桥梁作为我国的重要基础设施,在提高交通运输效率和助力国民经济发展发挥着举足轻重的作用。据统计,国内现有大小桥梁超过85万座,且桥梁建设正处于不断扩张中。我国在享受桥梁带来便利的同时,为了经济长久发展和保障人民生命财产安全,也要重视桥梁的日常运营与维护,因为桥梁经过长时间的使用,难免会因为风吹日晒、车载负荷等因素而出现损伤,从而转变为危桥,影响正常运营。本文针对桥梁的日常运营与维护设计了一个远程健康监测系统,并通过一定的数据分析手段对桥梁的损伤识别进行了研究,主要工作总结如下:（1）本文基于云技术设计了一个桥梁健康监测云平台。通过振动、加速度、裂缝、位移、温湿度等传感器采集桥梁数据,经过4G、Lo Ra等网关将数据无线上传至云平台进行存储和分析,以达到远程监测的目的。为了提高云平台运行的稳定性,设计了集缓存式、分布式、安全式为一体的数据库系统。云平台的主要功能模块有:监测数据上传与分级预警、历史数据查询、历史数据分析、专家系统、用户管理、项目管理和人工巡检数字化管理。（2）针对桥梁的损伤预警研究,本文通过一个简支梁仿真模型在出现不同深度裂缝场景下测量获得的振动数据集,利用时域、频域、时频域分析方法,深入分析了梁体在出现不同深度裂缝时,相应振动信号的特征表现。经过实验证明了该方法的有效性,能够为桥梁早期损伤检测提供理论依据。（3）当桥梁出现裂缝损伤时,其振动特性会发生相应变化,本文利用这一特点提出了一种深度神经网络框架,用于桥梁裂缝损伤的识别与分类。结合（2）中的振动数据集,该框架与全卷积网络（FCN）、残差网络（Res Net）、长短期记忆网络（LSTM）和双向LSTM（Bi-LSTM）等方法进行了比较。对比试验结果表明本框架性能表现最优,裂缝损伤识别与分类准确率达到了98.5%,相比其他4种方法,至少提高了3%。最后将以上算法集成至设计的桥梁健康监测云平台中,形成专家子系统。