结构健康监测预测

21/24结构健康监测预测第一部分基于传感器的结构健康监测系统 2第二部分时频分析中的故障特征提取 5第三部分机器学习在损伤识别中的应用 8第四部分结构模态识别与损伤评估 11第五部分结构损伤演化的预测模型 13第六部分环境影响对监测的考虑 17第七部分健康监测结果可视化和解释 19第八部分结构健康监测趋势和展望 21

第一部分基于传感器的结构健康监测系统关键词关键要点传感器技术

1.传感类型多样化：包括应变传感器、加速度传感器、光纤传感器和声发射传感器，可测量各种结构参数（如应力、振动、温度和声波）。

2.传感器网络连通性：无线传感器网络和低功耗广域网络（LPWAN）技术实现传感器数据实时传输和远程监控。

3.传感器的灵敏度和精度：先进的传感器材料和数据处理技术提高了传感器的灵敏度和精度，从而增强了早期故障检测能力。

数据采集和处理

1.大数据分析：利用机器学习算法分析从传感器收集的海量数据，提取特征模式和识别异常。

2.边缘计算：在传感器节点本身或邻近网关上进行数据处理，以减少延迟和提高效率。

3.云计算：利用分布式云计算平台存储和处理大规模数据，并提供先进的数据分析和建模工具。

损伤检测算法

1.模式识别：使用基于统计学或人工智能的算法，识别传感器数据中的异常模式，指示可能的损伤。

2.模型更新：自适应损伤检测算法根据新收集的数据不断更新结构模型，提高检测精度。

3.专家系统：知识库和推理引擎帮助专家进行损伤评估和决策制定。

结构健康状态评估

1.损伤定量化：确定损伤的类型、位置和严重程度，为维修决策提供依据。

2.剩餘壽命預測：基于损伤进展模型和传感器数据预测结构的剩余使用寿命。

3.風險評估：评估损伤对结构安全和性能的影响，制定适当的风险管理策略。

云端服务和应用

1.远程监控和诊断：通过云端平台，实现对多个传感器的远程监控和诊断，提供实时结构健康信息。

2.预防性维护：基于结构健康状态评估和剩餘壽命預測，制定预防性维护计划，优化资源分配和延长结构寿命。

3.数字孪生：创建结构的虚拟模型，与传感器数据集成以提供全面且逼真的结构性能洞察。

趋势和前沿

1.物联网集成：传感器技术与其他物联网设备（如摄像头和无人机）集成，实现全面结构健康监测。

2.人工智能与机器学习：人工智能和机器学习算法在损伤检测和结构健康状态评估中发挥着至关重要的作用。

3.微传感技术：小型化和低功耗微传感器的开发，为分布式结构健康监测铺平了道路。基于传感器的结构健康监测系统

基于传感器的结构健康监测(SHM)系统利用各种类型的传感器来监测结构的健康状况，评估其完整性，并及时检测损伤的出现。这些系统主要包括以下组件：

传感器技术

SHM系统中使用的传感器可测量结构的各种物理参数，包括应变、振动、倾斜和声发射。最常用的传感器类型包括：

*应变计：测量结构表面的应力或应变。

*加速度计：测量结构的振动。

*倾角计：测量结构的倾斜。

*声发射传感器：检测结构中发生的微小破裂。

数据采集系统

数据采集系统负责从传感器收集测量数据，并将其传输到处理和分析系统。该系统通常由数据采集器、数据网关和通信网络组成。

数据处理和分析

数据处理和分析系统对从传感器收集的原始数据进行处理和分析，以识别潜在的损伤。常用的数据处理技术包括：

*信号处理：过滤噪声并增强有意义的信号。

*特征提取：识别与损伤相关的特征。

*模式识别：使用统计和机器学习算法对数据进行分类，识别损坏类型。

损伤检测和诊断

损伤检测和诊断模块负责根据处理后的数据检测损伤并评估其严重程度。常用的损伤检测方法包括：

*阈值法：将测量的值与预定义的阈值进行比较，以检测异常。

*模式识别：使用训练有素的算法将损伤模式与正常模式区分开来。

*物理模型：使用物理模型预测损伤对传感器输出的影响。

预警和响应

预警和响应模块负责及时向相关人员发出警报，并根据损伤严重程度建议适当的行动。预警系统通常包括：

*警报触发：基于损伤检测结果触发预定义的警报。

*预警通知：通过电子邮件、短信或其他方式将警报通知相关人员。

*响应计划：制定基于损伤严重程度的应急响应计划。

基于传感器的SHM系统的优点

*连续监测：可以实时或近实时监测结构的健康状况。

*早期损伤检测：能够在损伤发展到严重程度造成重大损坏之前检测到损伤。

*数据驱动决策：提供数据驱动的见解，以制定informed维护和维修决策。

*降低维护成本：通过减少意外故障和计划外维修来降低维护成本。

*提高安全性：通过提前预警潜在的风险，提高结构的安全性。

基于传感器的SHM系统的应用

基于传感器的SHM系统广泛应用于各种结构，包括：

*桥梁：监测桥梁状况，检测腐蚀、裂纹和其他损坏。

*建筑物：评估建筑物的抗震性能，监测风荷载和沉降等因素。

*飞机：检测飞机机身中的裂纹和腐蚀，评估结构完整性。

*管道：监测管道中的腐蚀、泄漏和其他损坏，确保管道安全和可靠。

*风力涡轮机：评估风力涡轮机的性能，监测叶片和塔架的健康状况。

总之，基于传感器的结构健康监测系统是一种强大的工具，可用于监测结构的健康状况，检测损伤并评估其严重程度。这些系统提供了数据驱动的见解，以制定informed维护和维修决策，降低维护成本并提高结构的安全性。第二部分时频分析中的故障特征提取关键词关键要点时频分析中的故障特征提取

主题：时域分析

1.时域分析是监测结构中故障的传统方法，通过分析振动信号的时间序列变化来识别故障。

2.常用的时域分析技术包括时域统计、功率谱密度分析和包络分析，可提取故障特征如冲击、脉冲和振幅调制。

主题：频域分析

时频分析中的故障特征提取

引言

时频分析是一种强大的工具，用于分析时间序列数据并提取故障特征。它通过同时考虑时域和频域信息的特征，提供了对机器健康状况的全面洞察。

时频分析技术

时频分析使用各种技术，包括：

*短时傅立叶变换(STFT)

*连续小波变换(CWT)

*小波包变换(WPT)

*经验模态分解(EMD)

故障特征提取

通过时频分析，可以提取多种故障特征，包括：

振动信号的特征：

*幅值异常：幅度峰值或下降可能表明缺陷或松动。

*频率偏移：运行频率的轻微变化可能预示轴承或齿轮故障。

*谐波分量：额外的谐波频率可能表明不对中或磨损。

*包络信号特征：包络信号可以揭示周期性冲击和缺陷。

声发射信号的特征：

*命中计数：命中事件的频率与应力集中区域相关。

*波形特征：声发射波形的形状和持续时间可以提供故障机制的信息。

*能量频谱：声发射能量在频域的分布有助于识别故障源。

电流信号的特征：

*电流波形异常：电流峰值、下降或谐波失真是电气故障的迹象。

*功率谱密度(PSD)：PSD的峰值或变化可以表明电机故障或负载变化。

*谐波分量：谐波失真的存在可能表明电气系统的健康状况不佳。

提取方法

故障特征的提取涉及以下步骤：

*数据预处理：去除噪声和干扰信号。

*时频分析：使用选定的时频分析技术生成时频图。

*特征识别：识别图谱中的模式和异常值，这些模式和异常值与故障特征相关。

*特征提取：计算количественные特征，例如频率、幅度和能量，以量化故障特征。

*特征选择：选择最能区分健康和故障状态的特征。

应用

时频分析中的故障特征提取在各种应用中具有广泛的使用，包括：

*预测性维护：识别即将发生的故障以计划维修干预。

*故障诊断：确定故障的根本原因和故障类型。

*健康监测：跟踪机器健康状况并检测异常。

*无损检测：识别结构缺陷和腐蚀。

优点和缺点

优点：

*提供对时间和频率信息的联合视图。

*可以揭示隐藏在时域或频域中的特征。

*适用于各种信号类型。

缺点：

*计算量大，可能需要大量的处理能力。

*参数选择可能很复杂，需要对所分析信号有深入的了解。

*受噪声和干扰信号的影响。

结论

时频分析中的故障特征提取是一种有效的技术，用于分析机器信号并预测和诊断故障。通过同时考虑时域和频域信息，可以提取各种特征，为预测性维护和健康监测提供有价值的见解。然而，需要谨慎选择时频分析技术和特征提取方法，以获得准确和可靠的结果。第三部分机器学习在损伤识别中的应用关键词关键要点主题名称：监督学习在损伤识别中的应用

1.监督学习方法通过使用标记数据集训练算法，可以高效识别结构损伤模式。

2.常用的监督学习算法包括支持向量机、随机森林和神经网络，它们在损伤检测任务中表现出良好的分类性能。

3.监督学习模型的准确性取决于训练数据的质量和算法的参数优化。

主题名称：无监督学习在损伤识别中的应用

机器学习在损伤识别中的应用

机器学习算法已被广泛应用于结构健康监测(SHM)中，以识别损伤。这些算法能够从传感器数据中学习模式和识别异常，从而推断结构的损伤状态。

监督学习

监督机器学习使用标记数据进行训练，其中输入数据与已知输出（损伤状态）相关联。在SHM中，监督学习算法通常用于分类任务，例如识别结构是否损坏或损坏程度。

*支持向量机(SVM)：SVM通过在数据点之间划定超平面来创建分类模型。该超平面将损伤数据与健康数据分隔开来。

*决策树：决策树通过一系列条件拆分将数据点分配到不同的类别。每个拆分对应于损伤特征，例如传感器读数的异常。

*随机森林：随机森林是决策树的集成模型，它创建多个决策树并对它们的预测进行平均。这提高了鲁棒性和准确性。

无监督学习

无监督机器学习使用未标记数据进行训练，其中输出未知。在SHM中，无监督学习算法通常用于检测和定位损伤。

*聚类：聚类将数据点分组为相似的组。损坏的数据点通常与健康数据点形成不同的簇。

*异常检测：异常检测算法识别与正常数据模式不同的数据点。损伤事件可能会导致传感器读数异常，从而被检测到。

*主成分分析(PCA)：PCA是一种降维技术，可以将高维数据投影到低维空间。损坏通常会导致数据分布的变化，这可以通过PCA检测到。

半监督学习

半监督机器学习使用标记和未标记数据进行训练。在SHM中，这可以用于提高模型性能，特别是当标记数据稀缺时。

*图半监督学习：图半监督学习在数据点之间建立图。它利用图结构来传播标记信息，从而改进对未标记数据的预测。

*多模态学习：多模态学习结合来自不同传感器或数据源的数据。它可以提高损伤识别的鲁棒性和准确性。

机器学习在SHM中的优势

*模式识别：机器学习算法能够从传感器数据中识别复杂且非线性的模式，这对于损伤检测至关重要。

*自动化：机器学习模型可以自动执行损伤识别任务，减少人工检查的需要。

*实时监测：机器学习算法可以实时分析来自传感器的数据，从而实现损伤的实时监测。

*提高准确性：通过使用大量数据进行训练，机器学习模型可以实现比传统方法更高的损伤识别准确性。

机器学习在SHM中的挑战

*数据质量：机器学习算法对数据质量非常敏感，因此在训练模型之前需要对传感器数据进行仔细预处理。

*特征工程：识别和提取用于训练机器学习模型的最佳特征至关重要。

*训练时间：复杂的机器学习模型可能需要大量时间和计算资源进行训练。

*过拟合：避免机器学习模型出现过拟合（仅记忆训练数据），从而导致对新数据的泛化能力差，至关重要。

结论

机器学习在结构健康监测中识别损伤方面具有巨大的潜力。通过利用监督、无监督和半监督学习算法，机器学习模型能够自动从传感器数据中识别复杂的模式，从而进行准确且高效的损伤识别。然而，数据质量、特征工程、训练时间和过拟合等挑战需要仔细解决，以实现机器学习在SHM中的全部潜力。第四部分结构模态识别与损伤评估关键词关键要点结构模态识别

1.基于振动测量的模态识别技术，用于识别结构的固有频率、振型和阻尼比等模态参数。

2.通过比较健康和损伤结构的模态参数变化，可以检测和定位结构损伤，为后续损伤评估提供依据。

3.近年来，基于人工智能和机器学习的模态识别方法取得进展，提高了复杂结构模态识别的效率和精度。

损伤评估

1.基于模态参数变化的损伤评估方法，利用模态参数的灵敏度分析和损伤灵敏度指标来判断损伤位置和程度。

2.非参数损伤评估方法，通过比较损伤前后的结构响应数据，直接识别结构损伤，不受模态识别的影响。

3.前沿的损伤评估研究集中于基于大数据的损伤评估、多模态数据融合和基于物理模型的损伤反演等领域。结构模态识别与损伤评估

引言

结构模态识别旨在确定结构的固有频率、阻尼比和模态形状，这些参数可用于评估结构的健康状况。损伤评估是根据模态识别参数的变化来检测和定位结构损伤的。

模态识别方法

*实验模态识别（EMI）：使用加速度计或激光测振仪测量结构的振动响应，然后分析数据以提取模态参数。

*操作模态分析（OMA）：将结构暴露于环境激励（如风或交通振动），并使用传感器测量响应，然后使用统计信号处理技术提取模态参数。

*有限元分析（FEA）：使用计算机模型模拟结构的动态行为，并根据模型提取模态参数。

损伤评估方法

*基于特征变化的损伤评估：比较损伤前后的模态参数，如果这些参数显著改变，表明存在损伤。

*基于模态应变能量的损伤评估：计算结构不同模式下的模态应变能量分布，损伤会导致模态应变能量分布发生变化。

*基于模式频率的损伤评估：结构损伤会导致其固有频率发生变化，通过监测固有频率的变化可以评估损伤情况。

*基于模态形状的损伤评估：损伤会改变结构的模态形状，通过比较损伤前后模态形状的变化可以定位损伤。

应用案例

*桥梁监测：使用模态识别技术监测桥梁的健康状况，检测桥面损伤、墩柱裂缝和索缆松弛。

*建筑物监测：使用模态识别技术评估建筑物的抗震性能，检测混凝土开裂、钢筋腐蚀和基础沉降。

*风力涡轮机叶片的损伤评估：使用模态识别技术评估风力涡轮机叶片的损伤，检测裂纹、分层和疲劳。

*飞机结构损伤评估：使用模态识别技术评估飞机结构的损伤，检测机身裂纹、机翼损伤和发动机故障。

优点和局限性

优点：

*非侵入性，不会损坏结构。

*适用于各种结构类型。

*可以远程监测结构健康状况。

局限性：

*需要专业知识和设备。

*受环境因素影响，如风和温度。

*可能难以定位小损伤。

结论

结构模态识别和损伤评估是评估结构健康状况的重要技术。通过分析结构的固有频率、阻尼比和模态形状，可以检测和定位损伤，从而指导维护和修复决策，确保结构的长期安全性和可靠性。第五部分结构损伤演化的预测模型关键词关键要点数据驱动的损伤演化模型

1.利用传感器数据建立损伤与结构响应之间的关联模型，监测结构状态变化。

2.结合机器学习算法，分析数据中的模式和趋势，识别损伤早期征兆。

3.通过历史数据训练模型，预测损伤的演化和扩展趋势，为结构维护决策提供依据。

基于力学模型的损伤演化模型

1.建立力学模型来模拟结构的行为，并引入损伤参数来描述损伤对结构性能的影响。

2.利用有限元分析或其他数值方法，计算损伤对结构响应的影响，模拟损伤演化过程。

3.通过反向分析或数据同化等技术，更新模型中的损伤参数，提高预测精度。

多尺度损伤演化模型

1.分别建立宏观尺度和微观尺度上的损伤模型，描述不同尺寸损伤的演化。

2.通过多尺度耦合算法，将宏观损伤与微观损伤关联起来，综合考虑损伤对结构的影响。

3.这种模型能够捕捉损伤从微小裂纹发展到宏观失效的整个过程，提高预测的可靠性。

损伤演化模型的优化

1.提出优化算法来优化损伤演化模型的参数和结构，提高预测精度。

2.利用实验数据或数值模拟结果，对模型进行验证和标定，减少误差。

3.通过优化算法，获得最能描述实际结构损伤演化行为的模型，为结构健康监测提供可靠的预测工具。

损伤演化模型的鲁棒性

1.研究损伤演化模型在不同的荷载条件、环境因素和结构几何变化下的鲁棒性。

2.提出鲁棒性增强技术，确保模型在实际应用中具有较好的泛化能力。

3.提高模型的鲁棒性对于准确预测不同情况下结构的损伤演化至关重要。

损伤演化模型的实时更新

1.提出在线学习和更新算法，实现损伤演化模型的实时更新。

2.利用传感器数据或其他实时监测信息，连续更新模型参数，反映结构状态的最新变化。

3.实时更新的模型可以提供更准确的损伤演化预测，为结构健康管理提供及时有效的支持。结构损伤演化的预测模型

结构损伤演化预测模型旨在通过分析传感器数据和结构响应来预测结构损伤的发展轨迹。这些模型根据损伤机制和损伤程度的关联性进行分类。

基于损伤机制的模型

*基于能量的模型：将损伤演化与结构能量消耗联系起来，假设损伤会耗散能量，导致结构刚度降低。

*基于疲劳的模型：考虑结构在循环载荷作用下的疲劳损伤累积，预测损伤的部位和程度。

*基于裂纹的模型：模拟裂纹在结构中萌生和扩展的过程，预测裂纹的长度和位置。

*基于腐蚀的模型：考虑腐蚀对金属结构的影响，预测腐蚀的范围和深度。

基于损伤程度的模型

*线性模型：假设结构损伤是线性的，损伤程度与传感器数据或结构响应成正比。

*非线性模型：考虑损伤非线性演化的特点，如损伤阈值和突变行为。

*概率模型：使用概率分布来表示损伤的不确定性和变化。

*机器学习模型：利用机器学习算法，从传感器数据中提取特征，建立损伤演化模型。

模型选择

结构损伤演化预测模型的选择取决于以下因素：

*结构类型和材料

*损伤机制和程度

*可用传感器数据

*模型的复杂性和精度

*计算要求

模型验证

预测模型需要通过实验数据或真实结构监测数据进行验证。验证过程包括：

*传感器数据分析：评估传感器数据是否能捕获损伤演化的相关信息。

*模型参数识别：确定模型参数，以拟合实验或监测数据。

*损伤预测精度评估：比较模型预测的损伤演化与实际损伤情况。

应用

结构损伤演化预测模型在以下领域具有广泛应用：

*结构健康监测：实时监测结构损伤，及时预警潜在危险。

*剩余寿命评估：预测结构在未来载荷和环境条件下的剩余寿命。

*维修计划：优化维修决策，最大限度地减少停机时间和维护成本。

*结构安全性评估：评估结构在损伤情况下承受未来载荷的能力。

研究进展

结构损伤演化预测模型的研究领域正在不断发展，重点包括：

*提高模型的精度和鲁棒性

*探索多传感数据融合技术

*开发基于云的预测服务

*与其他结构健康监测技术集成第六部分环境影响对监测的考虑关键词关键要点主题名称：温度影响

1.温度变化会引起结构材料的热膨胀和收缩，从而影响结构的几何形状和应力分布。

2.极端温度条件（如高温或低温）会导致材料性能的改变，如强度和刚度降低，增加结构失效的风险。

3.温度监测可以提供有关结构在不同温度条件下健康状况的见解，帮助识别潜在的损坏和劣化风险。

主题名称：湿度影响

环境影响对监测的考虑

结构健康监测系统的性能会受到各种环境因素的影响，这些因素会影响传感器和信号的准确性、稳定性和可靠性。在设计和实施结构健康监测系统时，必须仔细考虑环境影响。

温度

温度变化会影响传感器的性能。大多数传感器在指定温度范围内工作，超出此范围可能会导致传感器的损坏或性能下降。例如，应变计在高温下可能变得不稳定，而光纤传感器可能对温度变化敏感。

湿度

湿度会影响传感器的性能，尤其是电阻式传感器。高湿度可能会导致电阻变化，从而影响传感器读数的准确性。此外，湿度可能会腐蚀传感器和连接器。

振动

振动会影响传感器的性能，尤其是在高频振动的情况下。振动可能会损坏传感器，或导致传感器读数的噪音增加。例如，加速度计对振动非常敏感，在高振动环境中可能会产生不可靠的读数。

电磁干扰（EMI）

EMI会影响传感器的性能，尤其是无线传感器。EMI可能导致传感器通信中断或读数不准确。例如，Wi-Fi网络或其他无线设备可能会干扰无线应变计或加速度计。

化学环境

化学环境会影响传感器的性能。某些化学物质可能会腐蚀传感器或影响其性能。例如，氯气会腐蚀电阻式应变计，而盐雾会对光纤传感器造成损坏。

考虑环境影响的措施

为了减轻环境影响对结构健康监测系统的影响，可以采取以下措施：

*选择对环境因素不敏感的传感器：使用专为恶劣环境设计的传感器，例如耐高温、耐湿或抗振动的传感器。

*采取保护措施：使用外壳、密封件或其他保护措施来保护传感器免受环境影响。例如，可以使用防水外壳来保护传感器免受湿气影响。

*进行校准和验证：定期校准和验证传感器，以确保其在恶劣的环境条件下仍然准确。

*使用冗余系统：使用冗余传感器系统，如果一个传感器受环境影响而失效，则可以继续收集数据。

*考虑环境影响并对其进行建模：在设计和实施结构健康监测系统时，仔细考虑环境影响并对其进行建模。这将有助于确保系统在预期环境条件下能够正常运行。

通过考虑环境影响并采取适当措施进行缓解，可以确保结构健康监测系统在苛刻的环境条件下可靠、准确地工作。第七部分健康监测结果可视化和解释关键词关键要点健康监测结果可视化和解释

1.交互式数据可视化

-

-使用仪表盘、图表和热图等可视化技术，以便于理解监测数据。

-提供具有缩放、过滤和导出功能的可交互式界面，以进行深入分析。

2.可解释性AI

-健康监测结果可视化和解释

1.数据可视化

健康监测数据可视化是将监测数据转化为图形或图像形式，以方便分析和理解的过程。可视化技术包括：

*时间序列图：展示监测参数随时间的变化。

*散点图：展示监测参数之间的相关性。

*直方图：展示监测参数的分布。

*3D图表：展示多变量监测数据的空间关系。

*热力图：展示不同监测位置的监测参数强度。

2.数据解释

数据解释涉及识别和理解可视化数据中揭示的趋势、模式和异常情况。解释过程基于：

*基线和阈值：建立正常操作条件下的参数基线和阈值，以识别偏差。

*统计分析：应用统计技术（如趋势分析、相关分析和回归分析）来检测数据的显著性差异。

*物理模型：利用物理模型来解释监测数据的变化，并评估其对结构健康的影响。

*专家系统：采用由经验丰富的工程师开发的专家系统，以提供监测数据解释的指导和自动警报。

3.异常检测

异常检测是监测数据解释的关键方面，包括：

*检测方法：使用统计异常检测算法（如Grubbs检验、Chauvenet检验）或基于物理模型的异常检测方法。

*异常分类：将异常分类为轻微、中度或严重，以便采取适当的行动。

*根因分析：调查异常的根本原因，并采取措施防止未来发生。

4.趋势监测

趋势监测涉及识别和跟踪监测参数随时间的渐进变化，以预测未来的健康状况。趋势分析技术包括：

*移动平均：平滑监测数据，以揭示潜在趋势。

*线性回归：拟合监测数据到线性模型，以预测未来的值。

*指数平滑：用于预测非线性趋势。

5.预警系统

预警系统基于对监测数据的解释和预测，以及时发出警报，表明结构健康状况恶化。预警系统包括：

*阈值警报：当监测参数超出预定义阈值时触发警报。

*趋势预警：预测未来值将超出阈值时触发警报。

*适应性预警：基于自适应算法调整预警阈值和触发条件。

6.挑战和最佳实践

健康监测可视化和解释是一项具有挑战性的任务，需要考虑以下因素：

*数据质量：确保监测数据具有高精度和可靠性。

*背景噪声：识别和过滤监测数据中的背景噪声和干扰。

*多变量数据：处理和解释来自多个监测传感器的复杂多变量数据。

*专家知识：利用领域专家的知识和经验来解释监测数据和识别异常情况。

最佳实践包括：

*使用多种可视化技术来提供全面视图。

*定期审查监测数据，识别新模式和趋势。

*验证和校准解释结果，以确保准确性。

*记录和记录监测数据和解释过程，以实现透明度和可追踪性。

*随着结构和监测技术的不断发展，不断更新可视化和解释方法。第八部分结构健康监测趋势和展望关键词关键要点主题名称：数据融合与集成

1.多模态数据的无缝集成，包括传感器数据、视觉检查和结构分析。

2.异构数据源的有效整合，包括现场监测、远程传感和历史记录。

3.数据融合算法的创新，增强监测准确度和缺陷检测能力。

主题名称：人工智能与机器学习

结构健康监测趋势和展望

引言

结构健康监测（SHM）作为一项非破坏性评估技术，通过持