随着城市化进程加速和基础设施存量不断增长，桥梁、隧道、大坝、高层建筑等关键土木结构的安全运行已成为国家公共安全体系的重要组成部分。传统依赖人工巡检与定期检测的方式已难以满足现代复杂环境下的运维需求。在此背景下，结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）技术应运而生，并逐步成为土木工程领域最具发展潜力的方向之一。
本文将系统梳理当前SHM技术的应用现状，剖析其面临的挑战，并展望未来智能化、数字化转型的发展趋势，为行业从业者提供理论参考与实践指引。
一、结构健康监测技术的核心内涵
结构健康监测是指通过传感器网络、数据采集系统和智能分析算法，对结构在服役期间的状态进行实时感知、识别与评估的过程。其核心目标在于：
早期发现损伤（如裂缝、腐蚀、疲劳等）；
量化结构性能退化程度；
预测剩余寿命与风险等级；
支持科学决策与主动维护。
该技术覆盖了从物理传感层（加速度计、应变片、光纤光栅等）、数据传输层到智能诊断层（机器学习、数字孪生）的完整链条。
二、当前应用现状：从试点走向规模化
（1）典型应用场景广泛拓展
近年来，SHM已在多个高风险结构中落地实施：
应用类型典型案例监测内容桥梁结构港珠澳大桥、苏通大桥动态响应、索力变化、位移变形高层建筑上海中心大厦、广州塔微振动、风致响应、沉降监测地下空间北京地铁隧道、深圳地下管廊地层位移、渗漏预警、结构应力大坝工程三峡大坝、小浪底水库渗流压力、温度场、混凝土开裂
数据显示，截至2024年底，我国已建成超过300个大型结构健康监测系统，其中约65%应用于交通基础设施领域。
（2）关键技术趋于成熟
多源传感融合：结合MEMS惯性单元、光纤传感、视觉测量等多种手段提升精度；
边缘计算部署：实现本地实时处理，降低云端负载；
AI辅助诊断：基于卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等模型进行异常模式识别；
数字孪生集成：构建虚拟映射体，实现状态推演与仿真预测。
这些技术的进步显著提升了SHM系统的可靠性与实用性。
三、存在的主要挑战
尽管成果丰硕，SHM仍面临若干亟待突破的问题：
挑战维度描述影响数据质量不稳定传感器漂移、噪声干扰、供电中断导致误报率升高，影响判断准确性模型泛化能力弱训练数据不足或单一场景限制在新环境下适应性差，难以迁移应用成本偏高高精度传感器+长期运维费用高昂推广受限于中小项目预算标准体系不健全缺乏统一的数据接口规范与评估指标不利于跨平台协作与成果共享
这些问题制约了SHM由“示范工程”向“常规运维”的转变。
四、未来发展趋势：迈向智能化与可持续化
（1）人工智能驱动的自主诊断
未来SHM将深度融合深度学习与强化学习，实现：
自动特征提取与损伤定位；
不确定性量化与置信度评估；
跨结构知识迁移与持续学习能力。
示例：基于Transformer架构的时间序列建模方法已在桥梁残余寿命预测中取得初步成效（IEEE Sensors Journal, 2024）。
（2）低功耗物联网与无线传感网络普及
新型微能量采集技术（如压电、热电转换）与LoRa/NB-IoT通信协议将推动低成本、长寿命的无线传感节点广泛应用，尤其适用于偏远地区或难以布线的结构。
（3）数字孪生赋能全生命周期管理
通过构建高保真数字孪生体，可实现：
实时状态映射与可视化；
故障模拟与应急演练；
维护策略优化与经济性评估。
这将是未来智慧城市建设中不可或缺的一环。
（4）政策引导与标准化进程加快
住建部、交通运输部正加快制定《结构健康监测系统设计指南》《数据采集与传输规范》等行业标准，有望在未来三年内形成较为完善的法规和技术支撑体系。
结语
结构健康监测不仅是土木工程从“经验型维护”迈向“数据驱动型运维”的关键跃迁，更是智慧城市、韧性社会建设的战略支点。面对日益复杂的服役环境与更高的安全要求，唯有持续推进技术创新、完善标准体系、深化产学研协同，才能真正让每一座桥梁、每一条隧道都拥有“自我感知、自我诊断、自我修复”的能力。
未来的结构健康监测，不止是技术的革新，更是责任的升华。
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