作为结构自身固有特征,准确地获取模态参数和进行模态分析,能够帮助提升结构运营性能和判定结构健康状态。在结构响应信号成分复杂或模态分析遇到困难时,基于现代信号处理技术的模态分解方法也是结构模态参数识别中的一类重要方法。针对目前模态分解方法可能出现模态混叠或失真等现象,提出一种用于结构模态识别的新的模态分解方法—约束模态分解。方法的基本思想是基于单阶模态频域响应的峰值特性,利用结构响应的线性组合实现目标阶次模态响应分解,使能够完全符合结构原有振动特性。首先,分析结构响应线性组合的特点。然后,基于线性组合理念,提出频域响应峰值幅值约束的模态分解方法,通过迭代更新完成分解系数和固有模态参数的循环优化。进一步,针对频率密集的情况,发展频域响应峰值导数约束的模态分解方法,在此基础上为使模态分解过程更具聚焦性,研究局部峰值导数约束方法,只将部分关注的频率成分分离开来。接着,通过数值仿真验证约束模态分解方法的准确性,并分析算法稳定性能,得出幅值约束法的噪声鲁棒性较强,而导数约束法的模态分解精度更高的结论。关于导数约束法的频率点参数选取,给出能量判别指标来量化分解效果,将最小能量值对应的参数作为最佳取值。与此同时,研究噪声影响下奇异谱分析这一信号预处理技术对于信号去噪处理和模态定阶方面的积极贡献,简单分析其应用稳定性。最后,利用两跨连续梁数值模型和四层框架结构试验模型的模态分析,验证幅值约束法和导数约束法对于模态分解和模态分析的实用性。通过与现有模态分解方法的对比分析验证本文方法有较高的模态分解精度,且能够达成理想的模态分解目标。