作为国内近几十年发展起来的新兴坝型,碾压混凝土重力坝因兼顾了常态混凝土坝强度高、防渗性能好和土石坝工序简单、施工快速等特点而被广泛推广。随着碾压混凝土坝服役性态演化,各种安全问题陆续出现,对其进行精准监控成为亟待解决的科学问题。但由于碾压混凝土坝的筑坝历史尚短,对其进行安全监控方面的研究尚不成熟,实际工程中仍多采用常规混凝土坝安全监控理论与方法对其进行分析,因此并未考虑碾压混凝土坝自身的结构特性,加上监测数据常受噪声扰动的影响,监测结果的准确性备受质疑,为此急需对碾压混凝土重力坝运行性态多维安全监控与评价展开研究,本文主要研究内容如下:（1）针对碾压混凝土重力坝监测信号不可避免地受噪声扰动的影响,文中引入小波理论对其进行降噪处理,同时就常规小波降噪中阈值函数的缺陷,构造了一个新的阈值函数,通过比选新阈值函数与不同分解层数组合的降噪效果,进而遴选其最优组合,后将其与BP神经网络模型进行组合,建立了基于改进小波降噪与BP神经网络组合的大坝安全监测模型,将其应用于某现役碾压混凝土坝,由此验证了本文所建模型的有效性。（2）考虑到层面是碾压混凝土重力坝的薄弱环节,本文以其渗流监测为研究对象,着重考虑了层面对碾压混凝土重力坝渗流的影响,在分析其渗流监测效应滞后影响函数的同时,推导了大坝等效水位和等效降雨量的数学关系式;据此建立了考虑层面影响效应的碾压混凝土重力坝渗流安全监控模型。（3）针对碾压混凝土坝性态安全评价中指标隶属度和赋权等关键指标确定方法的缺陷,本文通过引入单位约束函数,采用G1法和熵权法对权值进行组合寻优;在完善碾压混凝土重力坝性态安全指标隶属区间和归一化的同时,运用云模型理论对其各层各项指标进行量化,进而提出了基于多维监测信息的碾压混凝土重力坝性态安全综合评价方法。