为准确评定新建工程结构质量和在建结构服役能力,人们希望能够通过检测的手段把握工程结构的当前性态.工程结构系统识别技术利用动力检测得到的结构动力响应测量信息实现对结构模态和物理参数的了解,避免了一般静力和局部检测技术缺乏对结构整体特性了解的缺陷.该文对基于时域测量信息的工程结构系统识别技术进行了深入探讨,初步建立了利用时域测量信息进行大型复杂结构单元层次物理参数识别的基本框架.为明确工程结构时域识别问题的本质,该文首先对几种与结构时域识别相关的识别问题进行了总结,提出了广义平衡误差算法.该类识别方法涵盖了所有以系统的某种平衡为约束,以消除相应的平衡误差为目的的识别问题.工程结构时域识别方法的第一步应当将识别参数从真实结构的数学模型中提取出来.通过对结构有限元模型理论的分析,该文建立了基于反应力向量灵敏度的时域参数化方法,该方法将有限元动力平衡方程转化为以待识别物理参数为未知量的线性代数方程组.对识别方程的系数矩阵—反应矩阵进行了研究,提出了振型反应矩阵的概念.以振型反应矩阵的各行子矩阵作为一组基矩阵,可以张成一个线性的矩阵空间,结构在各时刻的反应矩阵落在该线性矩阵空间内.提出了特征试验的概念,并用其比较了基于动力试验识别方法和基于静力试验识别方法的优劣.对一个单元包含多个物理参数、多个单元物理参数相同的线性参数融合问题进行了讨论并提出了解决方法.对未知荷载的存在对识别问题的影响进行了讨论,提出了直接消去法和直接代入法以解决存在未知荷载的情况和未知荷载时程完全相关的参数识别问题.通过对多种典型结构形式反应矩阵的比较,研究了结构时域识别问题的病态特性.病态的结构时域识别问题对测量噪声较为敏感,低水平的测量噪声使识别结果产生极大波动.为缓解结构时域识别问题的病态性质,该文考察了正则化方法在结构时域识别问题中的应用效果.研究结果表明:一方面,在存在测量噪声的情况下,带参数约束的正则化方法可以得到识别精度较好的识别结果;另一方面,由于时域识别的病态性,在考虑测量噪声的结构识别问题中,获得高精度的识别结果相当困难,应结合其他信号数据处理手段,以获得对结构真实特性的准确把握.建立了结构时域识别的超单元模型.对超单元模型的划分方法和超单元边界荷载未知问题进行了讨论.提出了超单元识别模型的划分原则.分析结果表明,超单元方法可大大提高结构系统识别的效率.引入超单元边界荷载平衡为物理条件,在对超单元边界荷载的反演研究的基础上提出了结构大系统识别的分层递阶算法.识别算例表明,结构大系统分层递阶算法可以提高各单元边界荷载的平衡性.但是由于反演的超单元边界荷载误差因识别问题的病态性质而放大,所以结构大系统分层递阶算法的识别精度有待进一步提高.