智能建造背景下的建筑工程闭环控制系统综述

唐雪林，汪长凌

(1.中交二航局建筑工程有限公司，湖北 武汉 430050;2.湖北经济学院，湖北 武汉 430205)

在大数据、移动互联网、物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展下，建筑工程领域出现了智能建造理论和技术[1]。为发展科技革命和产业变革，推进新一代信息技术同实体经济的深度融合，2020年7月，住建部等13部门在《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》[2]中指出：要把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机，以信息化、智能化技术为杠杆，推进建筑业与先进制造技术、信息技术、节能技术等高度融合。2020年10月，国家“十四五”规划主要目标表明，全力推动智能建造发展，推进新型城市建设，促进建筑工业化、信息化、智能化升级[3]。国际上，2021年5月，美国《无尽前沿法案》(Endless Frontier Act)提出未来五年内在人工智能、云计算、通信技术、互联网技术等十大关键领域投资超过1 100亿美元[4]。全世界都在推进新一代信息技术与建筑业的融合创新[5]，智能建造将成为建筑工程发展的大趋势。

近年来，智能建造技术的绿色、高效、安全等优势备受专家关注，广泛应用于各国建筑工程领域。例如：韩国科学家基于温度传感器开发一种智能手环，实时采集建筑工人的体温、位置和身体状态，通过物联网存储传输工人数据，做出优化调整指令[6]。意大利米兰理工大学[7]结合BIM技术建立信息管理平台，储存建筑物料采购、运输、存放信息，优化物料管理方案。美国专家利用电极感知技术，开发出智能压阻黏土砖，将传感电极嵌入融合二氧化钛与黏土的纳米复合砖，分析电阻随应力的变化情况，实时检测砖体的结构损伤程度[8]。中交二航局[9]建立集成物联网、云计算、5G通信、北斗技术的桥梁智能建造全过程自适应体系，实现感知、分析、控制一体化智能建造体系。除此之外，智能灌浆[10]、智能养护[11-12]、RFID[13]、人工智能[14]等技术在建筑领域也得到广泛应用。目前，智能建造在建筑业多用于工程的感知、分析、控制、优化。为详细了解智能建造在建筑工程领域的应用及联系，现通过文献分析法，对智能建造的闭环控制(全面感知、真实分析、实时控制、持续优化)理论及应用进行综述，并分析建筑工程智能建造闭环控制体系、流程和结构。

为了解智能建造的应用与发展，通过中国知网(CNKI)、SCI(web of science)两大数据库进行文献检索与统计分析，检索日期为2021年10月7日。以“智能建造”(Smart construction)为主题、标题、摘要检索词进行检索，检索日期为2010年至2021年10月7日，结果表明智能建造在SCI上的研究呈稳定增长趋势，2017年在中国知网呈爆发式增长(图1)。原因是2016年8月国家住建部发布《2016-2020年建筑业信息化发展纲要》，提出建筑业应深入研究互联网、BIM、物联网等技术的创新应用，推动建筑业信息化发展。CNKI检索结果表明，中国在智能建造领域起步较晚，从2017年开始有一定的发展，但SCI数据库的检索结果显示近四年发展迅速(图2)，在智能建造领域，中国SCI文献数量占比逐渐增多，已位于世界首位(图3)，目前智能建造技术成为我国学者研究的热点。

图1 “智能建造”文献数量随时间变化情况

图2 SCI数量中国与其他国家占比随时间变化情况

图3 SCI文献数量位于世界前列的10位国家

智能建造是指集成新一代信息技术与工程建造技术的工程建造创新模式：即利用以“三化”(数字化、网络化、智能化)和“三算”(算据、算力、算法)为特征的新一代信息技术，以实现工程建造要素资源数字化为基础，通过数字化建模、可视化认知、网络化交互、高性能计算以及智能化决策支持，实现数字链驱动下的工程立项策划、规划设计、施工生产、运维服务一体化集成与高效率协同[15]。

目前，常用的智能建筑技术为BIM(建筑信息模型)、传感器技术、RFID(无线射频技术)、GPS、北斗卫星定位、3D打印、VR(虚拟现实)、人工智能、移动通信、云计算、物联网等。

智能建造实现了传统建造模式的人——物理系统(材料和机械系统)模式向人——信息——物理系统的转变，针对这一特征，刘亮等[16]基于智能控制决策、智能分析决策、人机信息交互三个层面构建了“智能建造+HCPS”( HCPS : Human—Cyber—Physical Systems，人一信息一物理系统)框架(图4)；
“智能建造+HCPS”框架展示了人、信息、物理三个系统的功能联系与交互步骤，即专业人员通过获取的物理系统(材料和机械)信息进行分析，赋予信息系统对策指令，信息系统进行智能分析，发送控制指令于物理系统，物理系统将信息反馈给专业人员，实现建造业与建筑工程智能控制；
但缺少智能感知系统，难以实现对建筑工程物理系统的全面感知，导致获取的物理信息不精确，降低智能建造的优质性、高效性、安全性。为进一步提高新一代信息技术在建筑工程中的闭环实用性，学者们通过分析国内外智能建造技术的应用，总结出“全面感知一真实分析一实时控制”的智能建造闭环控制理论，为实现建筑工程智能化控制提供有效理论依据。

图4 “智能建造+HCPS”框架[23]

智能建造闭环控制是利用数字传感、移动通信、卫星定位等感知传输技术，全面采集传输工程的基础数据、过程数据、状态数据、环境数据，通过云计算、数字孪生、虚拟仿真等数字技术进行可视化、数字化真实分析，结合物联网、大数据、人工智能等组成管理系统进行实时控制，以人工智能算法、遗传算法等进行技术、方案、管理优化，形成智能建造闭合回路控制体系。

1.理论发展

2009年，溪洛渡水电站工程首次提出“感知——分析——控制”的智能建造闭环控制思想，开展多专业信息平台构建[17]。2011年，为了进一步提高建筑业信息化水平，国家住建部印发《2011—2015年建筑业信息化发展纲要》[18]，建筑业数据处理、传感技术与信息系统等技术得到升级和优化；
2017年，白鹤滩特高拱坝工程以智能建造闭环控制理论为基础[19]，在实践中实现“感知—分析—控制”的智能建造闭环控制向“全面感知一真实分析一实时控制”的升华，高度融合新一代信息技术与数字信息模型，建立数字化感知、动态化分析、精细化控制的闭环控制智能化建造与管理运行体系。

2.实际应用

为了探究智能建造在建筑工程中的最大化回报，众多学者开展融合智能建造闭环控制理论于实际的研究。Libo Zhang等[20]基于闭环控制策略进行智能机器人设计，通过遗传算法进行路径规划，根据指定转速与实际转速的转速差大小，实时控制电机转矩，实现机器人的智能化控制。买亚锋等[21]发现BIM在感知、监督和处理功能上的短板，融合物联网技术构建BIM+物联网智能建造综合管理系统，执行信息感知、采集、监控功能，实现建筑工程全过程“信息流闭环”。但上述研究只能适用于特定的工程，为使智能建造闭环控制理论通用化，樊启祥等[22]以建设工程中数字化、网络化、智能化的联系为基础，分析出智能建造具有数据驱动、在线连接、闭环调控、持续优化、认知反应、协作共享的主要特征，构建“全面感知——真实分析——实时控制——持续优化”的智能建造通用闭环控制体系(见图5)，并通过智能建造通用闭环控制学习逻辑，提出智能建造状态价值函数，实现智能建造价值数字化。

图5 智能建造通用闭环控制[29]

基于国内外文献分析，笔者总结了建筑工程智能建造闭环控制体系(图6)：即在建筑工程中，运用智能温控、RFID、移动通信、物联网、BIM、结构仿真、数据技术、人工智能等新一代信息技术，对建筑物、人、设备、环境等物理系统进行全面感知、真实分析、实时控制和持续优化的闭环控制。

图6 建筑工程智能建造闭环控制体系

1.全面感知

全面感知是通过移动通信、数字传感、物联网等采集传感技术，从个体、断面、群体方向，对建筑工程施工机械、施工环境、施工技术等各类施工数据进行全面、实时、精确感知采集，形成工程数据库，借助蓝牙、WIFI、卫星定位系统与互联网技术储存与传输(图7)。

图7 全面感知流程

智能手机作为人类必不可少的工具之一，已逐渐应用于建筑工程。Cho等[23]设计一种智能手机安全检查系统，扫描建设设备上的QR码，识别对比建设设备的工作和目前工作状态，判断工作是否稳定，并做出预警。Park等[24]开发了安全管理应用程序和安全指南应用程序，确认安全管理公告，并收集信息形成安全指南数据库，根据安全事故种类查询事故的事例及原因，制订安全管理方案。目前，国外研究人员利用GPS技术定位工人信息构建职工数据库[25]，进行智能考勤；
通过定位地理空间信息[26]，计算桥梁位移进行桥梁结构健康监控。WeiguangJiang[27]等集成GPS技术与信息物理系统，提出智能安全管理系统，通过感知场地布置、设备材料信息等过程数据，构建建筑数据库，实现虚拟建筑与物理建筑的风险数据同步映射。

近二十年，射频识别(RFID)技术发展迅速，在建筑领域应用广泛，将RFID标签粘贴在运输车上[28]，可识别材料构件的运输流程，形成资源数据库，进行资源控制；
在设备中写入RFID标签7[29]，可识别建筑工程设备数量，构建设备数据库，控制设备采购计划，优化工程预算；
El-Omari[30]等通过RFID收集设备和工人的实际工作时间，融合激光扫描技术与摄影测量技术，实时显示建筑工程4D模型，实现施工进度实时可视化。上述可知，移动通信、RFID及卫星定位系统可对建筑工程的安全数据、管理结构、设备材料数据等进行感知，组成设备材料数据库、安全指南数据库、职员工作数据库等建筑工程基础数据库与过程数据库，通过互联网双向传输，实现建筑工程数字化、智能化管理。

建筑物与环境的信息采集离不开数字传感器，数字传感器根据测量物理量不同可分为声音传感器、电源传感器、压力传感器、温度传感器等。Yu 等[31]基于深度卷积神经网络设计自适应智能隔震器，高精度检测原始噪声信号，并通过多层非线性映射进行地震信号表征，识别建筑结构受地震影响的损伤程度。Rossi等[32]研发一种结合GPS、电源传感器、WIFI等技术的嵌入式微型控制智能插头，通过收集分析机械电流信号和功率消耗，计算加载峰值，判断机械的性能和使用状态。Wang等[33]利用三轴加速度传感器和纺织压力传感器开发了智能头盔和智能鞋垫，用于感知工人在楼梯下行过程中头部和脚部发重心转移模式，判断工人是否摔倒，监测建筑工人跌落。因此，数字传感器通过感知声音、压力、电信号等物理量，组成工程建设状态数据库与环境数据库，实现建筑工程结构和环境实时监测。

2.真实分析

真实分析是指以利用云计算、数字孪生等数值计算技术，计算分析全面感知获取的实时工程信息与数据，并通过虚拟建造、数字孪生等仿真技术，开展建筑工程真实仿真模拟，对结构、成本、进度、质量、安全、环境等建筑工程信息与数据进行分析预测与优化反馈，实现建筑工程信息真实化模拟和数字化分析(图8)。

图8 真实分析流程

虚拟建造是主要的分析工具，对工程结构进行数字映射，可视化剖析建筑工程。张宏胜[34]通过VR、传感、仿真模拟等信息技术，构建虚拟规划、施工、管理平台，首次尝试将虚拟建造技术应用到上海正大商业广场钢结构工程，解决了安装节点复杂等诸多工程技术难题。Kochovski和Stankovski[35]以施工现场云环境为基础，构建过程文档云应用程序，记录建筑工程感知数据，利用Docker容器(开源的应用容器引擎)和云计算进行传输和数据计算分析，实现智能施工边缘计算设计；
通过编码系统进行信息数据传输，结合D打印技术进行建筑生产，实现虚拟建造到真实生产的过程[36]。

数字孪生是以有限元、边界元法等数字化途径构建物理实体的虚拟实体，利用数字模型和传感器等数据，在虚拟空间的完成物理实体映射。刘占省等[37]利用BIM技术、有限元、三维激光扫描技术建立数字孪生五维模型，BIM模型技术提供虚拟空间可视化，有限元模型进行实时力学分析，三维扫描点云模型提供实时位形数据，构建五大元素(即人员、机械、物料、工法、环境”)集合，实时分析并修正建筑工程数据，提高工程施工效率和质量。数字孪生也涉及装配式领域，Cunbo等[38]利用CAD、有限元、边界元法等构建数字孪生模型，结合大数据构建卫星装配式车间储存管理平台，为卫星装配车间提供预测、管理及控制服务。

3.实时控制

实时控制是指通过互联网、AI(人工智能)、AloT(人工智能物联网)等智能设备及软件对传输的数据进行处理与反馈，在设计规范和工艺流程的基础上，利用工作协调管理平台、 智能预警设备、智能分析软件等手段，进行建筑工程质量控制、成本控制、进度控制、安全控制、资源控制、技术控制，达到实时自动化控制协调的目的(图9)。

图9 实时控制流程

AI技术与物联网是智能建造领域研究热点，林建昌等[39]构建集成BIM与AloT的装配式建筑智能建造体系，以BIM模型为载体，将预制构件数据导入生产设备，利用工业物联网自动识别预制构建信息，依托现场AI智能硬件分析处理现场流程数据，实时传输与反馈施工现场作业状态，做出方案优化，进行装配式建筑智能建造动态管理。臧格格[40]以精益建造理论为基础，融合BIM、RFID、物联网、北斗卫星、CAM(类别激活映射图)等技术，构建装配式建筑智能建造全过程管理模式；
设计阶段利用BIM技术建立协同设计平台，进行施工图设计，构件深化设计、多专业协作设计的一体化管理；
生产阶段运用RFID与互联网技术建立信息化生产管理系统，识别并传输物料采购、生产制作、模具加工等信息，CAM技术将设计数据与构件生产设备进行关联，以北斗系统与物联网为基础，结合运输机械内置RFID标签，实现预制构件生产运输信息化、数字化、智能化；
运维阶段集成物联网与BIM技术，对隐蔽工程、建筑设备、建筑材料进行定位监测。

4.持续优化

持续优化是指利用云计算、遗传算法、人工智能算法等技术，计算建造过程回报最大值，自动调整优化施工技术、决策方案和管理模式，提高感知、分析、控制的精细度，通过智能学习系统不断学习优化自身算法和结构，实现智能建造控制系统持续优化(图10)。

图10 持续优化流程

在人工智能和机械学习背景下，智能机械参与建筑工程全过程，我们面临人与机械协同工作时代[41]。利用人工智能算法对建筑工程全过程进行智能识别并自主学习，融合数据挖掘和专家系统，可实现计算机自主优化决策和动态处理工程数据；
刘飞香[42]基于智能设备和人工智能学习法，构建智能决策控制优化系统，智能型凿岩台车利用人工智能学习规则对样本数据对训练和系统模型参数辨别，结合地形样本数据库，进行智能辨别和分级，并自主学习和优化。通过计算机仿真计算，将问题求解过程模拟生物进化过程，借助计算模型搜索过程最优解，利用算法遗传性进行方案优化。贾东和张一承[43]在材料抗压、抗拉和弯曲变形性能已知情况下，利用遗传算法，模拟计算装配式木结构构件截面最优尺寸，优化木结构节点组设计方案。

本文在分析智能建造特征、应用及智能建造闭环控制理论的基础上，阐述了建筑工程智能建造闭环控制体系(全面感知、真实分析、实时控制、持续优化)，总结了建筑工程中智能建造闭环控制流程及其相关应用研究。通过文献统计分析表明，近年来智能建造研究迅速增多，智能建造的应用前景十分广阔。为使智能建造技术及闭环控制理论得到工程建设更好的应用，推动智能建造的发展和建筑业的升级变革，还需进行系统研究和技术研发：

(1)建立具有智能建造特征的学科点，完善智能建造闭环控制体系，培养智能建造技术人才。

(2)基于新一代信息技术研发多种具备感知、分析、控制、优化的全过程智能建造综合技术平台或软件设备。

(3)采用深度卷积神经网络等理论深度挖掘传感、结构损伤监测、数值计算、结构仿真模拟等大数据，研发工程建设大数据挖掘的智能建造技术。

(4)运用遗传算法等方法优化人工智能学习法，提高人工智能的学习能力，发展人工智能的工程建设技术。

本文对智能建造的持续优化算法及应用分析较少，流程结构还不够完善，且缺少实例描述，下一阶段进行智能建造优化算法及应用研究。