近年来，土木工程结构的健康检测日益受到人们的关注。而如何准确识别结构的自振频率、阻尼比等模态参数，是土木工程结构健康监测、控制和状态评估等工作的核心问题。因此，模态参数识别技术及其理论基础已经成为土木工程领域的研究热点。受到工程结构自身尺寸、约束条件等因素的影响，难以对结构进行有效的人为激励，也难以有效地测量激励信号。因此，传统的基于输入输出信号的模态参数识别方法在实际工程中很少应用。相比较而言，环境激励下的结构模态参数识别方法在便捷性、安全性和经济性方面更加优越，同时也与实际情况更加相符，在实际工程中有着大量的应用。但是，现有的识别方法需要将激励假设为白噪声或平稳信号，这与环境激励自身的非平稳特性并不相符，因而这些方法的适用性并不充足。同时，现有方法在准确性、抗噪性等方面也有很多不足。
　　针对当前研究中存在的问题，本文开展了环境激励下结构模态参数识别方法的研究，主要工作内容有：
　　详细介绍了同步挤压小波变换(SST)、基于多重信号分类算法的经验小波变换(MUSIC-EWT)两种最新的时频分析方法及部分传统信号处理方法的理论。进而，将两种时频分析方法与传统的信号处理方法相结合，发展了两种环境激励下结构模态参数识别的方法，称为SST+NExT以及MUSIC-EWT+NExT方法。此外，因为高层建筑属于密集模态结构，分析其实测响应数据的过程中往往会出现模态混叠现象。同时，实测响应数据中往往存在大量噪声，也会影响到参数识别的结果。为此，将奇异值差分谱引入到SST+NExT以及MUSIC-EWT+NExT两方法的参数识别过程中，用来抑制噪声和频率混叠的影响。据此，发展了SST+SVD以及MUSIC-EWT+SVD两种改进方法。
　　利用四层框架结构的数值模型，对本文发展的几种方法的性能进行研究。通过SST+NExT和MUSIC-EWT+NExT两方法对脉冲激励和非平稳激励下结构的响应数据进行了分析，识别结构模态参数，评估方法的准确性、稳定性以及抗噪性。同时，与CEEMD方法的分析结果进行对比，验证方法的优越性。此外，利用SST+SVD和MUSIC-EWT+SVD两方法对加噪50%后的结构响应进行分析，验证奇异值差分谱的去噪能力和改进方法的优越性。
　　介绍了广州中信广场及其健康监测系统。以此为工程背景，利用SST+NExT、MUSIC-EWT+NExT两方法对建筑在台风“达维”作用下的实测加速度响应进行分析。将分析结果与CEEMD方法的分析结果进行对比，进一步验证了方法的实际工程应用价值。同时，也利用SST+SVD、MUSIC-EWT+SVD两方法对建筑进行参数识别，与SST+NExT、MUSIC-EWT+NExT两方法的识别结果进行对比，验证奇异值差分谱这一去噪手段的实际工程应用价值。
　　介绍了台北101大楼及其强振监控系统。以此为工程背景，利用SST+SVD、MUSIC-EWT+SVD两方法分析远场地震(汶川地震，2008年5月12日)作用下结构的实测响应，得到了结构的前三阶平动模态参数，并与有限元分析、频域分解法(FDD)的识别结果进行对比研究。最后，以台北101大楼为工程背景开展了瞬时频率求解新方法的研究。