叶片是航空发动机中的关键动部件,直接影响飞机的运行安全性。目前,利用叶尖定时(blade tip-timing,BTT)方法对航空发动机冷端叶片进行在线振动监测是一项前沿技术。BTT测振信号是典型的严重欠采样信号,为有效获取叶片振动特征,必须对其进行重构。已有的BTT振动信号重构方法大多建立在转速恒定假设的基础上,但实际中航空发动机叶片的转速往往存在波动或者是变化的,这会导致BTT振动信号重构出现较大误差,无法有效辨识叶片振动参数。因此,开展非恒定转速下BTT振动信号重构算法研究具有重要的理论意义和应用价值。论文针对转速波动和变转速两种非恒定转速情况,并考虑传感器均匀分布和非均匀分布两种配置,分别研究了四种情形下BTT欠采样振动信号的重构算法。论文的主要工作包括:(1)分别建立了转速波动和变转速两种非恒定转速情况下的BTT测振模型,在此基础上,分析了非恒定转速影响BTT振动信号监测的基本原理。(2)针对转速波动导致BTT振动信号重构不准确的问题,引入非线性时间变换,在传感器均匀和非均匀分布两种情况下,分别推导了基于非线性时间变换的欠采样BTT振动信号重构算法,并进行了数值仿真。结果表明,论文所研算法能够有效消减转速波动带来的重构误差。(3)针对变转速导致BTT振动信号难以重构的问题,引入阶比分析方法,在传感器均匀和非均匀分布两种情况下,分别推导了基于角域重构的欠采样BTT振动信号重构算法,并进行了数值仿真和实验验证。结果表明,论文所研方法能够实现变转速条件下BTT振动信号的有效重构。研究结果表明,论文所研方法能够较好地实现非恒定转速下BTT测振信号的重构,比已有重构方法能更准确地捕捉叶片的振动特征。