随着动载荷识别技术的发展,越来越多的动载荷识别方法被应用到实际工程之中。如何提高载荷识别精度,成了人们关心的重要问题之一。论文以Wilson-θ逆分析法为基础,遵循由简单到复杂的原则,从单自由度系统、多自由度系统到梁系统,研究了动载荷识别方法对于各个参数的敏感度,并提出了相对应的修正方法。论文以定频干扰为突破口,分析了干扰的频率、相位、幅值对于动载荷识别精度的影响,得出了载荷识别对于干扰幅值的敏感度大于干扰频率大于干扰相位的结论,且干扰相位对载荷识别的影响很小,实际应用中可以最后考虑甚至忽略不计。本文提出了一种改进的变区间时域动载荷识别数值修正算法,该修正算法能够很好地解决原有修正算法因迭代区间选择不当而导致的识别结果不稳定的问题,有效提高了计算精度并将计算效率提高15%。仿真与实验结果证明该方法稳定且精度高,具有一定实际应用价值。论文研究了模型误差对载荷识别精度的影响,得出了载荷识别对模型整体质量误差的敏感度大于整体刚度误差大于整体阻尼误差的结论;载荷识别对局部模型参数的敏感度均小于相应整体模型参数。针对整体模型误差发展了一种基于Wilson-θ逆分析法载荷识别的模型修正算法,该算法能够很好地修正模型质量矩阵、刚度矩阵以及梁长度的整体误差,修正结果具有很高的精度,为模型修正提供了一个新的思路。