基于振动的损伤检测方法是在不影响结构正常工作情况下,可实现对结构的长期或在线监测的一种结构损伤检测方法。环境激励的结构响应是一个随机过程,当结构出现损伤时,结构响应随之改变。JS散度(Jensen–Shannon Divergence,JSD)可以用于度量随机变量概率分布之间的差异。本文在时域响应的结构损伤特征量的基础上,结合非线性时间序列分析的相关方法,提出了一种基于振动的结构损伤诊断方法,以JS散度作为结构损伤识别指标,主要研究内容包括:研究单变量时间序列的相空间重构,主要分析延迟时间间隔的确定和最佳嵌入维数的选取方法,参数选取采用了损伤领域应用较好的自相关函数法、改进的伪邻近点法。分析奇异值分解降噪方法的基本原理,详细研究了该算法的实现过程,通过简支梁模型分析验证了该方法对噪声的有效抑制作用,得出结论:经奇降噪处理后,对于受到噪声影响的奇异谱,完全可以反映动力系统的真实特征。分析了互熵的概念以及奇异谱互熵的损伤诊断方法,通过信息熵概念推导出JS散度公式,研究JS散度应用到结构损伤诊断中,作为判断工程结构状况的一个新指标的实现过程。以美国土木工程协会(ASCE)损伤检测标准模型为基准,通过两种不同的方法,采用不同程度损伤的加速度响应进行相空间重构,获取含有与原系统等价的特征矩阵,将得到的矩阵进行奇异值分解,建立以奇异值为基础的JS散度,验证了JS散度作为损伤诊断指标的可行性;比较了奇异谱互熵与JS散度两项评价结构状况的指标的优劣性,结果表明JS散度的稳定性明显强于奇异谱互熵。JS散度可以作为一项很好的检测结构状况的指标。