风力机叶片作为大型风机的关键部件，对其损伤的研究越来越受到业界的重视。由于其具有结构大、形状不规则、材料铺层复杂以及工作环境恶劣等因素，要实现对其进行健康监测一直是当下迫切需要解决的难题。当前常用的手段是通过监测其模态来识别它的健康状况，但这一方法敏感度低一直是无法解决的问题。针对这一问题，本文根据风机叶片材料破坏时的应变会产生声发射信号这一特点，提出利用声发射技术实现对大型风力机叶片材料的破坏进行监测。本文针对叶片材料铺层间破坏常见的Ⅰ、Ⅱ型裂纹，按照实际叶片不同铺层材料及铺层工艺设计了Ⅰ、Ⅱ型裂纹和不同材料的破坏试件，并委托叶片生产厂家按照实际生产工艺制作试件。作者通过声发射传感器、放大器、采集卡以搭建声发射信号采集系统，再利用万能试验机对试件进行加载，从而获得试件裂纹扩展时的声发射信号。获得信号以后，本文利用LABVIEW、DIAdem和MATLAB等软件对信号分析。分析的手段主要是通过信号特性选取合适的小波基对其进行小波分析，再通过分析计算各层能谱系数，对信号所在层级进行重构。然后通过提取特征值、频谱分析等分析方法对信号进行处理。处理结果显示，只凭借材料破坏时声发射信号的频谱是无法对不同材料、不同裂纹型形式进行识别的。还需要借助对信号时域谱的各种特征进行比对分析。经过分析，本文获得了Ⅰ、Ⅱ型裂纹和“1-4”、“2-5”铺层材料的裂纹扩展声发射信号特征，并对其进行了分别描述和互相比对。通过比对发现两型裂纹的最大区别在于声发射信号类型的不同（Ⅰ型：连续型；Ⅱ型：突发型）。而两种材料的区别不是独立的，需要首先判断其所在的裂纹型式，然后在不同的裂纹型式下才能对其进行识别。