1.一种结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

获取在监测结构中布设的多个传感器在同一时间段内的原始输出信号；

基于每个传感器的原始输出信号，提取反映每个传感器的运行状态的特征数据；

基于每个传感器的特征数据，确定每个传感器的综合异常指数；

根据已知的判据和每个传感器的综合异常指数，诊断每个传感器的异常状态。

2.根据权利要求1所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，反映传感器的运行状态的所述特征数据，至少包括反映传感器信号输出波动强度的时域能量值数据和反映传感器所在的测点主要载荷的作用周期的频域主成分周期数据。

3.根据权利要求2所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，基于每个传感器的原始输出信号，提取该传感器的所述时域能量值数据，具体包括：对传感器的所述原始输出信号执行压缩处理，获得数据量减少的压缩数据；

计算所述压缩数据的平均值

计算所述压缩数据去均值化的数据值x'(n)： n＝1,2,…,l1，l1为所述*

压缩数据的长度，x(n)为所述压缩数据中的数据值；

根据时域能量值计算公式计算时域能量值数据

4.根据权利要求2所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，基于每个传感器的原始输出信号，提取该传感器的所述频域主成分周期数据，具体包括：

对传感器的所述原始输出信号执行压缩处理，获得数据量减少的压缩数据；

对所述压缩数据执行傅里叶变换，获得信号的频谱函数：式中 l2为压缩数据的长度，x(a)为所述压缩数据中的数据值；

遍历所述频谱函数，寻找最大值max(X(k))，确定为频率主成分，并获取该最大值所对应的频率kmax；

根据下述公式换算所述频率主成分对应的周期T，确定为所述频域主成分周期数据：

5.根据权利要求2所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，反映传感器的运行状态的所述特征数据，还包括信号长度、信号标准差、信号幅值、信号方差、信号峰值指标中的一种或多种。

6.根据权利要求3或4所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，对传感器的所述原始输出信号执行压缩处理，获得数据量减少的压缩数据，具体包括：

提取所述原始输出信号中的波长值数据；

按照设定采样周期采集所述波长值数据，获得采样后数据；

采用低通滤波器对所述采样后数据进行低通滤波，获得所述压缩数据。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，所述基于每个传感器的特征数据，确定每个传感器的综合异常指数，具体包括：

将每个传感器的所有特征数据作为矩阵的行，将所有传感器的同类型的特征数据作为矩阵的列，形成特征矩阵；

确定所述特征矩阵中每一列的一维特征聚合中心Yi1(center)；i1＝1,2,…,p；p为所述特征数据的个数；

计算所述特征矩阵中每一列的特征标准差 m为所有传感器的总数量，i2＝1,2,…,m，Yi1(i2)为第i1列第i2行的特征数据值， 为第i1列所有特征数据值的平均值，Yi1为第i1个特征数据；

确定每个传感器的综合异常指数d(i2)：

8.根据权利要求7所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，采用循环迭代搜寻最靠近聚合中心的点作为聚合中心点的方式确定所述特征矩阵中每一列的所述一维特征聚合中心Yi1(center)。

9.根据权利要求7所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，所述根据已知的判据和每个传感器的综合异常指数，诊断每个传感器的异常状态，具体包括：

根据所有传感器的所述综合异常指数d(i2)确定异常指数均值d：若第i2个传感器的所述综合异常指数d(i2)满足： 判定该第i2个传感器为故障状态；

若第i2个传感器的所述综合异常指数d(i2)满足： 判定该第i2个传感器为异常状态；

若第i2个传感器的所述综合异常指数d(i2)满足： 判定该第i2个传感器为正常状态；

其中，判别系数k1、k2均为大于1的正数，且k1＞k2。

10.根据权利要求9所述的结构健康监测系统中光纤光栅传感器异常诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个所述传感器的目标特征数据的平均值以及处于所述故障状态的传感器的所述目标特征数据值，比较处于所述故障状态的传感器的所述目标特征数据值与所述目标特征数据的平均值的大小，获得比较结果；

根据所述比较结果和已知的故障类型与比较结果的对应关系确定处于所述故障状态的传感器的故障类型。