随着我国经济的腾飞,各交通要道上所建立的桥梁规模也逐渐庞大,然而由于桥梁本身特性衰退或其他原因导致的桥梁损伤甚至垮塌的现象时有发生,为保障桥梁结构始终在安全状态下运行,在大型桥梁上一般安装有健康监测系统,作为人工巡检之外的重要监测手段,健康监测系统可自动化实时监测桥梁,利用桥梁监测系统的监测数据进行桥梁安全评价也就显得至关重要。本文基于国家自然科学基金资助项目(51408452)和湖北省重点实验室开放基金资助项目(DQJJ201709),依据模态分解、小波分解、互相关函数理论和利用斜拉桥上安装的北斗桥梁安全监测系统采集的挠度数据分别提出了挠度的降噪、温度效应分离和箱梁的损伤识别方法并展开研究。具体内容如下:首先概述并总结了桥梁挠度温度效应分离和结构损伤识别的常用方法、应用现状,介绍了各模态分解和小波分解的基本原理。通过分析桥梁挠度各成分,利用斜拉桥有限元模型获取的参考数据重构了斜拉桥挠度,通过多种降噪方式的对比,验证了本文波形延拓+预降噪+小波分解比传统单一分解算法有更好的降噪效果。通过降噪后挠度的温度效应分离模拟,验证了MEEMD分解算法能将不同周期温度效应进行高精度分离。然后将实测挠度数据利用波形延拓+预降噪+小波分解算法进行了降噪处理,将含有不同周期的温度效应利用MEEMD分解方法进行了有效的分离,验证了本文降噪算法和不同周期温度效应分离算法对于实测数据良好的适用性。接着介绍了互相关函数的相关概念及相关损伤识别算法,基于实测数据情况提出了本文基于内积累积量(IAV)的损伤识别算法,通过简支梁和斜拉桥的有限元模型模拟验证了基于IAV指标能够进行桥梁结构的损伤识别,并具有一定的抗噪性。最后将实测挠度数据经过特定预处理后利用本文的IAV指标进行了损伤识别,针对箱梁结构可能的小损伤或无损伤工况,将挠度数据分解取前四阶分量通过健康工况和未知工况的概率密度拟合计算损伤概率,通过测点间多层次、上下游的损伤概率的比较给出了综合性的结构安全评价,另外,还将本文损伤识别结果和基于马氏距离累积量的损伤识别结果、人工巡检结果对比验证了本文算法的有效性。