损伤识别与安全评估是当前土木工程结构健康监测领域的研究热点。受到几何尺寸变异性、材料离散性、连接和边界条件未知性、测试噪声等多种不确定性影响,使得相关问题的求解往往需要结合概率统计理论。本文首先将随机区间灰数纳入到贝叶斯损伤识别流程中,提出了一种结合近似贝叶斯计算、改进群体蒙特卡洛抽样和随机响应面的损伤识别新方法;然后结合小波包变换和灰色关联分析,提出一种用于损伤识别的相对小波包能量曲率置信因子;最后基于小波包能量与结构损伤程度的相关性,提出利用等效模型和灰色预测模型对结构体系的可靠度进行评估和预测,实现安全性评价。论文主要研究内容和成果如下:首先,为了提高贝叶斯推断中先验分布选择的合理性,用随机区间灰数体现结构参数的不确定性,以解决实际工程中参数统计信息往往不足的问题;采用近似贝叶斯计算避免似然函数的求解,并对群体蒙特卡洛抽样进行改进,用于替代马尔科夫链蒙特卡洛抽样,以解决后者的采样遍历性不佳问题;在样本随机响应的计算上,采用随机响应面代替结构有限元模型,实现快速计算。通过数值和试验混凝土梁算例验证了所提出方法的可行性,发现上述三种方法的有机结合可以大幅提高贝叶斯修正过程的计算效率,有效增强贝叶斯推断在损伤识别问题上的实用性。其次,研究基于小波包能量变化的结构损伤识别方法。采集结构损伤前后各测点的加速度响应信号,通过适当的小波包分解获得结构各阶振动的相对小波包能量向量,在此基础上结合灰关联分析理论,构建了相对小波包能量曲率置信因子指标,并通过工字钢梁的数值和试验算例验证了所提指标的可行性,并与相对小波包能量差指标的识别效果进行了对比。最后,建立了结构的等维更新灰色预测模型IDUGM（1,1）,模拟和预测了一根试验混凝土梁的时变可靠度数据,再基于小波包总能量与结构损伤程度的对应关系,利用等效模型替代复杂的体系可靠度模型,结合IDUGM（1,1）和近似贝叶斯计算,提出了一种结构体系特定失效模式下的时变可靠度预测方法,并通过一个七杆桁架体系的数值算例对所提方法进行了验证。