木材作为一种抗震性强、保温隔热性好、可再生的环保材料,被广泛应用于古建筑和现代建筑中。然而,由于木材的有机特性,在使用过程中会不可避免地发生开裂、霉变、虫蚀、腐蚀等损伤,这些损伤会降低木结构整体的安全性,进而影响木结构的安全服役。因此,对木结构进行健康监测和损伤识别就显得尤为重要。本文基于压电阻抗技术对木梁不同损伤位置工况和不同损伤程度工况分别进行数值模拟研究和实验验证,并基于实验数据建立BP神经网络,对木梁损伤位置和损伤程度参数进行识别及量化归类,为工程实际提供参考。论文首先介绍了压电阻抗技术在国内外研究现状和压电阻抗技术的基本理论,并推导了耦合系统下的压电阻抗公式,为基于压电阻抗技术进行的木梁损伤检测提供了依据。其次利用有限元软件ANSYS对粘贴有压电片的木梁进行损伤检测数值模拟研究,分析损伤木梁在不同频段的PZT阻抗变化,并结合均方根偏差(RMSD)损伤指标评定损伤。然后建立木梁损伤识别实验平台,实验时对木梁采取人工钻取和切割的方式模拟孔洞和裂缝损伤,最终比较分析损伤前后PZT阻抗的变化并结合RMSD损伤指标来评估木梁的损伤,同时对比有限元结果与实验结果。最后建立BP神经网络模型,根据从实测阻抗信号所提取输入向量的特征参数的维度不同,构建不同的BP神经网络进行对比。结果表明:有限元和实验研究都验证了压电阻抗技术对木梁损伤识别的有效性与可行性且利用RMSD进行损伤评估是可靠的,而神经网络可以对木梁的损伤程度进行损伤识别和有效的量化归类。