在智能基础设施建设的浪潮下，桥梁健康监测系统已成为保障城市桥梁安全运维的关键支柱。该系统依托B/S架构，集成人工定期检测与实时动态监测功能，构建起覆盖关键构件的综合性监控平台。通过融合现代传感、通信与网络技术，系统能够在桥梁正常通行状态下，持续感知并评估其结构健康状况。借助布置于核心部位的多种传感器，系统可实时采集结构响应数据；一旦监测到潜在风险，管理人员可通过分析统计指标、研判数据是否超限，辅助进行结构安全状态诊断。目前，中交路桥科技桥梁健康监测系统已在多地城市桥梁中投入实际应用。然而实践表明，在对吊索、吊杆及斜拉索等索结构进行模态参数识别时，现有算法常因自身局限，难以在结构响应发生显著变化时准确捕捉其真实振动规律。

城市桥梁突发风险事件，多指因意外状况导致桥面长时间中断或阻塞，需紧急抢修以恢复通行，或为满足特殊运输需求而须启动应急保障的紧急情况。各类风险事件诱因各异，但其直接后果通常表现为桥面交通拥堵。在桥梁健康监测日常运维中，即使是伸缩缝维修等局部封闭作业，也可能引发短时、小范围拥堵，若处置不及时，极易导致拥堵范围扩大、程度加剧。针对交通大流量或恶劣天气等可预见事件，可结合日程计划与气象预报提前部署应急预案；而对于地质灾害、交通事故等突发事件，则需事后迅速启动应急响应，在同步评估桥梁运营安全状态的基础上，有序恢复桥面通行。

桥梁模态参数主要包括频率、振型与阻尼比等关键指标：频率反映结构振动快慢，振型体现振动变形形态，阻尼比则表征振动衰减特性。在该监测领域，频率是最常用的参数，需通过识别算法对振动信号进行时域、频域或时频域分析获取。不同算法原理各异，识别精度亦存在差别。当部分风险事件引发结构模态参数大幅变化时，现有算法的分析能力往往不足以实现精准识别。为克服这些局限性、提升识别精度，研究瞄准算法现存瓶颈，引入经验小波变换对既有识别方法进行改进。

经验小波变换实现精准模态识别的技术实现路径上，其效能直接取决于频谱分割的精度。然而，桥梁在运营中持续受环境噪声干扰，常导致信号傅里叶谱中的特征频率被噪声淹没，进而影响频谱分割准确性。为此，研究采用多重信号分类算法（MUSIC）对原始信号进行谱估计以提高精度。该方法基于采集数据的协方差矩阵进行特征分解，得到信号子空间和噪声子空间后，利用信号方向向量与噪声子空间的正交特性完成参数估计。MUSIC谱估计曲线能有效抑制噪声成分、凸显特征频率，且曲线形态平滑，为后续分割奠定了良好基础。

对应力、位移及转角等非振动信号，改进方法有助于获得更准确的特征统计结果；面对主梁、桥塔、拉索等构件的振动信号，该方法可在结构响应特性变化时实现模态参数的自适应提取。具体应用中，当振动构件为索结构时，可结合频差法与分析优势，将索结构基频计算为末尾区间与起始区间代表性频率之差除以“间隔区间数+1”；对于主梁振动，则可依托经验小波变换的识别区间，计算各区间代表性频率，进而获取结构各阶振动频率。

桥梁健康监测系统所获数据敏感度高，易受干扰产生孤立点、阶跃或噪声等异常；同时，系统长期运行积累的海量监测数据，也对高效处理与分析提出了严峻挑战。展望未来，研究可围绕多类数据的异常特征，发展适用性更广、精度更高的数据恢复方法，并深入挖掘监测数据中蕴涵的深层信息，从而在风险发生前或发生初期实现智能感知。这将有力推动桥梁风险管理向自动化、智能化演进，真正实现健康监测系统与桥梁运维实践的高效融合与价值提升。

中交路桥科技结合多年行业先进经验，融合数字经济和国家安全体系发展需求，构建“智能监测、科技领先、智慧城市、数字赋能”的品牌战略，形成了工程检测、城市安全监测、数字化研发运维三大业务板块。公司技术实力雄厚，当前拥有一支高素质工程医生团队，囊括了铁道工程、城市道路与公路、桥梁工程、隧道工程、建筑工程、水利工程、工程物探、安全技术、信号、集成电路、智能科学等专业。公司试验、检测、监测仪器设备齐全，用于试验检测、测绘的仪器设备共计千余套，为试验检测、监测数据的科学、准确提供了硬件保证。