航空发动机作为一个高复杂度、高精密度的系统,使得对其故障诊断和健康管理的难度大大增加;加之国际上对航天器的安全性的愈发重视,使航空发动机故障诊断成为时下一个热门的研究课题。航空发动机气路故障发生概率约占各种故障的80%以上,所以研究气路故障诊断成为重中之重。信息融合技术的提出和发展,成为了航空发动机故障诊断的坚实的理论基础,促进了包括航空发动机在内的各种复杂系统的故障诊断技术的进步。将发动机视为一个复杂的信息系统,则其故障模式和故障数据特征则为信息融合的信息源。然而,由于故障模式的数不胜数,以及各种不确定性,信息融合算法的缺陷,导致至今在故障诊断方面还没有形成一套系统可行的标准。本文以航空发动机为研究对象,将发动机气路故障作为研究重点,开展了航空发动机气路故障信息融合研究,并研究开展以下工作:首先,对航空发动机的数学建模进行深入的研究探讨。根据航空发动机各部件在运行时的工作状态,以及真实发动机在各种工作状态的工作点,对某型航空发动机的数学模型进行了细致的完善。并通过研究相关参数,对航空发动机的风扇、压气机、燃烧室、尾喷口等主要气路部件进行了故障模拟。获得了一系列发动机各种故障模式下的数据。其次,深入研究了信息融合算法-证据理论。在对证据理论进行深入学习后,将基于证据理论的信息融合引入到航空发动机气路故障诊断中,建立有效的气路故障融合基本框架和模型。并根据航空发动机的故障数据形成发动机各种故障模式下的故障特征向量,并以此为基础,通过一种新方法直接计算得到故障诊断过程中证据理论所需的基本信度分配值,最后通过证据理论的融合规则进行诊断融合,得到了较理想的诊断结果。最后,分析诊断过程中存在证据冲突时的故障信息融合问题,对比各种解决冲突问题的方法,并重点研究一种根据证据权重进行信度再分配的的方法。在此基础上,建立有效的存在证据冲突的故障信息融合框架。并通过存在证据冲突的气路故障信息融合分析实例,以证明框架的正确性、合理性、可靠性。