随着经济，工业生产的发展和科学技术的进步，人们更加关注和重视“安全问题”因此各个行业提出了适合行业发展要求的更高标准。声发射技术作为一种应用非常广泛的无损检测方法，在不影响设备正常运转的同时可以对设备进行在线检测，通过布置在设备上的传感器可以接收声源产生的信号，通过对信号的处理和分析可以判断设备的损伤情况，对潜在的危险源进行预判。MAS是由多个Agent组成的集合，其中多个Agent成员之间相互协调，相互服务，共同完成一个任务。它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调，易于管理的系统。目前MAS技术已在智能机器人、交通信号灯控制、模式识别等领域得到了广泛的应用。本文将MAS理论应用于声发射信号处理与评价，并提出新的信号处理方法，以提高声发射信号评价的准确性，主要研究内容如下：1.根据MAS技术各部分职能化原则，在针对某对象进行声发射检测之前，对其易出现损伤部位进行预估，并有针对性地排布传感器阵列，做到危险部位的重点检测；2. MAS中各个组成部分都有其特定的作用而且重要程度各不相同，依据声发射定位图计算声源到各个传感器的距离，并提出以距离为指标的算法计算各声发射传感器在评价系统中的权值。3.基于声发射波在岩石中传播频率衰减的理论，提出适用于在特定阵列中反推声源峰值频率的计算方法。4.基于波形相似性的算法，提出检测阵列中声发射信号波形的相似性分析方法以及声源类别鉴别理论。5.应用声发射技术监测球墨铸铁试件拉伸过程，基于MAS技术和波形相似性算法对拉伸过程中信号进行滤波，分析试件在拉伸过程中不同阶段声发射信号变化规律，提高了球墨铸铁试件声发射特性评价准确度。6.在压力容器上进行多传感器阵列实验，并将反推声源峰值频率算法与波形相似性算法应用于信号分析中，对多种类型的声源进行识别和评价。