基于Lamb波的结构健康监测技术由于使用的传感器体积小、重量轻、可以集成于结构内部等特点，越来越受到国内外学术界的重视。相比传统的损伤检测方法，它的效率更高、应用领域更广、使用更方便，具有深入研究的价值和广泛的应用前景。在接收信号的时域上进行损伤识别的方法有一定的不足和局限性，本文结合信号的频域分析，利用多种数字信号处理方法提取信号中的损伤信息。全文的主要研究内容包括：首先，研究了Lamb波的传播特性，利用数值法从Rayleigh-Lamb方程中求解出Lamb波在不同模式、不同频率下的相速度，并由此绘制出Lamb波的频散曲线。根据Lamb波的特点，使用加汉宁窗的正弦波作为激励信号。其次，研究了裂缝和金属疲劳的识别原理，利用非线性效应识别裂缝，金属疲劳导致Lamb波群速度的降低则可以作为金属疲劳存在的依据。再次，对整个结构健康监测系统进行了设计，并完成了波形产生子系统和数据采集子系统FPGA部分的实现。这两个子系统需要完成产生激励波形和采集接收信号的功能。最后，搭建了基于Lamb波的结构健康监测实验平台，获取了Lamb波在无损伤、存在裂缝以及存在金属疲劳的7050铝合金板中传播后的信号。然后在matlab软件平台上对信号进行处理，在裂缝实验中，使用了均值滤波法去除随机噪声，傅立叶变换提取基波和二次谐波的能量；在金属疲劳实验中，先用小波分解法去除无用频段的子信号，然后分别使用短时傅立叶变换法和波包分解法获取波包的到达时刻，以计算Lamb波的群速度。在PC上能够控制波形产生子系统产生激励波形，与之配合的数据采集子系统采集的信号也可以通过USB接口传至PC，以供后期处理。损伤识别的实验结果表明，所使用的检测方法能够识别裂缝和金属疲劳，取得了明显的实验效果。