结构模态参数的时域识别方法是指在时间域内识别结构模态参数的方法。时域识别方法的研究与应用比频域方法要晚,是近十几年随着计算机的应用而发展起来的一门新技术。时域法可以克服频域法的一些缺陷。特别是对大型复杂结构,如大坝、桥梁、高层建筑物以及飞机、船舶等受到风、浪及大地脉动的作用时,它们在工作中承受的荷载很难测量,但响应信号容易测得,因此直接利用响应的时域信号进行参数识别无疑是很有意义的。目前模态参数时域识别的方法主要有时域最小二乘法、复指数法、ARMA模型时序分析法等。同时利用时域方法还可以对连续运行的设备,例如发电机组、大型化工机组等进行在线识别。这种在实际运行工况下识别的参数真正反映了结构的实际动态特性。由于时域法参数识别技术只需要响应的时域信号,从而减少了激励设备,大大节省了测试时间与费用,这些都是频域法所不具有的优点。本文的研究内容以及方法主要有以下几个方面：(1)首先介绍参数识别的基本理论,讲述参数识别方法的发展状况,介绍频域和时域参数识别的基本方法,对目前国内外对时间序列参数识别方法的研究和应用情况进行简要叙述。(2)对时间序列模型的原理和基本理论进行阐述。重点介绍时间序列的基本概念,时间序列模型的各种形式,时间序列的重要时域特性,包括对时间序列模型的一些理解。(3)阐述时序模型参数识别的建模过程。包括时序模型的参数估计和建模流程,以及时序模型的定阶和真假模态的辨别方法。(4)介绍超限高层模型的振动台试验的过程以及与本文相关的试验结果。然后简单介绍本文建模要用到的软件MATLAB的一些重要功能和优点,阐述利用MATLAB软件建立ARMA模型对试验模型结构进行参数识别的过程,得到识别结果,并将识别结果与试验结果进行比较,最后得出相关结论,提出需要进一步研究和改进的地方。