现代工程中的各种结构都朝着精度高、自重轻、体积大的方向发展,结构的复杂动力学特性研究变的尤为重要。在实际工程领域中,使结构系统产生振动的振源常常是随机振源。故此需要对这些工程结构的随机振动,特别是非线性随机振动进行控制。准确快速识别随机激励下非线性结构系统模型参数对工程实际中的控制器设计、健康监测和损伤诊断等方面有着至关重要的作用。本文主要研究了高斯白噪声激励下非线性系统的参数识别问题。先应用广义谐和函数,区分系统快变量和慢变量,再通过随机平均法,得到关于系统慢变量的平均It?随机微分方程,并求解与其所相应的Fokker-Plank-Kolmogorov(FPK)方程,得到了系统响应的平稳概率密度函数。在等效平均系统动力学行为分析基础上,引入Markov扩散过程理论,建立了平均It?随机微分方程中的漂移系数和扩散系数表达式中所含系统物理参数与随机激励强度的识别方程,将方程残差作为目标函数,待识别系统参数作为优化变量,提出了适用于非线性系统的势能函数、恢复力参数、阻尼力函数、阻尼系数和高斯白噪声激励强度的参数识别方法。应用该方法,分别研究了高斯白噪声激励下典型非线性动力学系统van der Pol振子、Duffing-van der Pol振子以及含时滞反馈控制的随机系统的参数识别问题。应用Monte Carlo数字模拟对所提高斯白噪声激励下非线性系统的参数识别方法进行了仿真验证,仿真结果表明所提的参数识别方法对上述系统的各项物理参数和高斯白噪声随机激励的强度皆具有较高的识别精度,验证了所述高斯白噪声激励下非线性系统参数识别方法的有效性和可靠性。