针对沉箱式水下防护设施服役期间落物撞击识别困难的问题，基于有限元法与机器学习算法，提出了一种结合信号特征提取的撞击位置与应力识别方法。首先，利用有限元软件建立防护设施数值模型，模拟落物撞击过程并提取应力响应信号；其次，提取应力信号的峰峰值、峭度值、裕度脉冲指数和信号作为典型特征值，构建机器学习数据集；然后，选用神经网络、线性回归和支持向量回归（support vector regression，简称SVR）等算法进行训练，并重点分析了不同特征值对识别精度的影响。结果表明：选用应力积分作为特征值时的识别误差最小；其中撞击位置的平均识别误差在1.2 m以内，撞击应力的识别误差在3.4%以内；应力积分是沉箱式水下防护设施撞击识别的最优特征值。