结构损伤识别是桥梁健康监测领域的重要一环,但是常规人工巡检缺乏对结构健康状态判定的量化数据与标准。本文依托导师主持的国家自然科学基金“基于影像轮廓线叠差分析获取桥梁全息变形及结构状态演绎方法探索（51778094）”,针对导师团队提出的“WWWQ-（望闻问切）”桥梁安全监测技术,并基于“切”的技术路线分支,提出利用车载振动传感器采集的过桥车辆动力响应信号来对桥梁结构损伤进行判定的方法,为“WWWQ”桥梁安全监测技术的实现提供技术支撑。其主要研究内容如下:1)建立了车桥耦合振动理论模型,从理论上定性分析了车体响应的组成成分;详细推导了车体加速度响应的解析表达式,并利用数值算例验证了车体加速度响应解析推导的正确性;理论分析结果表明当结构存在损伤时,过桥车辆加速度响应中将包含与结构损伤相关的“损伤成分”,可用于结构的损伤识别。2)提出了基于多尺度小波能量（Multi-scale Wavelet Energy,MSWE）的结构损伤识别方法,将损伤判别因子DI定义为初始状态与未知状态MSWE差的形式;通过建立车桥耦合数值仿真模型对该方法的有效性进行了探讨,结果发现该方法可以有效识别出桥梁的单损伤和多损伤,DI值的峰值大小能反映出结构损伤程度的相对大小,并且该方法对一般的环境噪声不敏感。3)在实验室构建了车桥耦合试验模型,利用车载加速度传感器采集过桥车辆的竖向加速度时程信号,提出了单尺度小波分解（Single-Scale Wavelet Decomposition,SSWD）的桥梁结构模态振型识别方法,并利用车体加速度响应对桥梁模态参数进行了识别。试验结果表明,利用车载加速度时程信号可以有效识别结构的前三阶固有频率,最大误差为-5.82%,同时对结构前三阶模态振型的识别保证率可达0.9245。4)对试验模型进行损伤模拟,并利用基于MSWE的损伤识别方法对模型桥梁的损伤进行了判别。结果表明该方法能够有效识别模型桥梁的损伤,而且多次重复的数据采集和数据平均处理将有助于消除随机噪声和偶然误差的影响,利用该方法可实现第二层的SHM,并能提供与损伤严重程度相关的有用信息。