近年来,结构健康监测系统越来越多的被安装到桥梁、隧道、大跨空间结构、超高层结构、海洋平台等大型土木工程结构中,它能够实现对结构的运营状态进行监测和预警,对提高结构的运营效率及保障人民的生命和财产安全有着重要意义和价值。然而作为结构健康监测系统核心技术之一的系统参数识别却未从根本上得到解决,严重制约了结构健康监测系统的发展。系统参数识别可分为物理参数识别和模态参数识别,系统物理参数是系统当前状态的直观表述,也是进行系统可靠性评价需要直接应用的参数；系统模态参数是物理参数的函数,能够间接反映系统物理状态的变化,从而可以定性和定量地判别系统状态的改变,两者都是结构健康监测的重要内容。论文主要研究了子空间辨识方法的理论及其应用,通过理论分析和数值算例验证了其识别系统模态参数的有效性,并结合一种新颖的智能优化算法——和声搜索算法,进而识别出系统的物理参数,由此可以定性和定量地判别系统状态的改变,达到健康监测的目的。主要工作内容如下：(1)针对传统模态参数识别方法需要激振设备,对系统进行激振以获取系统的输入与输出响应数据,才能实现模态参数识别。本文介绍了基于环境激励的随机子空间辨识算法,采用数值算例验证了该方法在输入未知的情况下,能仅根据系统的输出响应数据有效识别出系统的模态参数。(2)对随机子空间辨识算法的基本理论和推导进行了深入研究,提出基于Householder变换的改进数据驱动的随机子空间辨识算法。数值算例的计算结果表明,该改进算法能在保证算法计算精度的前提下有效提高计算速度。(3)分析讨论了系统的阶次和Hankel矩阵维数对随机子空间辨识算法的影响,在现有主要的系统定阶方法的基础上稍作改进,提出了奇异值差值斜率法和奇异熵增量斜率归一化法。另外,创新性的将基本和声搜索算法与确定Hankel矩阵适当的维数问题相结合。(4)研究了随机子空间辨识算法与和声搜索算法相结合的系统物理参数识别方法,把系统的物理参数识别当作优化问题来考虑,定义了由随机子空间辨识算法识别出的系统模态参数构建的目标函数。从三自由度数值算例的识别结果可以看出,该方法能够有效地识别出系统的刚度参数,算例中系统刚度的最大识别误差为3.52%；而基于模态置信准则改进算法的目标函数和动态自适应调整参数PAR及bw定义方式后,系统刚度的最小识别误差仅为0.03%。(5)将随机子空间辨识算法应用于损伤识别领域,提出基于子空间正交特性、基于卡尔曼滤波的预测误差分析和结合改进和声搜索算法识别系统物理参数的分步损伤识别方法。