本文以某型航空发动机为例，以小波变换为理论基础，进行了引擎故障诊断方法的基本研究。 小波分析是近年来迅速发展起来的一门理论，在图象处理、通信和故障诊断等方面都取得了成功的应用。小波包变换是小波变换的推广，共同构成了小波分析。本论文围绕小波变换和小波包变换在引擎故障诊断中的应用进行了理论研究和实验验证，将小波分析这一时频分析方法应用到航空发动机的故障诊断领域。主要内容如下：首先，阐述了小波分析在引擎故障诊断中的意义，从诊断理论和故障信号特点两方面说明对引擎故障信号进行小波分析是引擎故障诊断过程的内在要求；其次，研究了航空发动机典型结构性故障及这些故障发生的原因，针对这些故障产生的振动建立相应的数学模型，并论述了振动信号在引擎故障诊断中的重要性。第三、研究了小波分析的理论基础，重点说明其工程解释，并通过分析具体的性能指标得到适合故障信号分析的小波母函数；第四、研究了小波分析在信号处理中的理论应用，对仿真信号进行了小波消噪及故障特征提取，取得了较好的结果。第五、研究了小波分析在非平稳信号分析方面中的实际应用，通过多分辨率分析，获得了傅立叶分析等其他信号处理方法不能得到处理结果，充分说明了小波分析对此类信号分析有着独特的优势。最后、提出了基于“能量一故障”的引擎故障诊断模式识别方法。通过小波包变换，成功提取了转子振动平台预设故障状态下的特征向量，应用该方法对航空发动机的振动信号进行分析，就可捕捉到故障信息，为今后判断、预防同类事故及事后确定故障部位提供了有效的分析手段。 综上所述：将小波分析应用在引擎等机械的故障诊断，可以方便可靠的提取其它方法无法得到的一些重要特征。为发现设备隐患，进行故障诊断提供了一科可行及有效的方法。