近年来,随着国家经济的快速发展,在新建桥梁数目不断增加的同时,现役桥梁由于年代久远,受到环境、气候等因素的长期影响,加之动静荷载的作用和突发自然灾害和人为破坏,其自身的强度和刚度也在不断降低,各种损伤也由此产生,给桥梁安全带来了极大的隐患。因此桥梁结构的损伤识别,成为一个越来越受到专家和学者重视的研究方向。卡尔曼滤波法因具有一定的去除噪声干扰的能力,被用于基于检测数据的桥梁损伤识别中,但当前研究主要限于理论模拟,实验研究尚有待加强。为此,本文通过钢桁架桥室内试验对卡尔曼滤波法加以检验并改进,研究基于结构频率和振型测试信息的损伤识别方法,主要的研究内容和结论如下:(1)为了模拟钢桁架桥在实际环境中可能发生的结构损伤和受到的噪声干扰,设计了各种不同的工况,使试验更加符合实际。(2)对于不含噪声干扰的情况,运用频响函数提取结构的频率和振型数据,通过位移模态法得到结构振型差,再基于结构振型和频率相结合的方法,均能够对结构不同损伤的位置进行一个精准的判断。(3)尝试将结构频响函数和卡尔曼滤波方法相结合,对于含有噪声的实测加速度,先进行去噪处理,提高实测值的准确性,后进行损伤识别,准确识别损伤的位置。(4)将在航空航天领域中用于对目标轨迹追踪的衰减卡尔曼滤波技术引入到桥梁结构的参数识别中,以一个四跨连续梁桥为例进行模拟分析,将其物理参数粗略值作为观测向量,建立扩展卡尔曼滤波的迭代方程,然后引入遗忘因子,不断减小旧的观测数据对滤波值的影响,从而获得了较精确的结构物理参数值。(5)将衰减记忆滤波方法运用于对含噪声的实测加速度信号的处理中,通过对比加入遗忘因子前后运算获得的结构频率值,发现衰减记忆滤波法比卡尔曼滤波拥有更好的去噪能力。