航空发动机结构复杂，转子的故障诊断与定位是一个难点。考虑航空发动机实际测量条件，提出一种基于扩展卡尔曼滤波器的转子故障诊断方法，其核心是通过识别典型故障特征参数对转子的多种故障进行诊断和定位。针对实际航空发动机整机结构，用有限元法建立一种耦合的转子-支承-机匣动力学模型。该方法针对实际采集观测信号不完备的问题，采取加权整体迭代的方法来加快参数的稳定与收敛。针对所建立的航空发动机典型故障模型和实际模型存在误差的问题，采取衰减记忆滤波的方法来补偿误差。最后对含典型故障转子的航空发动机整机模型进行仿真计算得到数值解，作为未知故障的观测信号，结合加权整体迭代和衰减记忆滤波的扩展卡尔曼滤波方法，分析得到未知的故障特征参数，依此故障特征参数，实现对故障的识别和诊断，结果证明了该方法对航空发动机转子进行故障诊断和定位的有效性。
