随着国民经济的快速发展和建筑结构设计水平的不断提高，形式多样的大跨空间结构在我国得到了广泛的应用，空间结构受力合理、自重轻、抗震性能好，因此很多公共设施等建筑多选择这种结构形式。空间结构在灾后多作为重要的避难场所，因而对其震后安全性能评估尤为重要。大量震害分析表明，由于钢材料焊接质量不良，施工工艺等因素的影响，结构在经历强烈地震作用后可造成部分钢构件破坏，屈曲或断裂，节点局部的抗弯刚度降低，支座处锚固的松动和支撑连接处混凝土压碎等，这些损伤都将影响空间结构的继续使用，对其结构的安全性造成很大的威胁。　　本文以空间结构震后三种主要损伤形式为研究对象，结合深圳机场T3航站楼振动台试验，通过结构中布置的多传感器，应用结构震前和震后两个关键阶段的结构响应监测数据，对空间结构震后损伤判别方法进行研究。其中包括杆件损伤，节点损伤和支座损伤等损伤形式的损伤类型判别研究，最后又对空间网壳结构的震后综合判别方法进行了研究。论文的主要研究内容和结论如下：　　(1)研究基于多传感器信息的空间结构损伤判别问题。对于杆件与节点数目众多的空间钢结构体系，应用数据融合方法对多传感器信息进行数据融合，并采用小波包分析方法建立的空间钢结构损伤敏感的损伤指标，应用聚类分析方法对震后空间结构的损伤位置进行判别分析。研究小波函数和小波分解层数选择问题，并考虑噪声等因素对损伤判别方法的影响情况。采用的基于聚类分析对损伤位置识别的方法大大缩减了训练样本的数目。通过单层网壳和工程实例数值仿真分析，证明了该方法的有效性和工程可行性。　　(2)研究空间结构支座损伤识别问题。针对空间结构震后支座处的损伤，应用本文提出的损伤判别方法对深圳机场T3航站楼振动试验中支座损伤进行研究，振动台试验结果证明了该方法的有效性。　　(3)研究空间结构节点损伤位置与损伤程度的识别方法。通过基于小波包分析建立的损伤指标向量研究节点损伤位置判别问题。应用弹簧单元模拟空间钢结构节点损伤情况，并根据静力和动力分析结果证明了该模拟方法的可行性，通过对各种传统BP神经网络训练函数的对比分析，结合改进的BP神经网络技术，解决了适合于空间结构节点损伤程度识别问题。通过深圳机场工程实例验证了该方法的工程可行性。　　(4)研究空间结构各种损伤类别识别方法。基于前面各部分研究成果，对空间结构震后常出现的支座损伤、杆件损伤和节点损伤三种不同损伤类型，采用统计判别分析方法对空间结构震后损伤类型的判别进行了研究。通过对比贝叶斯统计判别方法与Fisher矩阵判别方法的分析结果，给出了判别准确度较高的分析方法。本文提出的方法解决了空间结构损伤类型判别的问题，同时通过振动台试验结果对该方法进行了有效验证。　　(5)基于单层球面网壳提出的损伤程度判别标准，研究空间结构震后损伤程度的综合评价问题，应用小波包分析和多传感器信息建立对结构震后损坏程度评价的综合损伤判别指标。采用统计控制方法，得到单层球面网壳结构震后损伤等级判别的定量指标大小，将以往震后对结构通过现场勘察的损伤评价的定性分析增加了定量评价指标。研究环境激励，噪声污染等对综合损伤指标的影响情况，并对多种不同地震波作用下损伤指标的变异性进行了研究。通过一单层网壳的工程实例验证了该方法的有效性。