智能化养护、预防性养护已经成为桥梁养护的发展方向,为提高大型悬索桥养护决策的及时性、准确性和前瞻性,研究悬索桥的状态评估及预测方法十分必要。随着检测技术的发展,桥梁检测信息越来越多,但目前桥梁状态评估方法仍主要为面向外观检测信息的定期评估,评估结果无法对日常养护决策进行及时、动态的指导,且由于检测信息未得到充分利用,对桥梁状态的判定也不够全面、准确。另外,对历次评估结果的使用仍限于简单对比分析,不能满足预防性养护的需求。因此,本文依托国家重点研发计划项目“智慧桥梁状态远程评定关键技术标准研究与示范应用（2020YFF0217801）”,以综合利用检测信息为出发点,发挥监测大数据优势实现了悬索桥短期状态的动态评估,通过多源异构信息评估体系和模糊融合算法实现了悬索桥长期状态的综合评估,并在力学响应预测的基础上,通过融合历史评估信息实现了悬索桥综合状态的预测。主要研究内容包括:（1）对悬索桥检测信息进行组成分析,将悬索桥评估指标划分为4类:表观损伤指标、材料退化指标、力学响应指标和环境影响指标,并给出了各指标的元素构成。针对健康监测数据,提出了3σ-grubbs异常数据处理方法和基于改进MEEMD的信号降噪与温度效应分离方法。实例中3σ-grubbs方法能很好的消除疏失误差,数据经处理后方差减小了49.0%,改进的MEEMD能有效抑制端点效应,减少白噪声带来的计算量。（2）针对日常养护决策缺乏桥梁结构和重要部件状态依据的问题,基于力学响应数据的融合,提出了悬索桥短期状态动态评估方法。将动态综合评估理论引入到桥梁评估中,建立了桥梁动态评估体系。采用改进分批估计和考虑传感器精度的自适应加权融合方法,实现了测点的数据特征值提取。给出了基于功效系数的测点评分公式,并通过灰色关联方法进行评分修正,将健康监测信息、设计信息、成桥信息、专项检测信息融合到测点评分中。基于设计储备计算测点权重,并基于实时数据进行参数客观赋权和部件主客观赋权,首次实现了桥梁短期状态的动态评估。根据校验系数范围实现了桥梁状态等级划分。实例分析表明,本文提出的数据融合方法融合效果较同类方法更好,且能在确保融合精度的同时最大程度减小数据损失,并使融合结果更接近高精度传感器。（3）针对周期性养护决策全面性、准确性不足的问题,基于表观损伤数据、材料退化数据、力学响应数据、环境影响数据的融合,提出了结合定量评分与模糊融合的综合评估方法,实现了悬索桥长期状态的模糊综合评估。建立了基于指标模块的综合评估体系。通过对专家问卷结果进行区间计算、群判断、集值分析得到了体系权重,并给出了部件权重的时间-量值变权修正方法。给出了全数值化的评定准则及评估过程的模糊、融合、反模糊计算方法。评估实例表明,与模糊算子及同类方法相比,本文提出的改进的证据组合方法模糊融合效果更好;与现行行业标准的评估方法相比,本文方法评估结果与实际养护决策更加契合,对桥梁状态的判断更符合客观实际。（4）实现了力学响应预测,为桥梁综合状态预测奠定了基础。定义了目标车流状态,基于WIM信息提取了车流特征参数,采用抽样方法实现了随机车流模拟,并采用SARIMA模型实现了目标车流状态的后期预测和往期推测。提出了基于时程函数的随机车流有限元加载方法,通过有限元计算及结果特征提取得到了力学参数预测评分。寸滩长江大桥索塔应力预测表明,本文的有限元加载方法较同类方法提高了计算精度,应力预测评分值与实际评分值偏差为8.4%,预测效果较好。（5）为适应预防性养护的需求,在力学响应预测的基础上,提出了基于历史评估信息的悬索桥综合状态预测方法。根据养护决策的特点,建立了适用于悬索桥综合状态预测的离散动态贝叶斯网络模型。采用矩估计超参数进行贝叶斯估计学习,实现了小样本信息条件下的DNB参数更新。给出了利用桥梁历史评估信息和力学响应预测结果进行悬索桥综合状态预测的网络模型更新过程。实例验证表明,预测结果与实际评估结果相比,除个别部件外,部件所属状态的概率偏差平均值为14.7%,桥梁所属状态的概率偏差为10.2%,预测偏差均在可接受范围内。