桥梁结构的模态参数识别在桥梁健康监测系统的结构损伤识别及使用性能评估中具有十分重要的意义,国内外学者在利用总体经验模态分解算法(EEMD)及随机子空间算法(SSI)来进行信号降噪和模态参数识别方面已取得明显进展,但仍存在自适应性差、自动化程度不高等诸多不足,本文依托国家重点基础研究发展计划(2012CB723305)“桥梁结构行为演化理论与安全监测方法研究”,针对EEMD算法和SSI算法中存在的不足开展了深入的理论和试验研究,主要研究工作如下:(1)针对总体平均经验模态分解算法(EEMD)存在的不足提出了改进信号分解算法(AEEMD)。AEEMD主要包括:根据白噪声添加准则及白噪声幅值标准差与响应信号高频成分幅值标准差的最优关系,推导了添加白噪声幅值标准差和集成平均次数的理论计算公式;针对桥梁结构固有频率低、端点效应敏感程度高的问题,结合预测延拓算法和极值点延拓算法的优点,提出了抑制端点效应的新方法—多边形定位延拓算法;针对IMF分量中的模态混叠现象问题,在对桥梁结构响应信号进行分解时,引入了解相关算法和聚类分析算法;针对有效本征模态函数需人为筛选的问题,将互相关程度、信息熵、能量密度以及平均周期进行线性加权平均,构建了有效本征模态函数的筛选系数—有效信息系数。最后利用Matlab编写了AEEMD算法的程序代码,并利用仿真信号和实际桥梁结构响应信号对所提算法进行可行性分析和验证。(2)针对数据驱动随机子空间算法(DATA-SSI)存在的不足,提出了桥梁结构模态参数自动化识别算法(ADATA-SSI)。ADATA-SSI主要包括:针对桥梁结构系统定阶通常需人为参与的问题,在现有奇异值跳跃法定阶和稳定图定阶法的基础上,提出了奇异熵增量一阶导数自动化定阶算法;针对数据驱动随机子空间算法在时变结构模态参数识别中可靠度低的问题,引入“滑窗技术”对桥梁结构响应信号按时间进行合理分段处理,基于此,便可将一窗口内的系统视为时不变系统;针对桥梁结构真实模态筛选通常需人为参与、主观性较大的问题,提出了以“频率”为主要聚类依据,以“阻尼比”和“振型”为验证依据的真实模态筛选算法。最后将振动信号预处理、AEEMD算法以及ADATA-SSI算法相结合,提出了基于AEEMD和ADATA-SSI的桥梁结构模态参数自动化识别算法,并利用Matlab编写其程序代码。(3)借助涪陵长江大桥的检测数据,分别应用本文提出的AEEMD算法和原有EEMD算法对该桥梁结构主梁对应的响应信号进行降噪和重构处理,以验证AEEMD算法具有更好的分解与重构效果;再应用本文提出的ADATA-SSI算法对重构响应信号进行模态参数自动化识别,最后将识别结果与试验值、有限元计算值进行对比分析,以验证本文所提算法的可行性及优越性。(4)借助苏通大桥运营阶段的部分监测数据,先应用“探索性数据分析法”鉴别传感器采集的信号是否可用;再应用“多项式最小二乘法”消除实测信号中的趋势项和毛刺;然后应用“五点三次平滑法”对振动信号进行平滑化处理;最后利用本文提出的基于AEEMD和ADATA-SSI的桥梁结构模态参数自动化识别算法对该桥梁2015年的响应信号进行模态参数识别,并将识别结果与多篇文献中给出的理论值进行对比分析。分析结果验证了本文算法的可行性,最后以天为单位分析了该桥梁结构模态参数随时间的变化情况。