摘要： 基于Logistic 映射的混沌粒子群算法对Hammerstein-Wiener 模型的参数进行辨识，结合辨识结果分析以模型参数表征缺陷程度的可行性。通过分析试件缺陷对于Hammerstein-Wiener 模型参数的影响，提出一种基于非线性系统模型参数辨识的结构损伤识别方法。在实验中制备不含缺陷、含3 mm深度缺陷和5 mm深度缺陷的试件，通过使用Julight 激光测振仪采集试件的“激励-响应”信号数据进行模型参数辨识。辨识结果显示：所建模型在具有较高拟合精度的同时，还具有较高的区分度，可以通过模型参数的差异区分缺陷程度不同的试件。所提出的通过运用非线性系统识别知识进行非线性系统模型参数辨识、缺陷检测的方法具有可行性和直观性，从而为结构损伤检测提供了一种新方法。

关键词: 故障诊断, 非线性系统识别, 损伤检测, Hammerstein-Wiener模型, 混沌粒子群算法