为满足气动稳定性和提高推重比的要求,现代航空发动机多采用双转子结构,双转子支承系统使用中介轴承。中介轴承工作环境恶劣,容易出现故障,一旦出现故障,对发动机的安全运行将造成极大威胁。因此,及时、准确的诊断出中介轴承故障,对发动机可靠性具有重要的意义。本文航空发动机中介轴承故障综合诊断技术研究论文主要开展了以下工作:首先,针对中介轴承处于高低压转子之间,其信号传递路径长,背景噪声大,故障特征很难获取的难题,使用小波降噪对中介轴承的振动信号和声发射信号进行降噪处理;利用集成经验模分解处理振动、声发射信号为若干个窄带内蕴模式分量,并计算内蕴模式分量的奇异熵、样本熵,完成故障特征的提取。其次,由于提取的振动、声发射故障特征矩阵维数较高,且代表性不高,采用核主元分析法对提取的奇异熵、样本熵特征进行融合、降维处理,得到更能表征轴承运行状态的融合特征,利用支持向量机对融合故障特征分类识别和诊断。最后,对实测信号进行处理与分析,通过对比支持向量机对提取的振动特征、声发射特征、融合特征分别进行诊断的结果表明,融合特征的支持向量机的诊断率最高,也验证了论文中提出的中介轴承故障综合诊断方法的有效性。本文总体完成了信号的分析处理,获取了中介轴承微弱信号的故障特征,并完成了故障特征的诊断识别,且故障诊断率较高的结果。论文中的诊断方法为以后航空发动机中介轴承故障诊断工作提供新的思路。