在石油、天然气、水利等行业里，管道运输是特别重要的运输方式，这是一种复杂的动力系统，而金属管道是这种系统中重要的输送设施，它所面临的重要问题就是金属管道的破裂，这也是金属管道失效的主要形式。本文确定以金属管道裂纹为研究对象，致力于应用声发射(AE--Acoustic Emission)技术提取金属管道裂纹声发射信号，利用现代先进的方法对AE信号进行分析处理，并提取信号的特征参数，而后运用模糊综合评判法对金属管道裂纹的三种状态（无裂纹、扩展裂纹、泄漏裂纹）进行识别判断，最后结合实验数据去验证结果的可行性。本课题的主要内容如下:　　首先，本文介绍了声发射的基本知识和概念，确定应用声发射检测技术来采集金属管道裂纹的AE信号。在声发射信号处理技术的基础上去分析金属管道裂纹主要三种状态及其AE信号的特点，并提出AE信号采集及信号处理方案。　　其次，本文介绍了金属管道裂纹的AE信号滤波技术，重点阐述了中值滤波法和小波滤波法的基本原理及其各自的优缺点，从而确定本研究在应用Matlab软件工具的基础上对AE信号的滤波技术为中值-小波阈值滤波法。先用中值滤波法对采集到的AE信号滤波，再根据阈值、小波基的选取准则，以db4作为小波基函数对AE信号进行小波分解（共3层）的阈值滤波，从而完成对AE信号的滤波;然后以小波基函数db4，确定以小波包分解法对滤波后的金属管道裂纹AE信号进行3层小波包分解，用来提取各小波包节点的能量系数，应用这种方法提取AE信号的特征参数。　　再次，本文介绍了时间序列、应用时序分析法提取金属管道裂纹AE信号的特征参数等理论知识，从而建立模糊综合评判的隶属函数，借助Matlab软件工具，确定本研究的因素集为所提取的特征参数-能量值，评价集为三种状态（无裂纹、扩展裂纹、泄漏裂纹），权重集为能量值的归一化值，并建立五种模糊综合评判模型对状态识别结果进行评判，应用最大隶属度原则对评判结果进行数据处理，判别出金属管道是否有裂纹及其状态。　　最后，建立实验系统来验证本研究在生产实践中的可行性。按照本课题确定的理论研究方法对实验中采集的实时数据进行处理和分析，从而得到裂纹三种状态（无裂纹、扩展裂纹、泄漏裂纹）AE信号的特征参数，应用Matlab软件工具，得到信号分布图，分析了三种状态下信号各自的特点，用模糊综合评判法建立模糊函数，并对所提取的特征参数进行评判，能够成功地识别出金属管道质量的状态。　　研究结果表明:借助于Matlab软件工具强大的数据处理能力，选用中值-小波阈值滤波法能较好地滤除AE信号中的干扰信号，用3层小波包分解提取各节点能量系数法来提取出AE信号的特征参数是可行的;运用模糊综合评判法针对所提取的特征参数，建立模糊函数模型、评价集，对结果进行数据处理结论是能够准确地识别出无裂纹、扩展裂纹、泄漏裂纹三种状态下的AE信号。