随着重大土木工程结构的安全问题日益广泛地受到关注，结构的健康监测技术已经成为当前国内外土木工程领域内研究的热点。由于大型土木结构具有结构构件众多，自由度数目巨大，连接条件复杂和工作荷载不确定等特点，对于结构建模、模型修正和参数识别等在内的结构健康监测的主要技术环节而言，还存在许多理论和技术问题，尚待深入研究。 本文针对多层钢结构房屋这一特定的结构形式，在振动观测、参数识别和模型修正等几个方面进行了较为深入的研究，得出了一些有指导性的结论，并提出了一种新的分步模型修正方法，主要内容包括： 1.对国内外结构健康监测的研究现状和存在的主要问题进行了回顾和总结，明确了研究的目的和研究方法。 2.在理论上对结构振动信号采集与分析技术进行了详细的介绍和分析。并在回顾动力参数识别方法的同时，选取了频域内和时域内最经典、常用的适合环境激励下的结构模态参数识别方法，介绍了其原理和实现并进行了比较分析，作为后续进行结构测试数据采集和分析的基础理论。 3.对一栋多层钢结构房屋进行了环境激励下的长期振动观测，研究了各种环境因素(气温、风力、大雨等)及偶然因素(地震)对结构动力特性(频率、阻尼比)的影响，给出了统计意义上的钢结构房屋动力特性，为建立较精确的理论(有限元)模型提供比较完整的试验数据。 4.在总结分析了各种模型修正方法优劣的基础上，针对多层钢结构房屋的特点，提出了基于建模误差定位的分步模型修正方法，并通过一个ANSYS数值仿真算例验证了该方法的可行性和可靠性。 5.利用长期振动观测的试验结果和提出的基于建模误差定位的分步模型修正方法对一实际多层钢结构房屋进行了模型修正。修正的结果表明该方法适用于此类型的房屋动力模型的修正，修正精度较高且大大减少了计算工作量。修正后的模型物理意义也更为合理。