动力轴系作为内燃机组的动力输出轴,承受着复杂的扭转、弯曲、剪切、摩擦甚至冲击力,使得轴系的零部件容易出现故障;同时,轴系扭振响应是各缸的激振力引起的轴系多模态响应之和,能够充分反映内燃机各缸做功状态和故障情况,因此基于轴系扭振信号的内燃机故障诊断研究得到了国内外学者的普遍重视和持续关注。但随着高速、强载、大功率内燃机的发展和扭振研究的深入,值得研究的新问题仍不断出现,例如启停工况对轴系扭振特性的影响等;新的控制技术也不断发展,例如非线性变刚度联轴器的调频设计等。这些都对基于轴系扭振信号的内燃机故障诊断研究提出了新的问题和需求。本文结合轴系非线性特性进行了内燃机多工况动力学特性和故障诊断研究,探索了基于轴系扭振仿真模型的智能化内燃机故障方法。首先,对内燃机轴系扭振计算方法进行研究:探讨中心差分法对轴系启、停工况扭振仿真计算的适用性,经验证,中心差分法与频域解析法在稳态工况的计算误差在2%以内,该方法在启、停工况的计算值与实验结果一致;针对几种典型变参数联轴器的参数特性,提出了适用于非线性轴系在稳态工况和启、停工况的扭振仿真计算算法。并且在此基础上,完成了扭振仿真软件PVDP2019的开发工作,这为内燃机故障诊断研究提供了仿真实验工具。其次,对内燃机在启、停过程中的激振力矩获取方法了进行研究:通过研究联轴器刚度对轴系扭振特性的影响,提出了基于刚度联轴器轴系角加速度的启动工况激振力矩获取方法;针对停机工况提出了基于进气压力修正的激振力矩获取方法。这为后续对启、停工况轴系强迫振动特性的仿真研究奠定了基础。然后,利用开发的仿真计算软件和激振力矩获取方法对内燃机启、停工况轴系扭振幅、频特性进行了研究:对内燃机启、停工况轴系共振转速幅值特性的研究,发现联轴器的刚度与共振转速幅值和联轴器主、被动端的扭角差幅值存在反比关系,并对其中存在的机理进行了理论推导;对轴系启、停工况共振转速频率特性进行的研究,发现提速率的变化会影响共振峰值的对应转速,并提出了一种快速估算小刚度联轴器轴系低阶固有频率的方法。这为故障诊断模型的搭建奠定了基础。最后,针对内燃机因功率损失造成的做功不均匀故障,结合轴系在稳态工况的响应特性,以卷积神经网络搭建了稳态工况基于CNN的内燃机功率损失故障诊断系统,并对该故障诊断模型进行验证,结果表明,该模型能准确识别内燃机做功不均匀故障的故障程度和故障缸位置;针对联轴器故障,结合在启、停工况的响应特性,以卷积神经网络搭建基于启、停工况的联轴器故障诊断系统,并对该故障诊断模型进行验证,结果表明,该模型能够准确识别联轴器故障导致刚度、阻尼变化的故障特征,并且对于联轴器主、被动端是否发生碰撞也做出了准确的识别。研究结果表明:考虑轴系参数的非线性,结合轴系在多工况下的动力学特性,选取卷积神经网络等现代智能化的故障识别方法,搭建的基于轴系扭振仿真模型的内燃机故障诊断系统,可以用于非线性内燃机轴系在多工况下的故障诊断,提高故障诊断的建模效率及诊断准确率。