金属薄板件作为承载结构被广泛应用于工程领域,当薄板结构遭受外物冲击、碰撞产生损伤时将会严重威胁到制件的表面质量,容易引发灾难性事故。目前,对金属薄板结构的健康状态监测方法有很多,其中压电监测技术被普遍运用。本文在研究结构健康监测的基础上,通过理论分析、数据仿真、实验验证等途径深入研究了金属薄板件上发生冲击损伤时的压电信号特征、传播特性以及信号的降噪、时延估计和定位算法等关键技术,完成了金属薄板件上损伤定位的方案设计与实验分析。具体的研究内容为:1、首先,介绍了金属薄板件中Lamb的产生和传播特性,并根据冲击损伤产生信号的特征确定了该信号中Lamb波的S0、A0模态,然后绘制出0.3 cm钢板件中各模态波传播的频散曲线,并依据多模态特征和频散曲线确定了以下两种损伤定位方案。2、针对冲击损伤信号中存在的白噪声、机械噪声等,主要研究了信号的降噪技术。详细介绍了小波变换（WPT）、经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）、变分模态分解（VMD）等降噪方法,并提出了WPT-EEMD的降噪算法。该方法对原信号进行改进的小波阈值降噪后,再利用EEMD将有用信号和噪声进一步细分,并根据模态分量与原信号间的能量占比、相关性等准则选取其中含有损伤信息的模态分量进行重构,达到降噪的目的。经仿真实验结果表明相比其它降噪方法WPT-EEMD降噪后的信号具有更高的信噪比和更小的失真度。最后,结合延时叠加算法,提出了对WPT-EEMD降噪后的信号进行能量阈值检测获取时延的损伤源定位方案,经真实实验结果表明在50cm×50cm钢板件范围内该方案损伤源定位的平均误差在2.55 cm。3、针对损伤信号传播中的多模态特征,主要研究了损伤信号的时延估计方法。借鉴互相关、短时能量阈值等时延估计法,本文提出了一种基于VMD的最优时差算法。该方法在信噪较低的情况下,通过VMD变分模态分解获取各模态分量,使损伤信号的有效信息和噪声信号处在不同的IMF分量中,再通过互相关逐频段估计时延,从中筛选出波动最小、标准差最小的频段,用于定位分析。经仿真实验结果表明随着信噪比降低最优时差算法相比其它方法具有更稳定的时延估计性能与更小的误差。最后,结合延时叠加算法,提出了对损伤信号进行VMD分解和最优时差估计的损伤源定位方案,经真实实验结果表明在50cm×50cm钢板件范围内该方案损伤源定位的横纵坐标误差分别在9.4%和3.4%以内。4、为了满足实用性的需求,设计并搭建了钢板件冲击损伤定位测试系统,主要设计有包括信号调理、数据采集以及Lab VIEW数据处理等主要模块,并对损伤定位试验系统进行了定位点的测试实验与结果分析。