大型复杂结构在受到环境激励时,其输入载荷往往无法被量化,使得传统的基于振动输入、输出数据的损伤判别研究难以开展。在此背景下,产生了工作模态分析的方法（Operational Modal Analysis,OMA）。OMA基于稳态白噪声假设,能够仅通过结构的输出响应数据计算出结构的模态参数,再根据模态参数的变化判别和量化损伤。OMA凭借其实践性强、可进行在线分析等优势,成为了在工程应用结构损伤判别领域中的一个研究热点。本文基于OMA的应用范围和应用难点展开讨论,主要研究了以下几个方面的内容:由于大部分的机翼、桥梁等大型结构都可以用板、梁单元进行简化,因此研究针对板、梁单元的损伤判别方法具有一定的普遍性和通用性。于是,本文设计了一种基于逆有限元法（inverse Finite Element Method,i FEM）的损伤判别方法:它在OMA的理论背景下,通过i FEM重构出振动结构的位移响应数据;考虑到结构的位移响应由其各阶模态构成,故进一步对响应数据进行主元分析以保存结构的主要模态;又针对损伤会影响结构动态特性的特点,设计了一种基于固有频率的损伤判别指标,用来量化损伤的程度;并在板、梁单元上分别进行实验,验证了损伤判别方法的有效性。其次,针对OMA的工程应用难点,即其应用范围仅限于受到白噪声激励的结构这一限制,设计了一种仅基于响应输出数据的多域混合概率主元分类模型,将结构在振动历程上的不同工况进行分类,分离出适用于OMA的工况。其中,着重分析了多域混合概率主元模型的建立和参数估计的过程,并在多工况数据中进行了验证,结果表明,该模型满足对振动结构工况分类的要求。接着,针对多域特征构成的特征向量空间可能由于出现过拟合,使得模型分类准确率降低的问题,提出了一种基于BPSO-MPPCA的自适应权重分类优化算法,能够从特征向量空间中筛选出对分类结果造成关键影响的特征。为了验证优化算法的效果,建立了不同的实验数据集,结果表明,所提自适应权重分类优化算法能很好的改善分类效果。最后,完成了实时重构通讯软件平台的搭建。将能够适用于OMA的响应输出数据从所有工况中筛选出来,并在软件平台上实现了对结构形变的实时观测:通过二维显示模块获得具体观测点的形变值;通过三维动态显示模块,实现了结构变形的三维动态显示。