航空轴承作为航空发动机中重要的传动和支承元件,其早期故障对于航空发动机安全稳定运行的影响不容忽视。目前,常规轴承监测手段受传感器原理的限制,轴承早期故障的识别准确率难以满足工程实际的需求。因此,本文提出一种基于弱磁信号检测的航空轴承早期故障监测方法,通过对航空轴承弱磁监测技术机理的研究,分析早期故障的弱磁微弱信号有故障信息微弱、信噪比低、故障特征冗余度高以及二阶非平稳性的特点,针对弱磁监测信号的特点以及特征频率与噪声频率混叠问题,采用非线性滤波方法,实现航空轴承故障早期故障的监测与诊断。最后,搭建基于弱磁信号的航空轴承早期故障诊断原理平台,验证本文提出方法的有效性。论文的主要研究内容如下:针对航空轴承早期故障常规监测受原理限制导致准确率难以满足工程需求的问题,提出基于弱磁监测的航空轴承早期故障监测方法。该方法通过间接测量航空轴承运行过程中导致的微弱周期性磁场变化实现对早期故障进行监测。航空轴承导磁体滚动体、内圈及外圈生产过程中留有剩磁,同时在运行转过程被地磁反复磁化-退磁磁化,当航空轴承出现早期故障时,内部包含可以被监测到的微弱磁场,航空轴承内部及周围就会出现电磁感应及漏磁等现象,导致在转动过程中,使航空轴承内部及附近地磁场的磁场分布出现了周期性变化,从而可以使用弱磁传感器捕捉到这一微弱的磁场变化,实现对航空轴承早期故障监测。针对航空轴承弱磁测量机理为非接触的方式间接监测轴承附近微弱磁场变化导致弱磁信号中微弱周期性磁场信息会被淹没在环境磁场干扰中,实测信噪比低于-30dB的问题。本文首先对弱磁信号的特点及噪声来源进行分析,进而,提出一种针对航空轴承弱磁信号非线性滤波方法。该方法首先以轴承保持架转速与不同故障特征频率的关系作为随机共振方法针对特征频率滤波的约束条件,再通过双曲正切函数修正传统随机共振模型,形成具有底部平滑势函数模型,同时克服了传统方法输出饱和问题,使航空轴承弱磁信号更容易在随机共振系统中达到共振状态,实现弱磁信号滤波后输出的特征增强。并在此基础上,提出一种基于梯度优化和Levy飞行的飞蛾火焰优化算法实现对本文提出的势函数模型参数自适应设定的目的。通过仿真与实验结果表明,本文提出的方法对于弱磁信号特征增强具有明显优势。最后,通过仿真与试验验证提出方法的有效性,试验结果表明,本文提出的基于自适应双曲正切函数随机共振模型算法与传统随机共振（CBSR）方法相比,输出频谱峰值提高了0.164632μT。针对航空轴承弱磁信号特征参数抗噪声干扰能力差导致的早期故障诊断准确率低于80%的问题,提出一种基于精细复合多尺度近似熵偏均值的特征提取方法。该方法通过将偏度函数引入精细复合多尺度近似熵值计算中,使其在减少无意义熵值出现的同时,减少了特征参数偏差对航空轴承弱磁信号故障诊断的准确率的影响,解决了传统复杂度度量参数易受干扰的问题,提高了航空轴承弱磁信号故障诊断的准确率。通过试验验证,使用SVM分类中,与样本熵相比,准确率提高了10%。针对传统智能诊断方法由于样本数量不足导致航空轴承弱磁信号早期故障诊断中准确率不满足工程需要的问题,提出一种基于变分自编码器模型故障诊断方法。首先,将时、频域参数引入到特征参数提取中,与精细复合多尺度近似熵偏均值一同使用基于变分自编码器模型算法进行多参数融合故障诊断。本文提出变分自编码器模型方法引入权重因子,实现平顺解码过程,以此改善传统变分自编码器模型中存在的KL散度消失引起的后验坍塌问题。本文提出的方法可以通过隐空间输出有效降低输出维数,无需额外使用特征降维方法,与传统故障诊断方法相比,显著提高故障诊断效率。该方法与传统方法相比缩短了运算时间,提高了早期故障诊断准确率,同时提高了鲁棒性。试验结果表明,本文提出方法的准确率与SVM相比提高5.3%。设计并搭建基于弱磁监测信号的航空轴承早期故障诊断软硬件平台。紧密结合航空轴承高速运行特点,设计硬件平台的总体体系结构及软件平台的各功能子系统结构。通过转速6000rpm的实例试验详细分析了本文提出的弱磁早期故障监测方法、弱磁监测信号的非线性滤波方法、特征参数提取方法以及基于变分自编码器模型的故障诊断方法的应用效果。通过与不同传统故障诊断方法得到的准确率进行对比,验证本文针对基于弱磁监测的航空轴承早期故障诊断所设计的四个重要问题提出的方法的实用性与优越性。