近几年来,分形和混沌理论的兴起为非线性动力学系统的研究开创了新的途径,并开始在发动机转子和其它旋转机械的转子振动故障模式判别中得到应用。本文主要研究了关联维数和Kolmogorov熵在转子振动故障模式判别中的应用。通过对分形和混沌理论的学习研究,总结了关联维数和Kolmogorov熵的计算方法,给出了详细的计算步骤。并利用MATLAB语言编程实现算法。通过现有的转子实验台模拟了转子不平衡、转子支承松动、转子碰摩三种典型的振动故障。通过对三种不同故障状态下关联维数和Kolmogorov熵的计算和混沌特性分析,提出一种将关联维数和Kolmogorov熵结合使用的新的故障模式判别手段。实验结果表明:由于不同故障的动力学产生机制不同,所以具有不同的关联维数和Kolmogorov熵,其中碰摩故障的关联维数值和Kolmogorov熵值最大,其系统混沌程度最高,松动故障次之,不平衡故障最小。说明这两种方法对非线性系统如碰摩故障及松动故障较为敏感,而对不平衡故障状态的敏感性较弱。此外研究发现关联维数和Kolmogorov熵可以对故障进行定量的判别,并可以用于故障特征提取。本文的研究结果对发动机转子振动故障模式判别具有一定的参考价值。