摘要：针对航空发动机故障类型难以识别和转子振动信号复杂、难以分离的问题，提出运用盲源分离中的FastICA算法建立振动信号的分离模型，从采集信号中准确分离出独立的故障信号，快速识别转子中的故障类型。通过搭建发动机转子振动平台采集转子的振动信号，同时计算出不同故障状态下的故障频率。对比分析得出振动信号经过FastICA算法处理后具有更高的辨识性，由分离后的信号可以判断出转子振动的故障类型为转子通过外环。分析结果表明：基于FastICA算法的分离模型可以快速、有效地分离出此类发动机转子振动信号。

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