结构损伤识别方法是结构安全性与完整性的必要保证,在如今我国全领域全方面蓬勃发展的背景下,结构健康监测与损伤识别是现今乃至未来学术及工程应用中的热点领域。工程结构的体量多数极其庞大,因此其损伤一般分布于局部位置,在识别方法中表现为优化参数的稀疏性。基于上述特性的稀疏损伤识别方法可以有效的提高损伤定位及识别的精度。除此之外,随着结构形式的复杂化,结构振动主动控制技术的应用范围也愈加广阔,因此研究适用于振动主动控制系统的损伤识别方法是十分必要的。针对上述研究形势及现存方法的不足,本文主要完成如下研究工作。首先,针对传统正交匹配追踪方法整体性不足、经验预估稀疏度的缺陷,提出IOMP方法。提出残差方差准则以及灵敏度相关性准则,剔除未损伤单元以实现损伤优先级排序,继而利用残差范数的L曲线确定实际损伤数量并进行损伤识别。针对Lasso回归模型传统求解方法中正则化参数确定困难以及损伤定位过程不独立的问题,提出改进的1l范数稀疏损伤识别方法。通过正则化参数的自适应迭代调整实现损伤优先级确定,类比IOMP方法利用残差范数L曲线确定损伤数量并识别。其次,依托于振动主动控制系统作动器实现结构激振的设想,以及针对基于模态参数的损伤识别方法存在的模态不完备性的问题,提出基于简谐激励的附加虚拟质量稀疏损伤识别方法。利用作动器简谐激励构造附加虚拟质量以扩充损伤结构模态参数,结合稀疏损伤识别方法实现更高精度的损伤定位识别。简支梁及三维空间桁架的数值模拟用于验证方法的准确性和稳定性。再次,考虑到振动主动控制系统运行时施加于结构的激励情况未知的工况,提出基于时域响应和频域响应的稀疏损伤识别方法。利用Newmark-β逐步法以及荷载识别反卷积方法推导时域响应关于损伤灵敏度,利用结构频响函数推导频域响应关于损伤灵敏度,分别建立线性稀疏损伤识别目标函数。多层多损伤剪切框架在地震激励及LQR算法控制激励下的数值模拟用于上述方法验证。最后,利用四层剪切框架主动控制模型试验,验证本文所提方法在实验室条件下的可行性及准确性。