在土木工程中,结构健康监测系统是各类结构在安全运营中的关键一环,当土木工程中结构出现各种损伤后,往往能引发重大的安全事故,为了避免此类事故的发生,结构的损伤识别就显得尤为重要了。本文综述各类结构损伤识别方法的研究现状,并简要分析了使用较多的结构损伤识别方法的优缺点,结合形态学滤波器应用完备聚合经验模态分解方法进行结构损伤识别,并以剪切型结构模型和实测地震中建筑结构为例,对文中方法进行验证,所做的主要工作及结论如下:1)由于一般的线性滤波器和传统的带通滤波器对同时含有白噪声和间歇噪声的复杂信号降噪效果较差,因此本文应用近些年来较为流行的形态学滤波器,采用模拟的仿真信号进行降噪试验,并在试验中分别对比三种结构元素组成的不同滤波器的降噪效果,实验表明对于同时含有白噪声和间歇噪声的信号,广义形态学滤波器能够全程自适应降噪,有着较好的降噪效果。2)详细介绍对比了经验模态分解、聚合经验模态分解和完备聚合经验模态分解三种信号分解方法,并研究分析了模态混叠现象产生的原因及改进方法,以仿真信号和实测的响应信号为例子,对上述三种方法进行对比研究,研究中发现:经验模态分解方法存在较为明显的模态混叠问题;聚合经验模态分解通过加入噪声辅助,改善了模态混叠问题,但由于加入的噪声未能完全消除,有其不足;而完备聚合经验模态分解在聚合经验模态分解的基础上通过加入成对的正负白噪声,能够消除噪声带来的影响,大幅改善模态混叠现象。3)由结构响应的本征模态函数分量做希尔伯特变换得到的瞬时频率可以识别结构是否损伤和损伤的时刻,建立归一化本征模态函数能量比损伤指标来识别损伤位置。运用数值模拟对五层剪切结构设置三种不同的损伤工况,分别运用上述方法进行损伤识别,结果表明该损伤识别方法有效可行。4)将基于完备聚合经验模态分解方法的损伤识别方法应用于实测的建筑结构震后的损伤识别中,识别结果证明该方法能够较好的识别该建筑在地震中的损伤情况,具有一定的可行性和有效性。