近年来,基于振动的结构损伤识别方法得到了较快发展。但是,由于受到激励信息难以准确量测、测量噪声等因素的影响,基于振动的结构损伤识别方法在实际应用过程中效果不佳,为此,本文直接利用结构的振动响应构造振动传递率函数,通过小波包分析和主成分分析构造结构损伤特征向量,结合支持向量机进行结构损伤识别研究,主要研究内容如下:(1)评述了基于振动的结构损伤识别方法的国内外研究进展。(2)基于振动传递率函数小波包能量和支持向量机的结构损伤识别研究。首先,提取结构加速度振动响应信号,并计算相邻节点响应信号间的振动传递率函数;然后,采用小波包分解与重构算法对振动传递率函数的幅值进行分解,得到各个频带上的能量,并将其作为结构损伤特征向量;最后,利用支持向量机的分类和回归算法分别进行结构损伤位置及损伤程度的识别研究。五层三维框架结构的数值模拟以及振动台模型试验结果证明该方法不需要激励信息,可以在样本较少的条件下取得较好的损伤识别效果,且具有一定的抗噪声能力。(3)基于振动传递率函数主成分和支持向量机的结构损伤识别研究。首先,将振动传递率函数进行分组并构造振动传递率函数矩阵;然后,运用主成分分析方法对上述矩阵进行“降维”处理,提取前N阶主成分,并将其组合成一维损伤特征向量;最后,利用支持向量机的分类和回归算法分别进行结构损伤位置及损伤程度识别研究。五层三维框架结构的数值模拟以及振动台模型试验结果证明该方法不需要激励信息,且具有一定的抗噪声能力。(4)通过对比分析上述两种方法的损伤识别结果可以发现,基于振动传递率函数主成分和支持向量机的结构损伤识别方法优于基于振动传递率函数小波包能量和支持向量机的结构损伤识别方法。