在结构模态识别中常用的模态保证准则（MAC）仅能显示结构不同振型的相关性，并不能反映模态的细节，对于模态复杂的网壳结构则更是如此。因此，提出利用Zemike矩表征网壳结构的振型，即将振型数据视为图像函数，通过离散Zemike矩变换，得到表征各阶模态的Zemike矩值（包括幅值和相位角）。对一个单层球面网壳结构的有限元模型进行数值模拟，结果表明，此矩可有效地反映模态的振型特性并能识别结构的重频模态，较传统的MAC具有明显的优越性。在此基础上，初步提出将Zemike矩的幅值及相位角作为结构损伤识别的新指标。构造了网壳结构杆件物理参数改变的几种损伤工况，通过分析，发现了不同的损伤形式导致的Zemike矩的不同变化规律，验证了Zemike矩用于损伤识别的可行性。

对多种典型的信号整体和局部非平稳度计算方法及其局限性进行比较,在此基础上根据滑动统计分析的思想提出滑动均值、滑动方差以及滑动变异系数的概念和计算方法,以充分表征信号的时变细节和不同信号的差异。针对不同的机械故障信号和心电信号,对不同算法的平稳度评价能力和适用范围进行分析和比较。结果表明,相对于传统评价方法,基于滑动统计特征的信号非平稳度评价方法具有较突出的理论基础、精度和稳定性。