由于外部荷载效应、环境的侵蚀及材料的老化等耦合因素，结构会出现损伤累积，造成力学性能退化，使得结构参数具有时变性，表现出时变力学特征。此外，工程结构在不同荷载条件、不同工作环境下，结构参数也会表现出明显的时变特征，如车-桥组成的耦合时变系统、人群-大跨度空间结构组成的时变系统。为保证工程结构在服役期间的安全性，其时变力学行为不容忽视。结构参数识别作为结构健康监测的重要研究内容之一，能够直观描述结构在全寿命过程中产生的性能退化、损伤演化规律。因此，研究结构参数的时变规律，变得意义重大。本文针对此问题，以工程时变结构为研究对象，采用小波理论、卡尔曼滤波理论等主要研究方法，利用理论分析、数值模拟及模型试验相结合的研究手段，开展了部分观测信息下工程结构时变参数识别方法的研究。研究内容主要包括以下几个方面：
　　（1）进行了小波多分辨率分析及无迹卡尔曼滤波估计理论研究。阐述了小波多分辨分析的原理和实现过程，对无迹卡尔曼滤波估计等方面进行了理论研究，给出了无迹卡尔曼滤波及小波多分辨分析的算法流程，并进行了不同噪声水平下无迹卡尔曼滤波估计系统响应的仿真分析。阐述了小波多分辨分析在结构参数识别中的应用，对单自由度以及二自由度线性结构系统进行了数值仿真分析，说明方法的可行性。
　　（2）提出基于部分观测信息的WMRA-UKF迭代时变参数识别新方法。该方法在部分观测数据条件下，研究无迹卡尔曼滤波技术对结构系统的状态最优估计，基于WMRA理论，融入无迹卡尔曼滤波技术，建立多自由度时变振动系统的时变参数识别迭代方法理论模型。将其应用于单自由度及多自由度结构系统，并进行了算法的抗噪性研究，表明该方法具有很好的准确性、适用性和抗噪性。
　　（3）为了进一步验证所提出方法的适用性，设计三层钢框架振动台模型试验，基于部分测试的响应数据，通过结构的刚度突变模拟性能退化、损伤发生，验证本方法用于识别结构系统时变参数的正确性与适用性。