近年來，為了延長結構的使用壽命及保護結構免於遭受下次災害的破壞，結構健康監測越來越受工程界重視。層間位移量與層間位移比在建築結構損壞中，為重要評估基準。一般來說，對於長期監測與成本考量下進行監控，感測器首選為加速度計。進而延伸出使用加速度計量測值，進行積分分析，分析結果為層間位移量與層間位移比，與實際位移計量測值做為比較。本研究在國家地震中心進行共兩組結構試驗與實驗驗證，模擬試驗來評估力平衡式地震儀的可靠性。

地震災害時常造成相當嚴重之損傷，不論是人員傷亡或是建築財產損失，科學家們也一直致力於研究地震災害，試圖開發一個即時且準確之地震預警，然而礙於其困難度，目前尚未提出一個相當可靠的方法，本研究也為了能夠降低地震帶來之巨大災害，致力於開發可靠之地震預警系統，而為了因應現在高樓林立之趨勢，本研究試圖預測各樓層於地震反應下所造成之最大樓層加速度。支持向量迴歸為支持向量機所提供之一種方法，是機器學習的一種，能夠將各樣本之多筆輸入參數投影至更高維度進行迴歸，讓原先無法分類迴歸之資料於高維度空間中得以進行適當地分類迴歸。本研究自中央氣象局地震測報中心以及國家地震研究中心於中科管理局暨工商大樓所設置之加速度監測系統取得大量之地震事件資料，選取六項地震初達波特徵並加上結構週期以及樓層高度等八個參數，採用支持向量迴歸法並以上述八個參數作為輸入，利用充足之訓練樣本進行迴歸並建構一通用型訓練模型，並且利用適量之測試樣本代入上述之訓練模型進行測試，驗證本研究之準確度。而本研究為了提供更為廣泛之應用，試圖引入縮尺模型進行振動台試驗，增加特定結構物之訓練樣本進行訓練迴歸，建構客製化支持向量迴歸模型，提供具特殊需求之結構使用。

經由提出改用時間延滯參數為縱座標的改良式穩定圖與建立三階段的篩分程序，本研究團隊最近發展出一套足以精準識別結構各振態頻率、阻尼比與振形的隨機子空間識別機制。本研究乃根據這個新開發隨機子空間識別法於土木結構應用的基礎，針對典型辦公大樓結構建立一套迅速有效的結構健康診斷及損傷偵測工具。我們首先從中科管理局及工商大樓的微振訊號精確決定?各個振態之頻率、阻尼比與振形向量，然後根據長期量測進行各項振態參數的變化趨勢探討，從而詳細評估各項環境因素的影響。透過2016年1月至2017年9月的長期隨機子空間識別分析，本研究取頂樓加速度量測的標準差來代表結構之均方根反應，結果發現其正是影響各振態參數的最直接環境因素，與各振態頻率極密切負相關，並和各振態阻尼比高度正相關。推測乃因較大的振動反應造成邊界或構件間之接觸條件趨向鬆散，從而令各振態頻率變小且阻尼比提高。綜合共21個月的完整觀察，中科管理局大樓與工商大樓各自目標振態頻率的變化百分比都達12%左右。接著針對此目標振態頻率統計其與平均加速度反應的關係，從而擬合出最佳化的指數函數，並據以排除環境因素的影響。後續則利用濾除環境效應後之振態頻率長期變化，取其單日移動平均與移動標準差，經由統計分析發展出兩項損傷指標來建立敏感的樓房損傷偵測機制。接著透過廣泛數值驗證，本研究所發展之樓房損傷指標可以有效偵測使目標振態頻率降低不小於1.5%的損傷。最後經由建立有限元素模型並配合側推分析模擬兩棟大樓在不同地震力作用下實際可能達到之損傷，據以推估所建立方法所能達到的可能實際損傷偵測效能。

強震即時警報主要目的為能在強震波來臨前，準確於當地提出警報，以避免人員的傷亡與財產的損失，同時避免因為過度預測的誤報，所造成社會成本的損失。因此，準確的分辨該次地震是否會對於人員傷亡與財產損失，為強震即時警報技術研發的首要目標。然而，實際上造成傷亡與損失的，並不是地震本身，主要為地震導致結構物破壞(例如建築物倒塌、橋梁斷裂、交通運輸脫軌、水壩潰提等，為主要的傷亡來源)、結構物附屬設施掉落或損壞(例如天花板掉落、儲存櫃倒塌砸傷人員、瓦斯管線斷裂造成火災等)、重要設備物的損傷或功能性喪失(例如重要歷史文物受損、高科技面板廠房Stocker內產品破裂、高科技晶圓廠房爐管內產品破裂、高科技廠房內Scanner當機導致無預警長期停工等)等等。考慮結構型態的不同所呈現的結構特性亦不同，且各類結構物的受震後反應皆不同，較難以用統一方式概括。本研究擬結合人工智慧與結構動力特性分析技術，發展結構受震反應快速評估技術，期能助於估計對於各類結構物、附屬設施及設備物的可能損害程度，以及所引致的人員損傷程度，更為準確的分辨來臨之地震是否可能造成傷亡與損失，期能藉由自動化控制的輔助，獲得更佳的警報效果。本研究擬採用初達P波前三秒內資訊，配合人工智慧技術建立類神經模型，並推估即將來臨之地震訊號在頻譜振幅與頻譜相位中的含量，進而推估地表地震訊號。將所得地表訊號結合目標結構物各樓層之轉換函數，即可大致推估出各樓層的最大受震加速度反應。最後，利用雙塔試驗模型、中科管理局大樓及兩棟建築物等案例探討此研究在實務上所能達到的成果。試驗結果顯示，本研究所提出之方法大致上皆可有效預測的最大樓板反應。其中，在實驗室之雙塔試驗模型，以及兩棟建築物的案例，其預測結果較為準確；相對的，在中科管理局大樓案例預測結果較為不準確，且不論是使用量測訊號所得之轉換函數，或是有限元素模型所得之轉換函數，結果均較為不準確，其原因可能為該結構系統較為複雜所導致。最後，目前本研究所探討的案例仍不足，未來應增加案例，並探討應用於各種不同形式結構物之可行性。

本研究依據前人的研究成果，基於隨機子空間識別法（SSI）發展出一套唯輸出系統識別方法（Output-Only System Identification）應用於結構健康診斷（SHM）當中。以協方差型隨機子空間識別法（SSI-COV）做為識別方法的基礎，引入多個穩定標準（criteria）去除穩態圖（stabilization diagram）中不穩定的系統極點，並運用奇異值決定系統階數的選取範圍。如此一來，便可以增加識別結果的穩定性並減少由操作者主觀意識的不同而產生的誤差。此外，結合精緻頻域分解法（rFDD）區分結構模態與諧波（harmonic）。協方差型隨機子空間識別法由前述過程去除虛假模態與諧波模態後，即可獲得準確且穩定的模態參數。最後，再利用識別出來的模態參數建立柔度矩陣來偵測損壞位置。另外，再結合奇異譜分析法（SSA）與隨機遞減法（RDM）提出一種阻尼比的識別方式。本研究使用振動台試驗的試體（八層樓鋼構架）以及兩個實際結構（中保雲端數據中心大樓、關渡大橋）來進行驗證，由分析結果顯示，本文提出之方法能夠有效的識別出結構的模態參數並成功偵測損傷位置。

地震模擬振動台被廣泛使用於重現地震歷時，由一支或數支油壓伺服致動器、一座剛性測試平台、數組油壓動力泵、一組數位控制器，以及相關之量測儀器與訊號線等所組成。藉由油壓伺服致動器推動剛性測試平台，可將地震加速度歷時傳至錨定於剛性測試平台上的試體，並經由安裝的量測儀器即時集錄結構物的動力反應。然而傳統的比例-積分-微分控制難以完美重現目標加速度歷時，因此提升振動台之加速度性能有其必要性及發展性。本研究首先識別包含試體之振動台測試系統動力反應之模型，根據此模型設計前饋及回饋控制器，最後分別從時域及頻率域分析控制器對地震模擬振動台加速度性能提升之結果。

臺灣屬於環太平洋地震帶的一部分，每年皆發生許多地震。近年來政府雖在強化地震觀測與紀錄上投入很多心力，但僅觀測地震發生對於降低地震災害並無實質幫助。如何能在地震來臨前進行先期預警，橋梁、建築即時管制，人員快速的防災因應才是重點。 本計畫綜合國家地震中心於地震特徵分析與預測等相關領域的研究，發展現地型地震預警技術。其運用現地測站實時偵測地震前導波起始點，再將地震前導波特徵參數帶入所開發的地震預測技術中推估地震最大地表加速度，以進行地震預警；另本團隊在研發中考量近、遠域地震不同之特性，引入區域型地震預警技術，結合現地型與區域型預警技術之優點形成地震預警系統，提供全方位之即時地震防護。 本地震預警系統在研究團隊的推動下，民國一○二年底為止已在臺灣本島建置十座預警示範站，示範站中包含前端之地震預警系統與後端之地震警報系統，並對示範站使用者進行防災教育指導。此舉除了進行系統長期現地驗證測試外，也透過實際運作及演練，提供該測站使用者即時地震防護與相應之防災意識。各示範站運作背景下所蒐集之預警訊息則被統整為地震預警系統振動偵測事件資料庫，此資料庫將可作為各種地震預警技術的發展與驗證之用。藉由年度檢視資料庫中各測站之運作狀態，研究團隊可從各式參數中統計運作成效以為精進之參酌，將可在下次地震來臨時提供更準確之預測結果，也可成為研發區域最佳化地震預測技術之重要基石。