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现代航空发动机为了追求高的性能和高的推重比,结构日趋复杂,工作环境也越发苛刻,造成发动机在高速运转过程中,振动异常而出现故障,特别是其核心部件—转子系统。然而,庞大复杂的结构使得发动机运行时产生的振动信号往往不是一个单独的振动信号,而是包含多个故障源的振动信号。于是,如何分离并提取各故障信号,成为航空发动机实时状态监测与故障诊断的前提和关键。本文针对转子系统耦合故障的振动特性,首先建立了动力学模型进行非线性特性分析,然后,将现有的盲源分离算法应用到转子系统耦合故障诊断。本文具体研究工作如下:(1)系统地介绍了盲源分离(BSS)的基本理论及其典型算法—FastICA算法,重点突出了它在机械设备故障诊断中的应用性能;(2)建立了耦合故障转子系统动力学模型,模型中将转子考虑为两端无约束的等截面自由欧拉梁模型,并考虑不平衡、碰摩、裂纹及基础松动四种主要故障,建立系统运动微分方程,运用模态截断法,结合数值积分法获取转子系统的响应;同时运用ZT-3型多功能转子实验台进行了模型验证;最后,利用分岔图等对耦合故障转子系统的动力学行为特征进行了详细的研究;(3)研究了盲源分离(BSS)理论在转子故障诊断中的应用。文中利用所建系统模型和ZT-3型多功能转子试验台来模拟转子不平衡、碰摩、裂纹及基础松动四种耦合故障,分别获取转子系统的振动响应;最后对仿真和实测两类转子振动数据进行了分离试验研究。