桥梁健康监测系统全天候监控桥梁运营状况,采集桥梁正常运营状态下的结构响应数据,为桥梁的维护保养和状态预警提供依据与指导。斜拉索是斜拉桥的主要承重构件,同时也是薄弱环节,很容易产生锈蚀、断丝、疲劳等损伤问题对斜拉桥的运营产生不利影响。拉索索力是斜拉桥健康监测系统的重要监测项目,如何通过监测数据评估拉索工作状态,实现桥梁安全预警是国内外的研究热点。本研究以衡阳东洲湘江大桥索力监测项目为背景,对拉索索力的长期监测与状态评估进行了研究,主要研究内容如下:(1)索力监测数据的趋势分析。分析了大量索力监测数据的变化趋势,研究索力与温度之间的关联性,发现拉索索力会随着昼夜温差呈现出周期性的变化,亦会随着季节的更替出现长期增长或减小的趋势变化。(2)索力监测数据的异常检测。针对索力的在线实时检测和定期检测,分别建立了基于长短时比的索力异常检测方法和基于经验模态分解的索力异常检测方法,通过对斜拉桥的实测索力数据进行索力异常检测分析,发现两种方法都可检测到索力监测数据的实际异常点,对于偏差在2%以上的索力异常数据,检测成功率基本相同,对于偏差小于1%的异常数据,经验模态分解法检测成功率更高。(3)索力趋势预测和主梁损伤识别。使用索力监测数据建立ARMA模型,用循环迭代的方法对未来3天索力趋势做出预测,结果显示预测数据与实测数据吻合度较高;利用有限元软件模拟斜拉桥主梁的不同损伤工况,建立基于加速度数据的ARMA模型识别损伤,结果显示模型的前3阶AR系数与损伤程度有关联,可以作为损伤识别指标。(4)开发索力异常监测和预警软件。为方便斜拉桥管理人员监测和维护桥梁,基于MVC技术框架,使用PHP和SQL语言,将所提索力异常检测方法实现于Web应用软件,该软件界面友好,实用性高,可以胜任索力监测和预警的任务。