智感赋能复材安全：结构健康监测技术创新与应用新进展

复合材料以其轻量化、高强度、抗腐蚀的核心优势，已深度渗透航空航天、风电能源、新能源汽车等战略产业。从波音787机身50%的复合材料占比，到我国百米级风电叶片的规模化应用，复合材料正成为高端装备升级的核心支撑。但复合材料损伤隐蔽性强、失效机制复杂，传统人工检测难以满足实时安全管控需求，结构健康监测（SHM）技术应运而生。2022-2025年，随着传感技术、人工智能与物联网的深度融合，SHM技术实现了从单点监测到全域感知、从离线分析到实时预警的跨越式发展，为复合材料全生命周期安全管理提供了核心技术支撑。

一、引言：从被动检测到智能防控的技术演进

1.1 战略意义与应用背景

在航空航天领域，飞行器复合材料结构的安全直接关系到飞行安全与任务成败；风电行业中，百米级复合材料叶片长期暴露于强风、雷暴等复杂环境，损伤风险极高；新能源汽车领域，复合材料电池包、车身结构的轻量化应用，对实时安全监测提出了严苛要求。SHM技术通过实时捕捉结构应力、温度等状态信息，精准识别损伤萌生与演化趋势，不仅能避免重大安全事故，还能大幅降低维护成本，其技术成熟度已成为相关产业高质量发展的关键指标。

1.2 技术发展历程

复合材料SHM技术的发展可分为三个关键阶段：早期以人工目视检测、超声波探伤为主，检测效率低、主观性强，难以发现内部隐蔽损伤；中期进入单一传感器监测阶段，光纤、压电等传感技术的应用实现了特定参数的连续采集，但存在监测范围有限、抗干扰能力弱等短板；2022年后，技术进入智能监测新阶段，多传感融合、人工智能算法与物联网平台的协同应用，构建起“感知-分析-决策-预警”全链路解决方案，实现了从被动响应到主动预测的根本性转变。

1.3 综述范围

本文聚焦2022-2025年SHM技术的最新进展，重点阐述光纤传感、压电传感、红外热成像等核心技术的原理创新与性能突破，分析多传感器融合、人工智能、物联网在系统集成中的应用实践，结合航空航天、风电、汽车等领域的典型案例验证技术实效，探讨当前面临的核心挑战与未来发展方向，为行业技术创新与工程落地提供参考。

二、核心监测技术：原理创新与性能突破

2.1 光纤传感技术：高精度与广覆盖的双重优势

光纤传感技术凭借抗电磁干扰、耐极端环境、可埋入式安装等特性，成为复合材料SHM的主流技术。光纤布拉格光栅（FBG）传感技术实现了με级的高精度应变与温度测量，在航空发动机叶片、航天飞行器承力结构等高温部件监测中表现突出，能精准捕捉微小应变变化，提前预警疲劳损伤风险。

分布式光纤传感技术取得关键突破，基于瑞利散射、拉曼散射的监测系统，可实现数公里长距离连续监测与损伤定位，定位精度提升至10cm以内，完美适配风电叶片、桥梁等大型结构的全域监测需求。在应用方式上，埋入式与表面粘贴式方案形成互补：埋入式可直接监测材料内部状态，不影响结构力学性能，但对安装工艺要求较高；表面粘贴式施工便捷、维护成本低，适用于既有结构的升级改造，两种方式的协同应用成为复杂结构监测的优选方案。

2.2 压电传感技术：柔性化与高效化的协同发展

压电传感技术通过压电效应实现能量转换，兼具传感与驱动功能，在复合材料损伤监测中应用广泛。压电陶瓷（PZT）传感器实现了主动监测与被动监测的有机结合，主动模式下通过激发兰姆波扫描结构内部，被动模式下捕捉损伤产生的应力波信号，扫描速度较传统方案提升50%，大幅提高了损伤检测效率。

压电薄膜传感器的柔性化升级拓展了应用场景，其厚度薄、柔韧性好，可紧密贴合复合材料复杂曲面，实现不规则结构的全方位监测。在兰姆波监测技术方面，通过信号处理算法优化，有效解决了多模式波干涉问题，显著提升了内部损伤识别的准确性，尤其适用于层间剥离、纤维断裂等典型损伤的检测。

2.3 红外热成像技术：智能化与抗干扰能力提升

红外热成像技术通过捕捉结构热场分布变化识别损伤，分为主动热成像与被动热成像两类。主动热成像技术优化了热激励方式，采用脉冲、锁相式热激励方案，结合高帧率红外相机与信号处理算法，大幅提升了深层缺陷的检测能力，可识别毫米级内部脱粘损伤。

被动热成像技术突破了环境温度波动的限制，通过引入环境补偿算法与自适应阈值调整技术，在复杂环境下仍能保持较高的损伤识别精度。更重要的是，红外热成像与机器学习算法的深度融合成效显著，通过卷积神经网络（CNN）对热成像数据进行特征提取与模式识别，缺陷识别准确率提升至95%以上，有效降低了人工判读的误报率与漏报率。

2.4 其他创新监测技术

声发射监测技术可实时捕捉复合材料损伤演化过程，通过监测材料断裂、分层时释放的弹性波，精准定位损伤位置并评估严重程度，在碳纤维增强环氧树脂复合材料界面失效监测中，成功捕捉到纤维断裂与基体开裂的特征信号。

微波/雷达监测技术凭借非接触式优势，适用于恶劣环境下的远程监测，通过电磁波穿透与反射特性识别内部缺陷，无需接触结构表面即可完成检测。电阻应变监测技术作为低成本方案，通过优化传感器结构与信号放大电路，在保证监测精度的同时降低了系统成本，适用于汽车零部件等批量生产场景的健康监测。

三、多技术融合：智能监测系统的集成创新

3.1 多传感器融合技术：优势互补提升可靠性

单一传感技术难以全面覆盖复合材料各类损伤类型，多传感器融合成为技术发展必然趋势。光纤-压电传感融合系统备受关注，FBG传感器的高精度应变测量与PZT传感器的主动损伤探测形成优势互补，通过优化数据融合算法，有效解决了单一传感器的监测盲区问题，损伤定位误差最低可控制在厘米级。

红外-超声监测融合方案实现了不同损伤类型的全面检测，红外热成像擅长识别大面积分层缺陷，超声技术对局部裂纹检测更敏感，两者结合使损伤检测覆盖率提升30%以上。在数据融合算法方面，自适应加权融合、贝叶斯估计等算法的应用，实现了多源数据的特征提取与信息互补，显著提升了复杂环境下的损伤识别可靠性。

3.2 人工智能：推动监测向智能决策跨越

人工智能算法的深度应用，让SHM技术从数据采集迈向智能决策。机器学习算法（如支持向量机、随机森林）在损伤识别与分类中表现优异，通过对传感器数据的特征学习，实现了裂纹、分层、脱粘等典型损伤的精准分类，识别准确率超过90%。

深度学习技术实现了损伤演化预测的突破，基于长短期记忆网络（LSTM）、时序卷积网络（TCN）的模型，能从历史监测数据中挖掘损伤演化规律，剩余寿命预测准确率超过85%。针对实际应用中缺陷样本稀缺的问题，迁移学习与生成对抗网络（GAN）发挥重要作用，迁移学习可将已有材料的监测模型迁移至新型复合材料，缩短模型训练周期70%；GAN通过数据增强生成极端工况下的缺陷样本，使模型对未知失效模式的识别准确率大幅提升。

3.3 物联网与系统集成：实现全链路智能化

智能监测系统架构实现了从传感器到云平台的全链路集成，边缘 - 云端协同计算成为主流。边缘层部署轻量级算法，对传感器数据流进行实时预处理，异常检测延迟低于50ms，筛选出的可疑事件上传至云端；云端利用强大计算资源进行深度建模与数据分析，结合数字孪生技术构建结构虚拟模型，实现监测数据与仿真模型的实时联动。

无线传感网络技术不断优化，低功耗、自组织网络设计降低了系统能耗，延长了传感器使用寿命，适用于长期无人值守的风电塔架、海洋平台等场景。物联网技术实现了远程监控与预警系统的规模化应用，通过4G/5G、LoRa等通信技术，将分布在不同位置的监测节点数据汇总至管理平台，管理人员可实时查看结构健康状态，接收异常预警信息，实现远程运维管理。

四、工程应用：从实验室到产业落地的实践验证

4.1 航空航天领域：极端环境下的可靠监测

在飞机机翼结构监测中，分布式光纤传感网络成功实现工程应用，通过将FBG传感器埋入机翼复合材料层合板，实时监测飞行过程中的应变分布，精准识别机翼前缘、翼盒等关键部位的损伤风险，使结构维护频率降低50%。航天飞行器热防护结构监测中，融合光纤与压电传感的系统，在-150℃~600℃的极端温度环境下保持稳定工作，为燃料贮箱、发动机结构等关键部件提供安全保障。

航空发动机叶片监测取得技术突破，耐高温FBG传感器与红外热成像技术协同应用，实时监测叶片在高温高压环境下的应变与温度变化，提前预警疲劳裂纹萌生，使发动机维护成本降低30%以上。某航空航天复材部件产线应用多模态监测系统后，3个月内自主发现4类新型界面失效模式，识别周期从传统方法的3-6个月压缩至7天。

4.2 风电领域：复杂环境下的全域监测

风电叶片监测中，分布式光纤传感网络实现了百米级叶片的全覆盖监测，传感器沿叶片长度方向布置，实时捕捉风载荷作用下的应变变化与损伤定位，定位精度达10cm，有效降低了叶片断裂风险。风电塔架监测采用光纤 - 压电多传感器融合系统，通过无线传感网络实现数据传输，在强风、低温等复杂环境下保持稳定运行，监测系统故障率控制在0.5% 以内。

海上风电结构监测重点解决了海洋环境腐蚀、湿度影响等问题，通过传感器封装技术优化与抗干扰算法改进，提升了系统在高盐雾、高湿度环境下的可靠性。某海上风电场应用智能监测系统后，叶片维护次数减少40%，年维护成本降低超500万元，显著提升了风电场运营效益。

4.3 汽车工业：轻量化趋势下的安全保障

新能源汽车电池包监测中，复合材料壳体采用压电薄膜传感器与红外热成像协同监测方案，实时监测壳体应变状态与温度分布，当出现碰撞损伤或热失控风险时，及时触发预警信号，保障电池包安全。某新能源汽车企业应用该技术后，电池包相关安全事故发生率降低60%。

汽车车身结构监测聚焦轻量化复合材料的损伤预警，通过表面粘贴式FBG传感器与电阻应变传感器组成监测网络，捕捉车身在行驶过程中的应变变化，识别碰撞后的隐性损伤，为车辆维护提供数据支撑。智能座舱领域，多功能复合材料集成传感技术实现了状态感知与环境监测一体化，提升了座舱舒适性与安全性。

4.4 基础设施领域：长期服役性能评估

复合材料桥梁监测中，分布式光纤传感系统实现了桥梁主体结构的长期服役性能评估，通过多年连续监测数据，分析结构应变演化规律，预测剩余服役寿命，为桥梁维护决策提供科学依据。某复合材料人行桥应用该技术后，成功预警了支座脱粘损伤，避免了结构失效风险。

海洋平台监测针对复杂海洋环境，采用多传感器融合系统，集成光纤传感、声发射监测与微波雷达技术，实现了平台复合材料结构的全面监测，有效识别腐蚀、疲劳损伤等问题。建筑复合材料监测中，SHM技术用于抗震性能评估与预警，通过实时监测结构在地震作用下的响应，为建筑安全提供保障。

五、挑战与展望：技术创新的未来方向

5.1 当前核心技术挑战

监测精度方面，微小损伤的早期检测仍是关键难题，需要将检测灵敏度提升至0.1%应变水平，才能有效捕捉内部早期分层、微裂纹等缺陷。系统可靠性方面，长期服役条件下的稳定性有待提升，在高温、高湿、强腐蚀等极端环境下，传感器寿命与信号稳定性面临考验，需将系统故障率降低至0.1%以内。

成本控制是制约SHM技术规模化应用的重要因素，高性能传感器与数据处理系统的成本较高，尤其在风电、汽车等批量生产领域，成本优化成为技术商业化的关键。此外，不同类型复合材料的损伤机制差异较大，监测模型的通用性不足，也增加了技术推广难度。

5.2 创新发展方向

自供电传感技术成为重要研发热点，通过集成太阳能、振动能量收集与存储系统，实现传感器自主供电，降低对外部电源的依赖，延长系统使用寿命。某研究团队开发的压电式自供电传感器，已实现10mW功率输出，满足小型监测节点的能耗需求。

多功能传感材料实现了传感与结构一体化设计，将传感功能融入复合材料本身，无需额外安装传感器，既保证了结构力学性能，又降低了系统复杂度。例如，碳纤维增强复合材料集成传感功能，可同时实现结构承载与损伤监测，在航空航天结构中具有广阔应用前景。

智能预警系统向大数据驱动的剩余寿命预测方向发展，通过融合监测数据、材料性能数据、环境数据等多源信息，构建更精准的寿命预测模型，实现从“损伤报警”到“失效预测”的跨越。联邦学习技术的应用将解决数据隐私与样本稀缺问题，通过跨企业、跨领域数据共享，提升模型泛化能力。

5.3 应用拓展前景

医疗健康领域，生物医用复合材料的实时监测成为新方向，可用于人工骨骼、心血管支架等植入式器件的状态监测，实时反馈器件服役状态与人体组织相容性，为医疗诊断提供数据支撑。智能穿戴领域，柔性复合材料集成传感技术实现了生理信号监测与运动状态感知一体化，开发出具有健康监测功能的智能服装、手环等产品。

智能制造领域，SHM技术向复合材料加工过程延伸，通过实时监测成型过程中的温度、压力、应变等参数，优化加工工艺参数，将缺陷抑制在萌芽阶段。实践表明，加工过程监测可使复合材料缺陷率从1.5%降至0.3%，大幅降低返工成本。

六、结论

2022-2025年，复合材料结构健康监测技术取得显著进展，光纤传感、压电传感、红外热成像等核心技术不断突破，实现了监测精度、效率与可靠性的全面提升。多传感器融合、人工智能与物联网技术的深度集成，构建了“传感-诊断-预警”一体化技术体系，推动SHM技术从实验室研究走向工程化应用。

在航空航天、风电、汽车、基础设施等领域，一系列典型应用案例验证了技术的实用价值，有效保障了重大装备的安全服役，降低了维护成本。当前，监测精度提升、系统可靠性增强与成本控制仍是核心挑战，未来需通过自供电传感、多功能传感材料、智能预警系统等技术创新，推动SHM技术向更高精度、更可靠、更经济的方向发展。

多学科融合是SHM技术的核心发展趋势，材料科学、传感技术、人工智能、物联网等领域的交叉创新，将持续拓展技术应用边界。随着技术不断成熟，SHM技术将在医疗健康、智能穿戴、智能制造等新兴领域实现广泛应用，为复合材料产业的高质量发展提供强有力的技术支撑，助力相关产业实现安全、高效、可持续发展。