高水头、大流量的高拱坝泄洪消能设计、安全运行问题一直是近年来水利水电工程界所关心的热点问题,高坝正常运行情况的实时模态参数是反映其健康状况的重要指标之一,传统的原型模态试验需要较大的人工激励,不仅费时费力,而且还有可能对结构产生破坏。在泄流激励下,仅利用结构的流激振动响应识别结构的工作模态参数是一项新的课题。由于高坝泄流工作环境复杂,环境背景噪声的强干扰对模态参数的提取影响较大,因此,该文致力于泄流结构振动响应信号降噪和模态参数识别的研究,结合高拱坝结构在工作状态下泄流激励荷载的特点,直接根据拱坝结构在泄流激励荷载作用下的动力响应识别结构的动力特性。主要研究成果如下：(1)将EMD分解与ARMA模型识别方法相结合识别泄流激励下的高拱坝模态参数,即首先对泄流激励下的振动响应信号进行EMD分解,利用白噪声IMF的能量密度与平均周期之积为常数这一特性,判别主要由噪声引起的IMF,将其滤除,对剩余的IMF进行重构,得到降噪后的信号；然后根据傅立叶谱,对重构的信号进行带通滤波,得到拱坝各阶固有模态的响应,利用随机减量法求其自由衰减响应；最后利用ARMA模型识别方法实现拱坝结构的模态参数识别,结果表明,该方法识别效果良好,可以应用到其它泄流建筑物的工作模态参数识别与健康状态评估领域。(2)基于高拱坝在泄流激励下的实测振动响应,提出了一种基于EMD分解、小波降噪和Hilbert-Huang变换相结合的高拱坝模态参数识别方法。即首先利用经验模式分解将含有噪声的高拱坝泄洪振动响应信号分解成一系列的固有模态函数,选取合适的小波基对固有模态函数进行降噪,最后利用Huang变换识别降噪后的各阶模态参数,通过拉西瓦拱坝室内模型试验验证了该方法识别模态参数的可靠性,并运用该方法对二滩拱坝泄洪振动的实时模态参数进行了识别。该方法降低了噪声对固有模态函数的影响,提高了高拱坝模态参数识别的精度,对高拱坝泄洪期间的运行状态实时监控具有重要参考价值。