近年来，空间结构的健康监测问题逐渐受到重视，但由于材料特性及施工误差等原因使空间结构具有初始随机缺陷，这导致结构的几何特性、损伤演变机制和承载能力与设计的理想模型有所差异。以设计模型计算出的监测方案不再完全适用于实际结构，因此需要在考虑随机特性的基础上研究适用于实际结构的传感器优化布置和损伤识别方法。本文以结构的易损性理论为基础，研究空间结构的不同小损伤工况对整体结构的影响，引入广义等效刚度的概念并据此定义杆件的重要性系数，在考虑实际结构参数和荷载随机性的情况下，建立随机样本并计算各样本相对应的最易损路径，统计所有随机样本的最易损路径上的杆件，从而确定传感器布设位置。将该方法拓展到动力分析中，对于每一动力时程，通过选取适当的计算间隔并考虑结构参数和荷载的随机性，提取动力过程中结构的时变响应，从而获得结构的重要杆件及动力传感器布设方案。通过算例验证了本文方法的有效性。对于空间结构，传统的传感器优化方法由于优化准则本身的局限性，导致最终的优化方案采集的结构振动信息不全面，模态识别效果不理想。本文考虑到Zernike矩的原理和优越性，将其应用到空间结构振型特征的表达，从而保留更全面的模态信息，使不同阶模态对应的Zernike矩差异更显著，然后引入Jaccard相似系数作为优化指标，用各阶振型Zernike矩幅值向量求得Jaccard相似系数矩阵，根据Jaccard矩阵的形态变化选择测点。本文同时还用MAC准则得出传感器优化布置方案，并通过实验比较两种方案的优劣，从而验证本文方法的有效性。本文还将Zernike矩应用到空间结构的随机损伤识别领域，将空间结构的振型向量转化为振型Zernike矩幅值向量作为损伤识别的参考指标，通过模拟结构模型的随机特性生成大量的随机结构样本，获得大量的参考指标，然后用这些指标训练随机森林，用随机森林进行损伤工况识别，取得了良好的效果。