随着现代工程技术快速发展,各种复杂结构形式不断涌现。在不同荷载、工作环境等因素作用下,工程结构的时变及非线性特性不容忽视。例如,由大跨度体育场馆与看台的观众组成的时变结构体系,超高层建筑承受风荷载所表现出来的时变动力特性。此外,对于目前应用较为广泛的隔震建筑,由于其结构形式的特殊性,在其全寿命过程中也表现出明显的时变非线性特性。这不仅对设计理论、施工技术提出了新的要求,同时也对结构健康监测提出了更高的要求。作为结构健康监测的重要研究内容,时变结构系统及非线性结构系统的参数识别问题已经成为研究热点问题,并且具有很高的研究价值。本文主要以时变结构系统及非线性结构系统为研究对象,基于小波分析理论对其参数识别展开深入研究,主要工作包括以下几个方面:为解决时变结构模态参数识别问题,在短时时不变假定条件下,提出了一种基于连续小波变换的时变模态参数识别方法。选用随机冲击激励作为输入,仅对输出响应进行小波变换,根据小波脊线提取每一时刻的频率、阻尼及振型,分析表明,该方法适用于阻尼较大的慢时变结构体系。通过设计质量具有时变性的两层钢框架结构模型进行动力测试试验,验证方法的正确性。在传统频响函数(FRF)基础上,利用小波时频分析手段,引入小波频响函数(W-FRF)的概念,将时不变频响函数拓展到时变频响函数,采用W-FRF能够正确揭示系统的动力特性。将W-FRF与迭代最小二乘算法相结合,提出一种时变结构物理参数识别方法。分析表明,该方法能够比较准确的识别频率与振型的时变性,并对影响W-FRF估计精度的因素进行分析。针对时变结构物理参数识别问题,建立了一套基于WMRA的时变物理参数识别方法。从函数空间剖分的角度,对时变参数进行小波多分辨率近似展开,将时变物理参数识别问题转化为多元线性回归模型中时不变小波重构系数的估计问题。对该方法的抗噪性、分解尺度、模型选择、基函数选择及采样频率等影响算法鲁棒性的关键问题进行系统分析。将最优分解尺度选择问题看作模型定阶与回归因子对模型贡献量的问题,采用正交前向回归算法与正则化最小二乘相结合(OFR-RLS)能够有效提高算法的识别精度。待识别参数的频域特性对分解尺度选择有很大的影响,在一定条件下,通过提高采样频率可以提高识别精度。对描述结构非线性的Bouc-wen模型进行系统分析。采用单参数比例变化法对广义Bouc-wen模型进行了参数灵敏度分析,给出其对滞回曲线影响的一般规律。以经典Bouc-wen模型为研究对象,理论分析了不同参数取值下系统所表现出的软或硬特性。按照线性体系动力特性研究思路,分析简谐激励下系统的稳态响应最大幅值与输入激励频率之间的关系,并采用谐波畸变与FRF畸变等方法判断结构的非线性状态。以典型的具有时变及非线性特性的基础隔震结构为研究对象,提出了用于定性分析隔震支座非线性状态的小波系数能量比指标(WCER)。其次,结合三阶有效差分方法建立了基于WMRA的基础隔震结构有、无模型参数识别方法,该方法能够有效地识别结构参数及非线性特性。最后,借助串联隔震体系振动台模型试验数据,揭示了串联隔震体系时变动力特性;采用WCER指标对串联隔震体系非线性状态进行判断;建立了串联隔震体系非线性模型,验证了模型的正确性并给出其适用范围。