桥梁是基础交通设施中至关重要的一环，桥梁结构健康监测系统因此也受到广泛的关注和不断的研究。而传感器作为整个监测系统进行评估的基础，直接影响到监测系统能否稳定有效的运行。目前国内外学者对传感器故障的诊断提出了很多有效的改进方案，能够很好的识别故障传感器，或是提高监测系统的效率、性能。但桥梁传感器一旦识别出现故障必然需要进行及时的更换，而更换前后的传感器数据和其他相关参数可能不会完全一致，目前学者们对传感器更换后存在的问题却鲜有研究。为了维护系统的稳定性和一致性，又不对整个系统做大规模改动，同时保证数据的精确性，对传感器更换后的数据进行处理是极其有意义的。本文以桥梁结构健康监测系统中的反应桥梁整体结构性能的重要参数——挠度为研究对象，在对挠度传感器更换前后数据不一致性进行分析的基础上，提出了一种基于Wave-SVM的挠度传感器自适应修正方法。论文的主要内容有：（1）本文在介绍了桥梁结构健康监测及常用的挠度测量方法基础上，针对挠度传感器更换及维护前后数据不一致的情况进行了研究，分析了其可能产生的原因。在此基础上对工程中使用的传统挠度修正方法和现有的修正方法进行了分析，说明了现有方法的不足，例如其易受外界环境影响，计算精度低，不具备自适应性能的缺点。（2）分析了桥梁结构健康监测系统中传感器相关性的问题，说明各种传感器之间的关联；对挠度数据特点进行了分析，提出将小波分析用于挠度传感器的数据归约；分析了SVM的特点和原理，为下一步修正做准备（3）提出了一种基于Wave-SVM的挠度传感器自适应修正方法。该方法克服了原有方法的不足，具有自适应性能。通过使用结合小波低频子带的SVM算法使得该方法具有良好的精确度和克服噪声干扰的能力。（4）使用重庆菜园坝长江大桥结构健康监测系统中的挠度数据进行了实验仿真，说明了相关传感器的选取、小波低频子带的使用、SVM的使用等具体过程。通过不同的数据进行数十次实验，结果验证该方法能有效的进行挠度修正，其适用性能较好，修正精度高，运算时间短。