结构健康监测系统综述研究

汤东婴， 魏晓斌， 孙正华， 王若晨

（江苏省建筑工程质量检测中心有限公司）

1 引言

结构健康监测系统是指一种可以实时监测构件的各种物理参数，以及评估建筑结构的安全性和可靠性的新型监测系统。它是基于传感器、计算机和信息技术的发展而出现的，它可以实时监测建筑结构的位移、温度、湿度、应力、变形等参数，以及监测房屋的振动、噪声等，并可以及时发现构件的变形、裂缝等结构变形，从而及时采取相应的措施，维护建筑结构的安全性和可靠性。

近年来，结构健康监测系统的发展受到了国内外的高度关注，它被越来越多的企业和科研机构所重视。从技术上看，结构健康监测系统已经取得了一些重大进展，比如采用智能传感器技术、远程监测技术、移动监测技术等，使得结构健康监测系统的监测范围和精度大大提高，使结构健康监测系统的应用更加广泛。此外，在结构健康监测系统的数据处理方面，开发了一系列的数据预处理、聚类分析、模型识别等技术，使得结构健康监测数据更加准确可靠。最后，在结构健康监测系统的应用方面，已经开发了一系列的应用软件，使得结构健康监测系统的应用更加容易，可以更好地满足工程实践的需求。

随着建筑结构健康监测系统的发展，相关文献研究也越来越多。本文对建筑结构健康监测系统的文献进行综述，旨在概述该系统的发展历程，以及目前研究中的热点和发展趋势。

2 建筑结构健康监测系统的发展历程

在20世纪70年代，建筑结构健康监测技术开始发展，主要以测试建筑结构在极端条件下的性能为目标，但这些研究基本上关注实验室试验中的结构行为，而不是实际结构的状态。

随着科学技术的进步，20世纪90年代，建筑结构健康监测系统发展迅速，采用了数字技术、传感器技术、信息技术等现代技术，使得结构健康监测技术实现了从实验室到实际环境的跨越，成为实际应用的可能。例如陈华鹏[1]等总结了数字孪生的发展、基本原理和技术方法，解释了数字孪生模型与建筑信息、结构健康监测、人工智能等技术的集成和实施，总结了数字孪生在铁路运营和维护场景中的技术方法和研究现状，包括智能控制（监控）、数字双模型的构建方法、结构性能退化模拟和维护策略的定义。数字技术可以通过虚拟和真实数据与物联网、建筑信息模型、结构健康监测、数值模拟和人工智能等先进技术的交互，有效地监测、模拟、预测、诊断和决策物理单元。张兴斌[2]等运用数字成像技术和快速科学算法，模拟、分析和研究结构的不同运行工况，评估结构的安全性。采用计算机图形显示技术，客观、真实地显示了结构的状态。通过两个应用实例表明，土木工程智能监测评估系统不仅能实现监测信息的实时高效采集、传输和存储，还能通过快速科学的算法获取结构的实际性能，并进行三维可视化展示，为安全施工、运营、土木工程的科学管理与决策。杨强[3]等探索材料性能预测、材料本构模型、湍流模型、结构健康监测、实验力学等领域的最新研究进展，以及基于动态数据、数字孪生等大数据的建模与仿真新范式，并建议以力学研究为主要汇集和牵引，以大数据和力学为导向，促进大数据与力学交叉，形成理论方法突破和学科发展新方向。

3 建筑结构健康监测系统目前研究热点

3.1 基于物联网的建筑结构健康监测系统

物联网（IoT，internet of things）是一种新型的技术，它可以将物理世界的智能设备与互联网联系起来，使传感器、控制器、电子设备和系统等物理实体可以通过网络进行通信，实现设备之间的信息共享。结构健康监测系统可以利用物联网技术，通过远程传感器和控制器，实现对结构的实时健康监测和管理，从而提高结构的稳定性和安全性。物联网技术的运用可以改善结构健康监测系统的可靠性和实时性，并且可以有效降低设备的运行成本。沈万玉[4]等设计的基于物联网技术的建筑结构健康监测系统可以实现综合管理、实时监测、数据报表、安全评估和参数趋势图等功能，为决策者提供科学便捷的技术支持。基于物联网的监测系统组织结构方案如图1所示。

图1 基于物联网的监测系统组织结构方案

吴贤国[5]等探索基于BIM技术的物联网运营地铁结构健康系统架构，通过构建基于DYNAMO参数化的BIM数据库，提出运营隧道三维建模方案，并将三维模型与多级预警系统相结合，实现监测预警可视化，为运营隧道结构健康监测系统的设计提供监测量，输电方案的选择、运营隧道的结构健康监测、预警分析和预警可视化。Misra[6]等提出的工作为结构健康监测提供了一个完整的实时物联网平台，这种基于物联网的智能监控系统具有传感器和网络连接，因此它可以检测相应结构的健康状况，并使用互联网将相同的数据远程传输到世界任何地方，以采取任何预防措施。建筑智能健康监测系统原理图如图2所示。

图2 建筑智能健康监测系统原理图

Sun[7]等提出将无线通信和物联网技术系统应用于桥梁检测，提出将无线通信和物联网技术系统用于结构工程检测，可以促进无线通信和物联网技术的发展。同时，通过桥梁施工标准要求，形成基于地理位置的监测、跟踪、评估、评价模型；相关数据真实性验证单位和检测数据的进度、质量、安全处于可控状态，为桥梁工程决策提供数据支撑。

3.2 无线传感器网络在建筑结构健康监测系统的应用

无线传感器网络是结构健康监测系统的核心，它可以收集结构运行时的数据，并将这些数据传输给监测系统，以便进行进一步的分析和建模。例如，无线传感器网络可以用来收集结构的位移、振动、温度、湿度等信息，并将传输给监测系统，监测系统可以根据这些数据进行分析，从而确定结构的健康状况和潜在的危险。

目前，一些SHM应用程序仍然使用传统的有线数据采集系统从许多结构位置收集数据。通过同轴电缆传输传感器系统数据后，数据处理系统对其进行处理，然后由健康评估系统进行分析和评估。然而，该系统具有成本高、效率低、安装重、报警简单、不灵活、设计不足和能耗高等缺点。例如，传统的数据采集系统使用电线将传感器连接到中央服务器，这需要在整个结构中使用长电缆来执行监控过程。因此，这种系统的安装和维护通常是昂贵的，并且伴随着困难和安全问题。此外，该系统仅限于长期SHM，通常容易损坏。在有线SHM系统的应用中，其转换的局限性阻碍了其可行性。随着无线技术的快速发展，结合WSN技术的结构监测系统的实现和开发得到了极大的改进。配备了传感器节点通过无线网络彼此通信，并且数据被路由到基站。与无线监控系统方案相比，无线监控系统由于硬件成本低、易于安装、安装时间短和易于维护而具有突出的优势，显著减少了原始数据的多余重量，并节省了存储空间和大量能量。此外，无线在可扩展性方面发挥着重要作用；因此，在无线结构系统中，数百个传感器比在传统系统中更容易安装。同样，无线网络监控系统的安装和维护成本很高，数百到数千个节点非常困难。俞姝颖[8]等总结了现有的基于无线传感器网络的桥梁健康监测系统，介绍了各子系统的基本原理和典型方法，并通过几个具体实例分析了系统的基本技术，最后总结了现有系统存在的问题和未来的研究方向。无线传感器网络结构如图3所示。

图3 无线传感器网络结构

王宗鹏[9]等对结构健康监测系统开发和集成结合无线传感器网络的优点和性能结合作出了评述。Hemanth[10]等提出了一种基于结构振动研究的无线传感器网络。

3.3 无损检测技术在建筑结构健康监测系统中的应用

无损检测技术可以帮助检测建筑结构体的状态，从而及时发现建筑结构的缺陷，从而防止建筑结构损坏甚至坍塌。无损检测技术可以用于检测建筑结构体的厚度、体积、材料类型和强度，从而及时发现建筑结构的缺陷。无损检测技术还可以用于检测建筑结构的裂缝、裂隙和开裂，这些都可能导致建筑结构的损坏甚至坍塌。此外，无损检测技术还可以用于检测建筑结构的变形、拉伸及疲劳状态，以及检测建筑结构的温度变化情况，以及建筑结构的损伤情况等等。因此，无损检测技术可以有效地帮助检测建筑结构的健康状况，从而有效保护建筑结构安全。张方[11]等基于混凝土结构无损检测技术，并结合隧道本身特点，提出在隧道结构中运用健康监测系统的方法。蔡萍[12]提出基于结构的无损检测技术，结构的集成传感器/控制元件用于在线和实时获取与结构相关的信息（例如应力、应变、振动模式和传播特性），以提取损伤特征，识别结构的损坏状态，并采取适当措施控制结构的危险因素，消除潜在的安全隐患，实现结构健康监测的自我发展。

3.4 基于智能传感器的建筑结构健康监测系统

智能传感器在建筑结构健康监测系统中的应用是一个重要的研究课题，它可以帮助建筑结构监测技术取得更大的进展。智能传感器可以提供实时的建筑结构健康状况信息，并可以根据实时的建筑结构健康状况信息，对建筑结构进行智能监测和诊断，从而提高建筑结构的安全性和可靠性。智能传感器可以检测建筑结构的温度、湿度、振动、应变、位移、压力等参数，并将检测到的数据发送给监测系统，以便进行进一步的分析和诊断。智能传感器还可以采集建筑结构的图像和声音，并将图像和声音数据发送给监测系统，以便进行进一步的分析和诊断。此外，智能传感器还可以与其他智能设备进行连接，以便实现更加精确的监测和诊断。例如，可以将智能传感器与智能摄像头、智能热成像仪、智能激光扫描仪等设备进行连接，以便更加精确地监测建筑结构的健康状况。智能传感器在建筑结构监测方面的应用，已在近几年大幅发展。目前，主要应用于新建、老旧和再利用的建筑物中，以实现对其状态的定期监测，检测危险性，识别劣化情况及提供预警功能。基于智能传感器的建筑结构健康监测系统一般由传感器、信号处理单元、显示装置及通讯联网部分组成，是对各个部位及整个建筑物表面材料、构件、支撑及节点的实时监测及评估。系统还能够监测影响建筑物安全的因素，如天气、气压、地震、风力、雷电、腐蚀等，根据波及范围来判断受损情况。通过采集各式传感器数据，将其上传至数据处理中心，通过实时分析，对不同的部位进行定期的监测，从而对整个建筑物的安全与可靠性进行评估。此外，该系统还可以帮助房地产开发者进行早期预警，避免因为失去控制而造成严重后果。基于智能传感器材料发展的智能传感器与建筑结构联系，欧进萍[13]介绍智能健康监测系统的研究成果，包括碳纤维智能传感器和纤维增强光栅电压传感器；智能混凝土和智能混凝土标准电压传感器及其性能；智能健康监测系统及其工程应用。目前市面上的碳纤维智能传感器如图4所示。

图4 市面上的碳纤维智能传感器

3.5 模型识别技术在建筑结构健康监测中的应用

随着时代的发展，人们对建筑物安全性、高效性以及有效监测更新也越来越重视，传统的健康监测远不能满足，因此未来出现了大量使用AI智能识别技术的建筑结构健康监测平台。一般来说，AI能够根据大量历史数据，通过机器学习或者深度学习，找出影像中包含特征信息，例如封闭房间内部的元素、墙体的颜色、裂开情况及焊接情况等。而且，在将AI和图像声学传感器阵列进行集成以后，可以有效识别出实时测试中的裂痕、断裂点位及光学继续等特征信息，从而有效进行建筑结构健康监测。通过使用AI识别技术，可以有效缩短检测时间，减少人力成本，同时可以实现高精准的检测结果。例如，在对房屋墙体进行健康检测时，AI可以根据影像中几乎不可见的裂痕、断裂点位，快速准确的将其检测出来，大大提升了检测效率。此外，AI识别技术在健康监测中还有一个重要优点就是可以推荐出更合理的维护方案，帮助工程师评估和管理建筑物，从而提升检测工作效率并减少人员的劳动强度。梁宗保[14]等提出了一种灰色关联度与深度学习相结合的方法，通过灰色关联分析对数据进行预处理，自动给定数据标签并进行标签正确性验证，结合深度学习模型DNN、DBN对数据有效性进行分析。黄民水[15]等介绍了与损伤检测相关的算法，如模式检测和智能算法，并总结了这两种工具的应用现状。然后将讨论环境因素（包括温度变化、外部振动和噪声）对损伤检测的影响，并讨论环境因素对损伤检测产生的负面影响。最后，从六个方面，即传感器技术、有限元模型构建、损伤指标、数据处理工具、在线结构健康监测系统的开发和健康监测标准预测了确定伤害的未来趋势。刘宇飞[16]等总结和探索各种场景中敏感服务特征的智能识别，如工程结构公共建筑、地铁隧道、公路桥梁和道路的运营和维护；对关键敏感指标进行分类，进一步总结智能指标识别方法。结果表明，以深度学习为代表的新一代人工智能技术有效促进了结构服务敏感指标感知的研究和应用，其中数字图像方法和深度学习算法在工程技术的结构变形和表面病害智能检测中取得了良好的效果，显示了总体实施优势。

3.6 基于云计算及大数据技术的建筑结构健康监测

借助云计算及大数据技术开发的建筑结构健康监测系统，将建筑相关信息如图像、历史记录、气象信息、施工质量与后期使用情况等存储在云端，通过海量数据分析实时监测分析，并按预设条件及时报警，能够准确评估建筑物的变化与安全性。同时，依托云计算及大数据技术，对建筑物的历史进行长期的评估，这样就可以检测出是否存在潜在的问题，为未来的安全性做好准备。Zonzini[17]等通过大数据分析来识别桥梁问题和监控有问题的桥梁，具有广泛本地和云计算技术的IT架构以及精心设计的决策软件可以更好地了解桥梁状况，并有助于作出预测性维护和管理决策。涂成枫[18]等论述了大数据处理与分析技术在桥梁长期健康监测中的应用，介绍了课题组的国内研究现状和监测数据多维相关性分析、异常数据挖掘与分析、桥梁时间可靠性研究三个方面的研究进展，介绍并展望了基于云的桥梁健康监测服务平台的开发与实现。用于结构健康监测和数据分析的分层架构如图5所示。

图5 监测和数据分析的分层架构

李帆[19]系统分析了云计算技术在桥梁结构健康监测领域的技术优势，探讨了使用云计算技术的桥梁结构健康监控方案，并讨论了云计算在桥梁健康监测工程中应用的主要技术问题和解决方案。朱仕村[20]等总结物联网结构健康监测技术特点的基础上，分析了云计算结构健康监测系统的需求，描述了云计算系统结构健康监测的体系结构，回顾了相关技术的研究现状和实施前景。

3.7 建筑结构健康监测中机器学习技术的应用

机器学习技术是建筑结构健康监测中一种有效的方法。通过使用机器学习，可以根据现有的监测数据，建立一个预测模型，用于预测结构的变形情况，以便及时采取相应的应对措施。同时，通过计算机视觉，可以根据建筑物实时状态，对其外部表面进行检测，以检测出任何可能导致结构损伤的问题，并采取相应的修复措施。此外，机器学习还可以通过分析历史数据来识别结构的异常行为，并根据这些异常行为来预测可能发生的未来问题，从而为相关人员提供重要的决策依据。王慧[21]等以每个反应的测量点为参考点，构造几个内积向量，并形成一个将内积向量扩展到内积向量的矩阵。随后，采用内积矩阵作为结构属性参数，结合深度卷积神经网络的财产提取能力，提出了一种基于内积矩阵和深度学习的结构健康监测方法。鲍跃全[22]等建议将深度学习和其他理论用于大数据的深度挖掘，如结构健康监测、检测、测试和数值模拟，并开发土木工程大数据挖掘的人工智能方法。

目前，建筑结构健康监测的研究主要集中在传感器方面，以满足结构健康监测系统的实际要求。研究中还考虑了结构健康监测系统的可靠性、可扩展性、可用性和可维护性，以满足不同结构健康监测系统的需求。此外，未来建筑结构健康监测系统可能会发展到人工智能技术的应用，以便更好地掌握建筑结构的变化，并及时采取有效的保护措施。

4 结语

①构件级智能监测技术是结构健康监测系统后续发展的重要方向之一。这种技术将先进的传感器、信号处理设备、通信设备、计算机和其他电子设备集成在一个构件中，对构件进行实时地面上或地下监测，并将实时监测数据传输到相应的服务器或数据中心，形成完整的监测系统。在此基础上，开发人员还可以利用大数据和人工智能技术，分析监测数据，预防性地发现并提出诊断方法来解决问题，为用户提供全方位的服务。

②另外，随着5G时代通信的发展，卫星通信和物联网通信也将得到不断地发展。应用于构件级监测的物联网通信，使得传感器、设备之间的数据传输不再受制于时间、距离和成本限制，使得用户能够了解实时的监测数据；而卫星通信所带来的高覆盖、高带宽和高安全感，可以使得传感器对远端监测区域及地表覆盖范围更大，带来显著的提升。

③开发新型传感器。作为整个健康监测系统的基础，传感器系统的建设直接影响健康监测系统质量。传感器系统的主要部件是传感器。未来的研究应侧重于提高传感器的精度、稳定性和其他性能，以提高整个系统的可靠性和稳定性。

④传感器的最佳定位是建筑物健康监测和诊断中的一个重要问题，有必要使用尽可能少的传感器来考虑经济和结构工作条件，以便获得尽可能多的结构信息。

⑤尽管目前有最先进的系统检测和损伤检测技术，但可以观察到，完全自动化的方法仍然不可行。即使是数据驱动的方法该阶段还取决于人们的决策和沟通，因此可行的方案是尝试将传感器技术与现有的机器学习相结合。