本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的螺栓松动状态识别方法，首先通过振动试验台对螺栓连接结构施加随机激励，利用多个传感器采集螺栓连接结构不同位置的振动响应信息；然后对所采集的信号进行预处理，进行标准归一化和添加标签，且分为训练集和测试集；最后构建改进卷积神经网络模型，对模型参数初始化，将训练样本输入到网络模型，重复训练直到训练样本全部训练完毕并且达到最大训练轮数，得到用于螺栓连接结构松动状态智能识别的模型，输入测试样本，实现螺栓连接结构松动状态的识别。