海洋平台已成为海洋油气勘探和开采不可或缺的重要基础设施,因此,研究海洋平台结构健康监测方法,对于及时发现损伤、保障生命财产安全具有重要意义。本文的目的就是通过室内海洋平台结构振动监测,基于监测数据实现海洋平台的模态参数识别及在线损伤诊断。以室内平台模型为基础,开发海洋平台振动监测系统,获取结构无损伤和有损伤的振动监测数据,分别利用增强频域分解和随机子空间方法得到平台模型模态参数,对比两种方法的模态识别结果,最后基于柔度矩阵建立损伤指标进行结构损伤定位。结果表明,增强频域分解法可识别更多的模态信息,而随机子空间方法对损伤变化更加敏感。针对随机子空间方法模态信息识别不全的问题,引入变分模态分解方法分解重构信号,并利用粒子群算法搜寻变分模态分解方法的参数最优组合值。建立仿真信号,与经验模态分解和集合经验模态分解方法得到的分量特征信息结果进行对比验证。最后结合变分模态分解方法与随机子空间方法进行平台的模态参数识别。结果表明,对比单一随机子空间方法计算的模态参数结果,基于变分模态分解和随机子空间方法的模态识别方法多识别一阶模态,且模态识别结果稳定。为避免由算法差异导致模态信息丢失造成损伤误判的情况,采用随机子空间方法中的Hankel矩阵和卡方检验方法,建立基于结构损伤前后的Hankel矩阵残差的损伤指标。并在卡方检验的基础上引入马氏距离方法,更新损伤指标。结果表明,基于马氏距离建立的损伤指标对环境激励具有良好的鲁棒性,具备结构健康监测能力。最后根据系统的Hankel矩阵计算结构模态参数,提出一种振型相对变化值的计算方法,完成平台损伤的定位识别。为实现平台的在线监测及损伤诊断功能,基于卷积神经网络中的Alexnet模型,采用随机子空间法的稳态图作为输入样本,并对Benchmark模型进行了三种工况下的仿真试验,取得良好的诊断效果。然后将其应用于室内平台损伤诊断,并采用变分模态分解方法自适应分解重构信号,更新稳态图。结果表明,改进后的神经网络测试准确度提升,且测试结果更加稳定,可应用于海洋平台的健康监测。