台架试验中的发动机,承受着较大的交变机械负荷及热负荷,在一个试验循环内转速在较短的时间进行多次突变,且在一个试验过程进行着多次试验循环,转速的改变伴随着负荷的改变,设计有缺陷或性能不佳的发动机在试验过程中将过早的失效,假如失效的零部件在试验过程未被及时发现,随着试验的进行,失效的部件将导致发动机其他部件的故障。发动机试验过程中的上述失效若未被过早的发现,最终将可能产生不可预知的灾难性事故。因此,有必要研究一套监测预警系统,对被测发动机及试验台架进行状态监测,并在发动机及台架产生重大故障前,发出预警停止试验,起到保护试验人员和试验台架的目的。基于此目的,本文主要的研究内容和创新成果如下：(1)发动机试验过程监测的监测方法研究。通过分析发动机试验过程中机构故障的类型和产生原因,提出了利用对故障敏感的振动信号对发动机的主运动副的和变速箱工作状态进行监测,确定了发动机工作性能参数扭矩作为试验过程辅助监测参数。在基于振动信号的监测方法研究中,提出利用振动信号RMS特征值实现对发动机试验过程时间历程的监测,利用被测机构相应阶比带的复合功率谱,实现对试验过程发动机及变速箱等机构如轴承点蚀、磨损,轮齿断裂等故障的监测。(2)振动限值确定的智能确定方法研究。提出了与能够反映发动机能量趋势的RMS相关的发动机运行参数为发动机转速和扭矩；通过试验数据拟合了转速和扭矩与RMS的函数关系,根据运行参数与振动信号RMS值的关系确定了发动机工况的分级方法,建立了发动机运行工况的转速、扭矩及振动信号RMS限值组成的三维空间分级模型,利用转速和扭矩与RMS的函数关系提出了利用振动监测的发动机变转、扭矩速变间隔的工况分级方法,并建立实际的分级模型；通过利用统计理论确定不同发动机工况分级的振动信号特征RMS,提出确定限值的上下限的方法。(3)发动机试验过程工作异常预警研究。构建了基于D-S证据方法的信息融合发动机试验过程监测预警模型,提出利用相对劣度的监测信号特征状态的度量方法,文中通过算例验证了该预警模型,能够减少信息的不确定性影响,提高了监测预警系统对工作状态的分类识别能力。(4)发动机试验过程实时监测和预警系统设计。通过采用高速的TMS320C32处理器实现了对经过AD转换的数字信号进行处理,并通过USB模块传送到计算机；利用虚拟仪器技术实现了监测和预警系统的子程序模块和信号分析、判断。对以上所做的工作,分别通过实例验证了监测方法的合理性和预警模型的准确性,该系统能够给发动机试验室提过一个安全的工作环境,避免了重大事故的发生。