为了满足工程的安全准则,动态载荷识别作为一个有实际意义的课题被关注,而目前使用较为普遍的是正则化方法。当噪声水平较低时,正则化方法的结果较为理想,反之较高时,其结果并不理想。本文针对正则化方法在载荷识别应用中的弊端基于现有方法提出几点改进措施,使正则化方法可以适用于高水平噪声条件下的动态载荷识别问题,对实际工程中动态载荷识别问题的解决具有一定的理论指导意义,具体有以下几点内容:首先,介绍了动态载荷识别问题的发展及现状,针对动态载荷识别理论仍然存在的问题阐述了本文的主要研究内容高水平噪声下基于正则化方法的动态载荷识别问题。其次,介绍了Tikhonov正则化方法和积分滑动平均方法,讨论了几种常用的最优正则化参数选取方法的优缺点。数值仿真例子验证了基于积分滑动平均方法的正则化方法可以有效克服高水平噪声带来的影响。再次,基于对商函数方法在算法上的改进,提出一种用于选取最优正则化参数的自适应商函数方法。自适应商函数方法与商函数方法相比较具有算法简便的优势,可以得到比传统方法精度更好的动态载荷识别结果。最后,针对服从均匀分布的非高斯噪声,引入了适用均匀噪声的L_∞范数正则化方法。基于正弦级数曲线拟合技术,提出了可以有效解决高水平均匀噪声情况下动态载荷识别问题的曲线拟合L_∞范数正则化方法。曲线拟合L_∞正则化方法对基于遥测数据的动态载荷识别问题具有较高的指导意义。