桥梁结构的健康状况是由测试的信号来监测和评估的，即从传感器采集的信号中提取各种特征，对结构进行参数识别、状态监控和损伤诊断等。索力计算与模态参数识别是进行桥梁健康评估的重要组成部分。索力监测是斜拉桥健康监测中的重点内容之一。索力监控测试有多种方法，基频法因方便、快捷、成本低以及不影响车辆通行而得到了广泛应用。基频法的关键是识别出拉索振动的基频。不同识别方法对实时索力监测的准确性影响较大，因而采用高效准确的基频识别方法最为关键。本文在分析当前基频识别的各种算法基础上，提出了一种基于自相关函数的索力加速度数据处理方法，能在有干扰的情况下识别拉索基频并在红枫湖大桥健康监测系统中进行验证，效果较好。对桥梁实施健康监测，最终的目的是进行桥梁结构的损伤诊断，而损伤诊断的关键是桥梁结构模态参数的识别。在红枫湖大桥健康监测系统中，采用了峰值法与基于HHT的结构模态参数识别方法，两种方法相互对照，相互补充。峰值法是最简单的频域结构模态参数识别方法。峰值法最初是基于结构自振频率在其频率响应函数上会出现峰值，成为固有频率的良好估计。本文利用平均正则化功率谱密度曲线上的峰值来确定固有频率。峰值法比较适合模态可以很好地分离且阻尼比小的情形，具有处理简单、快速、实用等特点。在基于HHT参数识别方法中，首先是对信号进行EMD，得到IMF分量，再进行RDT，最后应用HT变换求得系统各阶频率及阻尼比。由实测分析表明，HHT方法是一种适合大型桥梁结构模态参数识别的良好方法。但EMD方法有时会产生模态混迭现象，本论文分析了消除模态混迭的三种方法并应用于红枫湖大桥振动加速度信号处理中。