结构健康监测对于预防工程结构灾害事故的发生,保障结构的安全性、完整性与耐久性,具有重要意义。基于结构振动的损伤识别方法是结构健康监测系统的核心技术之一,其基本原理是通过分析结构模态参数或结构的动力响应的变化来进行结构损伤诊断。对于大型复杂结构的损伤识别,在对其进行动态测试试验时,通常需要安装大量传感器,并且需相应处理大量数据,不利于准确高效识别损伤,本文基于响应功率谱灵敏度分析,结合子结构分析方法,对可能发生损伤的关键子结构进行识别,验证了该方法的适用性与可行性。论文推导了通过响应功率谱灵敏度分析进行结构损伤识别的算法,并且介绍了动态子结构方法以及自由度缩聚技术,具体研究内容与结论如下:第一,根据时域内结构的随机响应公式推导出频域内的响应功率谱密度公式,在进行结构损伤识别时,求取结构模态参数对结构物理参数的灵敏度,并采用差分法近似代替导数灵敏度以避免复杂的偏微分计算。第二,在很多情况下,结构发生损伤的大概位置是可以知道的。本文引入动力分析的子结构方法以提高结构损伤识别的效率。使用子结构方法可将对整体结构的识别转化为对局部结构的识别。同时,针对大型复杂结构自由度数过高的问题,提出几种缩减结构自由度的方法,并分析比较几种方法的误差大小。第三,将功率谱灵敏度分析法与子结构划分缩聚法相结合进行结构的损伤识别。即将整体结构划分子结构并缩减自由度,组成新的凝聚后的整体刚度矩阵和质量矩阵。在此基础上进行功率谱的灵敏度分析,从而进行损伤识别。并将该方法应用于两个框架模型的损伤识别,验证其可行性与有效性。第四,根据六层框架的数值模拟模型建立实验室模型,进行模态试验研究。利用本文提出的方法对模型进行损伤识别,并与数值模拟识别结果对比,验证本文所提方法的有效性。