疲劳累积损伤是实际桥梁结构发生损伤破坏的主要原因之一,对于缆索类桥梁,拉索是其关键受力构件,拉索的累积疲劳损伤严重威胁桥梁结构的安全。传统的基于振动法的索力测试,只能识别桥梁拉索在一段时间内的索力平均值。然而,桥梁拉索由于车辆荷载和环境因素的作用,其索力是时变的。时变索力是引起疲劳损伤的主要原因,同时也是进行拉索极限状态安全评定和疲劳累积损伤评价的基础。为此,本文研究基于无线传感器和稀疏时频分析的桥梁拉索时变索力识别方法。本文主要研究内容包括:基于稀疏自适应的时频分析方法,提出一种新的识别时变索力的方法。稀疏自适应的时频分析方法是当前信号处理领域新发展的方法,其原理是通过在最大的时频分析字典里优化寻找信号的最稀疏分解得到该信号的瞬时频率。首先,根据稀疏自适应的时频分析方法,从测得的索的加速度识别出时变的模态频率。然后,将桥梁拉索简化为理想的张紧弦,依据经典弦振动理论建立的索力与频率之间的关系进行索力识别。利用索的振动存在的倍频关系,减少方法的优化变量,提高计算效率、降低噪声对索的不同阶瞬时频率的影响、提高时变模态频率识别的精度。最后将识别得到的索的时变模态频率,代入索力公式得到拉索的时变的索力。采用拉索模型的有线传感器试验数据,考虑不同的索力变化工况,研究索力变化水平和速度对于本文提出方法识别精度的影响。然后考虑采用无线传感器可能产生的数据丢失问题,利用有线传感器测得的加速度数据模拟可能发生的数据丢失的不同情况,基于丢失后的数据进行索力识别,研究数据丢失的模式和数据丢失率对于该改进的时频分析方法索力识别结果的影响。研究采用Imote2无线传感器进行拉索振动测试和索力识别,对拉索模型进行试验并考虑不同的索力变化工况。由于无线传感器易受外界环境干扰而产生数据丢失,在试验条件下人为造成数据丢失,对没有丢失和存在数据丢失的实验数据分别进行稀疏自适应的时频分析,根据时频关系识别索力,并对比两种情况下识别到的频率以及索力,测试稀疏自适应的时频分析方法在存在数据丢失的情况下对索力的识别的精度和鲁棒性。并对厦门海沧大桥的吊索进行现场测试,利用Imote2无线传感器,测试实桥吊索的振动加速度,采用论文提出的方法识别时变的模态频率并计算时变索力,进一步验证方法对实际桥梁拉索时变索力的识别效果。