新中国以来建造了大量基础设施,如今许多结构已投入使用几十年,容易因疲劳产生损伤问题;新建结构也越来越向大型化、复杂化发展,一旦发生事故将造成巨大经济损失。已经有大量研究开始结合传感器和计算机对结构进行实时健康监测,小波变换方法是其中一种。在许多基于小波变换的结构损伤分析研究中,建立的模型为一维桥梁模型。但是现实中存在很多三维结构,如车站等,其不止包括了一维梁、柱结构,还有二维平面结构。本文选择将振型作小波变换的方法,通过对襄阳东站高铁站模型站台层平面布置传感器来监测该平面的损伤情况。其主要工作有:(1)对小波变换方法的原理作了说明,并对常用的小波函数作了介绍。(2)在站台层平面的横向、纵向两个方向布置加速度传感器,并选择合理的传感器数量。(3)实际应用时无法检测到结构受到的激励,只能获得响应。因此文中利用自然激励技术,将白噪声作用下模型传感器数据作互相关处理,并通过计算功率谱、平滑数据、阈值处理等内容自动提取结构多阶模态参数。(4)用于识别模态参数的信号要求为平稳信号,否则识别结果不准确。因此文中用两种不同的异常荷载数据作用于结构,并对得到的加速度响应作异常信号识别。(5)结构损伤后,该位置的加速度会改变,从而导致由加速度识别到的振型数据产生变化。本文将损伤结构识别出的振型作离散小波变换,通过与结构健康状态时的小波变换系数作比较,计算小波系数相对变化量从而确定损伤位置。(6)Lipschitz指数具有识别数据奇异性的特点。利用这一性质,对损伤位置的小波系数进行Lipschitz指数计算,判断结构的损伤程度。通过不同工况下的小波变换损伤识别计算,获得了对二维平面结构的损伤识别效果较好的方法,对于实现结构实时健康状态监测有重要意义。