板状结构作为重要构件在天然气管道、航天航空等领域被广泛应用,它的损伤识别对其安全、稳定运行具有重要意义。兰姆波（Lamb Waves）由于具有传播距离远、对微小损伤灵敏等特点,被广泛应用于板状结构的损伤识别中。基于兰姆波的结构损伤识别方法一般是利用结构损伤反射波信号对损伤的大小和位置进行识别,但是结构损伤反射波信号相对于不经由结构损伤反射的信号较微弱,因此,如何提取与表征结构损伤反射波信号是损伤识别的关键。本文针对上述问题提出了一种奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis,SSA）与模糊熵（Fuzzy Entropy,FE）融合的板状结构损伤识别新方法,开展板状结构损伤识别研究,主要研究内容包括:（1）针对结构损伤反射波信号本身较微弱、且易被其它信号淹没的问题,提出一种新方法。首先对含有结构损伤反射波信号的原始信号进行奇异谱分析,提取结构损伤反射波信号的特征并进行重构,再利用重构后的信号来计算模糊熵,最后将归一化后的模糊熵作为结构损伤的表征指数对结构损伤进行识别。（2）为了验证本文所提出方法对各向同性材料板状结构损伤的识别效果,采用有限元仿真与实验相结合的方法对铝板模拟附加质量损伤进行了识别。有限元仿真与实验结果表明:奇异谱分析可以有效地提取模拟损伤反射波信号的特征,归一化后的模糊熵会随着附加质量的增大而减小,且两者间成近似成线性关系,利用这种关系可以对不同位置下的单一损伤和多损伤进行识别。（3）设计了碳纤维增强复合材料板（Carbon Fiber Reinforced Polymer plates,CFRP）损伤识别实验来验证该方法在各向异性材料板状结构中的损伤识别效果,实验结果表明:在碳纤维增强复合材料板结构中,该方法也可以有效提取模拟划痕损伤的特征,归一化后的模糊熵会随划痕长度的增长而增大,且呈近似线性关系,利用该线性关系可以对复合材料板模拟划痕损伤的大小进行识别。