本文结合大跨度悬索桥健康监测系统国内外研究现状,以“武汉阳逻长江大桥健康监测系统”项目为实施背景,对大跨度悬索桥健康监测系统的建立作了具体的研究,并对目前桥梁健康监测的相关问题,如项目确定,传感器选择、数据采集与通讯,损伤识别、结构评估与预测等进行了深入的探讨,提出一系列新的方法和研究。系统实施过程中成功地解决了实时通讯、信号抗干扰、数据接口、远程结果可视化等技术问题。论文研究了悬索桥损伤识别的静动力结合方法和模态参数结合的神经网络法。静动力结合方法识别阳逻长江大桥模拟损伤,通过“准恒载”挠度曲率和多阶振型变化差值进行损伤识别。理论上分析了利用结构模态参数结合神经网络对结构进行损伤识别的可行性,提出了一种使用模态参数结合的结构损伤识别方法,并介绍了网络建模、训练和损伤识别的具体步骤。在此基础上,本文以武汉阳逻长江大桥损伤识别为例,以大桥荷载试验时的静动力状态作为大桥“健康”状况的基准,以大桥“准恒载”挠度曲率的变化和多阶振型变化差值求和作为损伤识别的依据,进行损伤识别；对大桥主缆进行损伤区段划分,通过敏感性分析优选神经网络输入参数。然后有限元模型模态分析提取神经网络的训练样本和测试样本,用改进算法对BP神经网络进行训练,最终确定最佳损伤识别网络模型,并用测试样本对网络进行了测试。