在大跨度橋梁架設施工中，雙主梁式架橋機主梁作為核心承力結構，長期承受梁體重量、作業沖擊及環境荷載作用，易產生疲勞裂紋、剛度衰減等損傷，嚴重威脅施工安全與工程質量。結構健康監測（SHM）系統通過實時感知結構狀態、***識別損傷隱患，實現從“被動維修”到“主動預警”的轉型，是保障架橋機安全運行的關鍵技術。其中，科學的傳感器網絡布設是數據采集的基礎，高效的損傷識別算法是數據解讀的核心，二者協同構建起架橋機主梁全生命周期安全保障體系。

傳感器網絡布設需遵循“***覆蓋、高效協同、抗擾適配”的原則，結合雙主梁結構受力特性與作業工況科學規劃。在關鍵監測區域劃分上，應重點覆蓋主梁跨中、支座銜接處、橫向連接節點等高應力集中部位，同時兼顧主梁兩端撓度變化敏感區域。傳感器選型與布設方式需適配施工環境，在跨中及支座區域布設高精度光纖光柵應變計，實時捕捉應力變化數據，其精度可達±0.3%FS，能有效識別微小應力異常；在主梁前、后端安裝靜力水準儀與北斗定位天線，通過連通器原理與衛星定位技術實現毫米級撓度與水平高差監測，防范支腿失穩等風險；在焊縫等易開裂部位布設聲發射傳感器，捕捉裂紋擴展過程中釋放的彈性波信號。此外，系統需集成環境傳感器監測風速、溫度等干擾因素，為后續數據校正提供依據，所有傳感器通過無線傳輸單元接入監測平臺，實現數據實時同步。

損傷識別算法需依托監測數據的時空關聯特性，克服施工環境噪聲干擾，實現損傷的***定位與程度評估。傳統算法中，閾值法通過設定應力、撓度等參數的安全閾值，快速判斷結構是否存在異常，適用于緊急預警場景，但難以識別早期微小損傷；小波分析法通過對振動信號的多尺度分解，可提取損傷引發的特征頻率變化，提升早期損傷識別靈敏度，常作為初步損傷篩查工具。隨著智能算法的發展，基于深度學習的識別方法逐漸成為主流，通過構建神經網絡模型挖掘監測數據的深層關聯，如優化后的Informer網絡可有效處理監測數據缺失問題，提升數據完整性；多輸入端到端深度學習算法將振動信號轉換為時域、頻域多維度圖像，通過特征融合策略增強損傷識別魯棒性。結合聲發射信號的斜率趨勢分析方法，可通過對比信號強度與持續時間的關聯特征，***判斷焊縫等部位的裂紋損傷狀態，為損傷修復提供量化依據。

傳感器網絡與損傷識別算法的協同應用，使雙主梁式架橋機主梁SHM系統具備了全工況監測與***預警能力。實際應用中，系統可實時采集應力、撓度、聲發射等多維度數據，經算法分析后生成損傷評估報告，當識別到損傷隱患時，通過現場聲光報警與云平臺短信提醒雙重機制觸發預警。這種技術方案不僅有效降低了人工觀測的誤差與風險，減少了高處作業頻次，還為架橋機的運維決策提供了***數據支撐，顯著提升了施工安全性與作業效率，為大型施工設備的智能監測升級提供了有益借鑒。

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