结构在服役期间由于自身缺陷、荷载以及环境因素会导致其发生不同程度的损伤。结合结构体系的运动方程推理可知，结构发生损伤会引起其模态参数发生改变。近年来，基于神经网络技术结合结构模态参数进行结构损伤识别已成为一个研究热点。本文在已有研究成果的基础上，主要进行了以下六方面的工作：1.本文对结构健康监测技术的原理及流程进行了阐述，同时介绍了国内外结构损伤识别方法的研究现状，分析了各种方法用于结构损伤识别的优劣性，重点对神经网络方法的发展应用和其在结构损伤识别方面的研究现状进行了介绍；2.本文介绍了依据动力学理论的结构动力损伤识别法基本原理，阐述了基于频率、位移、应变、曲率、柔度、应变能等参数构建损伤指标的方法及其推演理论；3.本文在对神经网络方法的原理及其应用分析的基础上，探讨了神经网络方法用于结构损伤识别的基本思路和优势，并深入研究了BP和RBF两种网络的技术流程；4.本文建立了基于神经网络方法的框架结构损伤识别系统。针对钢筋混凝土框架结构，进行了损伤预警指标、损伤预警网络、损伤识别指标、损伤识别网络、网络抗噪优化以及测点优化布置的分析研究；5.利用本文提出的损伤识别系统，对一榀框架实例进行了损伤识别，识别效果良好(误差<10%)，满足工程精度要求；6.结合本文的研究内容，提出了利用神经网络方法进行框架结构损伤识别中亟待解决的问题及该方法发展的前景。本文上述工作为神经网络技术结合结构模态参数进行损伤识别的进一步研究提供了方法、积累了有益的研究基础资料。