该文对结构健康检测的方法进行了总结和对比,得到了一些有用的结论:结构损伤必然会在结构的内禀动力特征上得到完整的反映,而且应变类结构动力参数比位移类结构动力学参数对结构损伤更为敏感.因此结构的内禀动力特征足以作为结构损伤识别的依据.结构的自振参数是基于动力学参数的结构损伤检测技术的主要研究对象,该文着力于研究与开发基于模态识别的大型土木工程结构健康检测系统,介绍了模态参数辨识的基本原理和参数识别的主要方法,根据大型土木工程结构的检测实际情况和该文研究的实际需要,基于Fortran语言开发时域法模态识别系统MISHM(Modal Identification System for Health Monitoring),其识别结果经过验证精度是比较高的.在该课题组前有研究的基础上用有限元方法对实际工程结构二滩拱坝作了模态分析和时程分析得到结构的理论模态参数和结构的时程响应,分别考虑坝体、一倍坝基空库和三倍坝基三种情况在不同损伤状态下的自振特性和动力荷载作用下特征点的时程响应,并将分析结果作为输入数据输入神经网络进行训练,利用多层前向人工神经网络的自组织学习功能设计一个基于人工神经网络的智能健康诊断系统,且该系统的知识库可实现自主进化.将坝体在不同损伤状态下的时程响应用MISHM程序进行识别,得到结构的试验模态参数.输入上述已建立好的神经网络系统进行识别,对7种损伤状态都能进行有效的识别.该系统经过进一步完善可以用于大型土木工程结构在正常使用情况下的在线识别.