1.一种复合材料结构损伤监测方法，其特征是，包括以下步骤：根据最优监测路径集的多条监测路径获取响应信号样本；

根据预设的多个特征选择参数，逐一提取响应信号样本的多个特征向量后，将多个特征向量组合成特征向量集，并归一化处理特征向量集获得标准特征向量集；

将标准特征向量集的特征向量输入预先训练的支持向量机分类模型，得到支持向量机分类模型输出的分类结果；

其中，所述分类结果包括初始健康状态信号、轻微损伤状态信号、中度损伤状态信号或严重损伤状态信号；

所述获取响应信号样本包括以下步骤：

在待监测结构件上预设监测区，并在监测区的4个角各布置一个压电片后，将4枚压电片两两连线形成6条监测路径；

逐一控制最优监测路径集的每条监测路径起始端的压电片发射Lamb波测试信号，监测路径结束端的压电片接收相对应的多条响应信号，获得响应信号样本；

所述最优监测路径集获取方法包括以下步骤：

在初始健康状态的结构件上预设监测区，并在监测区的4个角各布置一个压电片后，将

4枚压电片两两连线形成6条监测路径，6条监测路径将监测区划分为A、B、C和D监测区域；

分别在各个监测区域内逐一布置预设的初始健康状态、轻微损伤状态、中度损伤状态以及严重损伤状态，且任一监测区域内为轻微损伤状态、中度损伤状态或严重损伤状态时，其它监测区域均为初始健康状态，控制每条监测路径起始端电压片发射Lamb波测试信号，4个监测区域的6条监测路径结束端电压片逐一获取相应的响应信号,每组响应信号包括一个监测区域同一监测路径的4种状态信号；

将A监测区域的6组响应信号、B监测区域的6组响应信号、C监测区域的6组响应信号和D监测区域的6组响应信号逐一组合，得到6*6*6*6组组合响应信号；

设置多个特征选择参数，逐一根据多个特征选择参数分别从每组组合响应信号中的每条响应信号提取相应的多个特征向量,逐一将提取自同一组组合响应信号的多个特征向量组合成多个特征向量集，并归一化处理每组特征向量集获得多组标准特征向量集；

采用Fisher线性判别分析计算多组标准特征向量集的Fisher距离值，将Fisher距离值最大的标准特征向量集对应的多条监测路径组合成为最优监测路径集。

2.根据权利要求1所述的复合材料结构损伤监测方法，其特征是，所述Lamb波测试信号包括激励信号中心频率为30KHz的A0模式Lamb波测试信号和激励信号中心频率为60KHz的S0模式Lamb波测试信号。

3.根据权利要求2所述的复合材料结构损伤监测方法，其特征是，所述多个特征选择参数包括时域特征选择参数、频域特征选择参数和/或时频域特征选择参数；

所述时域特征选择参数包括均方根、方差、绝对值的平均值、波形因子、最大值、最小值和/或峰峰值差异；

所述频域特征选择参数包括重心频率、频域方差和/或均方频率差异；

所述时频域特征选择参数包括小波包三层分解时频域能量占比差异。

4.根据权利要求1所述的复合材料结构损伤监测方法，其特征是，所述预先训练的支持向量机分类模型训练方法包括：将Fisher距离值最大的标准特征向量集的多个特征向量作为预先构建的支持向量机分类模型的输入，训练支持向量机分类模型。

5.据权利要求1所述的复合材料结构损伤监测方法，其特征是，所述预设的初始健康状态、轻微损伤状态、中度损伤状态以及严重损伤状态的设置依据为监测区域的分层损伤面2

积S，单位为mm：

当S＝0时，预设的状态为初始健康状态；

当0

当16

当36

6.一种如权利要求1‑5任一项所述的复合材料结构损伤监测方法的监测系统，其特征是，包括以下模块：样本获取模块，用于根据最优监测路径集的多条监测路径获取响应信号样本；

样本处理模块，用于根据预设的多个特征选择参数，逐一提取响应信号样本的多个特征向量后，将多个特征向量组合成特征向量集，并标准化特征向量集；

分类模块，用于将标准特征向量集的特征向量输入预先训练的支持向量机分类模型，得到支持向量机分类模型输出的分类结果；

其中，所述分类结果包括初始健康状态信号、轻微损伤状态信号、中度损伤状态信号或严重损伤状态信号；

所述获取响应信号样本包括以下步骤：

在待监测结构件上预设监测区，并在监测区的4个角各布置一个压电片后，将4枚压电片两两连线形成6条监测路径；

逐一控制最优监测路径集的每条监测路径起始端的压电片发射Lamb波测试信号，监测路径结束端的压电片接收相对应的多条响应信号，获得响应信号样本；

所述最优监测路径集获取方法包括以下步骤：

在初始健康状态的结构件上预设监测区，并在监测区的4个角各布置一个压电片后，将

4枚压电片两两连线形成6条监测路径，6条监测路径将监测区划分为A、B、C和D监测区域；

分别在各个监测区域内逐一布置预设的初始健康状态、轻微损伤状态、中度损伤状态以及严重损伤状态，且任一监测区域内为轻微损伤状态、中度损伤状态或严重损伤状态时，其它监测区域均为初始健康状态，控制每条监测路径起始端电压片发射Lamb波测试信号，4个监测区域的6条监测路径结束端电压片逐一获取相应的响应信号,每组响应信号包括一个监测区域同一监测路径的4种状态信号；

将A监测区域的6组响应信号、B监测区域的6组响应信号、C监测区域的6组响应信号和D监测区域的6组响应信号逐一组合，得到6*6*6*6组组合响应信号；

设置多个特征选择参数，逐一根据多个特征选择参数分别从每组组合响应信号中的每条响应信号提取相应的多个特征向量,逐一将提取自同一组组合响应信号的多个特征向量组合成多个特征向量集，并归一化处理每组特征向量集获得多组标准特征向量集；

采用Fisher线性判别分析计算多组标准特征向量集的Fisher距离值，将Fisher距离值最大的标准特征向量集对应的多条监测路径组合成为最优监测路径集。