1.一种用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)布置实体结构的监测点，选择结构最大荷载或易发生破坏的节点；

(2)搭载声发射系统，安装声发射探头，在探头与结构表面接触，并用隔音罩罩住声发射探头；

(3)结构定点荷载试验，采集声发射信号并储存，计算分析得声发射信号参数；

(4)对相应声发射参数的数据进行重新整理；

(5)对不同声发射参数数据之间的线性相关性进行分析，去除相关性最高的参数，重复上述的操作，最终每个试验过程的数据经过不断去除参数剩余三个相关性最小的特征参数；

(6)采用10折交叉验证法，构造训练样本，基于所述的样本进行决策树模型训练获得决策树分类模型；

(7)基于超参数，利用贝叶斯优化策略构建一个代理模型，并利用该代理模型从超参数配置中预测指标，反复迭代直到达到了预设迭代次数或者预设约束值被超越，最终使参数趋近于最佳值，从而完成对模型的优化调参工作；

(8)基于所述训练模型，将待分类的数据输入到完成调参的模型内，通过计算，分类模型将每个声发射数据标记类别标签并输出，完成对数据点的分类，根据混凝土结构破坏特点，损伤类型被分为基质破坏，骨料破坏，界面摩擦，纤维断裂四种类型，根据分类结果与所述的破坏类型对应，从而进行损伤模式识别，当骨料破坏和纤维断裂的信号比例之和超过基质破坏和界面摩擦信号比例之和时，标记为潜在严重损坏，并向外部信息中心反馈信息。

2.根据权利要求1所述的用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，其特征在于：所述步骤(4)中数据进行重新整理遵循的具体公式如下：其中：

xi表示某声发射参数的原始实测值；

μ表示该声发射参数的实测数据的均值；

σ表示该声发射参数的实测数据的方差。

3.根据权利要求1所述的用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，其特征在于：所述步骤(5)中，相关性分析按照如下公式计算：其中r为参数X和Y的相关系数，xi，yi为对应参数的原始实测值，分别为对应参数数据的平均值。

4.根据权利要求1所述的用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，其特征在于：所述步骤6中决策树算法所进行的模型训练包括以下步骤：步骤01：建立模型的根节点；

步骤02：计算所述训练样本集的候选参数的信息增益，将信息增益最大的第一属性标记为新的根节点，其中信息增益计算公式如下：I(P,Y)＝H(P)-H(P|Yi)

其中H(P)是信息熵；

X表示声发射数据代表的损伤类型；

pi表示对应损伤发生的信号产生的概率；

H(P|Yi)是条件熵；

Yi表示声发射对应参数的数据特征i；

p(yi)表示参数的yi特征中，损伤类型pi发生的概率；

I(P,Y)即为信息增益；

步骤03：在新的根节点处生成新的分支，将分支定义为训练样本集的声发射样本子集合；

步骤04：所有子树创建成功后，将最终的决策树分类模型作为所述的训练模型。

5.根据权利要求1所述的用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，其特征在于：所述步骤(7)中，超参数优化采用贝叶斯优化方法，其中的超参数包括：最小叶大小、最小叶节点数、最大分裂数、最大分支节点数量。