声发射技术作为一种动态的无损检测技术,在故障诊断和结构健康监测中占有重要地位,在实际工程中有着广泛应用。声发射源定位是声发射技术的重要方面,声发射源的位置是材料受力后产生损伤的位置,准确获取声发射源的位置有助于对材料的损伤程度做出正确的评估。声发射信号包含材料损伤的大量信息,是一种非平稳的复杂瞬态信号,对.声发射信号进行合理的处理与分析是分析材料损伤程度和评估结构健康的前提条件。本文在介绍声发射技术的基本概念、声发射源定位方法的基础上,以岩石材料为背景,重点研究了声发射信号的去噪处理和到时估计分析,单一介质和二层介质的声发射源定位方法,定位结果的校正方法以及在岩石类材料中的应用。主要研究内容有:(1)针对传统小波阂值去噪中,硬阈值函数去噪后小波系数在阂值处不连续,软阂值函数去噪后小波系数与去噪前小波系数存在恒定偏差的问题,研究了 Sigmoid型阂值函数去噪方法,并与软硬阂值函数的去噪效果进行了比较。针对声发射信号的非平稳特性以及声发射信号包含大量噪声的问题,建立了声发射信号到时估计的数学模型,从概率统计角度出发,研究了基于概率密度函数的声发射信号到时估计方法,并利用实测的声发射信号验证了到时估计方法的有效性。(2)针对工程中经常遇到的二层介质组成的结构,建立了二层介质声发射源定位的数学模型。针对常规声发射源定位方法收敛速度慢并且定位精度低的问题,研究了使用粒子群算法进行声发射源定位的可行性。粒子群定位法可以有效避免Geiger法中线性方程组系数矩阵奇异导致的定位不准的问题。使用单轴压缩试验和断铅试验的声发射数据验证了该方法的有效性。(3)针对不同材质,不同规格的岩石材料进行了单轴压缩试验和断铅试验,验证了本文提出的信号去噪方法、到时估计方法和声发射源定位方法在岩石材料中的应用。针对声发射波速测定不准和声发射波到时估计不准对声发射源定位精度产生较大影响的问题,研究了使用BP神经网络校正波速扰动和到时估计扰动下声发射源定位结果,并验证了基于BP神经网络定位结果校正的有效性。本文的研究对声发射信号的处理与分析,声发射源的精确定位具有重要的理论意义;对实际工程中确定材料损伤位置和损伤程度,评估结构的健康状态,预测结构的使用寿命具有重要的实际意义;对于促进声发射检测技术的应用具有重要的现实意义。