机械工程学报

作者：王维民, 刘延振

单位：1. 北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室 北京 100029;2. 北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室 北京 100029

关键词：航空发动机,叶片振动,叶尖间隙,故障诊断,颤振预测,喘振预警,碰摩；

基金：国家自然科学基金重点资助项目(92160203)。

叶片振动与叶尖间隙是反映航空发动机运行状态的关键参数，蕴含着丰富的故障与健康信息。通过实时监测与深度分析，可实现发动机的故障诊断与早期预警。综述叶片振动接触式测量方法以及叶尖定时和叶尖间隙等非接触式测量方法，介绍近年来国内外相关技术研究的重要成果，主要阐述叶片振动类型及典型故障、监测及辨识方法、故障诊断及预警方法共三个方面。其中，重点探讨这些技术在颤振、喘振和碰摩等典型故障中的应用。最后，从高精度高速采集、机理及演化路径、多源融合测试、故障数据库优化以及机器学习智能诊断五个方面，对基于叶尖监测的航空发动机故障诊断与预警技术的未来发展趋势进行了展望。

来源：2026年第2期

《机械工程学报》期刊编辑部

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