在工业生产中,结构稳定性和安全性至关重要,薄壁类结构广泛应用于各行业中,如船舶、航空航天等领域,但各种结构在自然或人为因素破坏下,容易产生损伤,如腐蚀、裂缝、孔洞、乃至断裂等,若这些损伤没有被及时发现,可能会产生严重的安全事故。基于主动Lamb波的结构健康监测技术(Structural Health Monitoring,SHM)可以实现对薄壁类结构中损伤的实时、在线检测,及时发现结构损伤,减少安全隐患。在结构损伤探测领域中,常用损伤探测算法依赖传感器阵列来实现损伤定位。传统传感器阵列以下缺点:需要传感器数量多,信号处理量大,不利于工业应用。因此,应用新算法和信号处理技术,减少传感器数量使用,对加快结构健康监测技术应用具有十分重要的意义。本论文主要开展基于主动Lamb波在金属铝合金薄板中的损伤监测研究,重点研究实现损伤定位并成像算法。首先对结构健康检测(SHM)技术进行介绍,并重点研究基于主动Lamb波的SHM相关理论和损伤定位成像技术方法;然后利用有限元分析软件ABAQUS建立仿真模型进行理论分析和仿真,基于仿真结果,比较不同方法对波形飞行时间(TOF)计算的准确率,最终通过波形峰-峰值间隔确定飞行时间。为减少传感器数量,减小信号处理量,提高损伤定位精度,本文提出一种波形质心算法,通过将结构划分成多个子区域,比较每组探测信号波形质心的相对位置,逐步缩小损伤所在范围,最终确定损伤所在子区域。通过本文提出的方法,可以利用4个传感器,定位损伤位置到探测区域的1/8,再选用临近子区域的三个传感器进行损伤位置精确判定。实验结果表明,本文提出的方法能够依靠少量传感器对损伤位置进行精确地判定。定位出损伤位置后,本文基于超声波在板材结构中传播和衰减特性,利用损伤反射波分析出损伤大小。本研究为稀疏传感阵列损伤定位提供思路,通过分区域逐步迭代的判定方法,减少传感器数量,降低探测成本,提高定位精度。