随着大量的桥梁、大坝等重要基础设施以及高层、超高层等大型建筑结构的兴建,其服役期间的安全也成为土木工程施工人员和科研人员日益关注的焦点。为避免此类重要土木工程结构的突然破坏而造成重大的生命财产损失,结构健康监测学科应运而生。损伤识别算法是结构健康监测的核心问题,直接影响结构健康监测结果的好坏。其中,基于现代信号处理技术和结构振动测试的损伤识别在近年来得到了广泛的研究和发展。本文在结构损伤识别方面做了以下工作：对结构健康监测的实际工程背景作一介绍,阐述对结构健康监测研究的重要性。对结构健康监测损伤识别算法中基于结构振动特征的损伤识别方法作一综述。总结了环境因素和结构运行状况对结构振动特征的影响。详细介绍了一种非线性时间序列分解方法,辛几何谱分析法(Symplectic Geometry Spectrum Analysis,简称SGSA),给出了该方法的理论推导和实现步骤。通过对一组人工合成的正弦信号的分析,证明了该方法可以将信号中不同尺度的波动分解开来,可用于原动力系统的重构和信号的去噪等,并通过对一实测温度数据的分解,说明该方法在信号趋势项提取方面的能力。辛几何谱分析法将信号分解为一系列独立的具有特定物理意义的叠加组分,分解组分代表原信号在频域内的局部特性。参照希-黄变换方法识别结构特征参数的理论,将该方法与希尔伯特变换相结合进行结构特征参数识别。通过数值模拟和对实验结构模型实测数据的分析,证明了该方法在结构特征参数识别中的有效性。对受单点外激励荷载作用的结构,根据结构频响函数的相关理论,仅利用结构加速度响应数据,建立了损伤指标。通过对损伤指标作辛几何谱分解,利用分解后的第一组分识别结构损伤,通过对一实验结构模型实测振动数据的分析对该方法进行了验证。环境因素和结构运行状况对结构振动特征参数有较大影响,利用辛几何谱分析法在信号趋势项提取方面的能力,通过对一受温度变化影响的简支钢梁一阶频率数据的分析,去除其中环境因素的影响,识别结构损伤的发生。