大跨桥梁的安全运营一直受到桥梁工程界的广泛关注。近年来,国内外众多大跨桥梁均安装了成套结构健康监测系统,分别对环境与运营荷载、以及结构响应等进行实时监测。通过分析大量监测数据以实现服役状态预警,对确保大跨桥梁安全运营具有重要意义。本文开展了基于监测数据相关性建模的大跨桥梁预警方法研究,主要包括桥梁监测数据异常预警和桥梁结构性能预警两部分研究工作,具体内容如下:(1)桥梁结构各测点监测数据间存在较强相关性,即空间相关性,其可通过主成分分析进行建模。然而,传统主成分分析对异常不敏感的原因在于未考虑主方向的异常敏感性差异,故本文提出主方向的异常敏感性量化方法。将基于主成分分析的霍特林T2统计量表达为其广义形式,并从理论上推导出一个敏感因子,用于量化每个主方向对某测量变量异常的敏感性。依据敏感因子的大小为每个主方向赋予不同权值,以计算相应加权统计量,进而提升其对该测量变量异常的预警能力。进一步,采用贝叶斯推理将所有测量变量对应的加权统计量融合为一个指标,用于桥梁监测数据的偶然异常预警。同时,结合贡献分析定义异常变量隔离指标,用于识别发生异常的测量变量。(2)传统主成分分析只能建立空间相关性模型,然而,当桥梁监测数据发生连续异常时,同时考虑时-空相关性可提升预警能力。因此,本文提出一种新颖的时-空相关性建模方法,该方法对当前测量数据和过去测量数据建立典型相关分析模型。在此基础上,定义一种典型相关生成算子,并通过典型相关系数是否为零,将算子划分为系统相关与系统无关两部分。进一步,对应于算子的两部分,分别定义两类统计量以实现桥梁监测数据的连续异常预警。同时,结合贡献分析定义异常变量隔离指标以识别发生异常的测量变量。(3)桥梁伸缩缝的位移变化主要受温度作用影响,主梁温度场-伸缩缝位移关系建模的关键在于对温度场的准确表征。然而,传统表征方法均未考虑表征温度与伸缩缝位移间的相关性,这导致温度-位移关系建模效果不理想。因此,本文基于典型相关分析提出一种全新的主梁温度场表征方法。与传统的有效温度、平均温度和温度主成分等表征温度不同,该方法可确定一系列最优组合系数,使得主梁各测点温度数据的线性组合与伸缩缝位移间的相关性最大化。将通过该方法得到的表征温度定义为典型相关温度,以此实现主梁温度场-伸缩缝位移关系的精确建模。进一步,利用模型误差作为性能指标,并结合控制图实现伸缩缝的性能预警。此外,还发展出基于核密度估计的控制限设置方法,以解决实际监测数据不服从正态分布的问题。(4)应变能够反映主梁的服役性能,但会受到时变荷载的显著影响,这导致早期性能退化引起的应变异常会被时变荷载效应所淹没。因此,本文提出大跨桥梁主梁应变中的时变荷载效应剔除方法,并基于此推导预警指标。利用典型相关温度建立精确的主梁温度场-应变关系模型,以剔除主梁应变中的温度效应。采用主成分分析对剔除温度效应后的主梁应变进行建模,定义主子空间以重构风与车辆荷载效应,并定义误差子空间以计算重构误差。进一步,在误差子空间中将主梁性能预警模型描述为一个假设检验问题,通过求解该问题以推导预警指标。此外,还发展出基于核密度估计的控制限设置方法,以及基于贡献分析的异常变量隔离方法。