随着已建桥梁结构各种原因导致的坍塌和大跨径桥梁的不断建成,使桥梁结构的健康状况逐渐成为人们关注的焦点,而大型桥梁结构的健康监测系统的研究也是目前桥梁工程界的研究热点之一,同时也是难度很大的课题。由于健康监测系统本身的多学科性和复杂性,以及桥梁结构和环境的复杂性和不确定性等,使得国内外在这方面还处于探索开发阶段。本文首先介绍了桥梁健康监测的概念及基本内容,指出了与传统的监测方法相比其所具有的优点,对近年来国内外桥梁结构健康监测研究的现状进行了全面、系统的评述。然后主要对现阶段较为先进的光纤传感器进行了全面、系统的介绍,指出了与传统的传感器相比所具有的优点。然后通过试验应用光纤传感器监测桥梁台后结构在水平拉力作用下的应变变形状态,研究光纤传感器与传统传感器相比的优越性以及其在桥梁结构健康监测中的应用和发展的可行性和可靠性等,结果表明光纤传感器具有测量精度高、绝对测量、不受电磁干扰、受温度影响较小、可重复使用等优点。最后研究神经网络用于桥梁台后结构损伤的识别诊断,神经网络的大量训练样本为ANSYS软件数值仿真分析所得的数据,试验所得的应变数据和部分ANSYS数值仿真分析所得的数据分别作为神经网络的输入向量识别结构损伤的位置和程度。结果表明:用静荷载作用下结构的变形量作为损伤识别指标的BP神经网络对计算和实测样本的损伤识别较准确,但需较多的结构典型测点,相应建网的工作量较大; 用结构的固有频率作为损伤识别指标的BP神经网络对计算的样本损伤识别基本准确,但频率变化对小损伤不敏感,因此只适用于大损伤情况,而且结构的固有频率较为容易测量,相应的训练样本较小,工作量小而效果较好。BP神经网络用于结构损伤的识别诊断是可行的,其结果也是比较准确可信的。