随着桥梁使用年限的增加以及服役环境的不断恶化，保持桥梁结构的耐久性和安全性、延长其使用寿命并提高防灾能力和韧性已成为桥梁工程师面临的重大挑战。因此，对桥梁在役期间性能进行监测和检测，并据此做出科学的维护决策，是全球范围内的研究重点。

作为大型桥梁长期运营与维护的关键技术之一，桥梁健康监测是一项复杂的系统工程。在这个过程中，监测设备的准确性、结构信号采集及环境因素的影响、信号处理分析能力、以及结构损伤识别算法等多方面因素都可能导致结构评估出现较大误差。桥梁健康监测的目标是以固定的时间间隔持续跟踪记录桥梁在日常运行中各关键部分（如主梁、桥面、桥台、主塔、缆索）的力学响应情况，从而实现对局部乃至整体结构状况的实时诊断。

针对桥梁健康监测系统而言，合理选择和匹配传感器显得尤为关键。鉴于实际应用中结构损伤累积发展较为缓慢且相应信号变化细微的特点，在选取传感器时需充分考量不同类型监测装置间的兼容性问题，同时也要确保所选设备对于由结构损伤引起的各种静态或动态响应量级具有足够的敏感度。传感器的质量直接影响到数据获取的真实性，因此围绕特定监测需求开展关于传感器布局优化的研究至关重要。除了基于模态置信准则的传统方法外，还有多种启发式优化策略被提出用于解决这一问题，比如改进的人工鱼群算法、IQPSO算法等；此外，一些模仿自然界生物行为特征的算法，例如模拟退火算法、遗传算法、猴群算法、狼群算法及粒子群算法等也被广泛应用于超大规模工程项目中的传感器最优布置问题上。

数据搜集与传输体系构成了桥梁健康监测中的另一项核心要素。近年来，基于无线传感网络的传输手段取得了显著进步，相较于传统的有线电缆传输，该手段能迅速部署且独立地对各个采样点数据进行分批前期处理，并与智能科技相结合，达成通信链路的自主监控与自适应测量调度等功能。由当代数据搜集架构融合环境感知器与力学特性感知器，并辅以无损检测仪器等多元化设备集成的综合监测系统，能显著提升整体系统的精确度和信赖度。

在桥梁健康监测领域，数字孪生技术将可视化与物理模型相交融，实现了信息的交流、模拟、预估及优化。该技术可广泛应用于桥梁的初步设计、构件制造、施工规划、运营监控、检测评估及防灾管理等环节。依托健康监测所累积的大量数据资源，借助数字孪生技术，有望达成监测信息与模拟分析模型间的即时校正，从而在桥梁的全生命周期内构建动态调整、实时评估及安全预估的全方位监测、评价及预警机制。

随着信息采集系统及各类传感器的快速发展，桥梁运营过程中的环境输入与损伤输出数据能即时在控制中心交汇反馈，形成智能化的运维闭环。然而，就桥梁健康监测中的损伤识别目标来说，通过结构损伤触发的动力响应变化数据来推断损伤位置及程度，需涉及模拟模型的逆向运算。鉴于现役桥梁中存在的复杂多损伤场景，当前仍面临诸多挑战，如影响因素繁多、逻辑链条复杂、计算量庞大及结果不确定性等，因此单纯依赖数字孪生技术来实现结构健康监测的全部目标颇具难度。研究结构响应参数与健康指标之间的关联机理，进一步融合数字孪生技术、模拟模型修正与神经网络算法，开发基于深度学习的结构响应监测、环境监测数据处理，并结合图像处理手段进行结构局部及整体损伤识别的方法，构建结构多源异构大数据的智能整合机制，形成数字互联、实时互动的智能化桥梁运维监测体系，将是未来桥梁健康监测系统的一个重要发展方向。

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、电力、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。