 然而，核心问题是，这两个系统仍然依靠一个工作周期来检查唤醒条件。 这一职责循环方面是MANI通过定期打开微控制器或通过唤醒传感器定期采样。 因此，这种系统仍然存在着Hoang等人的缺点。 桥梁工程进展（2020）1：17第3页的27个缺失事件时，微控制器或唤醒传感器是不活动的。其他研究人员试图通过关注有效的能源使用和收获来解决这个问题。 ECOVIBE(Liu等人。 将无源事件检测电路集成到每个传感器节点中。 虽然这项工作提出了一种令人兴奋的方法，以获得铁路桥梁振动触发和维持嵌入式监控系统，启动延迟超过0.47s是次优的。 在一些罕见的情况下，由于电容器没有充分充电，不能检测到跨越事件。 除了振动能量收集，最流行的解决方案之一，以维持WSS的SHM是收获太阳能，并储存在可充电电池。 这种方法的关键限制是低温和阴天的低容量或低效率。 这一问题进一步恶化，因为所需的SHM系统还需要克服前面提到的与捕获随机列车穿越事件相关的能源消耗问题。 因此，尽管多次试图解决这一问题，但没有一个无线系统用于铁路监测，以全面应对#1和#2的挑战。
另一方面，挑战#3中提到的数据检索问题可以分为两个子挑战：传感器到服务器和服务器到用户进程，因为每个问题都需要一个独立的解决方案。 如果减少传感器到服务器的数据检索过程中的人在环组件，则该过程的成本将显著降低。 一些研究人员提出了一种用于这项任务的移动列车系统(Chebrolu等人。 2008年；Chen等人。 2013)。 然而，这一概念在经济上只对一个密集的桥梁网络是可行的，因此它需要巨大的初始成本。 另一个更简单的做法是拥有一台具有远程访问功能的现场微型计算机(Jang等人。 2010年；Kurata等人，2011年；Olsquo;Connor等人。 2016)。然而，当扩展到一个广泛的铁路桥梁网络时，这种技术引入了操作、维护和保护现场计算机的成本，在大多数情况下，现场计算机不是为持续的长期运行而设计的。 因此，一种更有效的数据检索方法，作为从传感器网络到远程研究人员和工程师的网关，虽然不会产生高昂的成本，但在文献或实践中仍然存在。
此外，服务器到用户链接的主要目标是高效、直观地管理和呈现数据。 此步骤包含两个主要组件。 首先，为了管理传感器数据，SHM的研究人员讨论了基于文件的数据管理系统的使用(Farrar，2001年，Wong，2004年)，这对于小型网络来说是足够的，但需要一个缓慢的手动过程，并且随着系统的扩展而变得棘手。 因此，研究人员然后以自动化和软件辅助的方式处理这个问题，通过使用数据库管理系统(DBMS)来节省时间管理、组织和查询数据(Li等人。 2006年；Smarsly等人。 2012)。 第二，为了使无处不在的数据访问，遵循新兴的云计算模式，研究人员为其他类型的结构工作SHM系统已经成功地实现了云基础设施，作为对数据可视化和分析平台的可伸缩访问(Fraser等人。 2010年；Zhang等人。 2016年；Jeong等人。 2018)。 尽管在一般的结构监测应用中可用，但这些解决方案仍未实现铁路桥梁监测。
因此，为了应对上述挑战，本文提出了一种专门用于铁路桥梁监测综合WSS监测系统。 本系统支持视景按需低功耗操作，无需人工循环远程数据检索，并提供数据管理和可视化平台。 该系统解决了Hoang等人的局限性。 桥梁工程进展（2020年）1：17第4页关于能源依靠超低功率传感器节点和高度同步的基于时间表的通信。 此外，通过在典型的传感器节点中集成4GLTE调制解调器，减少开发任务，同时显著提高部署的缩放能力，实现了远程数据检索。 最后，基于云的网络接口允许工程师使用任何启用互联网的手持设备几乎实时地访问数据。 两个月的实地部署结果表明，拟议的方法可以按设计执行，捕获信息丰富的穿越列车数据，同时促进快速信息检索。
2低功耗混合WSS操作
如第1节所讨论的，为了减轻有线传感技术的高成本，引入了WSS作为一种普遍存在的传感解决方案，并更好地理解结构。 使用WSS的主要优点是4个主要特点：1)其机载微处理器的智能能力，可以处理数字信号处理、模数转换器(ADC)或频率到代码转换、通信接口功能和其他基于条件的决策功能；2)由于越来越多地使用基于微机电系统(MEMS)的传感元件，体积小；3)由于基于MEMS的组件的大规模生产和多用途组件而成本低；4)利用现有的射频数据传输协议进行无线传输(Spence
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