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结构健康监测（SHM）因对更安全、可靠和可持续的土木结构与基础设施及工业系统的需求增长而成为日益重要的工程研究领域。在整个服役期内评估土木与工业系统的结构完整性，是预防灾难性失效、优化维护策略、延长服役寿命并降低全生命周期成本的基础。近年来，传统的定期巡检范式
结构健康监测（SHM）因对更安全、可靠和可持续的土木结构与基础设施及工业系统的需求增长而成为日益重要的工程研究领域。在整个服役期内评估土木与工业系统的结构完整性，是预防灾难性失效、优化维护策略、延长服役寿命并降低全生命周期成本的基础。近年来，传统的定期巡检范式已转向基于状态和预测性维护，其决策由连续测量和数据驱动的结构状态评估支持。传感技术的显著进步推动了这一演变。现代SHM系统不再局限于单个传感器的部署，而是日益依赖能够高空间和时间分辨率获取大量异构数据的集成测量系统。超声导波技术、压电换能器、光纤传感器、光学测量技术、电磁传感器和惯性器件是已实现越来越详细可靠结构行为信息获取的传感技术范例，同时提高了测量精度、鲁棒性和操作灵活性。与此同时，电子、嵌入式系统、通信技术和无线传感的进步使得能够在真实条件下运行的分布式传感架构得以实现。测量数据可用性的增加同时将焦点从单纯的传感器开发转向从复杂数据集中提取有意义信息。因此，信号处理技术已成为现代SHM系统的重要组成部分，使识别原本无法检测的结构行为细微变化成为可能。最近，人工智能技术已成为支持损伤检测、分类和预后的强大工具。数据驱动方法日益补充传统的基于物理的模型，为处理高度非线性问题和大规模监测应用提供新机会，同时提高决策过程的自动化程度。尽管取得这些显著进展，若干科学和技术挑战仍存在。可靠传感系统的设计需要仔细考虑测量不确定性、传感器布置、环境变异性、长期稳定性和数据质量。同样，智能监测系统的成功实施不仅取决于学习算法的性能，还取决于实验测量的质量、代表性和可解释性。因此，计量学在确保传感技术与数据处理算法结合为结构评估和维修规划提供可靠信息方面继续发挥基础作用。当代SHM研究的另一特征是固有的多学科性质。相似的传感原理可成功应用于差异显著的领域，涵盖航空航天、土木和工业应用。尽管这些系统在材料、载荷条件、劣化机制和操作环境方面差异显著，但它们在传感器系统设计、实验测量、信号解释和损伤表征方面面临共同的方法论挑战。这种融合刺激了可跨不同工程学科转移的创新传感策略的发展。本特刊收集的论文“结构健康监测中的先进传感技术”提供了这些持续发展的代表性概述。已发表的稿件涉及现代SHM的互补方面，包括超声导波检测、光学计量、电磁传感、长期结构监测、基于机器学习的损伤检测，以及评估土木基础设施和文化遗产的多学科方法。它们共同展示了传感技术、测量方法和智能数据分析的最新进展如何促进更可靠、准确和通用的SHM系统。本合集所代表的应用领域多样性进一步凸显了SHM日益跨学科的特征，并强调先进传感技术将在该领域未来演变中继续发挥的核心作用。
研究背景方面，结构健康监测（SHM）因土木、工业与航空航天等领域对安全、可靠及可持续基础设施的需求提升而日益重要。传统定期巡检正向基于状态与预测性维护转变，但面临测量不确定性、环境变异性、长期稳定性及数据质量等挑战；单一传感原理无法普适，且数据驱动方法的有效性依赖于高质量实验测量与计量保障。为此，研究人员在《Sensors》组织特刊，系统梳理超声导波、压电、光纤、光学、电磁及机器学习等多原理融合的先进传感技术进展。
关键技术方法上，研究人员整合九篇贡献，覆盖压电超声导波数值与实验建模、FPGA嵌入式Lamb波处理结合支持向量机（SVM）与马氏距离、压电智能骨料（PZT smart aggregates）内嵌混凝土梁结合小波包能量分析、振动响应机器学习回归、偏振相机光学计量、平面单极天线谐振频移仿真与验证、声发射连续小波变换与Savitzky–Golay滤波后接CNN与轻量Vision Transformer、多年大地测量与有限元耦合的拉索力反演、三维地理空间（TLS与近景摄影测量）联合超声与电阻率无损检测。
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Introduction
研究人员指出SHM由定期巡检转向连续数据驱动评估，传感技术从单点走向异构高分辨集成；信号处理识别细微变化，人工智能（AI）从后处理转为系统内置组件；计量学保障测量可靠性，多学科共性推动方法跨域迁移。
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Overview of Published Articles
2.1 压电与超声导波：Aleksiewicz-Drab等通过数值与实验明确压电陶瓷换能器剪切波指向性与可激性对导波系统设计的约束；Batista等基于FPGA在复合材料航天结构上用Lamb波+PZT实现实时损伤检测分类定位，融合功率谱密度、小波变换、主成分分析（PCA）与SVM；Xu等将PZT智能骨料嵌入钢筋混凝土梁，以爆炸损伤后小波包能量推导裂缝发展指数并关联残余抗弯承载力；Nicassio等用冲击振动信号经机器学习估计冲击能量与损伤区域。
2.2 光学与电磁：Chiominto等用偏振相机测碳纤维取向，给出重复性、不确定度与采集条件计量表征；Radhakrishnan等以平面单极天线地平面裂纹扰动引起谐振频率偏移为指标，经有限元与实验验证多尺寸多取向裂纹。
2.3 机器学习与深度学习：Ullah等对多流体管道声发射信号做CWT与Savitzky–Golay增强时频图，由CNN与轻量ViT分类泄漏；Batista与Nicassio工作同上体现嵌入式ML与监督学习集成。
2.4 长期与多学科监测：Machelski等将八年大地测量几何变化代入有限元反演拉索力，同载荷传感器实测比对；Casula等对古纪念碑融合TLS、近景摄影、超声、电阻率与岩石学分析，建高精度表型与内部劣化模型。
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Conclusions
研究人员总结SHM向智能、集成、应用导向演变，成效取决于精确测量与鲁棒数据处理协同；传感原理多样（超声导波、PZT、光学偏振、微波、NDT）无万能方案，选型依结构、损伤机制与环境而定；AI已成系统内置解释层，但根基仍在计量与数据质量；航空航天、土木、工业与文化遗产共享传感—测量—解释—评估方法论挑战。特刊旨在促发跨学科协作与更可靠可持续的SHM系统。
讨论与结论翻译：本特刊稿件清晰阐明SHM向日益智能、集成和应用导向测量系统的快速演变。尽管先进传感技术仍是各监测策略基础，但论文表明其效能愈发依赖精确测量与鲁棒数据处理的集成。这种协同支持更广工程应用中更可靠损伤检测、改进结构评估与更明智维护决策。共同特征为可用传感原理显著多样：超声导波、压电换能器、光学偏振、微波传感与多学科无损检测方法各应对不同监测需求，证实无单一技术通用，策略选型取决于被监测结构特征、预期损伤机制与操作环境。另一突出方面是数据驱动方法角色增强——AI不再仅作后处理，而成现代传感系统不可分割组件，支撑测量数据自动解释与实时决策；但方法最终效能仍取决于所获测量之质量与可靠度，重申计量学在SHM中心地位。论文亦 Demonstrate 当代SHM多学科性（航空航天、土木工业、文化遗产），共性挑战为传感、测量、解释与评估；客座编辑望特刊激励先进传感技术进一步研究并培育新跨学科协作，以发展更可靠、智能与可持续的SHM系统。
