桥梁监测系统可以有效保障服役桥梁的安全性和耐久性。由于器件老化、环境、噪声的影响,部分传感器存在零漂、抖动等数据偏差;另一方面大跨度桥梁的监测传感器众多,长时间监测会产生海量数据。因此,高效的监测数据修正和压缩存储对于桥梁监测领域具有重要的现实意义。本文依托赣江特大桥监测系统项目,研究了监测数据的修正和压缩存储方法,主要工作包括:(1)针对部分加速度传感器监测数据中存在的零点漂移现象,本文提出多项式拟合结合形态学滤波的联合算法(Polynomial Fitting Morphological Filtering,PF-MF)。对于加速度高频采样特性,该算法可在较短时间内有效地进行降零漂处理,提高了信号采集的准确性。(2)传统健康监测技术中传感器存在安装布线困难、影响桥梁结构等问题,本文通过图像处理技术采集轨道位移数据。针对桥梁结构振动、高清摄像机抖动等因素影响产生的噪声,本文提出使用加权小波阈值算法进行降噪处理,可有效提高轨道位移数据的采集精度。(3)针对大跨度桥梁监测系统中监测信号大容量存储问题,本文采用压缩感知理论进行数据压缩存储,提出QR分解结合奇异值分解的联合算法(QR Decomposition Singular Value Decomposition,QR-SVD)对测量矩阵进行优化,同时提出使用双阈值分段正交匹配追踪算法(Double Threshold Stagewise OMP,DTStOMP)进行信号重构,有效地解决了大数据量占用过多存储空间问题。本文设计的数据修正和压缩存储方法均已集成到基于MVC框架的桥梁健康监测系统软件平台,该系统运行效果良好,为桥梁长期稳定运行提供了有效的支撑。