冯羿，任宜春

（长沙理工大学 土 木工程学院，湖南长沙 4 10114）

0 引言

随着我国经济发展和综合国力逐步上升，已建设的高楼大厦越来越多，房屋规模越来越大，人们对房屋结构的安全也越来越重视。 一般房屋结构设计使用寿命为50 年，一些复杂结构在使用期间一旦发生事故，将会造成严重的后果[1]。 因此研究与实现房屋结构智能监测具有很高的工程价值以及巨大的经济、社会效益。

结构健康监测领域中最受关注的莫过于通过数据特征如何辨别出结构是否发生损伤。 数据压缩包含在这个特征选择过程之中，因为实际采集到的数据量往往很大，无法直接应用。 而压缩感知在数据重构以及压缩取样过程中具有一定优势，在信号处于某种程度稀疏的条件下，能以较少的观测数据表达原始数据的全部信息。压缩感知是由 Candès E J， Romberg J， Tao T[2]和 Donoho D L[3]等科学家于2004 年提出的，于2016 年被证明。 该方法最初用于图像处理等方面，随着人们对该理论进行不断挖掘，在一维雷达回波信号获取与检测、高位图像去噪、人脸识别、核磁共振、通讯等领域均取得了良好的应用效果。 后来，有研究学者把压缩感知引入结构健康监测领域中。 2013 年，Wang Y，Hao H.[4]率先提出了基于压缩感知的损伤识别方案， 预言实际结构的案例研究将在不久的将来进行。 2016 年，周述美、鲍跃全、李惠[5]提出基于结构灵敏度分析与稀疏约束优化的结构损伤识别方法， 该方法在测点较少的情况下能有效识别结构损伤的位置及程度。……