随着桥梁结构不断趋向复杂化和大型化,用人工检测的传统方法已经不能满足大跨度桥梁的安全需要,健康监测系统成为保证桥梁安全运营的重要手段。全面的后台数据采集能力和良好的前台数据处理能力一起决定着桥梁健康监测系统的科学指导价值,而目前大多数健康监测系统的数据处理能力远弱于其数据采集能力。尽管当前健康监测系统可以采集到海量数据,但对于各种健康监测数据的研究还不够深入,使得海量的监测数据不能得到妥善的处理与利用,这些数据反而成为限制健康监测系统发挥其科学指导意义的瓶颈。因此,针对海量健康监测数据的特点,对数据处理和挖掘具有重要的意义。本文的主要研究内容包括:(1)对珠江黄埔大桥北汊斜拉桥稳定运营阶段采集到的应变和温度数据预处理,对处理后的监测数据进行特征分析。并对斜拉桥箱梁的实测温度场做了详细分析,初步探讨了监测的应变数据和温度数据的关联性。(2)建立斜拉桥的整体有限元模型,分析得到关键梁段中的内力。再选取关键局部梁段有限元模型为研究对象,施加相应的内力及箱梁顶板底板的实测温度场,结合小波分析的小波细节系数,验证了钢箱梁桥的监测应变与温度的正相关性。(3)基于监测系统所采集的大量应变数据,初步尝试进行超重汽车荷载这类异常事件的识别。首先利用小波分析识别应变的突变位置,然后计算出突变事件引起的应变值,并与有限元模拟的超重汽车荷载导致的应变值进行对比,判定该突变位置是否为超重汽车荷载异常事件。并通过对识别结果进行统计分析,探究斜拉桥各个监测截面的安全储备。