航空发动机作为飞机的“心脏”,是飞机安全运行的核心动力设备。航空发动机长期处于高温、高压、重载荷的恶劣环境下,其部件发生故障的几率也越来越大,其中以发动机转子系统的故障最为常见。基于此,本文提出以声发射技术作为主要手段,应用声发射技术对航空发动机叶片外物撞击及轴承缺陷进行监测,分别开展了航空发动机叶片外物撞击和轴承故障两项实验研究。在航空发动机叶片外物撞击研究中,基于撞击能量当量法设计并开展叶片摆球撞击实验,获取了叶片在不同撞击能量下的声发射信号。分析了撞击声发射信号时域和频域特征。研究结果发现:声发射信号特征参数中信号能量和RMS随撞击能量增大而增大,二者近似成线性关系;振铃计数、持续时间也随撞击能量增大而增大,二者近似成二次关系;随着撞击能量增大,信号中高频成分逐渐突显,信号的小波包能量熵也随之增大。信号能量、RMS、振铃计数、持续时间以及小波包能量熵对叶片撞击能量大小具有一定的识别效果,可作为航空发动机叶片撞击能量大小识别的依据。针对航空发动机轴承故障,在航空发动机双转子模拟实验台进行了轴承缺陷实验,获取了不同缺陷类型轴承在不同转速下的声发射信号和振动信号。实验结果显示,在实验工况下,对于轴承微弱故障,声发射信号相比振动信号更为敏感,有利于轴承故障的早期监测;针对轴承声发射信号,提出基于相关系数和峭度的参数优化VMD分解,对分解结果利用云相似度法选取合适的分量进行特征提取。对实验信号的处理结果表明改进的VMD算法能够有效提取轴承故障特征。