近年来,结构健康监测的重要性和必要性已在业界形成共识。但大型结构健康监测的研究和实践仍处于起步阶段。B.F.Spencer教授已证明损伤是一个局部现象,从而提出密集布置传感器的思想,这对传统的有线传感器系统形成了挑战。因此,有利于降低成本,密集布置的无线智能传感器就成为大型结构健康监测系统的最佳选择。结构健康监测的算法可以分类为集中处理和分布式处理。传统的集中处理算法要求所有测量数据都要同步送到中央处理器。若传感器数量大量增加,则很难实施。Spencer教授新提出的分布式算法本质上是分区、分级处理,允许传感节点之间的交流和合作,并计及所测量的空间信息和局部信息。这种算法能最好地配合密集布排的智能传感网络,充分发挥其效能,真正实现足尺结构的现代健康监测。本论文的目标是针对大型复杂结构,基于最先进的智能传感器Imote2,构建一个采用分布式策略的健康监测系统。以汕头市光华桥为原型,在实验室按缩尺比例建成了一个钢管混凝土拱桥。这是同类研究中采用的最复杂的结构。文中采用了计算机模拟和实验测试,有线系统和无线系统,集中处理和分布式处理等多种方法进行分析、对比,主要完成了如下工作:完成了Imote2智能传感器的开发应用。解决了数据采集,无线传输,应用软件植入等问题,特别是数据采集的时间同步问题。按照Tinyos组件要求采用nesC语言编写了各种控制软件和随机子空间法等应用程序。并通过了一系列实验,验证了测试系统的可用性,为后续的实验研究做好了准备。着重研究了分布式模态识别方法。这是采用无线传感网络的健康监测系统分布式计算的基础。首先,讨论了子结构模态参数的识别方法-随机子空间法。提出利用频率稳定图结合奇异值熵导数,进行子结构系统模态识别的方法。并以一简支梁为例,通过仿真模拟振动测试,对比分析了集中式和分布式的识别结果。表明所提出的方法用于子结构模态参数识别是成功的。然后研究了一种新的无线网络拓扑结构下整体振型的求解方法。提出了在子结构模态识别后,通过粒子群优化算法求解振型调整因子,以调整子结构振型,从而获得整体振型的方法。通过对一个平面板的数值模拟,分析了不同子结构划分情况下,整体振型的识别结果。最后,针对钢管拱桥模型,进行了实验测试。在多种种工况下,用分布式算法计算了拱桥的竖弯振型,并与集中式算法进行了对比,结果是令人满意的。钢管拱桥吊杆的损伤识别是本文的最终目标,也是将分布式识别方法用于复杂结构的一次全新的尝试。首先建立了钢管拱桥的有限元模型,并将结构分为两个子结构,采用柔度曲率法对不同的损伤工况进行了识别分析。鉴于某些实际工程难于建模,同时为了比较不同方法的识别结果,另外采用了功率谱密度差和功率谱密度曲率差两种方法进行了损伤识别。表明柔度法和功率谱密度法的识别结果吻合较好。最后进行了钢管拱桥吊杆的损伤识别实验。考虑了测点布置和子结构划分方案。并采用松动吊杆螺栓的方法,在拱桥上制造相应损伤。然后进行了多工况的振动测试。最后,用上述分布式算法对吊杆进行了损伤识别,并对识别结果进行了分析、讨论。