近些年来,关于结构损伤不确定性方法的研究越来越受到国内外相关学者的关注,其中基于概率论统计分析理论框架的损伤识别方法非常有发展前景,值得深入研究。本文正是基于概率论统计分析原理,结合统计模式识别和时序模型,利用结构时程响应展开对结构损伤的识别研究。在统计模式识别的框架内,提取结构加速度数据并建立时序模型,再利用模型参数构造损伤敏感特征指标和损伤程度因子,然后通过统计判别实现对结构损伤的识别。本文通过数值算例和标准损伤试验对所提方法和指标适用性进行验证,结果证明该方法和指标具有良好的损伤识别、损伤定位和损伤程度度量的能力,且具有一定的抗噪能力。主要完成的工作包括:(1)明确建立时序模型的步骤,分析选取合适的时序模型,并确定参数估计、模型定阶和模型残差检验的方法。经研究表明,模型系数和结构特性有密切联系,能够指征结构固有特性变化,因而根据模型参数提出两种损伤敏感指标。同时,为了有效度量损伤程度,根据损伤敏感指标构造损伤程度因子。(2)建立数值模拟算例,通过所得的加速度时程数据,具体分析结构损伤识别过程中的主要影响因素,如模型的选取、模型阶数的确定和样本长度的确定以及数据段样本重合率等,并讨论了这些因素对最终识别结果的影响。之后结合具体数值模拟工况,比较了两种损伤敏感指标和损伤程度因子的识别损伤的能力,并检验了损伤敏感指标对噪声的鲁棒性。(3)应用标准损伤试验,结合具体试验工况检验损伤敏感指标判别损伤的能力和损伤程度因子度量损伤、定位损伤的效果。同时,在这一过程中分析比较所提指标对不同来源损伤的敏感性以及对双损伤的识别能力,从而为所提算法和指标应用于工程实际奠定基础。