钢管混凝土拱桥在服役中,由于种种原因可能会发生裂缝、老化或锈蚀等,从而埋下事故隐患。为了确保生命财产安全,研究钢管混凝土拱桥的振动特性(频率、振型等),快速有效的识别出结构可能发生损伤的部位,及时掌握结构的健康状况,是当前健康监测领域研究的热点问题。由于结构的动力特性和其物理参数直接相关,结构的损伤将引起相应动特性的改变。因此,如果能够建立结构动力特性与其损伤之间的映射关系,则可以利用结构振动测试信息来实现对结构损伤的判别。本文首先对模态参数识别技术的特征系统实现算法(ERA)和自然激励技术(NExT)做了简单的介绍,然后针对汕头市光华桥的试验模型进行了振动测试,获得桥面板和拱肋的振动响应,利用NExT和ERA进行模态参数识别,并与有限元分析结果进行比较,分析了误差可能产生的原因,对模型需要修正地参数给出了一些建议。本文重点研究了结构的损伤识别算法,提出了一种新的基于信号处理技术的损伤识别方法-传动函数损伤识别法。与以往文献中提到的许多损伤识别方法不同,传动函数损伤识别法不依赖于结构的有限元模型,不需要测量输入激励,算法简单,避免了大量计算带来的误差,而且可以用于在线健康监测,能较好的解决目前损伤识别领域面临的一些问题。根据不同的数据处理方法,提出了传动函数差值法(ADTF)、曲率传动函数法(CDTF)两种集中处理的识别算法。在上述两中损伤识别算法的基础上,考虑智能传感器的特点,结合分级算法理论,进一步提出了基于分级的损伤识别算法—分布式传动函数法(DCSADTF、DCSCDTF)和分布式传动函数综合法(DCSCOMBINED),最后通过两个算例(一个平面桁架的数值模拟和一个三维桁架实验)对上述算法在集中处理和分布式中的有效性进行了验证,并探讨了上述算法运用于智能传感网络的可行性。最后,在ANSYS中做了钢管混凝土模型桥在随机白噪音下的动态仿真,并把仿真数据应用于前面提出的损伤识别算法中,检验这些方法应用于钢管混凝土拱桥结构的识别效果,分析了上述几种方法的优点和不足,以及需要进一步发展和改进的方向。