飞机结冰会严重危害飞行安全,及时探测和清除飞机上的积冰显得尤为重要。电脉冲除冰系统作为一种机械除冰方法,因其结构简单,能耗低,对飞机的气动性能无影响等特点,受到了学者们的广泛关注。本文以此系统为除冰基础,并引入红外热波检测技术,结合实验研究与仿真方法,对红外热波检测蒙皮表面积冰及残冰过程中涉及的基础问题展开研究,具体内容如下:首先,研究积冰蒙皮在进行电脉冲除冰时的温度场分布,基于红外热波理论,分别求解在闪光灯和电脉冲除冰两种热激励下蒙皮表面的温度场分布变化,以及讨论热激励的空间分布特点,并对后续采用的图像处理算法提出要求。其次,针对积冰试件表面温度的测量,进行红外热成像温度标定实验。以待标定系数为粒子,利用标准粒子群算法（PSO）、权重线性递减的粒子群算法（PSO-W）和带收缩因子的粒子群算法（PSO-C）,以最小二乘原理建立适应度函数,迭代寻优,建立红外热图数字信号和目标表面温度之间的数量关系。然后,定量检测原始积冰及除冰后碎冰的形状轮廓,针对基材表面温度、基材厚度、除冰电压、积水量、积冰直径、冷冻时间和冷冻温度七种参数设置实验对照组,制作20片积冰试件。对各试件分别进行电脉冲除冰同步红外热图采集实验,根据理论推导后提出的要求选用热图序列的主成分边缘提取原始冰形轮廓信息。在原始积冰轮廓检测后,为解决检测原始积冰厚度的问题,以温度-数字信号关系式为基础得到相对温度序列。接着分别采用基于红外热波理论模型、贝塞尔（Bezier）曲线、多项式三种方法对积冰表面的相对温度序列进行拟合,比较三种方法拟合效果的优劣。然后,以基于三种拟合方法的特征作为输入,分别训练冰厚预测BP神经网络,比较三种BP神经网络的预测效果。在原始积冰检测之后,基于除冰后蒙皮表面积冰的主成分边缘,进行残冰检测。针对除冰性能的评价,提出四种除冰性能评价指标W、V、R、J,并以此分析讨论实验参数对除冰性能的影响。最后,为直观显示除冰前后的状态变化进行初步的冰形三维重建的探索。本文将红外热波检测与电脉冲除冰结合,所取得的温度标定、冰形轮廓检测、冰厚预测、除冰性能评价等研究成果,具有一定的工程应用价值,可为电脉冲除冰系统能量输出的设计与优化提供参考,并为飞机积冰红外热波检测与三维重建奠定基础。