在大跨度桥梁架设施工中，双主梁式架桥机主梁作为核心承力结构，长期承受梁体重量、作业冲击及环境荷载作用，易产生疲劳裂纹、刚度衰减等损伤，严重威胁施工安全与工程质量。结构健康监测（SHM）系统通过实时感知结构状态、***识别损伤隐患，实现从“被动维修”到“主动预警”的转型，是保障架桥机安全运行的关键技术。其中，科学的传感器网络布设是数据采集的基础，高效的损伤识别算法是数据解读的核心，二者协同构建起架桥机主梁全生命周期安全保障体系。

传感器网络布设需遵循“***覆盖、高效协同、抗扰适配”的原则，结合双主梁结构受力特性与作业工况科学规划。在关键监测区域划分上，应重点覆盖主梁跨中、支座衔接处、横向连接节点等高应力集中部位，同时兼顾主梁两端挠度变化敏感区域。传感器选型与布设方式需适配施工环境，在跨中及支座区域布设高精度光纤光栅应变计，实时捕捉应力变化数据，其精度可达±0.3%FS，能有效识别微小应力异常；在主梁前、后端安装静力水准仪与北斗定位天线，通过连通器原理与卫星定位技术实现毫米级挠度与水平高差监测，防范支腿失稳等风险；在焊缝等易开裂部位布设声发射传感器，捕捉裂纹扩展过程中释放的弹性波信号。此外，系统需集成环境传感器监测风速、温度等干扰因素，为后续数据校正提供依据，所有传感器通过无线传输单元接入监测平台，实现数据实时同步。

损伤识别算法需依托监测数据的时空关联特性，克服施工环境噪声干扰，实现损伤的***定位与程度评估。传统算法中，阈值法通过设定应力、挠度等参数的安全阈值，快速判断结构是否存在异常，适用于紧急预警场景，但难以识别早期微小损伤；小波分析法通过对振动信号的多尺度分解，可提取损伤引发的特征频率变化，提升早期损伤识别灵敏度，常作为初步损伤筛查工具。随着智能算法的发展，基于深度学习的识别方法逐渐成为主流，通过构建神经网络模型挖掘监测数据的深层关联，如优化后的Informer网络可有效处理监测数据缺失问题，提升数据完整性；多输入端到端深度学习算法将振动信号转换为时域、频域多维度图像，通过特征融合策略增强损伤识别鲁棒性。结合声发射信号的斜率趋势分析方法，可通过对比信号强度与持续时间的关联特征，***判断焊缝等部位的裂纹损伤状态，为损伤修复提供量化依据。

传感器网络与损伤识别算法的协同应用，使双主梁式架桥机主梁SHM系统具备了全工况监测与***预警能力。实际应用中，系统可实时采集应力、挠度、声发射等多维度数据，经算法分析后生成损伤评估报告，当识别到损伤隐患时，通过现场声光报警与云平台短信提醒双重机制触发预警。这种技术方案不仅有效降低了人工观测的误差与风险，减少了高处作业频次，还为架桥机的运维决策提供了***数据支撑，显著提升了施工安全性与作业效率，为大型施工设备的智能监测升级提供了有益借鉴。

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