基于模态参数在线识别的机械结构故障判断和状态监测是新近发展起来的一种有效方法,已广泛应用于各种重要工程领域。模态分析是以动力学中的结构振动理论和控制理论中的系统参数辨识方法为基础,从结构振动特征信号中得到结构的固有模态参数。由于机械结构在工作中难以获得激励信号,只能利用环境激励下的响应数据来识别结构模态参数。环境激励下的模态分析自上世纪60年代展开研究,至今取得了众多成果。然而这些方法都是基于脉冲激励和白噪声激励,并不适用于在复杂的环境激励下工作的机械结构。　　针对环境激励下机械结构的模态参数在线识别这一问题,论文作了以下研究:　　(1)分析了Ibrahim时域法(The Ibrahim Time Domain Technique,ITD)、特征系统实现法(Eigensystem Realization Algorithm, ERA)、随机子空间识别法(Stochastic Subspace Identification, SSI)等模态参数时域识别方法的基本原理并研究了提高模态参数识别精度的方法。通过ITD、ERA、SSI三种方法理论上的对比,得出三种方法之间的内在联系,并且利用同一个仿真信号对比研究三种方法识别模态参数时的区别和联系,分析研究了这三种模态参数识别方法的精度影响因素及提高其精度的方法。　　(2)提出了谐波激励下基于谐波小波滤波的模态参数识别方法,通过悬臂梁结构仿真试验验证了谐波小波滤波能够有效地抑制谐波激励的干扰。并以悬臂梁结构的模态分析实验来验证SSI法在实际应用中是有效的,为机械结构模态参数在线识别提供了理论和实验依据。