为了跟踪识别多输入多输出桥梁结构的时变模态参数,提出了一种基于滑窗技术与确定-随机子空间识别的时域识别方法(Sliding Window-Combined Determine-stochastic Subspace Identification, SW-CDSI)。首先,使用滑窗技术对连续测试数据进行窗口划分,讨论了窗函数、窗宽度及滑窗步长的确定标准,提出了基于稳定图法的窗宽度确定方法。然后,使用考虑多输入多输出的确定-随机子空间方法对各窗口内数据进行处理,实现在时域上对桥梁模态参数进行跟踪识别。最后,基于大比尺斜拉桥模型振动台试验测试数据,对SW-CDSI方法进行验证,并将SW-CDSI辨识结果与希尔伯特-黄变换(Hilbert Huang Transform, HHT)辨识结果进行对比分析。结果表明:SW-CDSI方法可精确地跟踪桥梁频率在时域上的变化情况,其比HHT方法具有更高的精度和稳定性。