结构的振动模态参数是进行结构动力分析的基础，在结构有限元模型修正、结构损伤识别及定位、结构健康监测以及结构的安全性评估等方面有着重要应用。因此，准确、快速地识别结构的模态参数至关重要。传统的模态分析理论建立在已知激励和结构响应的基础上，利用频率响应函数或者脉冲响应函数对结构的模态参数进行识别。然而随着经济技术的飞速发展，土木工程结构体型越来越庞大、结构形式越来越复杂，难以对结构进行人工激振，不能得到激励信号，传统模态识别方法不再适用，但模态参数的识别更为迫切。而环境激励下的模态参数识别方法仅使用结构的响应数据，不需要人为对结构激振，不会对结构造成破坏，简单易行，使用广泛。但是一般的环境激励下模态参数识别算法均假设环境激励为白噪声，与实际情况存在一定的偏差。
　　本研究主要内容包括：⑴选取随机子空间法作为环境激励下的模态参数识别方法，并通过数值模型证明对于结构阶次的确定，稳定图法比子空间主角法有更好的效果。同时，在满足激励为白噪声的假设下，随机子空间法能准确识别出结构的模态参数。⑵采用精细积分法建立了荷载反演的基本格式，通过数值模拟证明当采样频率为所关注频率4倍以上时，精细积分法对于确定性荷载和随机荷载的反演均能达到较好的效果。⑶选取钢悬臂梁作为白盒子，用锤击法测得频响函数，并通过单模态识别法提取了白盒子的前五阶模态频率、阻尼比和振型，完成了对白盒子的动力特性标定。⑷在环境激励下测得白盒子的加速度响应，并结合标定过的动力特性，用精细积分法对白盒子上的激励进行反演。对反演出的激励进行分析，确定了符合白噪声激励的时间段，并选取了相应时段由该白噪声激励产生的响应，作为识别的输出数据，采用随机子空间法进行白盒子模态参数识别。⑸将白盒子标定时的动力特性与随机子空间识别出的模态参数进行对比，对产生误差的原因进行了分析。