随着土木工程领域技术地不断发展,我国各地建造了许多大型的复杂建筑物,同时结构安全性也日益受到人们的关注。建筑物在长期受荷载作用及遭受一系列自然灾害的影响下,难免会发生结构损伤,而损伤的不断累积则为事故的发生埋下了隐患。定期对结构进行损伤识别,可以提早发现损伤并修复损伤防止事故的发生。因此,结构损伤识别已成为土木工程领域的一个热门研究课题。本文对框架结构在不同已知条件下的结构损伤识别进行了深入研究。主要工作如下:首先,本文对国内外现阶段的结构损伤识别技术进行了介绍,并分析了不同技术方法的优缺点。其次,本文引入积分算子变换法重构响应信息,实现了最小二乘识别算法在输入已知和输出动力响应信息非完备的条件下的结构损伤识别。随后将辅助条件植入识别过程中,引出统计平均法,构成复合反演识别算法,利用该算法在输入未知的条件下精确地诊断出结构损伤程度和损伤位置,并能反演得到较准确的未知地震动时程。再次,本文利用子结构技术结合复合反演识别算法和扩展卡尔曼滤波识别算法协同识别结构损伤(即广义复合反演识别算法)解决了在输入激励信息未知且仅已知部分测点的动力响应信息情况下的结构损伤识别问题。最后,作者通过5层框架模型的振动台试验获得了模型的动力响应信息,并利用最小二乘识别算法、复合反演识别算法、广义复合反演识别算法识别模型损伤,验证了算法在损伤识别应用中的适用性。