工程结构模态辨识和损伤识别作为健康监测与安全性评估核心技术和理论基础，已经成为了土木工程领域关注的焦点和研究的热点。鉴于工程结构具有结构尺寸大、约束条件复杂、造型复杂等特点，对工程结构进行人为激励以及对激励信号进行有效的测量变得非常困难，从而传统的基于输入输出信号模态参数辨识理论和方法在工程结构中难以适用，而环境激励下的结构模态参数辨识方法具有其自身突出的优点：不需要施加人为激励、不需要测量激励信号、测量费用较低、测量时不影响结构的正常工作、更加符合实际情况等，在工程界得到了广泛的应用。但现有的模态参数辨识方法在精度、鲁棒性、效率以及经济性能指标等方面仍然存在许多缺点，在实际工程中的应用尚处于发展阶段，仍需进一地步深入研究和不断完善。本文针对环境激励下工程结构模态参数辨识方法进行了研究，并针对这些方法存在的不足进行了改进，进一步研发了模态参数辨识的软件系统。归结起来主要内容如下：①在简要介绍工程结构健康监测、安全性评估的重要意义的基础上，详细论述了环境激励下工程结构模态参数识别的研究背景和意义。对环境激励下模态参数识别的主要方法进行了阐述，最后介绍了本文的主要工作内容。②针对EMD分解出现的端点效应问题和模态混叠问题，通过实例分别采用了基于支持向量回归机抑制端点效应的EMD方法和基于Hilbert特性的EMD模态解混叠方法。实例结果表明：本文所采用的改进方法能够有效抑制端点效应和消除模态混叠现象。进一步运用改进的EMD方法对四层钢框架试验进行了模态参数的辨识，证明了改进EMD方法能够正确识别结构模态参数。③针对信号预处理方法NExT法进行了改进，并将改进的NExT法和五种模态参数辨识方法（STD法、ITD法、复指数法、ARMA法和ERA法）相结合来识别结构的模态参数。通过同济大学十二层钢筋混凝土模型振动台试验数据，作者利用改进的NExT法和未改进的NExT法，开展了小震作用下和大震作用下的结构模态参数识别工作。结果表明：针对地震作用下结构模态参数识别的实例，改进的NExT法比未改进的NExT法具有更高的精度。④利用MATLAB下的GUI平台，研发了环境振动下结构模态参数辨识的可视化软件系统。包括文件读取模块，几何数据模块，振动数据模块（包含数据处理，例如滤波，奇异熵去噪等），处理分析模块（包含各种参数识别方法，例如随机子空间法、HHT法、STD法等），结果处理模块。基于所研发的软件系统，对数值算例钢桁架悬索桥在环境激励下模态参数问题进行了辨识，结果表明：整个辨识过程既清晰明了又准确方便。