压实是沥青混合料密实成型和路用功能实现的关键环节,直接影响沥青路面的强度、稳定性和抗疲劳性能。因此,沥青路面施工中必须重视和加强压实质量控制。目前,沥青路面的压实质量管理仍以事后检验为主,难以及时了解压实状况并进行过程控制。因而,能够连续监测和实时反馈压实状态的智能压实逐渐引起关注。本文以沥青路面施工的碾压过程为对象,重点围绕“机-料”耦合系统建模分析、振动压实反馈信号处理、压实状态感知和智能压实质量评价等内容进行智能压实系统关键技术研究。首先,阐述了沥青混合料的压实机理,分析了压实过程中三种阻力的作用原理,提炼了共振状态下压实效果较好的规律;采用一维流变模型分析了沥青混合料在碾压施工过程中的流变力学行为,建立了振动压实“机-料”耦合系统非线性模型,并分别在线性、非线性和一般情况下进行了模型分析。研究表明,当振动参数确定时,沥青混合料对压实机具的抵抗力与振动轮的惯性力之间呈线性关系;通过量测振动轮反馈响应的变化信息,可进一步分析沥青混合料结构的变化情况,进而获取压实状态,为智能压实监测提供了理论基础。其次,通过旋转压实试验,提取了碾压次数与压实度之间的对数关系;提出了一种新型室外振动压实试验方法,克服了施工现场中试验设计的困难;进行了室外和现场试验,采集了振动压实反馈信号。基于双处理器架构设计了车载检测单元,提出了一种低成本协同定位方案,满足了碾压检测和定位的需求;开发了道路施工远程监控系统,实现了沥青路面施工参数的连续实时无损监测。然后,对振动压实反馈信号进行处理和分析。基于汉明窗设计了有限冲击响应数字带通滤波器,有效地抑制了高频噪声成分,同时保证了原始信号的线性相位特性;采用多项式最小二乘法进行趋势项消除,利用五点三次平滑法进行平滑处理,去除了零点漂移和杂波毛刺,平滑了振动信号波形。针对振动反馈信号的非线性非平稳特性,采用集合经验模态分解（EEMD）方法对信号进行分解,通过希尔伯特-黄变换（HHT）方法提取了有效IMF分量,并进行时频分析。研究表明,经验模态分解方法以本征模态函数为“基函数”重构信号,可提高信号质量,减小频谱泄露、栅栏效应等误差,具有自适应性强、信噪比好等优点。进而,根据Parseval能量守恒定理,提出基于能量分布的压实感知方法和新指标振动压实能量值（VCVe）。在振动信号处理结果的基础上,计算获取了压实计值（CMV）、连续压实值（CCV）、VCVe值。研究表明,随着碾压次数的增加,CMV、CCV和VCVe指标值均呈逐步增大趋势;VCVe与碾压次数的相关关系优于CMV和CCV,改善了谐波分析指标的稳定性和一致性;VCVe、CMV、CCV指标之间具有独立性,可单独或联合用于压实监测;与常规取芯检测方法相比,CMV、CCV和VCVe指标可以反映沥青混合料压实状态的变化过程,虽不宜直接用作质量验收标准,但可用于压实状态感知和压实质量过程控制。最后,融合多源压实监测数据,基于支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）进行智能压实质量评价。选择了训练样本特征,进行了数据预处理,基于实时动态（RTK）GPS标定系统进行了样本数据标识;采用模糊C均值方法计算了样本数据的隶属度,抑制了噪声和孤立点的影响;设计了模糊支持向量机分类器,有效地进行了压实状态分类,准确率可达72.6%;利用RTK-GPS定位数据计算获取了隐含压实状态序列,采用SVM状态分类结果作为观察序列,基于最大似然估计算法计算了HMM参数;获取了转移概率矩阵和观测概率矩阵,根据HMM解码算法计算了碾压施工过程的隐含状态序列,其准确率为78.3%;与FSVM压实状态分类相比,SVM-HMM的准确率有较大改善,实现了碾压全程的智能压实质量评价。本文基本实现了沥青路面压实的连续无损感知和智能质量评价等初级智能压实技术,对智能压实反馈控制系统尚未深入探索。未来,可结合人工智能、自适应馈控等理论研究高级智能压实技术,促进交通基础设施智能建设的发展。