大型井架钢结构被广泛应用于各行各业中,并且通常情况下所处环境较为复杂。在长时间户外服役过程中,各结构易出现不同程度的损伤,进而导致其安全性的下降,易造成大量人员及财产损失。因此研究在噪声环境中不同载荷作用下的井架钢结构响应信号,提出了两种井架钢结构损伤识别方法:一是基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)边际谱熵相对曲率的损伤识别方法,二是基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)瞬时幅值方差曲率值的损伤识别方法。并且通过仿真信号与实验室测试信号验证了方法的有效性。首先,研究了钢结构损伤识别所需的相关参数,对实验室模型进行了ANSYS有限元分析,得出了井架钢结构的动态特征参数,为后续井架钢结构的信号特征提取提供了验证依据。其次,根据HVD的相关概念和理论,分析了HVD分解过程中产生端点效应的原因。利用支持向量机和解析模态分解相结合的方法改善了HVD端点效应问题。采用了基于改进HVD的井架钢结构信号特征提取方法。将HVD边际谱熵相对曲率值和IMF瞬时幅值方差曲率值作为损伤指标,分析了两种方法在不同载荷作用下的变化趋势。然后,对井架钢结构的损伤识别进行了仿真计算和实验分析。将井架钢结构损伤前后HVD边际谱熵相对曲率差值和IMF瞬时幅值方差曲率差值作为损伤指标,分析了损伤指标与损伤位置之间的关系,以及相同位置不同损伤程度下损伤指标的变化规律。并通过ANSYS有限元模型和实验室损伤位置模拟实验验证了两种损伤指标识别不同损伤单元位置的可行性。最后,设计了一个基于LabVIEW与MATLAB的井架钢结构损伤识别系统,可以实现井架钢结构振动信号的采集、处理、存储、调用和结构的损伤识别功能。