压电阻抗技术是利用基于全局的振动来检测结构损伤的新技术,是近年来研究的热点。本文介绍了结构健康检测技术的发展现状,以及国内外人工神经网络的研究及应用情况,并且分析了压电阻抗技术和人工神经网络的基本原理。通过搭建压电阻抗实验平台,建立BP网络,将压电阻抗技术与BP网络结合起来对螺栓松动进行检测。本文的主要研究内容和成果包括:1.对PZT的机电耦合特性进行了详细地理论分析,给出了结构机械阻抗耦合到PZT电导纳的公式,从而为压电阻抗技术进行结构健康监测提供理论依据。2.根据压电阻抗技术基本原理,针对螺栓松动设计了结构健康监测的实验系统。通过实验验证了PZT对螺栓松动响应灵敏,且对距离越近的螺栓松动响应越敏感。不同螺栓松动时同一片PZT的阻抗谱不同;同一螺栓松动时,不同PZT的阻抗谱也各不相同。3.分析了人工神经网络中的BP算法的基本原理,采用MATLAB7神经网络工具箱的BP网络对用BP网络识别螺栓松动的可行性进了初步的探索;由网络的测试结果知,神经网络工具箱能诊断出螺栓松动的区域但不能准确识别出具体松动螺栓的序号。4.用C语言编写了改进过算法的BP网络,测试结果表明此网络能有效的准确识别出哪颗螺栓松动,并容易进一步改变结构或算法从而使BP网络能适用于识别模式数量增大后的情况。