1 前言
目前我國土木工程事故頻繁發生，如橋梁的突然折斷、房屋驟然倒塌等，造成了重大的人員傷亡和財產損失，已經引起人們對于重大工程安全性的關心和重視。另外，我國有一大部分橋梁和基礎設施都是在五六十年代建造的，經過這么多年的使用，他們的安全性能如何？是否對人民的生命財產構成威脅？這些都是亟待回答的問題。近些年，地震，洪水，暴風等自然災害也對這些建筑物和結構造成不同程度的損傷；還有一些人為的爆炸等破壞性行為，如美國世貿大樓倒塌對周圍建筑物的影響。這些越來越引起人們的密切關注，如果能在災難到來之前對其預測，進行評估以趨利避害成為目前的焦點。就如1994年1月17日美國加州Northridge 和1995年日本神戶（Kobe）的大地震后，一些建筑物在遭受主震后，并未立即倒塌，但結構卻已受到嚴重損傷而未能及時發現，在后來的余震中倒塌了[1]。
因此，對結構性能進行監測和診斷，及時地發現結構的損傷，對可能出現的災害提前預警，評估其安全性已經成為未來工程的必然要求，也是土木工程學科發展的一個重要領域。
2 幾個基本術語
安全性評估。通過各種可能的、結構允許的測試手段，測試其當前的工作狀態，并與其臨界失效狀態加以比較，評價其安全等級。對于不同的結構，其重要程度不同，安全等級也應該有所差別。安全性評估與可靠性不同，可靠性為一種概率，為一種可能性；而安全性評估旨在給出確定的安全等級。
健康。在土木工程中，是指結構或者系統能夠實現其預期功能的一種狀態。
健康監測。所有的結構，無論自然的還是人工的，在其生命周期內都會累積損傷。健康監測是指利用現場的、無損傷的監測方式獲得結構內部信息，分析包括結構反應在內的結構.
各種特征，以便了解結構因損傷或者退化而造成的改變[2]。人們關心的問題是，結構損傷到什么程度才能危及其安全性能。因此，健康監測的一個目標就是在這個臨界點到來之前提早檢測出結構的損傷[3]，這是個實時在線監測過程。
健康診斷。是指結構在受到自然的（如地震，強風等），人為的破壞之后，或者經過長時期使用后，通過測定其關鍵性能指標，檢查其是否受到損傷。如果受到損傷，損傷位置，程度如何，可否繼續使用及其剩余壽命等。損傷診斷可以從很多層面上來理解，但最基本的目標是簡單的確認結構是否存在損傷。這個問題的統計模式識別模型一般是收集損傷前后系統的特征，比較新的模式是否偏離原始模式。實際上，問題很少如此簡單，工作環境和條件的變化影響測得的信號。在此情況下，正常的工作范圍很廣，不能簡單的因為環境的變化而認為有損傷。一般有兩種方式來考察環境的變化，一種是可以測出分別與環境和工作條件相關的量，參數化正常的工作條件。另一種方式是采用Hoon Sohn等提出的數據正規化技術，如搜尋表技術和自回歸神經網絡技術，用于區分環境工作條件變化和損傷的影響[4]。
3 健康監測系統及其組成
結構安全性評估是基于健康監測和診斷的基礎上。而健康診斷對于已經安裝了監測系統的工程，只是監測系統的一部分。對于未安裝監測系統的工程，僅需要在結構的各部分臨時布設傳感器進行測量，其余過程與監測系統基本相同。因此，下面主要介紹健康監測系統。一般認為健康監測系統應包括下列幾部分[5]：
1.傳感器系統，包括感知元件的選擇和傳感器網絡在結構中的布置方案。
2.數據采集和分析系統，一般由強大的計算機系統組成。
3.監控中心，能夠及時預警結構的異常行為。
4.實現診斷功能的各種軟硬件，包括結構中損傷位置，程度類型識別的最佳判據。
傳感器監測的實時信號通過信號采集裝置送到監控中心，進行處理和判斷，從而對結構的健康狀態進行評估，若出現異常，由監控中心發出預警信號，并由故障診斷模塊分析查明異常原因，以便系統安全可靠的運行。
4 傳感器系統
4．1傳感器簡介
傳統振動測量采用的傳感器有壓電式力傳感器，加速度傳感器，阻抗傳感器，應變片等，它們已廣泛應用各類工程結構的實測中，這里不再贅述。
下面重點介紹新型的智能傳感器，包括光纖傳感器，壓電材料、電磁致伸縮材料制成的傳感器等[6，7]。其中光纖傳感器由于質量輕、信息量大，可測量多種信號，無電磁干擾，易于分布埋入結構和構成網絡等眾多優點，日益受到各行業的關注。光纖等新型智能傳感器在結構的健康檢測和診斷中必將會發揮非常重要的作用。
光纖傳感器按照是否對所測量的信號進行調制可分為：非本征型和本征型。非本征光纖不與結構一起變形，只起信號傳輸作用，由另外的裝置對載波光進行強度調制獲取信號。本征型光纖傳感器不僅傳輸信號，也起傳感作用，即通過光纖自身的光彈效應，雙折射效應，磁光法拉第效應等把待測量調制為光的相位、偏振或者波長的變化。
Bragg（或者FBG，Fiber Bragg Grating）光纖傳感器[8-13]的檢測量為波長變化，不受光強的影響，對環境干擾不敏感；輸出線性范圍寬，在±10 000με內波長移動與應變有著良好的線性關系；測量動態范圍只受光源譜寬限制；光柵長度只有幾毫米，測量的分辨率高；易于實現波分多路復用，可實現多參數測量等眾多優點，因而在實際中應用最多。通常用于測量應變、位移和溫度。CFBG光纖傳感器，用于測量位移[14]。日本隧道施工中采用光纖傳感器測量大體積混凝土養護過程中熱量釋放可能導致的溫度應力大小和裂紋的產生。中國也在三峽工程的鋼索中預制光纖用于檢測鋼索的應力和變形[5]。Juan等通過實驗，研究了光纖傳感器在實際結構中的安裝問題[15]，將光纖傳感器和普通應變片和位移計安裝到鋼梁上，用于比較安裝方法及結構與光纖的固定界面的影響。盡管光纖已有了部分應用，但光纖在實際使用中還有一些復雜的具體問題，如光纖的埋入技術（包括強度，界面，工藝，粘接劑等），探測量（應力，應變等）與溫度影響的分離等還需要解決，但無疑光纖在土木工程領域會有廣闊的發展前景。
Fabry-Parot光纖傳感器也有部分應用，如：EFPI(Extrinsic Fabry-Perot Interferometers)光纖傳感器用于測量應變[16]。ESPI（電子斑點模式干涉儀）[17]和數字剪切干涉儀都是使用于無損檢測的光學干涉技術。但由于ESPI的隔振要求極為嚴格，目前只能用在實驗室內。Dirk等探討了其隔振技術和便攜的可能性。
另外還有一些檢測特殊量的光纖傳感器，如：光纖pH傳感器[18]用于檢測混凝土由于各種化學變化，如：硫酸鹽的侵蝕，各種酸和基礎的作用，酸化過程，鋼筋腐蝕等造成的退化過程。采用耗散波譜技術布設傳感器，去除PCS光纖的包層，換之以攙雜有pH敏感劑的甲奈包層。由石鎢鹵源發出的未經過極化的白光射入單色器，在可見光波長范圍內掃描，單色器的出射光在進入光纖，在光纖末端測量吸收譜，因為pH變化的分析能夠在吸收譜中體現出來。此法可用于早期測量結構的特定區域受環境的影響加速老化的跡象。Alexander等將磁致伸縮傳感器（MR傳感器）[19]與電腦相連用于檢測多層鋁結構的裂紋，LFEC（低頻渦流探針）通過使用磁致伸縮傳感器可探測到5MHz直流。選擇合適規格的電子元件，可使他們與標準的電腦接頭功率和阻抗匹配，這樣不必使用那些外部電源、放大器和調制器等昂貴的設備。進而開發了相應的軟件CANDETECT，在實際的鋁結構上證明了該軟件的內在敏感性和實用性。Glenn等將磁致伸縮傳感器固定在結構上，用于進行長期監測[20]。
還有一些其它特殊類型傳感器。如損傷指數傳感器[21]，該傳感器可以無線監測峰值應變，峰值位移，峰值加速度，吸收能量和累積塑性變形。記憶損傷指數的原理在于傳感部分的純塑性伸長導致電阻、電感、電容的變化。無線溫度傳感器[22]，NASA用于無線監測航空器中熱保護系統的溫度，無限傳感器集成在導熱保護系統的射頻識別芯片中，可通過手持掃描儀或者便攜設備讀出傳感器中的溫度或者其他感興趣的量。聲光傳感器[23]，一種獨特的二維聲光檢測器，可直接將超聲轉化為可視圖像，就如熒光屏可將X射線轉化為可視圖像一樣，清晰度高，可以制造為大面積使用。
4．2 傳感器布置方法
由于經濟和結構運行狀態等方面的原因，在所有自由度上安置傳感器是不可能也是不現實的，因此，就出現了在n個自由度上如何布置m(m<n)個傳感器的優化問題。許多學者從不同角度提出了一些方法，崔飛等[24]在橋梁中進行了卓有成效的研究，劉福強等[25]給出了傳感器優化布置的數學模型。目前采用的方法有：
模態動能法（MKE）。人們首先想到的是通過觀察挑選那些振幅較大的點，或者模態動能較大的點（MKE方法）[26]，其缺點為依賴于有限元網格劃分的大小。跟據模態動能較大的原則，衍生了側重點不同的許多方法，如：平均模態動能法（AMKE），計算所有待測模態的各可能測點的平均動能，選擇其中較大者；特征相量乘積法(ECP)，計算有限元分析的模態振型在可能測點的乘積，選擇其中較大者。
有效獨立法（EI法）。Kammer提出的有效獨立法，是目前為止應用最廣的一種方法[27]。它從所有可能測點出發，利用復模態矩陣的冪等型，計算有效獨立向量，按照對目標模態矩陣獨立性排序，刪除對其秩貢獻最小的自由度，從而優化Fisher信息陣而使感興趣的模態向量盡可能保持線性無關。
Guyan 模型縮減法。該種方法也是一種較為常用的方法。它能較好的保留低階模態，并不一定代表待測模態，O’Callahan[28]和 Zhang[29]基于上述限制分別提出改進縮減系統(IRS)和連續接近縮減方法(SAR)。
奇異值分解法。由Park 和Kim提出，通過對待測模態矩陣進行奇異值分解，評價Fisher信息陣，舍棄那些對信息陣的值無作用的測點。該方法不僅盡量使目標模態矩陣線性獨立，而且提出了每一次迭代時舍棄測點的允許數目。
基于遺傳算法（GA）的優化[30，31]。采用可控性和客觀性指數來獲得所有控制模態的累積性能值，以這些指數為優化指標，以便使控制器和結構之間有最大的能量傳遞而且根據控制律使剩余模態的影響最小。清華大學土木系[24]在香港青馬大橋的健康監測系統中利用遺傳算法尋找加速度傳感器的最優布置，把其中測取的變形能作為遺傳進化的適應值（Fitness），實際上是使測點遠離各陣型節點。
Penny等[32]提出了評價各種傳感器布置方法優劣的五條量化準則：模態保證準則MAC（Modal Assurance Criterion）, 修正模態保證準則ModMAC, SVD比，模態所測動能，Fisher信息陣的值。當然在傳感器布置的最佳數量和魯棒性，抗噪性等方面還有許多工作要做。
5 損傷檢測
損傷檢測基本上可以分為兩大類：局部法和整體法[2]。整體法試圖評價整體結構的狀態，而局部法則依靠成熟的無損檢測技術對某個特定的結構部件進行檢測，判斷是否有損傷及損傷的程度。整體法和局部法在大型結構的損傷識別中結合使用效果較好，首先由整體法識別出損傷的大致位置，然后由局部法對該處的各部件進行具體的損傷檢測。
5．1 整體檢測方法
整體檢測方法大致分為動力指紋分析法、模型修正與系統識別法、神經網絡法和遺傳算法。
5．1．1 動力指紋分析法或模式識別方法
依據原理，若結構發生損傷，其結構參數如質量和剛度會發生變化，從而引起相應的動力指紋發生變化。常用的動力指紋有：頻率，振型，振型曲率，應變模態，頻響函數，模態柔度矩陣，模態保證準則（MAC）和坐標模態保證準則（COMAC）等。按照此類方法，首先必須建立與動力指紋相應的結構健康時和一系列先驗預估的損傷對應的數據庫，然后將發生損傷時的動力指紋與其比較，進而識別損傷。這類方法的缺點為敏感性不是很高，與所有潛在損傷情況相對應的數據庫較難建立。有很多學者在此方面作了大量的工作，Monaco等采用頻響函數作為指紋，將改變的頻響函數作為一個有代表性的損傷指數[33]。Ma等采用去除反射的頻響函數（DTF）作為指紋，識別結構多點損傷[34]。結構損傷改變去除反射的頻響函數的相位，因而改變的去除反射的頻響函數可以作為一個有代表性的動力指紋或者損傷指數。Whittern等采用模態宏應變向量法作為指紋，理論表明模態宏應變向量作為損傷指數既準確又可靠，在損傷的部位或其附近非常敏感[13]。清華大學提出了結構損傷識別的柔度法。Frank 等采用ODS法將模態陣型和固有頻率作為指紋，利用掃描式激光測震儀研究圓盤的動態特性（模態和固有頻率）來確定缺陷[35]。同時采用邊界效應檢測法（BED）處理ODS數據并解釋因缺陷引起的邊界效應和確定缺陷位置。Satoko推導出擬牛頓法（ Quasi-Newton Method）將剛度和質量作為指紋,用于識別結構在地震過后內部的不可見損傷[36]。Xie等利用小波分析算法[37，38]，提取能量分布作為損傷特征（指紋）。通過建立能量分布與損傷之間的關系，利用模式識別方法，來定位細微的損傷。避免了模態參數，如固有頻率等對細微損傷的不敏感性，結果表明實際損傷位置與檢測出的位置很接近。Gabe等采用ARMA的系數作為指紋，依據ARMA能夠自動完成從數據收集到損傷監測的全過程的優點[39]，利用環境激勵的數據，檢測一個包含不同層次損傷的大型結構的損傷情況。通過環境激勵測得的原始結構和損傷后結構的振動數據，計算ARMA 的系數建立損傷指數。將得到的損傷指數按照分類算法組成特征向量，確定是否損傷以及損傷定位。Daniel等將高頻機械阻抗作為指紋，試驗了基于高頻機械阻抗技術的結構健康監視系統[40]。其基本原理為對固定在結構表面的壓電傳感器施加高頻激勵（通常高于30Mhz），測量傳感器的電流和電壓而得到電阻，如果電阻發生變化，則結構變化，因而有損傷。采用儀器為HP4194A及他們自己開發的便攜設備，通過兩個實例（煤氣管道和復合材料結構）證明了該方法的廣泛使用性，高頻機械阻抗實際上是結構的傳遞函數，對結構的微小損傷和表面缺陷很敏感。
5. 1. 2 型修正與系統識別法
基本思想為通過動態試驗測得的數據，如模態參數或者加速度時程數據來分析模型的剛度分布，然后將修正剛度后模型的反應所測數據比較，當兩者基本吻合時，即認為此組參數為結構當前參數，根據模型剛度的變化來實現損傷的定位和損傷程度的評估。Allen等提出順序概率比實驗方法（SPRT）[41]，用于監測若連接處有變化，測試結構是否有損傷。采用統計的方式識別，推導出結構時域響應的一個選定特征作為模型的預測。有兩個基本假定：（1）模型能夠預測特征，結構未受損傷；（2）模型不能夠預測特征，結構已受損傷。在SPRT算法的原始公式中，特征被假定為高斯分布且設定了相應的閥值。但可能用于損傷的特征對分布的尾部敏感，而且其尾部不必滿足高斯分布特征，此時通過EVS（極值分布）模型化其尾部，可以設定SPRT算法的閥值而避免正常的假定。
5. 1. 3 神經網絡法
神經網絡以生物神經系統為基礎，模擬人腦的功能。由許多處理單元（神經元）相互連接組成，按照一定的連接權獲取信息的聯系模式，根據一定的學習規則，實現網絡的學習和關系映射。神經網絡以其學習能力，非線性變換型和高度的并行運算能力，對新輸入的泛化能力和對噪聲的容錯處理能力，對系統（尤其是非線性系統）的辨識等提供了一條非常有效的途徑。在商業、金融、制造業、醫學、通信、力學等領域得到越來越多的應用[42-44]。高贊明等將神經網絡分析方法用于香港汲水門大橋的健康監測中[45]。Venkat 等采用小波分析和神經網絡算法，通過將測得的原始結構和損傷后結構的振動數據比較，估計損傷發生的位置及程度[46，47]。小波分析的優點是，它能在時域和頻域內定位，可以提取突變發生的位置，而且因為模態形狀變化的大小由損傷程度決定，它也可以預測結構的完整性。神經網絡則通過一個映像小波分析中提取出的振動特征的函數來量化健康狀態參數。William等利用神經網絡系統進行健康監測，采用一個壓電傳感器陣列模擬生物神經系統來測量結構的聲發射和動應變[48]。他們方法的優點在于將需要布設傳感器的通道數由N減少到2N個。當結構有瞬態損傷時，能夠將傳感器陣列的輸出時間歷程記錄下來，然后通過組合邏輯準確地確定發生的位置。缺點在于沒有神經網絡或者回歸技術難以抽取單個傳感器的時間歷程，而只能得到陣列的某行或者某列的加和值，其應用范圍為大型復雜結構的裂紋和層解檢測、動應變測量碰撞監測和損傷定位。Mannur等采用壓電陶瓷纖維和碳納米管材料傳感器的人工神經網絡系統進行健康監測[49]。壓電陶瓷纖維的好處在于頻帶寬和相對的低成本，缺點在于產生的壓電陶瓷電荷非常小。碳納米管能夠在大應變處通過電化學過程產生地電壓，而局限在于產生速度慢，必須使用聚合電解質用于離子交換。
5. 1. 4 傳算法
遺傳算法是60年代由Holland教授提出的，他根據達爾文進化論中適者生存，優勝劣汰的進化原則來搜索下一代中的最優個體，以得到滿足要求的最優解。其主要優點為簡單，魯棒性強。在組合優化求解，機器學習和工程領域有廣泛的應用前景。Koh等采用局部搜索的遺傳算法[50]，通過測定激勵和響應來決定結構參數進行識別。數值模擬了板/殼和飛機翼，結果表明，載荷作用位置對識別結果有很大影響。該法通過全局和局部階段自適應調整局部搜索尺寸的偏差，有很強的抗噪性。他們還研究了分布式遺傳算法的系統識別法[51]，該法對于識別大型復雜系統有很多優勢，但缺點在于前向分析計算量大。
5．2 局部檢測方法
目前常用的局部檢測方法有，目檢法、染色法、壓痕法、回彈法、超聲脈沖法、射線法、磁粒子法等。近年來，針對土木工程結構又出現了一些新的局部損傷監測方法。如聲發射法[52，53]，利用結構變形或斷裂產生的聲壓引起光纖的橫向應變，來監測損傷，提出了Felicity系數，用于評價混凝土的完整性。Lamb波方法[54]，采用光纖干涉傳感器，利用Lamb模態和缺陷的關系檢測。板的自適應小波模型，可以分離Lamb波的模態和反射[55]。利用小波轉換和脈沖壓縮技術來分解已經疊加的波包，表明噪音和散射是主要缺點[56]。Oleg利用激光干涉儀[57]，通過監測混凝土內超聲振動來確定缺陷。非線性波調制譜（NWMA）f法[58]，此方法可以評估粘附在混凝土上的纖維加強塑料(FRP)的固結狀態。頻域ARX方法[59]，采用自回歸外動力傳輸率模型，能夠區別結構線性和非線性的損傷，并確定損傷程度。超聲光譜法[60]，可以識別其他NDE方法識別不出的可能層解或連接不牢。試驗樣品為從轉子上切下的聚合物基復合材料（PVC）環，首先，超聲系統產生的連續的正弦信號作為輸入，信號波在經過材料時被捕獲，捕獲后的信號經過兩個FFT處理，得到的基本共振頻率做為材料性質和厚度的函數。在人工控制層開口的同時采集數據，同時用光學的方法檢測層的開口寬度。分析完全厚度的共振，共振與人為層解位置的關系和頻譜來確定不同層解條件下的敏感性。幾何時域方法[61]，是考慮到結構時域反應的幾何特點而提出的。該方法對微小損傷較敏感，對環境的波動具有魯棒性，并通過一個簡單的結構試驗驗證。John等采用非接觸的、空氣耦合的超聲傳感器測試鐵軌的徑向和軸向的缺陷，檢測年久鐵軌的損傷[61]。
6 信號采集與分析系統
信號采集和實時分析系統可以說是健康檢測和診斷系統的心臟，目前國內外都在大力開發相應的軟件。清華大學開發了一套用于香港虎門大橋的應變監視軟件[62]。Jerom等設計了一套無線模塊監視系統[63]，用于檢測結構的損傷。Acellent 公司專門開發了一套商業化監測軟件，該系統由三部分組成：SMART 層, SMART 工具箱和分析軟件[65]。SMART 層為一靈活的壓電傳感器層，可方便的安裝到結構上用于在線監測。SMART 工具箱能將從傳感器收集到的信息送到分析軟件以供其處理。Christopher等開發了基于互聯網的無線傳感器網絡[66]，可以有許多用戶在互聯網上共享所監測的數據。Inaudi等考慮到浩大的實時監測數據的存儲問題，提出了監測數據的組織管理與標準化[67]。國內在這方面的研究相對落后，應組織相關人員開發這類有廣闊應用前景的軟件系統。
7 健康檢測和診斷系統的應用
由于監測系統的成本高，我國目前僅在一些大跨橋上安裝使用。上海徐浦大橋結構狀態監測系統包括測量車輛荷載、溫度、撓度、應變、主梁振動、斜拉索振動六個子系統[68]。香港青馬大橋健康監測系統使用了約800個永久性傳感器用于監測橋的損傷。香港汲水門大橋和香港Ting Kau大橋也安裝了類似的系統[69]。
國際上，尤其是日本、美國和德國，健康監測系統在土木工程中應用相對較多，已經擴展到大型混凝土工程、高層建筑等復雜系統的監測。日本在一幢允許一定程度損傷的大樓上安裝了健康監測系統[8]。該大樓安裝有阻尼緩沖板，在經過一次較大規模的地震后增設FBG光纖傳感器，用以監測結構的完整性和大樓的地震反應。實測結果表明，該系統工作良好。德國在柏林新建的萊特火車站（Lehrter Bahnhof,Berlin）大樓安裝了健康監測系統[70]，該火車站位于柏林的市中心，有一個由幾千個玻璃方格組成的屋頂，要求相鄰支柱的垂直位移差不超過10mm。德國的Schwesinger等設計和利用特制卡車測試250多座混凝土橋[71]。從2001年3月開始，使用載重可達150噸的測試卡車BELFA，測試方便靈活，所需時間短。意大利在一個著名教堂安裝了健康監測系統[72]。該教堂坐落在意大利北部的靠莫湖畔，是一個重要的歷史文化遺產，近年由于城市交通流量的增加和湖面的變化導致了教堂的損壞，因此設計了長期監測系統。瑞士在混凝土橋（Siggenthal Bridge）建設過程中安裝了健康監測系統[73]，采用58個光纖變形傳感器，2個傾角儀，8個溫度傳感器用于監測在建設過程中和以后長期的變形、屈曲和位移。美國Michael 等研究了振動板在壓實土壤時的健康監測系統[74]，土壓實時，振動壓實器（滾或者板）與土壤共同組成一個耦合的動態系統，隨著土壤的逐漸密實，土壤的機械特性發生改變，因而壓實器的動態反應也會改變。通過安裝在板上和埋入土壤中的傳感器測得的振動數據分析，可以得到幅值和頻率的變化，從而分析土壤的密實程度和性質變化。Robert等開展了輕軌架空水泥結構的監測[75]，測試了8個軌段在不同天氣條件下，如建設時逐漸增加載荷、移動火車載荷等的在線監視和結構健康診斷系統。
8 存在的問題及發展方向
本文闡述了土木工程結構的安全性評估、健康監測和診斷的概念、理論、方法以及目前的現狀，重點討論了傳感器的優化布置、損傷識別等健康監測中的關鍵問題。縱觀土木工程結構安全性評估、健康監測及診斷的發展水平，至少有以下幾點尚待解決的問題：
（1）缺少通用的損傷量化指標。在基于振動的故障診斷和預測中，要求不論信號的來源和頻段，經過信號處理后，原始狀態的信號（健康狀態）和損傷后的信號（損傷狀態）應有明顯的差異，即識別出的信號特征能夠準確的表示出健康狀態和損傷狀態。因此，應該設計一種損傷尺度，將結構損傷與否的和損傷的程度簡單地分級量化[76]。
（2）診斷系統的兩個主要問題是，高成本和信號處理的不準確性。第一個問題隨著無線網絡和通訊的發展已不那么突出；第二個問題是現在都假定噪音信號為不變的高斯分布而且感興趣的信號都有確定的頻率。實際上并非如此，感興趣的信號頻率范圍很寬，而且是在一個非理想的變化環境中得到的[77]，如何解決這個問題將成為未來發展的重點。
（3）由于大型復雜結構實際上都是非線性的，因而神經網絡和遺傳算法在結構的健康檢測和診斷方面具有不可估量的應用前景。小波分析由于有刻畫細節的能力，在數據的處理方面也具有一定的優勢。
（4）健康診斷作為土木基礎設施系統管理的一部分，越來越受到人們的重視。災難減輕包括準備好應付各種自然和人為的災害，同時也確保在災害過后的一段時間內部分土木基礎設施系統可用，我們也應該開展這類范圍更廣的土木基礎設施管理的研究。
