近期的自然灾害显示，对土木工程基础设施的安全及功能状态进行快速评估的迫切性。健康监测系统的一个重要环节是传感器获取的数据处理技术，并在多次学术会议上被认为是健康监测系统最为薄弱的环节。此项研究将发展创新而有效的对土木工程设施健康诊断数据处理的最新方法，从健康监测系统的测量数据出发，对土木工程结构进行系统识别和损伤诊断，特别要开发适合于土木工程结构健康监测系统中使用的数据处理软件模块。所要开发的方法将基于并结合：（1）近年新发展的HHSA对非线性数据分析方法，（2）土木结构设施，工程设计原理及损伤模型，（3）发展各种新的时域分析理论及技术以进行在各种情况下结构系统识别，损伤检测及追踪。此项研究不同于以往的数据分析技术，其独特性在于能从测量的响应信号中提取固有的非线性和非稳态特性。预计此项研究结果将对土木工程结构在线或离线健康监测系统的损伤识别技术现状及其广泛的工程应用，可能产生较大的影响。 2100433B

第1章桥梁健康监测和结构损伤识别技术

1.1土木工程结构进行健康监测的重要性

1.2结构健康监测和损伤识别的发展

1.3国内外对结构健康监测的研究现状

1.4大型桥梁结构健康监测系统介绍

1.5结构健康监测中的损伤识别方法

第2章基于小波分析的结构健康监测策略

2.1结构健康监测中的关键性问题

2.2多尺度分析理论

2.3小波分析理论

2.4面向实时在线监测的结构健康监测策略

第3章结构动力系统的多尺度分析

3.1损伤识别的动力系统模型分析

3.2单自由度模型的结构动力系统多尺度分析

3.3多自由度模型的结构动力系统多尺度分析

3.4结构损伤的时变系统分析及其状态空间模型

3.5结构损伤多尺度分析的数值仿真研究

第4章实时监测中的结构损伤预警

4.1结构损伤预警的目的及重要性

4.2多尺度损伤预警的理论基础和小波基的选取

4.3应用小波分析对测试信号进行去噪的方法

4.4基于小波变换的损伤预警研究

第5章损伤特征提取及模式分类方法

5.1结构损伤的模式识别问题

5.2损伤信息的小波包特征提取方法

5.3基于神经网络的损伤模式分类

第6章基于信息融合的损伤确认、定位及定量

6.1结构损伤识别中的多传感器信息融合

6.2损伤识别的耦合神经网络融合算法

6.3结构损伤识别的模型实验

6.4损伤特征的提取和数据层融合

6.5结构损伤的确认、定位及定量

第7章未来的技术展望

参考文献2100433B

作者郭健结合几个大型桥梁健康监测的系统研发，过去对结构损伤识别方法开展深入的研究工作中，阅读了大量国外和国内的相关文献，包括从航天航空、机械等领域到土木工程领域的研究成果。经过综合分析后认为：如果把桥梁结构当作一个系统来进行损伤识别，那么最关键的是对系统测试数据中所包含系统参数信息的深度挖掘和认识。因此，《大型桥梁健康监测系统及损伤识别理论》选取了小波分析作为工具，结合系统辨识、模式识别和人工智能等学科理论，提出了基于多尺度分析和信息融合的思想来实现损伤识别，并完成了一个完整的理论和试验研究。在研冤过程中，作为“数学显微镜”的小波分析以其深炯的哲学意义吸引了我，即：通过多个不同尺度的相互结合来观察和分析事物的全貌和细节，能使我们更容易更清晰地观察事物发展的规律，获得更为完整的认识。正如数学界所言“世界无处不小波”，小波分析在桥梁健康监测和损伤识别领域的应用还有很大的空间。

土木工程结构使用期长，在环境侵蚀、材料老化和荷载的长期效应、疲劳效应和突变效应等灾害因素的共同作用下将不可避免地出现结构系统的损伤累积和抗力衰减，极端情况下易引发灾难性的突发事故。因此，检测和诊断土木工程结构的健康状况，及时发现结构损伤，对可能出现的灾害进行预测，评估服役结构的安全性、可靠性、耐久性和适用性，已得到国内外科技和产业部门的高度重视，并已成为土木工程和防灾减灾领域的热点课题。

结构动力测试的损伤识别方法和数字信号分析技术相结合，正逐步成为工程结构健康检测的重要手段。土木工程结构现场测试精度低、结构模型的不确定性以及结构的非线性和时变性，使得已有的损伤识别方法在实际工程应用中难以获得较好的识别效果。研究适合于识别非线性和时变结构的损伤识别方法和具有较好抗噪能力、对模型误差不敏感的结构损伤识别方法是土木工程损伤识别研奔的发展方向。