近年来,随着工业的快速发展,对钢材的使用量逐年增加,而钢结构的金属疲劳断裂也成为不可避免的问题。工业中的金属的工作强度往往都比较大,所以就很可能发生金属的疲劳损伤断裂,对工业生产造成很不好的影响。由于金属疲劳断裂是在长期的损伤累计后的突发性事件,所以以静态检测为主的常规无损检测方法很难实现长期的监控检测。运用声发射技术能够快速,实时的检测到疲劳断裂的产生,对损伤处进行快速定位,从而减少疲劳断裂带来的损失。为了减少相关的损失,快速的确定疲劳损伤的具体位置,给出了一种基于三角时差法的声发射源定位方法。在此定位方法的基础上,进一步改进并提出了一种Z阵列声发射源定位方法。该定位法不受材料各向异性的限制,不需要知道材料内的声速分布,只需分析Z形阵列分布的四个传感器所接收到的声信号,获得信号之间的时间差,之后便能够很快的通过数据分析计算得到声发射源的位置。并与多种定位法做详细的分析比较,经过分析比较能够得知,Z形阵列声发射源定位法只需采用更少的传感器,通过简单的计算分析即可,而且与其他定位方法比较,这种方法具有操作难度较小,占用的面积较小的优点。考虑到背景噪声对声发射定位有较大影响,提出了通过基于奇异值分解的降噪法对含噪信号进行降噪,并与小波阈值降噪法进行了分析比较,这两种降噪法都是非线性滤波的降噪方法,通过分析可知,奇异值分解降噪法只需要保留原始信号的奇异值,除去噪声信号的奇异值从而剥离含噪信号中的噪声矩阵,以达到降噪的效果。与小波阈值法相比,其对具有混沌性质的噪音的降噪效果更好,操作简单,占用内存资源少,对波形的还原度较高,有着较为广泛的使用空间。为了验证定位效果,本文通过仿真实验验证了整个声发射定位的过程,通过仿真可知,在经过奇异值分解法降噪之后,再使用基于三角时差法的Z形阵列声发射定位法的定位,能够快速准确的计算出金属疲劳断裂的位置,对快速处理金属疲劳断裂,减少经济损失具有很大的意义。