管道超声导波检测技术因克服了传统无损检测的检测效率低、检测范围窄、需要剥离保护层等缺点，因此将引导今后管道无损检测技术的发展方向。导波检测方法和回波信号的处理是管道导波检测技术的两个重要的研究领域，能否研究出一种有效的信号处理技术，对于提前发现管道缺陷，避免发生重大的安全事故具有重要的意义。　　本文在管道超声导波检测的理论基础上，根据L(0，2)和T(0，1)两种模态导波对不同的缺陷检测敏感度不同和遇缺陷产生部分模态转换的特性，利用多模态检测技术对管道进行检测，通过在实验室建立管道超声导波缺陷检测系统，采集带有人工预制的凹坑、孔洞和裂纹的回波信号，采用传感器整环采集和单个传感器采集的方式分别获取在L(0，2)和T(0，1)两种激励模态下的回波信号，通过对回波信号进行分析处理得到以下结果:　　(1)在60KHz-100KHz范围内调节激励频率，发现在85KHz～90KHz范围内，整环采集的缺陷回波信号幅值和信噪比最高;激励L(0，2)模态检测时，回波信号中混入的非对称模态较少、信噪比较高，而激励T(0，1)模态检测时，缺陷回波信号的幅值较高。　　(2)对回波信号进行降噪处理，其信噪比得到有效提高，但是缺陷回波的幅值也被削减，由于管道导波存在频散和多模态特性，所以无法准确判断回波中的缺陷信号。　　(3)设计的模态对称算法对回波信号进行处理并得到模态对称曲线，用于表征导波遇缺陷产生的非对称模态幅值，试验发现在孔洞、凹坑、裂纹缺陷位置的模态对称曲线幅值明显升高。通过综合分析L(0，2)和T(0，1)两种激励模态下回波的对称模态幅值与非对称模态幅值，来确定缺陷位置。其中裂纹缺陷位于管道焊缝热影响区，通过加大裂纹缺陷截面积比分别为4％，6％，10％，发现模态对称曲线的幅值随着缺陷的增大而升高。　　(4)绘制DAC曲线用于区分管道结构，使用矩形窗截取准确定位后的缺陷对称模态回波，并提取时域、频域和变换域的特征参数。利用BP神经网络技术对缺陷类型进行判别，选取不同激励频率和缺陷大小条件下的21组样本数据进行训练，采用相应条件下的24组样本数据进行测试，得出缺陷类型判别的正确率为75％以上，从而验证了特征参数的可靠性，并得出激励频率和缺陷大小影响缺陷类型判别的正确率。　　本文利用多模态超声导波缺陷检测技术对管道进行检测，并准确判断了实验室管道中的缺陷回波，并对缺陷回波进行时域、频域、变换域特征参数的分析与提取，使用BP神经网络对缺陷类型进行判别，得出判别的正确率达75％以上。