为适应城市化发展,满足高效的出行生活,城市地下空间的开发得到越来越多的关注。随着地铁运营时间的增加,地下结构的承载力和使用性能在长期作用下逐渐退化。为确保地铁隧道结构的健康状态,专家学者在隧道的监测技术、健康状态的评估、系统开发等方面开展了多个阶段的探索研究工作。隧道信息定期、长期监测能更好掌握隧道病害的实际情况,并针对性采取治理措施,防止已有病害的持续发展,提高隧道的结构安全性、耐久性和运营安全性。地铁隧道评价方法能系统的考虑隧道病害复杂性和关联性,为隧道日常维护和缺陷管理提供系统的理论依据。隧道健康诊断系统开发可以整合多线路多区段病害信息、对已建线路项目进行病害诊断,提出相应治理措施,形成从日常维护、健康状态诊断到整治措施的系统管理技术。因此,地铁隧道衬砌健康评价方法和诊断系统开发对地铁隧道运营维护和整治工作越来越重要。本文结合北京地铁多个区间隧道衬砌结构的运营现状及运营隧道区间检测与监测资料,在已有隧道健康评估研究的基础上,考虑地铁隧道不同施工方法的特点,建立基于云模型的综合评价方法,并完成隧道衬砌健康诊断系统的开发。主要工作及结论包括:（1）分析影响地铁隧道衬砌健康状态的各病害因素的关系,分别选取了矿山法和盾构法地铁隧道衬砌结构健康诊断评价指标,并确定各项单一指标判定基准,建立评估指标体系。（2）考虑地铁隧道衬砌健康状态评价指标权重的特点,建立基于熵权法和乘积标度法的权重组合,对地铁隧道结构的诊断指标系统权值进行拟定。（3）引入隶属云,给出了基于云模型的地铁隧道健康状态的综合评价模型的具体步骤,包括样本数据分析、隶属云的构造和隶属度的确定;实现了地铁隧道健康状态的定量化综合评价,并用具体案例验证了评价模型的实用性。（4）针对系统需求,对系统应用模块和数据库结构进行设计。基于Django技术,以MYSQL作为数据库,完成了地铁隧道健康诊断及数字化养护系统的开发。在系统的评估模块中,随着数据库录入数据的增加,会降低样本数据信息的损失,得出更为精确的赋权值和评价模型,从而实现模型的动态修正,实现评价系统长期的动态智能化评估。