市场活动 | 3 分钟阅读时间 | 2026-02-10

将 SHM 设计为长期测量基础设施。

在美国各地，桥梁、隧道、水坝和大型工业结构正被推到其原始设计寿命之外，并被要求承载更高的交通流量、更重的货物和更频繁的极端事件。与此同时，美国的监管和资产管理环境仍然严重依赖于定期检查计划和记录在案的状况数据。

这种组合是 SHM 在 2026 年从 “有趣的试点 “转变为 “必备的测量基础设施 “的原因之一：业主和工程团队需要可追溯、可辩解的数据，这些数据可以支持有关荷载等级、维护优先级、改造时机和事后评估的决策。规模并不小；美国桥梁存量以数十万计。

一个有用的参考点：美国国家桥梁清册（NBI）中的美国桥梁状况摘要显示，数以万计的桥梁状况不佳（通常被描述为 “结构缺陷”），这给各机构及其承包商带来了压力，要求他们改进结构决策的合理性。

Why focus on the U.S.? Three practical realities shape SHM decisions

库存规模和状况压力：美国桥梁库存量巨大，公众报告使桥梁状况一目了然。
合规和辩护文化：检查和报告框架（如 NBIS）决定了决策的合理性和记录方式。
资金+项目推动现代化：行业跟踪（例如，ARTBA的桥梁报告与 NBI 数据挂钩）强调了联邦/州计划如何推动维修和更好的资产战略；SHM 适合于可以减少不确定性和优先干预的地方。

最重要的一点是：在美国，对 SHM 的评估越来越多地取决于它是否能产生可审计的数据，从而改变决策，而不仅仅是有趣的图表。

Hoan 大桥（威斯康星州密尔沃基，2000 年 12 月 13 日）：这座桥的一个跨度在冬季突然发生弯曲，因为支撑桥的三根主梁中的两根因脆性钢疲劳而断裂。

What Modern SHM really needs from the measurement side

现代的 SHM 系统不是一盒传感器加一个记录仪。它是一个可靠的测量系统，在对资产进行长期（至少 10 年以上）的连续监测时，无论人员是否变动、模型是否演变、重大事件是否发生，都必须保持其可信度。

典型的美国 SHM 部署组合：

Strain (foil strain gauges, vibrating wire, bridge/quarter-bridge)
Acceleration / vibration (IEPE accelerometers, MEMS where appropriate)
位移/倾斜/裂缝（LVDT、串联罐、倾角仪、裂缝仪）
温度 + 环境（热电阻/热电偶、湿度、风、水位等）

To stay valuable over the years, these signals must be:

在不同温度周期和现场条件下均准确稳定
在整个结构中（以及在分布式地点中）实现时间对齐
记录元数据，以便在未来的负载分级、模型更新和审计中重复使用数据

如果其中任何一项出现崩溃、零点漂移、混合时钟或未记录的缩放，都会削弱对整个 SHM 程序的信心。

SHM 中的隐形杀手：时间校准

如果应变、位移和加速度在不同的时间尺度上采样，误差就会在美国团队最需要数据的地方出现：在关联事件和提取动态信息时。模式形状模糊不清，因果关系模糊不清，输出结果难以自圆其说。

因此，同步已成为分布式监控系统的核心要求：PTP（IEEE 1588）和 GPS 参照时间被广泛用于保持分布式节点对齐，在合适的架构中通常能达到亚微秒级的计时精度。

对于美国的基础设施工作流程来说，这一点很重要，因为团队越来越多地将测量与以下方面联系起来：

受控卡车通道/WIM 活动
阵风和振动响应
地震触发器
撞击后检查（船舶撞击、车辆撞击）
围绕维护的 “前后 “基线

没有可靠的时间戳和时间对齐，就无法证明相关性。

现代 SHM 架构模式

我们在 2026 年看到的最强模式是分布式测量：

将测量模块放置在靠近传感器的位置（模拟运行时间短，噪声拾取更少）
将分布式节点同步到共同时基
在本地登录以保持弹性，然后根据需要向上游发布

模块化 DAQ 平台（如 Gantner Instruments 的 Q.series X）自然符合 SHM 要求。实际上，我们的想法是

Q.X 系列 I/O 接近结构，可实现稳定的高分辨率传感器采集
Q.X 系列控制器/边缘设备，用于记录 + 健康状况 + 事件处理
GI.bench或GI.cloud作为配置、可视化和操作仪表板的工程环境
通过标准集成选项，为下游分析（FE 模型、Python/MATLAB 工具、云管道）提供开放路径

目标很简单：保持边缘物理学的干净，保持时间戳的可定义性，并使数据可供多个利益相关者使用。

长期稳定并非可有可无

In U.S. bridge and tunnel monitoring, the hard part isn’t collecting data for a month; it’s keeping data trustworthy for years through:

停电、断电和重启
雷击/浪涌暴露和接地现实
冷凝、腐蚀、机柜温度波动
传感器漂移和重新校准周期
通信中断（手机信号死点、隧道网络、远程站点）

现场项目还面临着生命周期的现实：今天安装的系统会比最初的项目团队寿命更长。这就是为什么保留配置并支持模块更换而无需 “重新发明系统 “的模块化系统往往能够长期获胜的原因。

从美国联邦公路管理局的研究角度来看，一个有用的框架是，长期监测的动机是，美国有相当一部分桥梁已经超过了名义上的设计寿命假设。

从测量到模型和数字双胞胎

美国业主和工程顾问越来越希望 SHM 能够为决策提供依据，而不仅仅是仪表盘。这通常意味着

蠕变、热行为、沉降和降解趋势
风暴/地震/超载事件捕捉
用于检测刚度变化的动态响应和模态参数
更新模型并与 FE 预期进行比较

使能因素是下游工具可以信任的简洁、同步、有据可查的测量管道。

这就是开放式连接的重要性所在：当测量系统通过标准的企业和工业模式公开数据时，将现场数据连接起来就变得非常现实：

额定负载工作流程
FE 模型更新/校准
资产管理数据库
云分析（如适用）

选择与结构同步发展的最佳技术

在开始实施 SHM 计划时，最好提出以下问题：

如何保证至少 10 年的同步性和可追溯性？
未来的团队将如何解释今天的缩放和元数据？
以后如何在不更换系统的情况下增加传感器？
如何在不丢失数据的情况下处理事件、中断和维护？

如果将 SHM 视为关键测量基础设施，那么模块化、分布式 DAQ 平台与GI.bench或GI.cloud 等工程环境搭配使用，就能为业主和顾问提供实现长期、可靠监测的现实途径。

If you’re planning a U.S. SHM program for bridges, tunnels, dams, or industrial structures, Gantner Instruments can help you determine a scalable SHM system architecture that is both accurate and reliable for the long haul.