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输电杆塔振动一直是影响输电网络正常运行的重要因素。输电杆塔振动的类型主要有风激励（覆冰和无覆冰情况下）以及人为破坏引起的振动。目前，对输电杆塔的振动分析主要采用快速傅立叶变换的方法得出其频率特性。本文在分析杆塔振动频率特性的基础上，利用基于信号质量中心的方法求取振动信号的阻尼比。利用以振动频率和阻尼比为输入参数的BP神经网络模型对杆塔振动进行识别。仿真实验证明：基于信号质量中心的振动信号阻尼比估计方法的精度明显高于其他求取振动信号阻尼比方法的精度；利用随机顺序的训练样本对BP神经网络进行训练，得到的模型的识别精度更高。物理实验证明：基于BP神经网络的杆塔振动识别系统的实现能够有效地对输电杆塔振动进行综合分析。