提出了一種基于模態(tài)測量參數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡的結構損傷檢測方法,建造了兩種輸入方式的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,即自振頻率以及結合自振頻率與振型,并討論了不同數(shù)量的輸入信息對結構損傷檢測精度和計算效率的影響。證明了輸入的參數(shù)越多,神經(jīng)網(wǎng)絡就越聰明,訓練的收斂速度越快;以及在保證一定的測量精度的情況下,基于頻率與振型的損傷識別結果要好于基于頻率的檢測結果。最后,通過對3層框架模型的4種損傷工況下的結構損傷檢測結果的分析,認為利用模態(tài)測量參數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡方法能夠準確地識別結構損傷的位置,而且能較精確地識別結構損傷的大小。