作为人类社会的重要生命线工程，输电塔一旦发生损坏或者倒塌都会带来非常严重的经济损失，甚至威胁到人身安全。输电塔一般是采用螺栓连接的钢结构，在风和空气的长期作用下有可能会导致螺栓松动甚至脱落，若不及时检测，后果不堪设想，因此输电塔的损伤识别非常重要。在螺栓损伤识别中，目前应用较多的“复拧法”等传统方法的发展具有相当大的局限性，这是因为传统方法技术含量较低、施工难度过大、操作成本过高。本文利用人工激励和环境激励下输电塔构件振动的非线性特性来识别构件螺栓连接处的损伤，采用的主要方法包括有随机减量、盲源分离技术、数值积分以及希尔伯特变换等。最后根据上述方法分离出来的频率—振幅曲线、频率波动值的均值和标准差等，判断构件振动的非线性程度，识别输电塔构件的损伤。本文的最终结论证明这些方法是可行的，是值得进一步研究的。本文内容包括以下几个方面：（1）简述结构损伤识别的发展现状，介绍传统的非线性振动理论。在介绍结构模态参数的识别方法时，着重介绍了本文用到的随机减量法、盲源分离技术和希尔伯特变换。并用数值模拟实例验证了盲源分离技术的可行性。（2）介绍了本文的实验情况，包括实验工况设计、实验现场、数据采集等。（3）对于构件在人工激励下的非线性特性分析，本文利用盲源分离技术提取出自由振动信号的一阶分量，再利用积分依次得到速度信号、位移信号，最终用希尔伯特变换得到不同损伤程度下构件的频率—振幅曲线。然后对各种损伤程度下的频率—振幅曲线进行了比较分析，寻找螺栓连接输电塔构件的非线性振动规律。（4）对于构件在环境激励下的非线性特性分析，首先利用随机减量技术，一定程度上去除了环境噪声的影响，得到结构的自由振动信号，然后再用和人工激励下同样的做法，得到构件的频率—时间曲线，分析环境激励与人工激励下信号的区别，最后用频率波动值的均值和标准差来研究构件的非线性振动。（5）总结本文所得出的结论与不足之处，对以后的研究提出一点建议。