为了确保导管架平台的安全生产作业,实时的监测其健康状况是至关重要的。因此,结构健康监测技术已成为学者研究关注的重要问题。这一技术的基础环节是从动力响应信号中提取反映结构变化的损伤敏感特征,并依此构建指标从而推断损伤。然而,很多研究表明,损伤敏感特征不仅会受到结构损伤的影响,还会受到环境因素的影响。对于导管架平台所处的海洋环境而言,波浪激励是其主要的环境因素,并且这一因素还兼具短时随机波动和长时随机演变效应。由此,损伤敏感特征的改变是否归因于结构损伤还是环境变化是很难判断的。据此,本文首先在模型驱动技术的框架下,提出了一种结构动力响应多点交叉张量映射的损伤敏感特征。在此基础上,将数据驱动技术中的不确定性分析方法引入,建立了一种全新的主成分分析方法,由此可实现损伤单一敏感特征的凝练。进一步地,通过构建数据样本与基准参考集的距离度量方法,提出了最终的损伤识别指标。经目标平台数值模型的检验,这一指标具备同时抵抗波浪短时和长时随机干扰的能力。在探究虚拟与现实监测数据之间背景场差异的问题中获得了重要发现,提出的噪声污染水平指示参数可以有效地度量二者的差异,通过将这种差异引入基准参考集的方式进行校准,可实现损伤识别方法由虚拟数据基础向现实数据环境的迁移。为了检验损伤识别方法的精度,对目标平台开展了物理模型试验。本文在对试验结果进行详尽的分析后发现,方法的准确性和损伤杆件的重要性具有直接的联系,对于重要性级别较高的两类构件,这一方法的识别精度能够达到95%以上。通过数值模拟和模型试验,损伤识别方法的有效性已得到了很好的检验。但在面向目标平台的实践应用中还将遭遇另一阻碍,即平台作业过程中产生的短时干扰效应,这一效应往往表现为很大幅值的瞬时脉冲。基于此,本文在充分分析了脉冲噪声具有的时频波动特征后,建立了一种基于峰度检验和Parzen窗概率密度估计的现场信号小波降噪处理方法。经模拟和现场数据检验,验证了这一方法的有效性,为损伤识别方法面向目标平台的实践应用铺平道路。在上述损伤识别方法和降噪方法的指导下,对目标平台自2019年1月以来的现场监测数据进行了应用。针对应用过程中出现的边缘效应,提出了均化平滑的处理方法,这一方法在消除了边缘效应的同时,还可以保持损伤识别较高的实时性与动态性,应用结果显示出很好的结构状态识别稳定性。由此可见,本文建立的损伤识别方法具有良好的应用效果,为随机海洋环境下海洋平台结构的损伤识别提供了一种具备参考价值的研究思路。