由于神经网络的非线性映射、自适应及自学习的能力已越来越多地用于结构损伤识别中，本文根据网络参数选择的原则建立了一个三层BP神经网络结构损伤识别模型，对一简支钢板进行了分析。为避免单一频率或模态振型作为输入向量带来的误差，选用与损伤位置和程度相关的组合参数：即结构损伤前后的频率变化平方和少点模态振型作为输入参数。利用训练好后的网络对损伤模型进行诊断和预测，取得了较好的效果。

该文介绍了BP神经网络技术举例分析了在舰炮液压系统故障诊断中的应用。