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结构智能手机云监测 版权信息
- ISBN：9787030704634
- 条形码：9787030704634 ; 978-7-03-070463-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
结构智能手机云监测 本书特色
适读人群 ：结构健康监测、人工智能相关领域的科研人员与工程师，结构工程、防灾减灾工程及防护工程等相关专业研究生和高年级本科生本书适合结构健康监测、人工智能相关领域的科研人员与工程师阅读，也可作为结构工程、防灾减灾工程及防护工程等相关专业研究生和高年级本科生的参考书。
结构智能手机云监测 内容简介
本书将智能手机与传统结构健康监测相结合，在智能手机云监测与深度学习方面进行了相关研究。全书共分为10章，以智能手机、人工智能的迅速发展给当前结构健康监测带来的机遇和智能手机传感技术为出发点，将智能手机应用于便捷式桥梁监测与管养、基于深度学习的结构损伤检测、特种结构安全监测以及地震作用下框架结构多参数监测与紧急通信，并开发相应的APP和网站，搭建公众参与式的智能手机监测平台。全书阐述智能手机在结构健康监测中的一系列应用，可以对当前结构健康监测起到补充完善的作用，利用迅速普及的智能手机工具实现监测目的，也将使得更多人参与到防灾减灾工作中来。
结构智能手机云监测 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 结构健康监测研究现状与挑战 1
1.1.1 结构健康监测与安全评定的研究现状 1
1.1.2 结构健康监测所面临的挑战 5
1.2 智能手机的发展与机遇 6
1.2.1 智能手机的发展 6
1.2.2 智能手机的主要特点 13
1.2.3 智能手机现状分析 14
1.2.4 智能手机可感知的用户信息 17
1.2.5 智能手机的应用领域 21
1.2.6 智能手机的发展带来的机遇 28
1.3 大数据与人工智能的发展 28
1.3.1 大数据的发展、特征及应用案例 28
1.3.2 人工智能与深度学习 31
1.3.3 大数据与人工智能带来的机遇 33
1.4 智能手机结构健康云监测探索式发展 35
参考文献 36
第2章 基于智能手机的传感技术 47
2.1 手机主要传感器 47
2.1.1 手机传感器综述 47
2.1.2 CPU 55
2.1.3 加速度传感器 61
2.1.4 陀螺仪 64
2.1.5 摄像头 65
2.1.6 数据传输性能 67
2.1.7 数据存储功能 70
2.2 加速度传感技术 71
2.2.1 手机加速度采集软件系统实现 71
2.2.2 振动台对比实验验证 72
2.2.3 不同型号加速度传感性能对比 74
2.2.4 加速度采集稳定性对比 77
2.3 位移传感技术 78
2.3.1 基本原理 81
2.3.2 D-Viewer软件介绍 82
2.3.3 静态实验 84
2.3.4 振动台动态实验 89
2.4 倾角传感技术 94
2.4.1 手机倾角采集软件系统实现 94
2.4.2 实验室静态标定实验 95
2.4.3 实验室动态标定实验 96
2.5 外接测试模块传感技术 98
2.5.1 外接板结构设计与实现 98
2.5.2 外接板传感实验室振动台验证 99
2.5.3 外接板传感实验室索力实验验证 100
2.5.4 外接板传感现场测试验证 101
2.6 应变传感技术 104
2.6.1 MISS方法基本原理 105
2.6.2 MISS方法所用算法 106
2.6.3 MISS传感器 108
2.6.4 静态与动态试验验证 110
参考文献 113
第3章 基于智能手机的便捷式桥梁监测与管养 117
3.1 智能手机便捷式桥梁监测系统 117
3.1.1 系统监测内容 117
3.1.2 系统实现 118
3.2 智能手机吊装监测 119
3.2.1 星海湾跨海大桥介绍 119
3.2.2 系统监测对象及内容 120
3.2.3 系统组成构架 120
3.2.4 边跨主梁吊装姿态监测 125
3.2.5 主缆吊机监测 129
3.3 智能手机索力监测技术 133
3.3.1 振动法测索力原理 133
3.3.2 软件系统介绍 136
3.3.3 Orion-CC软件介绍 143
3.3.4 网站介绍 149
3.3.5 实验室索力对比实验验证 150
3.3.6 现场工程应用一 155
3.3.7 现场工程应用二 159
3.4 智能手机在结构位移监测中的应用 166
3.4.1 钢桁桥模型位移监测实验 166
3.4.2 索桥模型位移监测 169
3.4.3 模拟监测裂缝实验 181
3.5 视觉索力监测 183
3.5.1 视觉索力监测原理 184
3.5.2 视觉索力监测应用 187
3.6 基于智能手机的桥梁管养系统 189
3.6.1 桥梁管养的现状与不足 189
3.6.2 基于手机客户端的桥梁管养软件设计 191
3.6.3 公众参与式灾后桥梁快速评估 196
参考文献 201
第4章 基于智能手机的深度学习结构损伤检测 203
4.1 基于深度学习的相关理论方法 203
4.1.1 深度学习技术的发展 203
4.1.2 深度学习相关理论 205
4.2 混凝土结构裂纹深度学习识别技术 207
4.2.1 混凝土裂纹识别概述 207
4.2.2 训练用于混凝土裂纹识别的CNN图片分类器 208
4.3 基于机器视觉的古建筑砌体评定方法 212
4.3.1 基于机器视觉的古建筑砌体评定方法概述 212
4.3.2 基于CNN的古建筑砌体评定方法概述 214
4.3.3 基于Faster R-CNN的古建筑砌体评定方法概述 232
4.3.4 基于智能手机的古建筑砌体评定方法概述 239
4.4 基于机器视觉的路面损伤识别技术 241
4.4.1 基于机器视觉的路面损伤识别方法概述 241
4.4.2 基于MobileNet的路面损伤评定方法 243
参考文献 251
第5章 基于智能手机的施工安全监测技术 255
5.1 基于智能手机的施工行为识别 255
5.1.1 基于行为的施工安全研究概况 255
5.1.2 基于智能手机的工人行为识别系统设计 257
5.1.3 实验验证：安全带的使用状态识别 258
5.2 基于智能手机的工人活跃度的状态识别 268
5.2.1 现场施工安全概况 268
5.2.2 施工活跃度含义及劳动强度分级 270
5.2.3 施工现场工人活跃度采集 272
5.3 基于智能手机的施工过程位移监测 273
5.3.1 基于智能手机的位移监测系统 273
5.3.2 基于智能手机的位移监测系统的现场应用 276
参考文献 278
第6章 基于智能手机的特种结构安全监测 281
6.1 基于智能手机的电梯舒适度监测与评定 281
6.1.1 电梯舒适度监测及舒适度评价标准的发展 281
6.1.2 基于智能手机的电梯舒适度监测系统 283
6.1.3 多种运行模式下的电梯舒适度监测与评定 283
6.1.4 不同载重情形下的电梯舒适度监测与评定 286
6.1.5 工程应用 288
6.2 基于音频分类的螺栓松弛损伤检测 290
6.2.1 螺栓松弛检测方法的背景与发展 290
6.2.2 一种新的螺栓松弛检测方法 292
6.2.3 验证性实验 297
6.2.4 单螺栓多分类识别 299
6.2.5 多螺栓多分类识别 300
参考文献 302
第7章 地震作用下智能手机结构响应监测 305
7.1 当前结构地震监测与评估现状 305
7.1.1 当前地震响应监测与安全评定研究进展 305
7.1.2 地震响应监测存在的问题与挑战 308
7.1.3 智能手机在结构地震作用下的可监测参数 308
7.2 框架结构层间位移监测方法研究 309
7.2.1 监测思路 310
7.2.2 两层框架实验 311
7.3 地震作用下框架结构监测实验 314
7.3.1 框架结构模型 314
7.3.2 损伤模拟方法 315
7.3.3 采集设备、传感器、振动台综述 316
7.3.4 传感器子系统 317
7.3.5 传感器布置 320
7.4 损伤工况汇总及地震波输入 322
7.4.1 损伤工况汇总 322
7.4.2 地震波输入 323
7.5 智能手机与传统传感器结构监测响应对比 324
7.5.1 代表工况下加速度响应对比 324
7.5.2 代表工况下频谱响应对比 329
7.5.3 代表工况下位移响应对比 331
参考文献 335
第8章 基于手机监测数据的地震作用下结构安全评定 337
8.1 基于手机监测数据与小波包能量法的结构损伤识别 337
8.1.1 小波分析和结构损伤识别 337
8.1.2 小波包分析 343
8.1.3 损伤指标的构建 347
8.1.4 小波包能量分布图 348
8.2 基于手机监测数据的加速度积分位移方法 351
8.2.1 加速度积分位移时域积分 351
8.2.2 加速度积分位移频域积分 356
8.2.3 基于其中一层监测位移的积分位移修正方法 358
8.2.4 基于一阶模态频率及截止频率的积分位移修正方法 366
参考文献 384
第9章 地震极端情况下的紧急通信与烈度快速评定 387
9.1 E-Explorer应用构建 388
9.2 紧急通信 389
9.2.1 实现原理 389
9.2.2 震后灾区的紧急通信 392
9.2.3 紧急通信连接验证 394
9.2.4 通信距离实验验证 396
9.2.5 信息传输实验 397
9.3 烈度快速评定 401
9.3.1 传统地震损伤调查方法 401
9.3.2 智能手机烈度调查方法 402
9.3.3 问卷调查 403
9.3.4 图片采集 406
9.3.5 烈度评估 406
9.3.6 网站的建立 409
参考文献 411
第10章 公众参与智能手机监测平台 412
10.1 城市公共安全共享平台 412
10.1.1 城市公共安全系统框架 412
10.1.2 城市公共安全手机端及应用 414
10.1.3 城市公共安全网站平台 419
10.1.4 现场实验及结果分析 421
10.2 长城完整性共享平台 426
10.2.1 守望长城系统框架 426
10.2.2 守望长城手机端及应用 427
10.2.3 守望长城共享平台 429
参考文献 430
前言
第1章 绪论 1
1.1 结构健康监测研究现状与挑战 1
1.1.1 结构健康监测与安全评定的研究现状 1
1.1.2 结构健康监测所面临的挑战 5
1.2 智能手机的发展与机遇 6
1.2.1 智能手机的发展 6
1.2.2 智能手机的主要特点 13
1.2.3 智能手机现状分析 14
1.2.4 智能手机可感知的用户信息 17
1.2.5 智能手机的应用领域 21
1.2.6 智能手机的发展带来的机遇 28
1.3 大数据与人工智能的发展 28
1.3.1 大数据的发展、特征及应用案例 28
1.3.2 人工智能与深度学习 31
1.3.3 大数据与人工智能带来的机遇 33
1.4 智能手机结构健康云监测探索式发展 35
参考文献 36
第2章 基于智能手机的传感技术 47
2.1 手机主要传感器 47
2.1.1 手机传感器综述 47
2.1.2 CPU 55
2.1.3 加速度传感器 61
2.1.4 陀螺仪 64
2.1.5 摄像头 65
2.1.6 数据传输性能 67
2.1.7 数据存储功能 70
2.2 加速度传感技术 71
2.2.1 手机加速度采集软件系统实现 71
2.2.2 振动台对比实验验证 72
2.2.3 不同型号加速度传感性能对比 74
2.2.4 加速度采集稳定性对比 77
2.3 位移传感技术 78
2.3.1 基本原理 81
2.3.2 D-Viewer软件介绍 82
2.3.3 静态实验 84
2.3.4 振动台动态实验 89
2.4 倾角传感技术 94
2.4.1 手机倾角采集软件系统实现 94
2.4.2 实验室静态标定实验 95
2.4.3 实验室动态标定实验 96
2.5 外接测试模块传感技术 98
2.5.1 外接板结构设计与实现 98
2.5.2 外接板传感实验室振动台验证 99
2.5.3 外接板传感实验室索力实验验证 100
2.5.4 外接板传感现场测试验证 101
2.6 应变传感技术 104
2.6.1 MISS方法基本原理 105
2.6.2 MISS方法所用算法 106
2.6.3 MISS传感器 108
2.6.4 静态与动态试验验证 110
参考文献 113
第3章 基于智能手机的便捷式桥梁监测与管养 117
3.1 智能手机便捷式桥梁监测系统 117
3.1.1 系统监测内容 117
3.1.2 系统实现 118
3.2 智能手机吊装监测 119
3.2.1 星海湾跨海大桥介绍 119
3.2.2 系统监测对象及内容 120
3.2.3 系统组成构架 120
3.2.4 边跨主梁吊装姿态监测 125
3.2.5 主缆吊机监测 129
3.3 智能手机索力监测技术 133
3.3.1 振动法测索力原理 133
3.3.2 软件系统介绍 136
3.3.3 Orion-CC软件介绍 143
3.3.4 网站介绍 149
3.3.5 实验室索力对比实验验证 150
3.3.6 现场工程应用一 155
3.3.7 现场工程应用二 159
3.4 智能手机在结构位移监测中的应用 166
3.4.1 钢桁桥模型位移监测实验 166
3.4.2 索桥模型位移监测 169
3.4.3 模拟监测裂缝实验 181
3.5 视觉索力监测 183
3.5.1 视觉索力监测原理 184
3.5.2 视觉索力监测应用 187
3.6 基于智能手机的桥梁管养系统 189
3.6.1 桥梁管养的现状与不足 189
3.6.2 基于手机客户端的桥梁管养软件设计 191
3.6.3 公众参与式灾后桥梁快速评估 196
参考文献 201
第4章 基于智能手机的深度学习结构损伤检测 203
4.1 基于深度学习的相关理论方法 203
4.1.1 深度学习技术的发展 203
4.1.2 深度学习相关理论 205
4.2 混凝土结构裂纹深度学习识别技术 207
4.2.1 混凝土裂纹识别概述 207
4.2.2 训练用于混凝土裂纹识别的CNN图片分类器 208
4.3 基于机器视觉的古建筑砌体评定方法 212
4.3.1 基于机器视觉的古建筑砌体评定方法概述 212
4.3.2 基于CNN的古建筑砌体评定方法概述 214
4.3.3 基于Faster R-CNN的古建筑砌体评定方法概述 232
4.3.4 基于智能手机的古建筑砌体评定方法概述 239
4.4 基于机器视觉的路面损伤识别技术 241
4.4.1 基于机器视觉的路面损伤识别方法概述 241
4.4.2 基于MobileNet的路面损伤评定方法 243
参考文献 251
第5章 基于智能手机的施工安全监测技术 255
5.1 基于智能手机的施工行为识别 255
5.1.1 基于行为的施工安全研究概况 255
5.1.2 基于智能手机的工人行为识别系统设计 257
5.1.3 实验验证：安全带的使用状态识别 258
5.2 基于智能手机的工人活跃度的状态识别 268
5.2.1 现场施工安全概况 268
5.2.2 施工活跃度含义及劳动强度分级 270
5.2.3 施工现场工人活跃度采集 272
5.3 基于智能手机的施工过程位移监测 273
5.3.1 基于智能手机的位移监测系统 273
5.3.2 基于智能手机的位移监测系统的现场应用 276
参考文献 278
第6章 基于智能手机的特种结构安全监测 281
6.1 基于智能手机的电梯舒适度监测与评定 281
6.1.1 电梯舒适度监测及舒适度评价标准的发展 281
6.1.2 基于智能手机的电梯舒适度监测系统 283
6.1.3 多种运行模式下的电梯舒适度监测与评定 283
6.1.4 不同载重情形下的电梯舒适度监测与评定 286
6.1.5 工程应用 288
6.2 基于音频分类的螺栓松弛损伤检测 290
6.2.1 螺栓松弛检测方法的背景与发展 290
6.2.2 一种新的螺栓松弛检测方法 292
6.2.3 验证性实验 297
6.2.4 单螺栓多分类识别 299
6.2.5 多螺栓多分类识别 300
参考文献 302
第7章 地震作用下智能手机结构响应监测 305
7.1 当前结构地震监测与评估现状 305
7.1.1 当前地震响应监测与安全评定研究进展 305
7.1.2 地震响应监测存在的问题与挑战 308
7.1.3 智能手机在结构地震作用下的可监测参数 308
7.2 框架结构层间位移监测方法研究 309
7.2.1 监测思路 310
7.2.2 两层框架实验 311
7.3 地震作用下框架结构监测实验 314
7.3.1 框架结构模型 314
7.3.2 损伤模拟方法 315
7.3.3 采集设备、传感器、振动台综述 316
7.3.4 传感器子系统 317
7.3.5 传感器布置 320
7.4 损伤工况汇总及地震波输入 322
7.4.1 损伤工况汇总 322
7.4.2 地震波输入 323
7.5 智能手机与传统传感器结构监测响应对比 324
7.5.1 代表工况下加速度响应对比 324
7.5.2 代表工况下频谱响应对比 329
7.5.3 代表工况下位移响应对比 331
参考文献 335
第8章 基于手机监测数据的地震作用下结构安全评定 337
8.1 基于手机监测数据与小波包能量法的结构损伤识别 337
8.1.1 小波分析和结构损伤识别 337
8.1.2 小波包分析 343
8.1.3 损伤指标的构建 347
8.1.4 小波包能量分布图 348
8.2 基于手机监测数据的加速度积分位移方法 351
8.2.1 加速度积分位移时域积分 351
8.2.2 加速度积分位移频域积分 356
8.2.3 基于其中一层监测位移的积分位移修正方法 358
8.2.4 基于一阶模态频率及截止频率的积分位移修正方法 366
参考文献 384
第9章 地震极端情况下的紧急通信与烈度快速评定 387
9.1 E-Explorer应用构建 388
9.2 紧急通信 389
9.2.1 实现原理 389
9.2.2 震后灾区的紧急通信 392
9.2.3 紧急通信连接验证 394
9.2.4 通信距离实验验证 396
9.2.5 信息传输实验 397
9.3 烈度快速评定 401
9.3.1 传统地震损伤调查方法 401
9.3.2 智能手机烈度调查方法 402
9.3.3 问卷调查 403
9.3.4 图片采集 406
9.3.5 烈度评估 406
9.3.6 网站的建立 409
参考文献 411
第10章 公众参与智能手机监测平台 412
10.1 城市公共安全共享平台 412
10.1.1 城市公共安全系统框架 412
10.1.2 城市公共安全手机端及应用 414
10.1.3 城市公共安全网站平台 419
10.1.4 现场实验及结果分析 421
10.2 长城完整性共享平台 426
10.2.1 守望长城系统框架 426
10.2.2 守望长城手机端及应用 427
10.2.3 守望长城共享平台 429
参考文献 430
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结构智能手机云监测 节选
第1章 绪 论 1.1 结构健康监测研究现状与挑战 1.1.1 结构健康监测与安全评定的研究现状 1. 结构健康监测的意义 我国是世界上自然灾害较严重的少数国家之一，民政部、国家减灾委员会会同工业和信息化部、国土资源部、住房和城乡建设部、交通运输部、水利部、农业部、卫生计生委、统计局、林业局、地震局、气象局、保监会、海洋局、中央军委联合参谋部、中央军委政治工作部、中国红十字会总会、中国铁路总公司等部门对2016年全国自然灾害情况进行了会商分析。经核定，2016年，我国自然灾害以洪涝、台风、风雹和地质灾害为主，旱灾、地震、低温冷冻、雪灾和森林火灾等灾害也均有不同程度发生。各类自然灾害共造成全国近1.9亿人次受灾，1432人因灾死亡，274人失踪，1608人因灾住院治疗，910.1万人次紧急转移安置，353.8万人次需紧急生活救助；52.1万间房屋倒塌，334万间不同程度损坏；农作物受灾面积2622万公顷，其中绝收290万公顷；直接经济损失5032.9亿元。总地来看，2016年灾情与“十二五”时期均值相比基本持平（因灾死亡失踪人口、直接经济损失分别增加11%、31%，受灾人口、倒塌房屋数量分别减少39%、24%），与2015年相比明显偏重[1]。 根据2007～2016年的数据分析[2]，每年因自然灾害造成的直接经济损失高达4500亿元。其中有几年相对损失较大，2008年的经济损失*严重，主要是由于两次重大灾害事件，南方雪灾和汶川地震；2010年干旱特别严重，造成巨大的农业损失；2012年是台风的重灾年，仅7月份一个月就有文森特、苏拉和海葵三个超级台风登陆中国东部海岸；2013年的雅安地震，同年伴随着一个CAT4的超级台风菲特，席卷了中国东部海岸并带来短时间的巨量降水；2016年是洪水大灾年，特别是湖南和湖北省长江中游地区洪涝灾害严重，导致短时间大量的降水，造成河流泛滥，并在城市和农村地区形成长时间的淹水。以2008年为例，年初我国南方雪灾，造成了巨大的损失，死亡129人，失踪4人，紧急转移安置166万人，房屋倒塌48.5万间，损坏168.6万间；农作物受灾面积高达11.8万平方公里，因灾直接经济损失达1516.5亿元[3]。2008年5月12号，四川汶川发生8.0级地震，地震造成受灾总面积约50万平方公里，受灾群众4625万人，死亡69227人，失踪17923人，房屋建筑大量倒塌损坏，基础设施大面积被损毁，工农业生产和生态环境都受到严重影响，直接经济损失高达8451亿元[4]。在经济损失中，民房和城市居民住房的损失比例*大，占到总损失的27.4%；医院、学校以及非住宅用房的损失占到总损失的20.4%；另外还有道路、桥梁等的损失，占到总损失的21.9%，由此可以看出，70%以上的损失是由这三方面基础设施的破坏造成的[5]。所以，土木工程基础设施的安全是减少经济损失以及确保生命安全的重要保证。我国正处于新型城镇化和工业化快速发展时期，基本建设投资占国民生产总值的比例逐渐上升[6]。大批重大基础设施如大跨桥梁结构、高层建筑结构、大垮空间结构、大坝结构、海洋平台结构、核电站结构等已完成建设或正在建设。这些大型土木交通水利工程的设计寿命长达数十年、上百年。在它们的漫长服役周期内，环境侵蚀、日常服役荷载甚至超载导致结构的性能逐渐发生退化，且随时可能遭受地震、台风、雪灾等极端自然灾害的侵袭。因此，为了尽可能地减少自然灾害给基础设施带来的影响，减小经济损失和人员伤亡，土木工程结构的安全、耐久性与健康是近年来土木基础设施研究领域中非常值得关注的一个方面。 结构破坏之前，能够对其进行长期在线的健康监测，确保使用寿命周期内的安全是减少灾害很重要的方法[7]。结构健康监测可以在一定程度上减少周期性的检测，并能比较准确地确定结构的损伤程度，同时，还能对结构的剩余寿命和结构的加固改造做出更好的评价[8]。 若能在灾难到来之前对结构的安全性进行预测和评估，将会在很大程度上减少损失。灾难发生后，结构会发生一定的损伤，若能及时地识别严重损伤，并做出相应决策，也会在一定程度上减少人员伤亡。像在地震造成的灾难中，造成重大损失的不只是主震，有时余震的发生才会导致*具毁灭性的破坏。例如，在1994年的Northridge地震和1995年的日本神户地震中，一些建筑物在遭遇主震后，并没有立即倒塌，也没有造成很严重的人员伤亡，但结构的损伤却未能及时发现，以致在后来的余震中倒塌导致损伤惨重[9]。又如我国台湾1999年9 21大地震，在大地震发生当日余震相当多，影响*大的一次是不到一小时后的凌晨02:16，里氏震级高达6.8级，这场紧接在7.3级主震之后的余震是造成9 21大地震中房屋毁损比其他地震要多的主因。接着是9月22日早上08:14，里氏震级高达6.8级，以及9月26日早上07:15，里氏震级也达6.8级，甚至更为严重的是，在2000年6月11日凌晨02:23发生的强烈地震，亦属于9 21大地震的余震，里氏震级达到6.7级。这些余震对一些建筑物造成的破坏是摧毁性的，所以主震后对结构进行及时的监测也是十分必要的。 总之，对结构进行健康监测和安全诊断，及时发现结构损伤，对可能出现的灾害进行预测，评估结构安全性并及时给予人类指导远离可能带来的灾难，将会在很大程度上减少财产损失和人员伤亡，一个完善的结构健康监测系统对保证人民经济和财政安全具有重大意义。 2. 结构健康监测研究现状 结构健康监测技术*早起源于航空航天领域，*初的目的主要是进行结构的荷载监测[10-13]。但直到20世纪90年代初，美国提出智能材料与智能结构研究领域，在世界范围内快速兴起了自感知智能结构的研究，由此标志着结构健康监测的诞生[14]。 结构健康监测（structural health monitoring，SHM）指利用现场的无损传感技术来探测结构响应，并通过对包括结构响应在内的结构系统特性进行分析，来评价结构损伤的严重性以及确定损伤位置，达到检测结构损伤或退化的目的[15]。结构健康监测可以说是“用*少的人力实现对结构自动、连续的监测和观察”，结构健康监测的过程主要是，通过一系列的传感器得到动力响应测量值，从这些测量值中抽取一些对损伤敏感的特征因子，并分析这些特征因子，从而获得结构当前的健康状况。对于长期的健康监测，系统得到的是有关结构在运行环境中的老化和退化导致的完成预期功能变化的实时信息[16，17]。 一个完整的结构健康监测系统主要包括以下几个子系统[18-20]：传感器子系统、数据采集子系统、信号传输与存储子系统、数据处理与分析子系统和结构性能评估子系统，如图1-1-1所示。传感器子系统是结构健康监测系统的基石；数据采集子系统是桥梁，采集各类传感器得到结构的响应数据，如加速度传感器、陀螺仪、应变计、温度传感器等；然后采集到的数据通过传输系统传输并存储到所建立的数据库；随后利用观测数据对所测量结构进行分析和反演，进而进行结构的损伤识别与性能评价。 图1-1-1 结构健康监测系统 健康监测系统的成本较高，国内大部分还是安装在一些大跨桥上。例如上海的徐浦大桥就安装了一套结构健康监测系统，其主要针对温度、车辆荷载、应变、挠度、斜拉索振动、主梁振动六个方面建立了监测子系统[21]。香港汲水门大桥上安装的监测系统包括270多个各种类型的传感器、数据采集和管理设备，用来监测桥梁的健康状态[22]。Ting Kau大桥也安装了类似的结构健康监测系统[23]。广州的虎门大桥上布置了应变监测数据处理系统[24]和三维位移实时动态监测系统[25]，对桥的振动和应力进行监测[26]。在江阴长江大桥[27]、山东滨州黄河大桥[28，29]、南京长江大桥[30]、南京长江二桥[31]等结构上也做了结构健康监测方面的研究。除了桥梁结构，在超高层建筑结构中也有一些应用，但是并不如桥梁结构那么广泛，汪菁在深圳市民大厦的屋顶部分安装了一套健康监测系统[32]，该系统由结构分析子系统和传感器子系统组成。贺映候等以深圳平安金融中心为平台，设计集成了对施工阶段进行监控的结构健康监测系统[33]。另外在深圳地王大厦[34]、上海金茂大厦和杭州市民中心[35]等超高层建筑结构上也做了健康监测方面的研究和应用。 国际方面，许多国家和地区从20世纪80年代就已开始涉足健康监测领域[36-38]，迄今为止已做了大量的研究和应用，不再单纯是桥梁结构，已经扩大到高层建筑、大型混凝土工程等复杂系统的监测上。如英国在20世纪80年代后期已经开始研制并在大型桥梁上安装了监测仪器，比较典型的是在总长552m的Foyle大桥上布置了各种传感器来监测大桥的应变、挠度和振动等响应，该系统是安装*早的比较完整的健康监测系统之一[39]。美国于20世纪80年代中后期开始在桥梁上布设监测传感器，佛罗里达州的Sunshine Skyway桥上就安装了500多个传感器用来监测[40]。美国约翰斯 霍普金斯大学对两座大型斜拉索桥在风雨环境激励作用下，进行了长期的振动监测。日本在一栋高层结构上安装了健康监测系统[41]，该建筑物安装了阻尼缓冲板，并在经过一次较大规模地震后增设光纤布拉格光栅（fiber Bragg grating，FBG）传感器，用来监测建筑物的地震反应和结构的完整性，且实测结果表明系统工作良好。德国在柏林莱特火车站大楼上安装了一套结构健康监测系统[42]。德国的Schwesinger等[43]利用特制卡车测试了250多座混凝土桥，从2001年3月开始，使用可达150吨载重的测试卡车对多座混凝土桥进行测试，方便灵活。意大利的土木工程师在一个教堂安装了结构健康监测系统[44]，该教堂是一个重要的历史文化遗产，故需要进行长期的监测。瑞士的土木工程师在Siggenthal桥的建设过程中安装了一套健康监测系统[45]，采用了58个光纤应变传感器、8 个温度传感器和2个倾角仪，用以监测建设过程中以及以后使用过程中的变形、位移和屈曲情况。美国的Mooney等[46]针对振动板对压实土壤的作用，研究了该作用下的健康监测系统。Yuan等[47]研究了轻轨架空水泥结构的监测，完成了在不同的天气情况下、8个轨段在不同荷载情况下的在线监视。丹麦对总长为1726m的Faroe跨海大桥进行施工及通车首年的监测，旨在监测关键参数，监测施工危险阶段并获取维护系统所需的桥梁健康记录，他们还在主跨为1624m的Great Belt East悬索桥上尝试分开处理极端记录与正常记录，以期减少数据存储[23]。英国的Flintshire独塔斜拉桥[48]和加拿大的Confederation桥[49]也是布设有结构健康监测系统的典型桥梁。此外，泰国与韩国目前也在桥梁上安装了永久性的实时监测报警设备。 虽然结构健康监测系统已得到了十足的发展，但是为了保证系统的正常运行，一般需要昂贵的造价以及较多的专业人员安装和维护。例如，高层结构上安装的结构健康监测系统每一个通道耗资超过5000美元[50]。整个系统的耗资造价以线性关系增长，例如香港青马大桥安装了超过350个传感通道，造价极其高昂[51]。健康监测系统的高造价不只是在土木工程结构方面，在航天、船舶或者其他大型结构方面的健康监测系统造价也是相当昂贵[52]。 1.1.2 结构健康监测所面临的挑战 当面对重大自然灾害或是应急的监测时，尽*大努力保证生命安全，减少人员伤亡便成为*大的目标，然而人们面对突如其来的灾害的时候往往会无所适从[53]，而且灾害后人们所关心的住所、公共设施等安全性也不能及时准确地掌握。通常，关于防灾减灾方面的监测与评估均在国家相关部门掌握，不能够给予大众快速的指导，而且客观条件的影响使人们自身无法参与到防灾减灾的行动中来，无法在灾害发生后进行自救。如果能在灾害发生后及时寻找生命信号进行营救或者调动起有生命存在的人进行自救，将会减少很多的
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