系统参数识别研究分为时不变系统参数识别研究和时变系统参数识别研究两大研究方向,其中,时不变系统参数识别研究已趋近成熟,并已成功研发出了大量商用软件。相比较而言,时变系统参数识别研究则是一个前沿的研究方向,同时也是急需攻克的难点所在。实际工程中,复杂结构常常会出现力学特性随时间剧烈变化的情况,所以时变系统参数识别研究具有深远的工程意义。切片小波基能够在任意时频区间分析信号,本文在此基础上将切片小波基的方法引入参数识别领域,并针对结构时变情况下可能出现的信号交叠问题,利用脊提取技术、自适应切片域识别算法对原有切片小波基的方法进行了改进,提出了基于改进时频切片分解的系统参数识别方法。基于改进时频切片分解的系统参数识别方法首先依据响应信号的时频能量分布图自适应地在时频域上划分出切片区间,再利用逆变换算法重构还原出每个切片区间上的时域信号,从而实现了响应信号的分解。该方法的优点在于,可针对原信号自身的时频特征进行较精准的自适应信号分离,从而提高后续参数识别的精度。本文还结合振动方程,对脉冲激励和环境激励两种激励情况下该方法的相关理论公式进行了推导,并通过仿真算例展示了其良好的识别结果以及抗噪声能力。