在基于振动的损伤识别中，结构损伤会引起损伤特征参数的改变，温度和操作变量的影响也会使这些特征参数发生变化，而且这种变化往往会掩盖结构自身损伤所引起的特征参数变化，从而无法区分结构损伤指标的变化是由损伤引起的还是由温度和操作变量引起的，因此，有必要进行温度及操作变量影响下的结构损伤识别研究。本文中以时间序列中的AR模型参数为损伤特征参数，利用多元统计分析中的因子分析和主成分分析去除温度及操作变量（质量荷载）对损伤特征参数的影响，结合标准差控制图对结构进行损伤预警，主要内容如下：（1）综述了去除温度因素及操作变量影响的方法，指出其应用的范围和存在的问题。（2）简述了AR模型及因子分析和主成分分析的基本理论。（3）针对温度因素及操作变量对结构损伤特征参数的影响，本文提出了利用因子分析及主成分分析两种方法去除温度及操作变量对损伤特征参数（AR模型参数）的影响，并结合标准差控制图进行结构损伤预警。（4）本文中温度影响分为两种：结构整体温度均匀变化和结构温度不均匀变化，两种温度影响下的损伤工况各不相同，数值模拟结果表明：结构温度不均匀变化对损伤识别的影响高于结构整体温度均匀变化产生的影响，而因子分析及主成分分析均可以有效的去除温度的影响，并且去除温度影响后的损伤特征参数通过标准差控制图可以准确进行损伤预警。（5）结构质量变化的影响通过改变海洋平台顶板的对角点的堆积质量来实现，在质量变化的同时对结构引入损伤，数值模拟结果表明：因子分析及主成分分析均可以有效的去除操作变量（质量变化）的影响，并且去除质量变化影响后的损伤特征参数通过标准差控制图可以准确进行损伤预警。