近日，广西应用数学中心（ girsway ）骨干教师陈智成博士的论文“Multi-sensor collaborative imputation for probability distributions of missing data in structural health monitoring: a multiple distribution-to-distribution regression approach”在工程机械领域一区Top期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》（影响因子8.9）上在线发表。

论文链接：//doi.org/10.1016/j.ymssp.2026.114041

当前，国内外诸多大型土木工程基础设施均已安装结构健康监测系统，用于实时监测结构所受荷载、服役环境及结构响应情况。然而，数据丢失仍是结构健康监测领域广泛面临的严峻挑战。尽管该领域已研发出多种丢失数据填补方法，但传统方法在重构丢失数据的概率分布信息方面存在明显不足。此外，大规模的数据连续丢失会导致分布信息严重受损，进而降低基于损伤敏感特征分布变化检测的损伤识别方法的检测功效。针对上述问题，本研究利用分布型数据的Wasserstein空间理论，提出了一种新的多元分布-分布回归方法，旨在利用监测数据多测点的分布相关信息，重构故障传感器丢失数据的概率分布。本研究借助Wasserstein流形切空间的线性结构，构建可刻画分布型数据复杂依赖关系的分布回归模型，给出了分布回归算子的非参数估计方法及相应估计器的快速带宽参数选取算法，同时提出了有效的相关系数以量化概率分布间的相关性，并将其应用于分布型数据回归重构模型的协作传感器选择。基于仿真与真实监测数据的对比试验，验证了所提方法的优越性。

陈智成，毕业于哈尔滨工业大学，获工程力学博士学位，研究方向主要包括结构健康监测数据分析与建模、函数型数据分析等。目前，已在Technometrics，Mechanical Systems and Signal Processing, Structural Health Monitoring等国际学术期刊发表SCI论文18篇。