近年来,桥梁倒塌的事故越来越多,且有上升趋势。如何加强桥梁健康状况的监测和评估,实施全寿命周期的主动养护管理,受到桥梁工作者与全社会的广泛关注。桥梁健康监测系统中,有限测点下的传感器优化布置是基础,环境激励下的模态参数识别是核心,损伤识别方法是关键。本文采用理论分析、数值试验、软件开发和实桥应用验证的方法,围绕传感器优化布置、模态参数识别及损伤识别3个关键问题展开研究,主要研究内容如下:　　以现有传感器优化布置方法的研究成果为基础,研究桥梁结构基于模态可识别的传感器优化布置问题,提出了一种新的传感器优化布置方法—QR-MAC混合算法,并基于MATLAB平台开发了计算程序。结合一座连续刚构桥的传感器优化布置问题,对QR-MAC混合算法、有效独立法(EI法)和EI及MAC混合算法进行了对比分析。　　根据自然激励技术(NExT)与特征系统实现算法(ERA)的基本原理,针对NExT-ERA联合算法中系统阶次判定不够准确的问题,采用稳定图结合奇异值的判定方法提高系统阶次的判断准确度,并编制程序。通过数值试验验证了程序的正确性及噪声鲁棒性,同时以一座三跨连续刚构桥为背景,对比了采用稳定图结合奇异值进行阶次判定的NExT-ERA联合算法与随机子空间算法的模态参数识别效果。　　将NExT-ERA模态参数识别算法与基于等效柔度矩阵的损伤定位向量法结合,编写环境激励下桥梁损伤定位向量法的计算程序,首次将基于等效柔度矩阵的损伤定位向量法成功应用于桥梁结构损伤定位。通过数值试验,对基于等效柔度矩阵的损伤定位向量法在不同损伤位置、不同损伤模式和不同噪声水平下的损伤识别效果进行了验证。通过一座钢桁架桥梁的实桥测试结果验证了基于等效柔度矩阵的损伤定位向量法的损伤识别结果的可靠性。　　为改进基于等效柔度矩阵的损伤定位向量法仅采用加速度振动数据可能误判和漏判的局限,在基于等效柔度矩阵的损伤定位向量法基础上,建立了基于应变与加速度融合的损伤定位向量法,以提高损伤识别的精确度,并减少误判和漏判。通过数值试验对基于应变与加速度融合的损伤定位向量法的损伤识别精度进行了验证。结合一座钢桁架桥梁的实桥测试结果,对基于应变与加速度融合的损伤定位向量法与基于等效柔度矩阵的损伤定位向量法的识别结果进行了对比分析。　　基于上述桥梁结构传感器优化布置、模态参数识别和损伤定位向量法,构建了环境激励下桥梁结构损伤识别的分析方法体系。以实际桥梁工程为背景,系统进行传感器优化布置、环境激励下模态参数识别和损伤识别分析,验证了桥梁结构损伤识别分析方法体系的正确性及可靠性。