目的　研究数据不完备下结构异常检测方法,为了提高其检测的诊断率.方法　运用处理不完备数据的方法——自适应一致性数据融合替换,并结合所提的自适应一致性数据融合方法及小波分解技术,提出了一种数据不完备下的结构异常检测方法.为验证所提方法的有效性,进行了2个数值算例的仿真研究并与其他方法进行了异常检测比较.结果　自适应一致性数据融合方法直接对含有不完备的数据进行融合处理后,并不能准确的诊断结构损伤异常;但是将不完备的数据经过一致性数据替换方法处理后,再利用自适应一致性融合多个传感器数据进行异常检测,可以得到正确的诊断结果.自适应一致性数据融合方法对环境具有更好的抗扰性,且与一致性数据替换方法相结合能准确对数据不完备下的结构进行异常检测.结论　提出的一致性数据替换方法检测方法是可行、有效的.自适应一致性数据融合可以获得更多的特征信息,提高了数据的可靠性,且对环境具有更好的抗扰性.可对大型工程结构进行结构健康监测和安全性评估.