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航空发动机长期处于高温、高速、高强度的环境下，对于发动机的稳定性、安全性具有很高的要求，航空发动机的任何功能故障都可能导致飞机出现事故，甚至引发灾难性后果。随着科学技术与现代化工业的不断发展，航空发动机的推进力、转速等不断提高的同时，振动故障的事例显著增加，今年我国台湾发生的坠机事件就是由于发动机故障导致的，因此航空发动机的状态监测与故障诊断技术越来越成为研究的热点。 航空发动机最常见的故障类型为结构故障，航空发动机整机振动故障诊断方法是针对结构故障最有效的方法，而整机振动的主要研究对象就是由转子、轴承组成的转轴部件，本文针对转轴部件故障类型，重点研究转子不平衡与滚动轴承故障两类常见故障。通过研究转子动平衡测试的方法与转子振动幅值、相位精确提取算法，最终完成一套行之有效的转子动平衡测试流程。通过对轴承故障模型与常用信号处理方法的研究，兼顾计算的简洁性与诊断的准确性，形成一套基于滤波与解调谱相结合的滚动轴承实用诊断方法。 在此基础上，深入研究本征时间尺度分解方法与模糊熵算法，本征时间尺度分解方法作为新型时频分析方法，具有计算效率高，端点效应小等优点。模糊熵算法是模糊集理论与熵值理论相结合的产物，具有更强的稳定性和更小数据长度依赖性，两种方法对于非平稳信号的分析都具有很好的效果，本文基于这两种方法并结合支持向量机方法，形成一套滚动轴承智能诊断方法，可以自适应的识别轴承故障类型。 最后作者根据研究成果，以VB.Net作为平台，编写一套航空发动机状态监测与故障诊断软件系统，完成一整套航空发动机转轴部件故障诊断流程，包括数据采集和存储，通用信号处理及有针对性的故障诊断与识别等几部分模块，具有较强的工程意义。