目前,超声检测技术在局部放电、高压放电和气体泄漏等方面的检测有着越来越广泛的应用,并且对故障点的定位检测也逐渐在各检测领域成为了研究重点。但是传统的多重信号分类算法需要对检测的空间进行全局搜索,在搜索定位时,定位效率和定位精度存在矛盾,所以难以同时满足高精度和高效率。为了解决上述技术难题,本课题提出了一种基于宏微导向的蚁群-多重信号分类两级相控声源定位算法,并对该算法进行了数值仿真。最后基于该算法,搭建了一套局部放电检测和定位的算法验证实验平台,其中局部放电的声波信号是由压电陶瓷制成的压电片模拟产生。经过数值仿真和实验平台的验证,可以得出提出的算法能够大幅提高定位计算效率的同时还能提高定位精度,实现了对局部放电的高效率和高精度的检测和定位。研究主要内容如下:首先,利用“宏微”思想,开发了一种两级相控定位算法。将传统的一维蚁群算法拓展至二维,并定义了蚁群的转移概率计算公式,为二维的“宏观”定位提供了理论基础;推导了在相机坐标系下的距离差计算公式和多重信号分类算法的空间谱估计函数;最终通过这些改进和推导的公式,设计了基于宏微导向的蚁群-多重信号分类两级相控定位算法的流程,并开发出了完整的算法代码。然后,根据设计和开发的蚁群-多重信号分类两级定位算法进行了数值仿真。研究了蚁群的初始数量和定位计算效率之间的关系,为蚁群-多重信号分类算法“宏观”定位时的蚁群初始化提供了理论依据;分别对单个声源和双声源进行了数值仿真,并针对不同的信噪比和搜索步距进行了数值仿真;通过将蚁群-多重信号分类算法与传统多重信号分类算法仿真结果进行了对比分析,并得出以下结果:蚁群-多重信号分类算法可以有效的定位出单声源和双声源所在的方位,并且具有更高的定位计算效率和定位精度,并且对搜索步距不敏感。最后,根据局部放电的信号特性,设计了麦克风阵列电路和放大电路,搭建了硬件平台,利用LABVIEW开发了软件控制平台;利用搭建的系统,采用压电陶瓷制成的压电片模拟局部放电时产生的声波信号,进行了检测和定位实验,验证了数值仿真分析结果的准确性和可靠性。通过数值仿真和实验结果表明:提出的基于宏微导向的蚁群-多重信号分类两级定位算法的数值仿真和实验结果具有较高的一致性,可以有效的解决声源定位时的定位效率和定位精度之间的矛盾。该算法的提出,对于实际工程应用中的局部放电检测与定位具有重要的参考价值。