本项目在国内外土木工程结构健康监测领域首先开展了数据压缩采样的研究，研究了数据稀疏分解的正交匹配追踪（OMP）算法，获得信号的稀疏表示；由于结构振动响应信号具有稀疏性，因此研究了结构动力响应数据的压缩采样；研究了结构健康监测声发射数据压缩采样的OMP算法；为增加无线传感器数据传输的鲁棒性，提出了基于压缩采样技术的结构健康监测无线传感器网络数据丢失的恢复方法，并将算法嵌入到美国UIUC大学B.F. Spencer教授研制的Imote2无线传感器里。考虑测量噪声，提出了Bayesian压缩采样方法。并进一步将压缩采样方法扩展用于具有稀疏解的系统识别反问题，提出了基于压缩采样理论与子结构灵敏度分析的结构损伤识别方法。研究成果采用山东滨州黄河公路大桥、哈尔滨松浦大桥以及国家游泳中心等现场监测数据进行了验证，取得好的结果。项目研究成果可用于结构健康监测的数据压缩，无线传感器和传感网络的数据鲁棒传输，具有稀疏解的系统识别问题。为土木工程结构健康监测数据分析与处理的发展提供了新的思路，具有重要的理论意义和实际价值。 2100433B

作为智慧地球计划中物联网的核心技术结构健康监测是多个领域的热点与前沿研究方向。结构健康监测系统运行积累了海量的动力响应数据，带来了数据灾难；而无线传感网络技术也需要存储和传输尽可能少的数据。因此，数据压缩方法是结构健康监测领域的重要研究课题。传统的数据压缩遵循采样定理，首先采集完整的数据，然后再进行压缩，这种方法的效率较低。近年来，应用数学领域在压缩采样理论上的突破性进展，为结构健康监测动力响应数据压缩开辟了崭新的途径。本项目充分利用数学领域的相关进展，突破采样定理的限制，研究结构健康监测动力响应数据的压缩采样方法，即采集的数据既是被压缩的数据。首先研究结构动力响应数据稀疏分解的GA与MP混合算法，以及动力响应数据压缩采样和 Bayesian压缩采样方法；然后，分析压缩采样的数据重构解压误差及其对结构模态参数和损伤识别精度的影响；最后，研究在实际桥梁健康监测系统中的应用。

目前对结构健康监测和振动控制的研究基本是分别进行，缺乏对建筑结构监测与振动控制实时结合进行研究。项目研究针对现有研究的不足和实际结构监测与控制的需求，尤其是若干需解决的问题。进行：1）结构未知荷载辨识与振动控制实时结合；2）结构被动控制/隔震控制力的实时辨识；3）小型结构突发损伤诊断与主动/半主动振动控制实时结合；4）大型结构突发损伤分散诊断与分散主动/半主动振动控制实时结合等研究。提出了系列有效对结构荷载与结构损伤监测与主动/被动振动控制实时相结合的方法，而且提出的方法通过数值模拟和模型试验进行了验证， 能达到实时对建筑结构进行监测与有效振动控制结合的目的。“实时”地将结构监测与振动控制相结合进行研究，是本项目最显著的特色与创新。项目研究成果对促进结构健康监测与结构振动控制的结合，以及智能结构的发展不仅在理论上具有学术创新，而且具有实际应用价值与前景。 研究成果在国内外学术杂志和学术会议文集上发表论文18篇，其中在SCI收录的国际学术期刊论文11篇；EI收录的国内学术期刊论文2篇；国际/国内学术会议论文5篇，超出了申报书预期发表论文15-16篇，其中在SCI收录的国际学术期刊上发表5-6篇的数量。 2100433B

迄今对结构健康监测和振动控制的研究基本是分别进行，缺乏对建筑结构监测与振动控制实时结合进行研究。然而，将结构监测系统和振动控制系统分开，在实际应用这两种系统时，不仅不经济，更重要的是会导致结构在受到未知荷载、发生损伤时无法对结构实时有效进行振动控制。本项目针对现有研究的不足和实际结构监测与控制的需求，尤其是若干需解决的问题。研究：1）结构未知荷载辨识与振动控制实时结合；2）结构被动控制/隔震控制力的实时辨识；3）小型结构突发损伤诊断与主动/半主动振动控制实时结合；4）大型结构突发损伤分散诊断与分散主动/半主动振动控制实时结合，提出有效对结构荷载与结构损伤监测与主动/被动振动控制实时相结合的理论方法，达到实时对建筑结构进行监测与有效振动控制结合的目的。实时地将结构监测与振动控制相结合进行研究，是本项目最显著的特色与创新，提出的方法不仅在理论上具有学术创新，且具有实际应用价值与前景。