在桥梁风致振动分析中，各种类型的气动参数扮演着重要角色，其中尤以桥梁主梁断面的气动导数、气动导纳和阶跃函数最受关注。本研究内容是紊流风场中获取桥梁结构气动参数的随机振动识别方法。围绕这一主题，对气动参数随机识别的核心算法、仿真研究、桥梁节段模型气动导数和气动导纳识别的风洞试验研究等方面展开详细研究。全文共分六章，主要内容如下： 第一章为绪论，介绍桥梁结构气动力模型、气动参数识别的研究现状、模态参数识别的时域方法以及本文的主要工作。 第二章首先介绍了气动导数识别的随机子空间方法，随机子空间算法在桥梁断面气动导数识别中已表现出了良好的适应性，已能较好的识别出系统的频率和阻尼比，但模态振型的识别精度尚无法令人满意。气动导数对模态振型相对变化的敏感性分析表明模态振型对某些气动导数项识别结果影响显著，因此本章在传统随机子空间方法（SSI）基础上，提出了改进随机子空间方法。为验证该方法的可行性，进行了平板节段模型的数值仿真。结果表明该方法有助于提高模态振型的识别精度，进而提高气动导数的识别精度。此外，平板模型的数值仿真还验证了气动导数的系统识别法对系统矩阵非对称性的适应程度。 第三章在仿真研究的基础上，完成了流线型薄平板模型和柳州红光悬索桥节段模型气动导数识别的风洞测振试验，分别采用随机子空间法和改进随机子空间法识别得到气动导数，并分析了信号处理方式对气动导数识别结果的影响。最后在风洞测振试验基础上，结合现有的研究成果讨论了气动导数之间的近似关系及其适用范围。 第四章首先介绍了机翼断面的气动导纳——Sears函数和桥梁断面等效气动导纳的概念以及后者的系统识别方法：总体最小二乘法和随机系统识别法，然后采用第二章提出的改进随机子空间法来获取气动导纳函数。作为对改进随机子空间法可靠性的验证，完成了平板模型气动导纳识别的仿真研究，并将改进方法与初始方法获得的频响函数进行了对比分析。通过流线型薄平板和柳州红光桥节段模型的风洞试验研究，证明了改进方法的可行性。 第五章首先介绍了几种常用的获取完整气动导纳函数的方法，然后在现有研究成果的基础上，基于气动导数（或阶跃函数）与气动导纳之间的近似关系，提出一套新的识别方法用来获取完整的气动导纳函数。该方法秉承了利用紊流风场中桥梁节段模型抖振响应同时识别气动导数和气动导纳这一基本思路，因此具有风洞试验简单易行、风场对结构的作用更符合实际工作状态等优点。最后，以平板模型和红光桥主梁节段模型为例，验证了该方法的可行性。 第六章为结论。