建筑工程结构健康监测与智能诊断技术

摘要： 本文聚焦建筑工程领域，深入探究结构健康监测与智能诊断技术的关键要点、系统构成以及发展应用前景。剖析传统建筑运维管理局限，阐述监测技术涵盖的传感器、数据采集传输、信号处理核心要素，详述智能诊断基于模型分析、机器学习算法的工作原理，探讨面临挑战与应对，旨在提升建筑结构安全性、可靠性，推动建筑工程智能化运维管理革新。

一、引言

在建筑工程全生命周期中，结构安全是重中之重。随着建筑规模日益宏大、结构形式愈发复杂，传统依靠人工巡检、定期检测的运维模式难以及时、精准察觉结构潜在病害。结构健康监测与智能诊断技术应运而生，借助先进传感、数据分析手段，实时掌控结构状态，提前预警风险，为建筑安全运维筑牢根基，开启建筑智能化管理新篇章。

二、传统建筑运维管理的局限剖析

（一）检测滞后性

传统定期检测间隔长，如半年或一年一次，期间结构若突发损伤，难以及时发现。突发地震、强风后，损伤累积可能已危及结构稳定，却需等待下次检测才知晓，延误维修加固时机，极大增加安全风险。

（二）检测准确性受限

人工巡检凭经验与简单工具，对隐蔽部位、微小损伤辨识度低。混凝土内部裂缝、钢结构焊缝细微缺陷，靠肉眼与常规量具难精准定位、定量，易遗漏隐患，使结构 “带病工作”，威胁长期安全。

（三）缺乏实时预警能力

传统模式无法实时跟踪结构受力、变形变化，不能在损伤初现端倪时即刻预警。待发现明显异常，如墙体开裂、梁变形过大，往往已临近危险状态，难以为人员疏散、应急处置预留充裕时间，给生命财产安全带来巨大挑战。

三、建筑工程结构健康监测的关键技术

（一）传感器技术

1.应变传感器

采用电阻应变片、光纤光栅应变传感器等，精准测量结构构件受力应变。电阻应变片基于应变 - 电阻变化原理，贴附构件表面感知微小变形；光纤光栅应变传感器利用光波长与应变敏感特性，精度高、抗电磁干扰，可分布式测量，实时反馈构件受拉、压、弯状态，为结构受力分析提供关键数据。

2.位移传感器

激光位移传感器、拉线位移传感器广泛应用。激光位移传感器发射激光束，依反射光时间或相位变化测结构位移，非接触测量、精度可达毫米级，适用于监测高层、大跨结构风致位移、沉降；拉线位移传感器通过钢丝拉伸量测位移，安装便捷、量程较大，常用于监测结构局部相对位移，全方位捕捉结构变形动态。

3.加速度传感器

压电式、电容式加速度传感器居多。能敏感结构振动加速度，压电式利用压电效应，振动使压电材料产生电荷转换为电信号；电容式依电容极板间距与振动关系改变电容量。监测地震、风振下结构加速度响应，经积分运算获取速度、位移，洞察结构动力特性，预警共振等风险。

（二）数据采集与传输技术

1.数据采集系统

集成多通道采集卡、信号调理器，适配不同传感器信号类型、频率。对微弱信号放大、滤波降噪，按设定采样频率同步采集多路数据，确保数据完整性、准确性，将模拟信号转换为数字信号供后续处理，实现海量监测数据源头把控。

2.数据传输网络

依建筑规模、现场条件选传输方式。有线传输如以太网、光纤通信，稳定高速，适用于大型复杂建筑，保障数据实时传输至监控中心；无线传输如 Wi-Fi、蓝牙、4G/5G 模块，便捷灵活，便于传感器组网、快速部署，在既有建筑改造、临时监测场景优势凸显，无缝衔接监测前端与后端。

（三）信号处理技术

1.滤波去噪

采用低通、高通、带通滤波器，去除监测数据中环境噪声、电磁干扰杂波。对低频应变信号滤除高频振动噪声，提取真实应变趋势；对位移、加速度信号依频率特性滤波，凸显结构动态响应特征，还原数据本征，提升信号质量，为精准分析奠基。

2.特征提取

基于时域、频域、时频域分析方法挖掘数据特征。时域统计特征（均值、方差、峰值）反映信号幅值变化；频域功率谱密度分析揭示结构自振频率、振型等动力特性；小波变换、希尔伯特 - 黄变换等时频域方法捕捉信号时变频率成分，精准定位突变、损伤特征时刻，为智能诊断提供高价值信息。

四、建筑工程结构智能诊断技术原理

（一）基于模型的诊断方法

1.有限元模型更新

依结构设计图纸构建初始有限元模型，输入材料参数、边界条件模拟结构行为。结合监测数据，如实测位移、应变，反向修正模型参数，使模型输出与实际响应匹配，精准反映结构真实状态，实现结构力学性能动态评估，精准定位损伤可能区域。

2.模型验证与不确定性分析

对比模型预测与监测数据，验证模型可靠性。考虑材料特性、荷载工况、测量误差引入不确定性，采用蒙特卡洛模拟、贝叶斯方法量化不确定性影响，评估诊断结果可信度，为决策提供科学依据，避免误判风险。

（二）基于机器学习的诊断方法

1.监督学习算法应用

采集大量含结构损伤状态、工况标签的监测数据训练模型，如支持向量机、神经网络。神经网络构建神经元多层架构，自动学习数据复杂非线性关系，对新监测数据分类判断损伤类型、程度；支持向量机依数据特征寻最优分类边界，精准识别结构异常，适应性强，高效处理复杂结构诊断难题。

2.无监督学习算法探索

在无损伤标签数据下，聚类算法（如 K-Means）、自编码器挖掘数据潜在模式。聚类算法依数据相似性分组，发现异常数据簇；自编码器学习数据压缩 - 重构规律，重构误差大处指示潜在损伤，用于早期损伤、未知损伤模式探测，拓展智能诊断边界，提升预警及时性。

五、建筑工程结构健康监测与智能诊断技术面临的挑战与应对

（一）技术创新挑战

传感器微型化与集成化难题

建筑结构复杂空间需微型、多功能传感器，如集应变、温度、湿度于一体，便于嵌入构件。当前传感器集成工艺复杂、成本高，微型化后精度、稳定性难兼顾，制约大规模分布式监测应用，影响精细结构监测需求满足。

应对策略：加强微机电系统（MEMS）技术研发，优化传感器设计、制造工艺；开展产学研联合攻关，突破材料、封装技术瓶颈，实现传感器微型化、高性能、低成本，推动结构监测全覆盖。

（二）成本效益矛盾

监测系统前期投入高

高精度传感器、数据采集传输设备、专业软件购置安装成本不菲，大型建筑监测系统初装费高达百万甚至上千万元，对业主、运营方资金压力大，尤其在效益产出不直观时，投资意愿受抑制，阻碍技术推广。

应对策略：从全生命周期成本考量，展示长期减少维修成本、延长建筑寿命、提升安全保障效益；探索设备租赁、分期付费模式，降低一次性投入；政府补贴试点项目，激发应用积极性，平衡成本效益天平。

六、结论

建筑工程结构健康监测与智能诊断技术是保障建筑安全、推动智能化运维的关键力量，虽面临挑战，但借技术攻坚、成本调控、标准完善之力，突破重重难关，必将重塑建筑运维管理模式，为建筑全生命周期安全运营保驾护航，引领建筑工程迈向智能、可靠新征程。

参考文献

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