在桥梁健康监测及评估系统中,结构的模态参数非常重要。近年来,直接利用环境激励下的振动响应数据进行模态参数识别在各个研究领域中引起高度重视。用环境激励下的响应数据来识别桥梁结构的模态参数,无需对结构施加激励,激励是未知的,仅需要直接测取结构在风力、交通、地脉动等环境激励下的响应信号就可以识别出结构的模态参数。利用环境激励下的振动响应信号进行模态参数识别,一般需要对这些振动响应信号进行预处理,使之成为符合时域识别法所需要的信号形式,例如可以通过随机减量法从振动响应信号中提取自由振动信号的数据,应用NExT法将不同测点振动响应信号之间的互相关函数代替脉冲响应函数作为模态参数时域识别的输入数据。本文详细阐述了随机减量/ITD法、NExT/ERA法的理论背景,并用MATLAB软件编写出实现模态参数识别的程序。分别应用这两种方法识别出了一座混凝土连续梁桥数值模型的模态参数。通过与有限元理论结果的比较,验证随机减量/ITD法、NExT/ERA法对于桥梁结构模态参数识别的有效性。本文在基于风载激励下,重点研究了自然环境激励技术(NExT)和特征系统实现算法(ERA)的结合(简称NExT/ERA法)在桥梁结构模态参数识别中的有效性。随机减量/ITD法可以作为NExT/ERA法的印证。