1.一种钢结构损伤监测系统，其特征在于，包括超声导波数据监测系统以及阵列式超声导波仪；

所述阵列式超声导波仪，用于生成待测钢结构的波形信息矩阵；

所述超声导波数据监测系统，用于根据所述波形信息矩阵获取待测钢结构的损伤特征参数；

所述超声导波数据监测系统包括：

获取模块，用于根据所述波形信息矩阵获取波形信息差异，所述波形信息差异为同一个传感器模块(2)在不同时刻获取的超声导波信号的差异信息，包括波形的频率、振幅、相位和差异度系数；

识别模块，用于将所述差异信息输入至预先训练好的递归神经网络中，以获取所述待测钢结构的损伤特征参数，包括损伤状态、损伤位置、损伤大小和损伤角度；

所述阵列式超声导波仪包括主控模块(1)和传感器模组；

所述主控模块(1)，用于生成并发送选取信号和入射波信号至所述传感器模组；

所述传感器模组，包括多个传感器模块(2)，用于根据所述选取信号从所述传感器模组中选取一个所述传感器模块(2)作为发射传感器模块(2)，余下的所述传感器模块(2)作为接收传感器模块(2)；

所述发射传感器模块(2)，用于将所述入射波信号转化为能够在待测结构中传输的超声波；

所述接收传感器模块(2)，用于将超声导波转换为超声导波信号，并将所述超声导波信号传输至所述主控模块(1)；

其中，所述超声导波由所述超声波在所述待测结构中不断叠加而成；

所述主控模块(1)，还用于将n‑1组所述超声导波信号整理成所述待测结构的波形信息矩阵；其中，n为所述传感器模块(2)的个数，n‑1组所述超声导波信号分别对应n‑1个接收传感器模块(2)。

2.根据权利要求1所述的一种钢结构损伤监测系统，其特征在于，所述超声导波数据监测系统还包括数字孪生模块，所述数字孪生模块用于根据所述损伤特征参数建立数值仿真模型，所述数值仿真模型包括相互映射的力学模型和超声导波模型；

所述超声导波模型，用于评估所述待测钢结构的损伤情况，并将所述损伤情况映射到所述力学模型中；

所述力学模型，用于评估所述待测钢结构的力学特性，还用于根据所述损伤情况更新所述待测钢结构的力学特性，更新后的所述力学特性传输至所述超声导波模型以更新所述超声导波模型的传播特性。

3.根据权利要求1所述的一种钢结构损伤监测系统，其特征在于，所述超声导波数据监测系统还包括概率预测模块，所述概率预测模块根据所述损伤特征参数采用损伤力学和长短时记忆深度神经网络模型预测所述待测钢结构在监测区域内出现损伤的损伤概率；所述监测区域为所述待测钢结构安装有所述阵列式超声导波仪的区域。

4.根据权利要求3所述的一种钢结构损伤监测系统，其特征在于，所述概率预测模块还用于根据所述损伤概率预测所述待测钢结构的总损伤特征，根据所述总损伤特征构建多环境时间相似理论建立区域概率分布数值模型，并根据所述多环境时间相似理论建立区域概率分布数值模型对所述待测钢结构未安装所述阵列式超声导波仪的其他区域进行损伤预测。

5.一种钢结构损伤监测方法，基于权利要求1‑4任意一项所述系统实现，其特征在于，包括以下步骤：获取待测钢结构的波形信息矩阵，所述波形信息矩阵由阵列式超声导波仪生成，所述波形信息矩阵为：其中，i＝1、2、3…n，j＝1、2、3…n，n表示传感器模组中传感器模块(2)的个数，ωi(j‑1)表示当第i个传感器模块(2)作为发射传感器模块时，第j‑1个传感器模块(2)作为接收传感器模块接收到的波形信息；

根据所述波形信息矩阵获取波形信息差异，所述波形信息差异为同一个所述传感器模块(2)在不同时刻获取的所述超声导波信号的差异信息，包括波形的频率、振幅、相位和差异度系数；

将所述波形信息差异输入至预先训练好的递归神经网络中，以获取所述待测钢结构的损伤特征参数，包括损伤状态、损伤位置、损伤大小和损伤角度。

6.根据权利要求5所述的一种钢结构损伤监测方法，其特征在于，还包括评估步骤，所述评估步骤用于根据损伤特征参数评估所述待测钢结构的力学特性以及所述待测钢结构的损伤情况。