结构健康监测是当今土木工程领域的一个研究热点。结构损伤检测是结构健康监测的基础和核心，利用人工神经网络技术是解决这一问题的有效工具。由于BP神经网络具有强大的映射能力、容错性和鲁棒性等优点，非常适合解决破损诊断这类反问题。但随着研究的深入，BP神经网络在应用中遇到了两个主要问题：(1)难以确定网络结构和初始值：(2)易陷入局部最小解。本文提出了基于改进型BP神经网络进行结构破损诊断的方法。 为了加快网络训练速度以及提高网络训练精度，以能量向量作为损伤识别指标，利用小波包分析和神经网络相结合来诊断结构损伤；通过小波包变换对获得的加速度信号进行分解和重构，求解各频带内的信号能量，将其作为神经网络输入参数，对神经网络进行训练，然后利用该网络进行损伤检测。 本文利用ANSYS有限元模拟试验的方式，提取结构的加速度响应信号，之后采用MATLAB小波包分析的方法，将加速度响应信号进行分析，从中提取出结构损伤的信息。经过对有一处或多处损伤的简支梁的分析，证明了该方法的理论可行性。最后经过实验，将此方法应用在简支梁和网壳结构损伤检测中，取得了比较好的效果，验证了文章提出的方法是可靠的。 研究结果表明，文中所提供的方法操作方便，简单可靠，在实际工程结构的损伤检测中有广阔的应用前景。