健康监测&智慧运维
结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）是近年来广泛应用，且方兴未艾的一门综合性工业技术，通过给结构对象或工业设备安装各种功能的传感采集设备，实施在线工况下全天候长期监测，通过传感器采集到的信号对设备的运行状况、工作状态、结构健康以及安全情况进行监测并预报预警。
对在役设备实施SHM监测的早期目标是确保工业设备、工业装置尤其处于高温、高压、高载荷的高危环境下的装置/装备进行安全监测，以确保设备长周期安全运行。
随着现在人工智能的广泛发展与应用，人们对智能生产的要求也来越高，现代工业开始进入智能生产的时代。智能生产与设备的智慧运维密不可分，而设备的智慧运维的两核心要素如下：
- 该维修的设备要及时维修——消除安全隐患和避免安全事故的发生；
- 不该修的设备尽量少修——减少无畏停产和过度维修造成的不必要损失。
当代SHM的目的在于保证设备长周期安全运行的前提下减少不必要的过度维修；不但保证设备的安全工作，更是未来智慧运维及智能生产中的必要组成部分。
目前SHM技术及实施方案已经越来越广泛用于航空航天、石油石化、能源电力、桥梁结构等各个领域。
结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM），通过实时或定期采集、分析结构响应数据，评估结构当前状态（如损伤、性能退化、安全隐患等）的技术体系。其核心目标是提前发现结构异常，预测剩余寿命，降低维护成本，保障结构安全与可靠性。该技术广泛应用于建筑、桥梁、航空航天、机械工程等领域，尤其适用于大型复杂结构或长期服役的关键基础设施。
SHM的核心组成与技术原理
结构健康监测系统通常由以下四部分构成：
- 传感器系统
功能：实时采集结构的物理信号（如应变、振动、位移、温度、裂缝宽度等）。
类型：传统传感器：应变计、加速度计、位移计、倾角仪等。
新型传感器：光纤光栅传感器（高精度、抗电磁干扰）、压电陶瓷传感器（用于主动监测）、无人机视觉传感器（航拍裂缝检测）等。
- 数据采集与传输系统
功能：将传感器信号转换为数字信号，并通过有线（如以太网）或无线（如 5G、Wi-Fi、物联网 IoT）方式传输至数据中心。
- 数据处理与分析系统
功能：对原始数据进行降噪、特征提取，并运用算法识别结构异常（如损伤位置、程度）。
- 健康评估与预警系统
功能：根据分析结果生成结构健康状态报告，设定阈值触发预警（如红色警报表示严重损伤）。
SHM的主要应用场景
土木工程 桥梁、高层建筑、大坝、隧道 监测裂缝扩展、基础沉降、材料老化，评估荷载承载能力（如港珠澳大桥健康监测系统）。
航空航天 飞机机身、发动机、航天器 监测疲劳裂纹、振动异常，预防结构失效（如波音 787 采用光纤传感器监测复合材料）。
机械工程 风电叶片、化工设备、船舶 实时监控旋转机械振动，预测零部件剩余寿命（如风力发电机齿轮箱磨损监测）。
文物保护 古建筑、石刻、桥梁 微形变监测与病害预警（如故宫古建筑的沉降与虫蛀监测）。
核心特点与价值
- 从被动维护到主动预防
传统 “定期检修” 模式成本高、效率低，SHM 可实时追踪结构状态，提前发现隐蔽损伤（如混凝土内部钢筋锈蚀），避免突发事故（如桥梁坍塌）。
- 延长结构寿命，降低全周期成本
通过精准评估损伤程度，优化维护策略（如局部修复而非整体翻修），减少不必要的资源浪费。
- 数据驱动决策
积累长期监测数据可用于结构性能演化分析，为设计规范优化提供依据（如地震区建筑抗震性能数据库）。
- 应急管理支持
自然灾害（地震、台风）后快速评估结构安全性，辅助应急救援决策（如汶川地震后桥梁损伤快速检测）。
关键技术挑战
- 多源数据融合
不同类型传感器（如应变计与视觉相机）的数据需时空对齐，克服噪声干扰与尺度差异。
- 损伤识别的准确性
环境因素（温度、湿度）可能导致数据偏差，需排除干扰并区分 “损伤信号” 与 “正常波动”。
- 系统可靠性与耐久性
长期服役的传感器可能老化失效，需设计冗余方案（如多传感器交叉验证）与自校准技术。
- 实时性与计算效率
大型结构（如超高层建筑）需处理海量数据，需开发边缘计算（Edge Computing）或云计算平台提升响应速度。
发展趋势
- 智能化与自动化
结合人工智能（如深度学习）实现损伤识别自动化，减少人工判读误差（如基于卷积神经网络（CNN）的裂缝图像识别）。
- 微型化与低功耗
研发微型传感器（如 MEMS 加速度计）与无线无源传感器（如 RFID 标签），降低安装复杂度与能耗。
- 多技术融合
融合无人机（UAV）、卫星遥感（InSAR）与地面传感器，构建 “空 - 天 - 地” 一体化监测网络（如监测山区桥梁的地质灾害风险）。
- 数字孪生（Digital Twin）
创建物理结构的虚拟映射模型，实时同步监测数据，动态模拟结构性能演变（如上海中心大厦的数字孪生系统）。
- 典型案例
香港昂船洲大桥：采用光纤光栅传感器监测索力、振动与温度，结合大数据分析预测拉索疲劳寿命，维护成本降低 30%。
美国 I-40 桥梁：2019 年通过 SHM 系统提前发现主缆钢丝断裂，避免了潜在的垮塌事故，成为 “结构监测拯救生命” 的经典案例。
基于声发射技术的SHM与智慧运维
SHM是一门综合技术，它综合了各种信号监测手段和传感器；数据传输与通讯；数据解读与健康判定；大数据与AI等各种技术、方法于一体的综合性技术。从监测手段方法上讲，有温度、湿度等环境类参数；载荷、风速\风压等作用类参数；变形、应变、索力、振动结构响应类参数；位移、裂缝、腐蚀、断丝等结构变化参数等多种手段。
作为与裂纹、裂缝、撕裂、断丝等损伤缺陷高度相关，高度有效的声发射技术是SHM领域中必不可少且不可多得的重要手段和工具。
中所周知，声发射技术，作为一种重要的SHM新技术，与其他常规SHM监测手段相比具有如下显著的技术特点和优势——
- 动态、实时性
声发射信号直接来源于材料内部缺陷（如裂纹扩展、塑性变形等）的主动活动，无需外部能量输入即可实现检测
- 整体性
可一次性监测大范围结构（如储罐、管道）的整体损伤状态，显著提升检测效率。
- 高灵敏度与适应性
能检测微米级裂纹或早期损伤，具有非常高的监测灵敏度。几乎适用于所有材料（金属、复合材料等），且对复杂几何形状的构件监测的优势更明显。
- 定位与信号分析能力
通过多传感器同步（精度达微秒级）可精确定位声发射源。
- 信号特征分析（如突发型/连续型）可推断缺陷类型和严重程度。
- 材料/构件损伤问题的高度相关性
声发射信号的机理是来自于裂纹萌生与扩展的凯瑟耳效应，高度相关于结构的损伤及发展问题。
一方面，基于AE损伤监测的SHM对SHM的危害评估和安全判据必不可少，工业上几乎所有工业结构的大部分破坏及安全因素都与损伤相关；另一方面，基于SHM监测的AE应用使AE从传统NDT监测升级到健康监测的高度；亦让传统的SMA技术从一般的发现问题发展到解决问题的层面。
AE—SHM的有效结合将是未来工业智慧工厂中智能运维的必不可少的重要角色。
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