桥梁健康监测系统中的损伤识别过程，是基于对桥梁结构在静态和动态条件下的实际响应数据（去除外部环境噪声干扰）进行分析，从而实现对桥梁损伤的检测、定位以及程度评估，并预测结构的整体性能。根据所采用数学算法的特点，可以将桥梁损伤监测技术分为两大类：一类是依赖于模型修正的方法；另一类则是不依赖于特定模型而直接利用监测数据驱动的技术。前者通过对比理论模型参数与实测值来监控桥梁状态；后者则无需构建详细的物理模型，直接从实时采集的数据中提取信息以评估桥梁状况。通常情况下，基于模型的方法需要较高的专业知识背景，并且涉及到较为复杂的计算过程。

一、依靠模型的方法探讨

对于基于模型修正的损伤识别策略而言，其核心在于通过比较桥梁的数值模拟结果（一般使用有限元方法建立）与安装于真实结构上的传感器所记录的实际数据，进而识别出结构的变化情况。依据修正方式的不同，这种方法又可细分为局部修正法和全局修正法两种。局部修正主要针对模型中特定区域内的物理特性进行调整；而全局修正则涉及整个系统的质量矩阵、刚度矩阵等关键属性的重构。研究显示，在应用有限元模型修正技术进行桥梁损伤识别时存在几个值得关注的问题：

（1）首先，为了保证模型与实际情况的一致性，往往需要借助实验室测试所得数据来进行校正。然而，这种做法可能未能充分考虑实际运行条件下外界因素变化给测量结果带来的影响，因此还需进一步探究修正后的模型在面对不同环境条件时是否会出现误报。

（2）其次，尽管可以通过实验数据校准模型，但在大多数情况下，此类操作倾向于应用于新建桥梁的初期监测阶段，并且监测周期相对较短。理论上讲，经过校正后的模型应该具备一定的预警能力，但实际上目前尚缺乏长期追踪并准确反映损伤演化的实例。

（3）此外，现有研究多侧重于静态测试指标作为参考基准，但这些指标往往只有在结构明显受损时才会表现出显著变化。因此，选择那些能够更早地反映出潜在问题的敏感性力学参数用于模型修正显得尤为重要。

此外，在执行模型修正的过程中，如何合理选定待调整的参数种类及其数量也是一个极具挑战性的任务。这不仅要求找到最合适的变量组合，确保计算结果迅速收敛，同时也需满足精确度的要求。

二、机器学习担当“核心角色”

监测数据所驱动的一系列算法，其核心均建立在机器学习的框架之上。自20世纪80年代以来，人工神经网络（ANNs）作为人工智能领域的一项热门研究，已经发展成为当代最具影响力的机器学习算法之一，并且构成了当前各种神经网络架构的基石。ANNs的迅猛进步，促使基于监测数据的损伤识别技术得以迅速迭代。这类方法仅需依据桥梁力学行为的微小变化，即可评估结构的安全状况，无需构建繁琐的桥梁有限元模型。它们与健康监测系统的结合，为桥梁管理人员带来了直观、迅速的结构实时状态评估结果。近年来，除了传统的ANNs，卡尔曼滤波、蜂群算法、贝叶斯方法、大数据技术以及人工智能等多种先进算法也被引入到了结构损伤识别的领域。

在神经网络及其改进算法中，模型架构的选择至关重要。根据样本训练策略的差异，桥梁健康监测领域常用的神经网络可以进一步细分为前馈神经网络（FFNN）、反向传播神经网络（BPNN）以及概率神经网络（PNN）。在此基础之上，根据其各自的特点，又衍生出了诸如长短期记忆网络（LSTM）、回声状态网络（ESN）以及残差网络（ResNet）等改进模型。神经网络及其改进方法具有强大的函数逼近能力，但它们与桥梁模型没有直接的联系，因此所构建的属性模型被视为黑箱模型，无法准确反映桥梁的物理构造。基于神经网络的损伤监测技术，完全依赖于从桥梁结构上获取的数据，无需具备构建桥梁有限元模型的专业知识。然而，由于缺乏选择神经网络最优架构的统一标准，工程师在实际项目中需要根据具体情况选择适合的神经网络，并确定最佳的训练数据算法，以确保训练过程的快速收敛。

目前，各种损伤识别算法均能有效识别桥梁结构上的损伤存在，并大致确定损伤的位置。然而，实践证明，大多数算法在判断损伤类型、损伤程度、预测桥梁剩余寿命以及未来力学行为等方面的准确性仍有待提升，且其推断或预测的可靠性也缺乏充分的直接证据。针对这一问题，我们需要在识别出结构损伤位置的基础上，增加对结构外观损伤和内部缺陷的无损检测内容，以更准确地确定损伤的类型和程度，从而为后续的管理策略制定提供有力支持。

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