斜拉桥结构在设计、施工以及正常运营外部环境等因素的影响下,其主要承重构件斜拉索会出现应力松弛、腐蚀、局部断丝等损伤,斜拉桥整体也会产生破损。这些损伤对斜拉桥结构的安全构成了潜在的危险。因此,对斜拉桥整体结构损伤状况及关键部位斜拉索的损伤状况进行判别具有重要意义。本文通过小波变换方法识别斜拉桥整体损伤状况并探测局部斜拉索内部钢丝绳的缺陷参数及断丝数目,从理论、数值模拟以及实验三个方面做了深入的研究。第一,对结构的响应信号进行小波变换,通过小波变换模极大值识别结构的时变频率,然后对小波系数归一化处理识别结构的时变振型,最后利用时变振型差小波变换识别结构的损伤。将该方法应用于斜拉桥船桥碰撞后的损伤识别,结果表明,本文小波变换方法不仅能够准确识别发生船桥碰撞的时间,并且能准确识别结构的损伤位置以及损伤程度。第二,斜拉索是斜拉桥的主要承重构件,针对局部斜拉索的损伤识别,建立了斜拉索有限差分模型,提出了一种基于小波变换的斜拉索阻尼比识别方法,通过联立小波系数模对数的微分与斜拉索频率的方程组,识别斜拉索的阻尼比。将本文方法应用到一个赣江桥斜拉索数值算例以及一个斜拉索足尺实验的阻尼比识别中,结果表明,本文方法能够准确识别斜拉索的阻尼比以及斜拉索电磁惯质阻尼器的安装位置。第三,针对斜拉索内部钢丝绳容易锈蚀以及漏磁检测信号噪声过大影响信号本身有效信息的问题,提出了一种基于漏磁小波变换的斜拉索钢丝绳表面缺陷参数识别方法。建立了基于ANSYS的斜拉索钢丝绳开环永磁磁化模型,设置不同的缺陷参数,通过周向方向的去噪漏磁信号径向分量峰峰距识别缺陷长度,根据轴向方向的去噪漏磁信号径向分量峰峰距识别缺陷宽度,利用轴向方向的去噪漏磁信号径向分量峰峰值识别缺陷深度。第四,针对斜拉索内部钢丝绳缺陷逐渐扩大会形成断丝的问题,将漏磁检测与小波神经网络方法结合,提出了一种基于漏磁小波神经网络的斜拉索钢丝绳断丝数目识别方法。设计了一个钢丝绳漏磁检测实验,首先探究了断丝数目、钢丝绳的直径、漏磁检测速度、提离值对漏磁信号峰峰值的影响,接着运用该方法搭建并训练小波神经网络,最后准确识别了斜拉索钢丝绳的断丝数目。