随着现代工业水平的快速发展,各类大型设施和复杂结构不断涌现,尽管材料强度有了大幅提高,但其在服役过程中的性能衰退和损伤问题仍然无法避免,重要结构的使用维护问题面临诸多挑战。因此,基于结构健康监测（Structural Health Monitoring,SHM）技术对其服役状态进行实时监测、诊断、评估和预测以避免造成灾难性的后果具有重要的工程和社会意义。机电阻抗技术（Electromechanical Impedance,EMI）作为典型的主动式结构健康监测方法之一,已经在航空航天、土木工程和机械故障诊断等领域得到了较多的应用。该技术具有抗干扰能力强、测量原理简单和损伤检测灵敏度高等优点。现有机电阻抗监测方法主要基于直接采集阻抗信号并计算其对应损伤指标的处理方式,而基于压电传感器（Piezoelectric transducer,PZT）和被监测结构之间机电阻抗模型的监测方法和损伤定位方法由于较为复杂,故现有相关研究较少。针对上述问题,本文围绕基于压电传感器和机电阻抗理论模型的结构健康监测方法进行了较为深入的研究,提出了一种适用于粘贴式圆形PZT的机电阻抗模型,以及特征信号处理的新方法,推动了该领域的进一步发展。本学位论文的主要创新性总结如下:（1）在机电阻抗耦合理论模型方面:提出了适用于粘贴式“圆形PZT-结构”的机电阻抗新模型。针对现有压电陶瓷传感器机电阻抗和导纳模型的局限性,发展了一种适用于圆形压电陶瓷的新理论模型。该模型具有结构形式简单,压电传感器和主结构的机械阻抗耦合关系明确,精度高等优点。本模型的提出进一步完善了现有机电阻抗和导纳模型的理论体系。（2）在机电阻抗特征信号提取方面:提出了适用于“圆形PZT-结构”机电阻抗信号处理的新方法。基于本文提出的新型机电阻抗和导纳耦合模型,发展了一种适用于表面粘贴式的圆形PZT的特征信号处理方法,命名为DCMI（Directly Coupled Mechanical Impedance）信号提取法。此法将圆形PZT的理论模型分为“损伤敏感项”和“损伤不敏感项”两部分。通过理论推导,可获得对损伤变化更为敏感的DCMI信号。基于该提取信号计算损伤指标或定位成像均可获得更优的结果。（3）在定位算法方面:提出了适用于机电阻抗技术的概率加权损伤定位改进算法。结构健康监测技术领域当前应用较多的定位方法是概率加权损伤成像（Probability-weighted Damage Imaging,PDI）法,但 PDI 算法在机电阻抗技术领域暂未发现应用,且经典PDI算法存在“近边界”损伤定位效果较差等局限性。因此,本文对经典PDI算法进行了改进,提出了 MPDI（Modified Probability-weighted Damage Imaging）算法,并与经典的 PDI 算法进行详细地对比分析。研究结果表明,MPDI算法能够有效地弥补经典PDI算法的局限性,提高成像效果。（4）在基于机电阻抗模型的损伤成像方面:提出了基于“DCMI-MPDI”的结构损伤定位新方法。为了提高基于机电阻抗信号对结构损伤进行损伤定位和成像的精度,本文首次提出了一种综合损伤定位成像法,即将提取的DCMI信号和改进后的MPDI算法进行集成,形成了“DCMI-MPDI”损伤成像法,并将该方法应用于金属结构和复合材料结构的损伤定位和成像以研究该方法对“近边界”损伤和其它位置损伤的定位精度问题。实验验证结果表明,本文提出的“DCMI-MPDI”方法能够精确地对结构损伤进行识别和定位,具有良好的工程应用前景。