我国桥梁建设取得了举世瞩目的成绩,但桥梁坍塌事故时有发生、造成了严重的经济损失和惨重的人员伤亡,因此如何保障其安全与长寿是国家重大需求。利用结构智能检测监测技术及时发现结构病害与隐患,有望解决桥梁安全问题。结构健康监测技术在突发事件预警方面发挥着积极作用,但是现有数据分析方法主要识别结构基本模态参数、业内普遍认为还无法真正实现结构健康监测;在测量手段方面,既有接触式传感器布置繁琐、费时费力、快速测试难。因此,本论文侧重于基于移动测试与非接触式光学测量的桥梁动力识别方法开发,从丰富结构识别结果与提高测试效率两方面开展具体研究工作。主要创新点如下:（1）针对常规环境振动测试仅能识别结构基本模态参数、不能有效支撑结构性能评估的问题,提出了基于冲击振动测试、质量改变策略与移动质量技术的桥梁移动测试方法及模态柔度识别理论。第二章从结构动力学基本理论出发,推导了从环境振动测试与冲击振动测试数据中估计频响函数之间的缩放关系,并开发了基于输入输出数据的振型缩放、模态质量与模态柔度详尽动力参数识别方法;进一步提出了仅利用输出响应识别结构柔度的质量改变策略（第三章）,推导了基于灵敏度分析的振型缩放系数计算公式,并揭示了测量误差在结构识别中的逐级传递原理;提出了基于移动质量技术的桥梁快速测试方法（第四章）,推导了振型缩放系数与车致时变动力特征、车辆行驶信息之间的复杂关系。所提出方法实现了振型缩放系数与模态柔度等参数的确定性识别与不确定性量化,并用数值算例、实验室案例与苏通长江大桥的现场测试数据进行了验证。（2）前述桥梁移动测试方法均利用接触式加速度传感器采集结构振动响应,为进一步提高测试效率,提出了桥梁非接触式测量与模态柔度识别方法。提出了基于光学测量的输入荷载非接触式重构方法（第五章）,利用光学相机拍摄行人跳跃时的动态图像序列,进而利用粒子图像测速方法重构行人跳跃时作用于桥梁的动态冲击荷载,结合人致振动响应实现了步行桥的模态柔度识别与静力挠度预测;提出了基于无参考点移动光学测量的结构输出响应分区域监测与柔度识别方法（第六章）,利用单相机分区域测量结构振动图像,对每个测试区域的振动图像进行处理便可以得到各个子结构的动力特征,进而利用最小势能原理实现各个子结构识别位移振型的融合,从而得到整体结构的质量归一化振型与模态柔度等详细参数,解决了单相机用于大型结构时分辨率有限、位移提取精度差的问题。所提出方法实现了作用于桥梁结构的冲击荷载（输入）和振动响应（输出）非接触式快速测量,其有效性与可靠性利用实验室案例与步行桥现场振动测试进行了验证。（3）针对传统接触式索力测量效率低、在突发事件下传感布置风险大的问题,进一步提出了大跨桥梁非接触式测量与快速动力识别方法（第七章）。首先提出了基于无人机移动测量与计算机视觉的大跨桥梁拉吊杆索力快速检测方法,开发了基于直线检测/配准算法的索振动位移提取方法与基于相对位移高阶频率差的索力估计方法,解决了传统相关区域配准方法出现错误匹配、鲁棒性差以及无人机扰动导致的索振动基频提取难的问题;进而提出了大跨桥梁涡激振动非接触式测量与动力识别方法,利用非接触式光学测量设备对涡激振动突发事件下的振动位移进行了快速测量,依据监测数据识别了桥梁动力特征并分析了涡激振动下桥梁振动模式。所提出方法应用于南沙大桥吊杆索力快速检测与虎门大桥的涡激振动测试,所识别结果与传统接触式测量结果一致,在保证测试结果准确有效的同时大幅提高了测试效率。总的来说,本论文所开发方法能够实现桥梁基本动力特征与振型缩放系数、模态柔度等详尽动力参数识别,并考虑了各类型不确定性因素对结构识别结果的影响,能得到结构参数的置信区间,同时能实现作用于桥梁的输入动态冲击荷载、输出动静态响应、大跨悬索桥动力特征与拉吊杆索力非接触式测量。所识别结果可为桥梁病害快速筛查、基于概率统计的结构可靠度评估与长期性能劣化机理研究奠定数据基础。