全桥气动弹性模型风洞试验作为现代大跨桥梁抗风研究中的重要手段,为了保证试验结果的准确性,模型不仅需要模拟实际桥梁结构构件的外形轮廓,还需要模拟实际桥梁的主要动力特性。因此准确得到模型的主要模态参数就显得尤为重要,然而现有的全桥气动弹性模型模态参数识别方法有较大局限性,无法较好的识别模型的高阶模态参数。基于此,本文对环境激励下模态参数识别的随机子空间算法、连续小波变换算法及希尔伯特—黄变换算法在风洞试验中模型模态参数识别上的应用进行了深入的研究,并对各方法提出了改进以及进行了MATLAB编程实现。论文主要工作如下:(1)阐述了模态试验在在桥梁风洞试验中的重要性,并分析了现有桥梁气动弹性模型模态参数识别方法的局限性。随后主要介绍了目前应用较多的基于环境激励的模态参数识别方法,并从中优选出随机子空间算法、连续小波变换算法和希尔伯特—黄变换算法三种方法,以用于后续的桥梁气动弹性模型的模态参数识别研究中。(2)介绍了随机子空间算法识别模态参数的基本理论及系统定阶的稳定图方法,并针对稳定图方法中存在的阻尼比稳定判断过程可能导致模态遗漏的问题提出了Grubbs准则优化,最后通过瓯江桥数值仿真算例验证了改进方法的准确性。(3)介绍了连续小波变换识别系统模态参数的基本理论及其存在的一些问题,如:最优小波基函数参数的选取问题、小波变换在低频段的端点效应问题以及小波脊线的提取问题。针对这些问题采用了相应的改进措施,并在此基础上提出了改进的Crazy Climber算法,提高了小波脊线提取的精度,最后通过瓯江桥数值仿真算例验证了改进方法的准确性。(4)介绍了希尔伯特—黄变换识别系统模态参数的基本理论,并采用支持向量机预测延拓数据来抑制经验模态分解中存在的端点效应问题,同时通过带通滤波器滤波来消除模态混叠效应。最后通过瓯江桥数值仿真算例验证了改进的希尔伯特—黄变换算法的准确性。(5)以金沙江大桥全桥气动弹性模型模态试验为工程背景,将上述三种方法应用于脉动风激励下的桥梁模型各测点响应数据的模态参数识别,得到了模型的模态频率、阻尼比及振型等模态参数,并与理论值进行对比,验证了三个方法在脉动风激励下气弹模型模态参数识别上的可靠性。