大型复杂结构健康监测(Structural Health Monitoring,SHM)系统的安装产生了海量监测数据,传统结构分析与数据处理技术使得监测数据得不到实时分析处理,导致不能及时评估结构工作状态并进行危险预警。为了解决这一问题,该文对传统多粒子群协同优化(Multi-Particle Swarm Coevolution Optimization,MPSCO)算法进行分布式并行化改进,开发了基于云计算的PMPSCO算法。在此基础上,提出了基于PMPSCO算法的框架结构物理参数辨识方法,并在MATLAB分布式云计算平台上对一个15层框架数值试验和一个7层钢框架实验室试验进行结构物理参数辨识,探讨了接入不同分布式并行节点数时该算法的加速关系。辨识结果表明:PMPSCO算法具有良好的精度、稳定性和拓展性,可通过增加接入的分布式并行节点数灵活提高算法运算速度,以满足结构监测数据实时处理的要求。