风力发电机在当今社会越来越得到广泛的应用，叶片做为风力发电机的关键部位，对其健康监测的研究也广泛的受到业界的重视。风机叶片由于受形状不规范，结构和材料的铺层复杂以及工作环境恶劣等因素的影响，极易发生损伤断裂，所以，对风机叶片健康监测是时下研究的热点。当前的监测方法敏感度低、不易安装携带，这是传统的监测方法无法解决的问题。因此，本文提出利用声发射技术对风机叶片的裂纹损伤进行监测。本文针对风机叶片常见的裂纹破坏形式,查阅相关的资料，设计出常见裂纹模式的试件，即Ⅰ型裂纹试件和Ⅱ型裂纹试件，并委托叶片生产厂家加工制造试件。在实验室中利用万能试验机对叶片试件进行拉伸和三点弯实验，并利用由声发射传感器、前置放大器、数据采集卡以及利用Labview软件编写的上位机界面组成的声发射信号采集系统对试件的裂纹损伤信号进行采集。采集到信号后，本文利用MATLAB软件编写的滤波器对信号进行第一次信噪分离，再利用小波能谱系数法得出信号最大能量所在的频率层，对信号进行重构。对滤波后的损伤信号，本文再次利用MATLAB软件进行分析，提取出损伤信号的特征参数，进而得出不同损伤模式的特征。通过对损伤信号的分析，本文得出了“1-4”、“2-5”两种铺层材料的Ⅰ、Ⅱ型裂纹的不同阶段的声发射特征，分析了试件在的损伤形式以及损伤演变过程之间的联系。研究表明：通过软件滤波配合小波能谱系数法对信号进行滤波，重构后的信号准确反映了损伤声发射信号的特征。通过对滤波后的信号进行分析，得出风机叶片材料试件损伤破坏时声发射信号分为四个阶段（基体开裂、纤维断裂、纤维与基体面脱胶开裂、分层）。通过对比分析“1-4”、“2-5”两种铺层材料的Ⅰ、Ⅱ型裂纹损伤信号，得出裂纹损伤的特征，为风机叶片的健康监测提供了可行性的参考。