中国目前已成为世界工程机械制造业的重要基地。作为工程项目施工中的基础设备,工程机械在国家建设中占据了极其重要的地位。大型工程机械塔式起重机是工程项目施工中不可或缺的主要运输设备。塔机属于事故多发的特种设备,塔机的超期使用易造成其钢结构疲劳,使塔机的关键部位或焊缝处出现裂纹。调查资料显示,因结构的断裂破坏而引发的事故占机械零件事故80%以上的比例,事故的发生给国家的财产造成了损失,对人民的生命安全构成了的威胁。因此及时对塔机进行结构健康检测,做好损伤识别工作具有重要的意义。本文在目前已被提出的结构损伤识别方法的基础上,针对现有研究中存在的问题,对塔机起重臂的损伤识别方法进行了研究,主要内容如下:首先,根据有限元法的基本理论,分析了塔机起重臂基于有限元理论的结构简化原则及单元选择方法,利用ANSYS有限元分析软件建立塔机起重臂有限元模型。通过ANSYS有限元分析软件对塔机起重臂的应力进行了分析,获取典型工况下塔机起重臂的最大应力单元,以及塔机工作循环中中应力变化较大的单元,以此作为后续损伤识别研究中塔机起重臂的危险损伤位置。模拟变幅小车在塔机起重臂上行驶的工况,对塔机起重臂施加移动载荷,利用ANSYS有限元软件对塔机起重臂进行瞬态动力学分析,获取变幅小车在移动时产生的加速度响应信号,为后文提取损伤特征指标提供基础依据。其次,简要介绍了主成分分析及小波包分析的基本理论和方法,利用主成分分析对所获得的多测点位置的加速度响应信号进行分析降维,同时利用小波包分解构造的能量变化率作为损伤识别的特征向量,对小波基进行选择,同时对小波包分解层数进行确定,并阐述了应用小波包分析的实现步骤。最后介绍了免疫算法的基本理论及主要的人工免疫算法的实现过程,通过aiNet免疫网络来判断塔机起重臂损伤的位置,在得到损伤位置的基础上再运用免疫神经网络来实现对塔机起重臂损伤程度的识别。结果表明aiNet免疫网络能准确的识别出塔机起重臂的损伤位置,同时,免疫神经网络也能较好的对塔机起重臂的损伤程度进行识别。